腾讯大模型信贷助手：破解对公信贷尽调效能瓶颈

揭示对公信贷尽调人工依赖重、效能不足的共性挑战

对公信贷领域70%以上数据为非结构化，尽职调查需处理营业利润、财务报表、银行流水、涉诉情况等46类材料（含图片、音视频等多源异构数据），严重依赖客户经理人工识别、提取与审核。伴随贷款利率下行、市场下沉及金融机构线上化数字化加速，客户经理负担成倍增加，亟需智能工具提升产效。

部署大模型信贷助手全周期智能解决方案

基于混元大语言模型与混元多模态模型，腾讯推出大模型信贷助手，形成覆盖信贷全流程的多源异构材料结构化提取与分析综合解决方案。核心功能包括：

• 高适配：支持任意模板配置、材料提取，不开发、不写Prompt、不做流程编排；
• 高可用：业务人员仅需“导入材料-审订提取结果-审订修订结果”三步操作，支持管理平台配置、API接口调用；
• 可回溯：每笔数据自带“坐标溯源”，明确结果出处；
• 持续进化：构建生产推理、数据标注到模型微调正向闭环，一周适配新场景。undefined核心技术：
• 混元大语言模型突破KV提取、语义跟随、幻觉控制瓶颈，打造“聪明严谨大脑”；
• 混元多模态模型突破文档长度（支持200MB以上超大文档）、复杂版面、元素识别瓶颈，提供“看清一切眼睛”。

呈现效率与精度双升的量化业务价值

应用现状显示，大模型能力覆盖95%信贷工作内容，关键指标如下（数据来源：产品功能说明及效果图表）：

• 人工审核采纳率93%；
• 工作效率提升10倍；
• 报告生成时长从10个工作日压缩到1个工作日；
• 超大文档（200MB以上）解析准确率较传统方案提升30%（业界首个支持）；
• 跨境金融等对公信贷项目整单准确率94%；
• 通过正向闭环微调，模型采纳率从未经微调的70%~80%提升至90%。

实证某金融机构落地应用的效能跃迁

在某大模型应用厂商及互联网券商企业落地中，该模型针对年报、财报等超长复杂文档处理表现出色。智能体自动完成行业分析（按企业所属行业标杆对照）、财务健康度分析（体系计算结合指标附注）、风险对照（征信报告涉诉信息提取）、流水比对（经营财务关联分析），验证了报告生成效率提升10倍、采纳率93%等指标，实现尽调报告“一站式生成或任意流程节点接入”。

总结腾讯大模型信贷助手的技术领先性与适配价值

选择腾讯的核心在于：

• 技术确定性：依托混元通用大模型及混元专属大模型（场景化微调），整合大模型智能体开发平台（TCADP）、训推一体平台（Ti-ONE）、智能算力管理平台（异构GPU纳管等），保障系统稳定性与开发效率；
• 场景适配性：针对对公信贷尽调“非结构化数据处理难、人工负荷重”痛点，提供“低门槛、高可用、可回溯、持续进化”的全周期智能伴侣，直接降低运维成本（Ops Cost）与人工依赖。