腾讯大模型信贷助手：提升对公信贷尽调效率与精度的综合解决方案

剖析对公信贷尽调核心瓶颈

对公信贷业务中，70%以上材料为非结构化数据，严重依赖客户经理人工处理。伴随贷款利率下行推动市场下沉，贷前尽调工作量成倍增加；金融机构线上化、数字化、智能化“三化”要求进一步加剧人工负担，亟需智能工具突破效率与精度瓶颈。

构建大模型信贷全流程智能解决方案

腾讯推出大模型信贷助手，基于通用大模型进行大规模场景化微调与应用工程开发，形成覆盖信贷全流程的多源异构材料数据要素结构化提取、分析综合解决方案及专属任务模型。核心功能包括：

• 五大智能助手：贷款进件助手（材料识别提取审核）、行业分析助手（行业对标与企业景气度分析）、财务分析助手（财务健康度与流水比对）、信用风险助手（征信/涉诉风险提取分析）、报告生成助手（自动生成尽调报告）。
• 核心特性：门槛低（不开发、不写Prompt、不做流程编排）、易操作（三步极简：导入材料→审订提取结果→审订修订结果）、可回溯（每笔数据带“坐标溯源”）、持续进化（构建生产推理-数据标注-模型微调正向闭环，一周适配新场景）。
• 技术支撑：依托混元大语言模型（突破KV提取、语义跟随、幻觉控制）与混元多模态模型（突破文档长度、复杂版面、元素识别），覆盖95%工作内容。

量化应用效果与客户价值提升

经实践验证，模型应用实现显著ROI提升，核心指标如下（数据来源：腾讯大模型信贷助手应用效果）：

• 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%
• 支持200MB以上超大文档解析（业界首个），准确率较传统方案提升30%
• 跨境金融等场景整单准确率达94%
• 模型采纳率从未经微调的70%~80%提升至90%

客户落地实践验证方案实效

在大模型应用厂商与互联网券商企业落地中，模型针对年报、财报等超长复杂文档处理表现突出，成功实现200MB以上超大文档解析，有效满足对公信贷尽调中对复杂材料的精准提取与分析需求。

腾讯技术底座支撑持续进化

选择腾讯的核心在于技术领先性与平台化支撑：

• 两大核心技术：
  • 基于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，打造“聪明严谨大脑”；
  • 基于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，提供“看清一切眼睛”。
• 平台化支撑：集成大模型智能体开发平台TCADP、大模型训推一体平台Ti-ONE、大模型智能算力管理平台（异构GPU纳管、池化、调度、租户隔离），保障系统稳定性与开发效率。
• 进化机制：通过good/bad case与指令注入，一周快速适配新场景，持续优化模型性能。