智能化發(fā)展正在驅動(dòng)銀行信貸業(yè)務(wù)模式的變革，現代商業(yè)銀行如何應對挑戰？

當前，銀行固有的信貸業(yè)務(wù)流程和模式正面臨三大挑戰，即：普惠金融領(lǐng)域的“非標準數據驗證難”、對公業(yè)務(wù)領(lǐng)域的“復雜風(fēng)控穿透難”和零售業(yè)務(wù)領(lǐng)域的“效率與風(fēng)險平衡難”。

神州信息通過(guò)接入國產(chǎn)開(kāi)源大模型DeepSeek，成功研發(fā)“智能綜合信貸系統”。該系統依托DeepSeek大模型的強大能力，實(shí)現了多模態(tài)解析、動(dòng)態(tài)建模與實(shí)時(shí)預警等能力提升，從而對信貸業(yè)務(wù)全流程進(jìn)行精準決策與效率躍升。在具體應用中，系統重點(diǎn)聚焦于“非標數據轉化、供應鏈交易驗證、軟信息量化、行業(yè)風(fēng)險監控、客戶(hù)畫(huà)像精準營(yíng)銷(xiāo)”五大場(chǎng)景，并在這些領(lǐng)域實(shí)現了突破性進(jìn)展。

場(chǎng)景一：非標數據解析——破解普惠金融的“信息鴻溝”

聚焦痛點(diǎn)：銀行小微客戶(hù)普遍存在財務(wù)數據非標準化問(wèn)題如：手寫(xiě)賬本、非電子化流水等，傳統OCR識別錯誤率高，人工核驗耗時(shí)耗力。

解決方案：多模態(tài)數據增強

圖像解析：通過(guò)集成DeepSeek-VL2多模態(tài)模型的OCR引擎，實(shí)現對模糊、傾斜、低分辨率手寫(xiě)體文本的精準識別，如潦草筆跡的月收入數值提取等，并結合DeepSeek-V3/R1的動(dòng)態(tài)建模能力，支持動(dòng)態(tài)補全缺失字段。

多模態(tài)數據增強

語(yǔ)義理解：基于行業(yè)知識庫，如餐飲業(yè)翻臺率、零售業(yè)庫存周轉率等數據。從非結構化文本，如客戶(hù)“生意時(shí)好時(shí)壞”等描述，提取量化指標，生成標準化經(jīng)營(yíng)報告。

語(yǔ)義理解

動(dòng)態(tài)校驗：調用國家統計局行業(yè)基準數據，如區域人均消費水平等指標，自動(dòng)校驗客戶(hù)填報數據的合理性，如月收入顯著(zhù)偏離行業(yè)均值時(shí)觸發(fā)預警。

價(jià)值體現：大幅縮短非標數據處理時(shí)間，提升小微客戶(hù)準入效率。

場(chǎng)景二：供應鏈穿透驗證——筑牢對公業(yè)務(wù)的“風(fēng)控堤壩”

聚焦痛點(diǎn)：虛假貿易融資、關(guān)聯(lián)交易套利等風(fēng)險頻發(fā)，傳統人工驗證依賴(lài)抽樣檢查，難以覆蓋全量數據。

解決方案一：動(dòng)態(tài)交易閉環(huán)建模

數據解析：基于DeepSeek-VL2多模態(tài)模型的跨格式解析能力，結合領(lǐng)域知識進(jìn)行微調并與ERP系統API適配，自動(dòng)解析企業(yè)ERP系統多源異構數據，并通過(guò)代碼生成技術(shù)構建“采購-生產(chǎn)-銷(xiāo)售-物流”四維交易鏈路模型。

邏輯校驗：實(shí)時(shí)驗證交易閉環(huán)性，如采購量=銷(xiāo)售量+庫存變動(dòng)±合理?yè)p耗，標記異常訂單，如無(wú)對應物流記錄的“空轉貿易”。

解決方案二：多源交叉驗證

發(fā)票核驗：支持對接稅務(wù)局電子發(fā)票平臺，驗證發(fā)票真偽及開(kāi)票時(shí)間與合同的一致性。

物流追蹤：支持第三方物流公司API接入，匹配物流單號與貨物實(shí)際軌跡。

價(jià)值體現：全量覆蓋供應鏈交易節點(diǎn)，精準攔截虛假貿易融資

場(chǎng)景三：軟信息量化評估——打開(kāi)小微金融的“信用黑盒”

聚焦痛點(diǎn)：小微企業(yè)與個(gè)體工商戶(hù)缺乏抵押物，依賴(lài)“軟信息”（如家庭支持、社區評價(jià)）評估還款意愿，但傳統人工評估主觀(guān)性強、難以量化。

解決方案一：非結構化信息轉化

語(yǔ)義解析：基于DeepSeek-R1模型的檢索增強生成（RAG）框架與參數高效微調（PEFT）技術(shù)，結合金融領(lǐng)域知識蒸餾，實(shí)現客戶(hù)經(jīng)理面談錄音（如“親戚常來(lái)幫忙看店”）的語(yǔ)義解析與結構化標簽生成（如“親屬支持頻率=高”），并通過(guò)多源數據融合引擎關(guān)聯(lián)客戶(hù)通訊錄、社交行為等動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行邏輯校驗。

關(guān)系圖譜構建：基于企業(yè)主社交數據，如微信好友職業(yè)分布、供應商合作年限，構建“家庭-商業(yè)-社區”三層關(guān)系網(wǎng)絡(luò )，量化社會(huì )支持強度，如關(guān)聯(lián)密切供應商≥5家。

解決方案二：動(dòng)態(tài)評分模型

還款意愿預測：結合歷史違約數據訓練模型，識別高風(fēng)險行為模式（如頻繁更換經(jīng)營(yíng)地址、員工流動(dòng)性異常）。

價(jià)值體現：實(shí)現軟信息標準化評估，推動(dòng)普惠金融客群進(jìn)一步下沉。

場(chǎng)景四：行業(yè)風(fēng)險預警——構建貸后管理的“動(dòng)態(tài)哨站”

聚焦痛點(diǎn)：區域性、行業(yè)性風(fēng)險傳導速度快（如房地產(chǎn)政策調整影響上下游企業(yè)），傳統貸后管理依賴(lài)人工收集信息，響應滯后。

解決方案一：政策與市場(chǎng)動(dòng)態(tài)感知。

政策解析：通過(guò)DeepSeek-RAG技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取各類(lèi)公開(kāi)文件，如住建部“白名單”政策、地方監管動(dòng)態(tài)，如環(huán)保限產(chǎn)通知，提取關(guān)鍵影響因子（如房企融資支持范圍、限購區域調整）。

行業(yè)推演：基于供應鏈關(guān)系圖譜，如建材供應商→建筑企業(yè)→房產(chǎn)開(kāi)發(fā)商，模擬政策變動(dòng)對上下游企業(yè)的現金流沖擊，如建材需求下降→供應商回款周期延長(cháng)。

解決方案二：智能決策輸出

分級處置：自動(dòng)生成客戶(hù)風(fēng)險等級，如“高風(fēng)險-暫停新增授信”、“中風(fēng)險-追加抵押物”，推送至客戶(hù)經(jīng)理移動(dòng)終端。

價(jià)值體現：提前3-6個(gè)月預警系統性風(fēng)險，優(yōu)化貸后資源分配。

場(chǎng)景五：客戶(hù)畫(huà)像精準營(yíng)銷(xiāo)——激活全渠道的“需求洞察”

聚焦痛點(diǎn)：客戶(hù)需求分散、營(yíng)銷(xiāo)轉化率低，傳統營(yíng)銷(xiāo)依賴(lài)人工經(jīng)驗，難以精準匹配產(chǎn)品與客戶(hù)需求。

解決方案一：智能推薦引擎

產(chǎn)品匹配：基于客戶(hù)畫(huà)像與產(chǎn)品特征（如利率、期限、擔保方式），生成個(gè)性化推薦方案（如“推薦裝修貸給購房客戶(hù)”）。

內容生成：利用DeepSeek生成式能力，自動(dòng)輸出定制化營(yíng)銷(xiāo)文案（如結合客戶(hù)地域特色的推廣話(huà)術(shù)）。

解決方案二：閉環(huán)反饋優(yōu)化

響應追蹤：實(shí)時(shí)監控營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果（如點(diǎn)擊率、轉化率），通過(guò)強化學(xué)習動(dòng)態(tài)調整推薦策略（如高凈值客戶(hù)優(yōu)先推送高收益理財）。

價(jià)值體現：提升營(yíng)銷(xiāo)響應率與客戶(hù)滿(mǎn)意度，降低獲客成本。

以科技之力，讓金融更有溫度

DeepSeek大模型與綜合信貸系統的深度融合，標志著(zhù)銀行信貸業(yè)務(wù)從“經(jīng)驗驅動(dòng)”到“數據智能驅動(dòng)”的范式變革。神州信息“智能綜合信貸系統”通過(guò)聚焦“普惠金融非標準數據、供應鏈交易驗證、軟信息量化、行業(yè)風(fēng)險監控、客戶(hù)畫(huà)像精準營(yíng)銷(xiāo)”五大場(chǎng)景的技術(shù)突破，助力銀行實(shí)現風(fēng)險可控、效率提升、客群下沉的三重目標，讓每一筆資金精準滴灌實(shí)體經(jīng)濟，為中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入科技動(dòng)能。