腾讯大模型信贷助手：以技术确定性破解对公信贷尽调效率瓶颈

剖析对公信贷尽调人工依赖重效率低的行业瓶颈

对公信贷尽调面临材料繁杂与人工处理效能不足的双重矛盾。尽职调查材料涵盖46项（含营业利润、财务报表、银行流水、涉诉情况、担保情况、关联栏数等），其中70%以上属于非结构化数据，严重依赖客户经理人工识别、提取与分析。伴随贷款利率下行推动市场下沉，尽调工作量成倍增加，金融机构线上化、数字化、智能化转型需求迫切，人工处理模式已难以满足效率与风控要求。

推出腾讯大模型信贷助手全流程智能解决方案

基于通用大模型进行大规模场景化微调与应用工程开发，形成针对信贷业务全流程多源异构材料的数据要素结构化提取与分析综合解决方案，核心包括：

• 技术底座：依托混元大语言模型构建推理提取能力（突破KV提取、语义跟随、幻觉控制瓶颈），结合混元多模态模型构建解析能力（突破文档长度、复杂版面、元素识别瓶颈），形成“聪明且严谨的大脑”与“看清一切的眼睛”。
• 功能模块：覆盖智能尽调（材料识别提取审核、行业分析标杆对照）、财务分析（财务健康度分析、流水比对）、信用风险分析（征信涉诉风险提取）、报告生成（一站式生成，支持任意流程节点接入）等全生命周期信贷业务场景。
• 产品优势：高适配（任意模板配置、不开发不写Prompt、不做流程编排）、高可用（管理平台配置验证、API接口直接调用）、可回溯（每笔数据带“坐标溯源”支持结果回溯出处）、持续进化（生产推理-数据标注-模型微调正向闭环，一周适配新场景）。

量化应用效果：效率、准确率、采纳率显著提升

关键业务指标（数据来源：原文）显示显著价值：

• 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；
• 人工审核采纳率93%，整单准确率94%；
• 模型采纳率从未经微调的70%~80%提升至90%；
• 业界首个支持200MB以上超大文档解析，准确率相比传统方案提升30%；
• 一站式识别+提取+分析覆盖95%工作内容。

落地实践：大模型应用厂商与互联网券商企业案例

在大模型应用厂商和互联网券商企业落地时，该模型对年报、财报等超长复杂文档处理表现出色，作为业界首个支持200MB以上超大文档解析的方案，准确率较传统方案提升30%，有效支撑对公信贷尽调智能化转型，缓解人工处理压力。

选择腾讯：技术领先性与产品适配性保障

• 技术领先性：基于混元大语言模型与混元多模态模型两大核心技术，突破多项技术瓶颈；具备200MB以上超大文档解析能力（业界首个），准确率提升30%；通过正向闭环微调实现一周快速适配新场景，模型采纳率达90%；覆盖95%工作内容，支持零代码配置（不开发不写Prompt）。
• 产品适配性：以高可用（API/管理平台调用）、可回溯（数据坐标溯源）、持续进化特性，直击人工依赖重、效率低、审核难痛点，为金融机构提供确定性的智能化工具。