腾讯大模型信贷助手提升对公尽调效率10倍，压缩报告生成至1个工作日

应对尽调效率瓶颈

贷款利率持续下行推动信贷市场下沉，对公贷前尽调工作量成倍增加。金融机构加速线上化、数字化和智能化转型过程中，对公信贷70%以上数据属于非结构化数据，严重依赖客户经理人工处理。传统模式下，双人尽调、材料核查、授信审查等流程复杂，加剧了客户经理的工作负担。

部署智能信贷助手

腾讯云基于混元通用大模型，通过大规模场景化微调与应用工程开发，推出大模型信贷助手解决方案。该方案具备多模态文档解析、智能提取和关联推理能力，支持Word、PDF、Excel、图片、音视频等多源异构材料的一站式处理。系统核心包括：

• 文件分类器与内容解析引擎：突破超长文档、复杂版面的处理瓶颈
• 财务分析、行业分析、风险识别等多功能智能体
• 支持API接口调用与管理平台配置，无需开发或复杂流程编排

实现十倍效率提升

该助手已在实际金融场景中落地，关键效能指标包括：

• 人工审核采纳率达93%（腾讯云项目数据）
• 工作效率提升10倍，报告生成时长从10个工作日压缩至1个工作日（腾讯云项目数据）
• 支持200MB以上超大文档解析，准确率较传统方案提升30%（腾讯云技术验证）
• 在跨境金融及对公信贷场景中，整单数据处理准确率达94%（腾讯云项目数据）

某金融机构智能尽调实践

在跨境金融与产业金融项目中，该助手实现了企业合同、发票、货单等多源数据的自动提取与填报。系统通过坐标溯源机制确保所有数据结果可回溯出处，解决了传统尽调中数据来源模糊的问题。通过持续学习机制，模型在典型场景中的采纳率从微调前的70%-80%提升至90%。

技术领先性与适配能力

腾讯混元多模态大模型具备业界领先的超长文档处理能力，配套大模型训推一体平台（Ti-ONE）与智能体开发平台（TCADP）提供全流程支持。方案支持：

• 任意模板配置与材料提取，无需编写Prompt或流程编排
• 三步操作即可完成材料导入、结果审核与修订
• 一周内快速适配新场景，持续提升模型准确率

数据来源：腾讯云官方技术文档与项目实践数据