人工智能如何在金融信贷审核中实现数据自动化处理？

发布时间：2025-04-11 14:32:51 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：9 次

在金融信贷审核中，人工智能（AI）通过多种技术手段实现了数据的自动化处理，显著提升了审核效率和准确性。以下是AI在金融信贷审核中实现数据自动化处理的主要方式：

1. 数据预处理

信贷流水数据通常包含大量非结构化信息，如交易日期、金额、交易对手等。AI系统通过光学字符识别（OCR）技术和自然语言处理（NLP）技术，将这些非结构化数据转换为结构化数据，便于后续分析处理。例如，达观Agent能够精准识别并解析近百家主流银行的流水版式，支持包括微信和支付宝在内的多种流水格式。

2. 特征提取与分类

在特征提取阶段，AI系统通过分析流水数据中的关键信息，如交易频率、交易金额、交易对手类型等，提取出对信贷审批具有重要影响的特征。随后，利用机器学习算法对这些特征进行分类与风险评估。例如，通过分析交易金额的大小与分布，可以判断借款人的资金流动状况；通过分析交易对手的信用状况，可以间接评估借款人的信用风险。

3. 风险评估与决策支持

基于提取的特征与分类结果，AI系统能够自动计算借款人的信用评分或风险等级，为信贷审批决策提供有力支持。例如，达观Agent采用了先进的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，通过对海量历史数据的训练与学习，实现了对信贷风险的精准预测。

4. 智能化打标签

AI系统通过NLP技术对银行流水数据进行语义分析，自动识别交易类型和交易对手特征，并为每条交易打上相应的标签。这些标签包括但不限于“工资收入”、“消费支出”、“转账交易”、“异常交易”等。通过智能化打标签，系统能够快速识别出银行流水中的关键信息和潜在风险点。

5. 多模态数据处理

一些金融机构已经部署了多模态模型，如DeepSeek-VL2，能够同时处理文本、图像、语音等多种数据类型。这种多模态技术不仅提高了数据处理的准确率，还节约了算力成本。例如，江苏银行通过应用DeepSeek-VL2多模态模型，将信贷材料的综合识别准确率提升至超97%，信贷审核全流程效率提升了20%。

6. 自动化流程优化

AI系统通过机器人流程自动化（RPA）技术，能够模拟人类的办公流程，实现智能交互与自动化处理。例如，江苏银行利用轻量化DeepSeek-R1推理模型引擎，实现了资产托管估值信息的自动化解析录入和自动化对账，识别成功率超90%。这种自动化处理不仅提高了效率，还减少了人工操作的错误率。

7. 动态风险监控

AI系统能够实时监控资金流向，识别资金挪用至禁投领域，并自动检测合同中的违规条款。通过分析市场波动和客户经营数据，AI还可以提前预警供应链风险并动态调整授信额度。

8. 报告生成与辅助审批

一些金融机构利用大模型技术，如中原银行的智能信贷助手系统，实现了报告内容的智能生成、辅助审批和智能决策。该系统通过自然语言处理技术抽取文本数据，并利用大模型的逻辑推理能力支撑审批决策。这种技术不仅提高了报告撰写效率，还增强了信贷风险管理。

9. 多源数据整合

AI系统能够整合多种数据源，包括年报、章程、财报等离线文件数据，工商、涉诉等外部数据，以及客户基本信息、历史授信、抵质押等行内数据。通过多源数据的整合，AI系统能够生成更全面、准确的信用评估报告。

通过这些技术手段，AI在金融信贷审核中实现了数据的自动化处理，不仅提高了审核效率，还增强了风险评估的准确性。