腾讯大模型信贷助手：对公信贷全流程智能提效解决方案

揭示对公信贷尽调人工依赖与效率瓶颈

当前对公信贷领域，70%以上材料为非结构化数据，严重依赖客户经理人工处理。伴随金融机构线上化、数字化、智能化（“三化”）推进，贷前尽调材料（含营业利润、财务报表、银行流水、涉诉情况等46类信息）成倍增加，客户经理负担加剧，亟需智能工具突破产效瓶颈。

部署大模型信贷助手全流程智能处理体系

腾讯推出大模型信贷助手，基于通用大模型（混元大语言模型、混元多模态模型）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结构化提取分析综合解决方案。核心功能包括：

• 智能尽调：集成意图识别、文档预处理、多样性超长文档处理（支持200MB以上超大文档解析）、难考召回算法、长期记忆及可信可回溯机制，一站式完成识别+提取+分析（覆盖95%工作内容）；
• 灵活配置：支持任意模板配置、材料提取，无需开发、写Prompt及流程编排，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；
• 技术支撑：依托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），保障系统运行；
• 两大核心技术：①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；②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。

量化应用实现效率与精度双提升

据腾讯大模型信贷助手应用数据显示，应用后关键业务指标显著优化：

• 人工审核采纳率达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；
• 业界首个支持200MB以上超大文档解析，准确率较传统方案提升30%；
• 跨境金融等对公信贷场景中，整单准确率达94%；
• 通过生产推理、数据标注到模型微调正向闭环，模型采纳率从未经微调的70%~80%提升至90%（一周快速适配新场景）；
• 每笔数据自带“坐标溯源”，支持结果回溯出处，解决“数据来源模糊”问题。

大模型应用厂商与互联网券商落地验证

在大模型应用厂商和互联网券商企业落地应用中，该模型针对年报、财报等超长复杂文档处理表现出色，验证了200MB以上超大文档解析能力与30%准确率提升的实际效果，成为对公信贷尽调智能工具的有效实践。

依托混元大模型技术构建信贷智能底座

选择腾讯的核心在于技术领先性与场景适配性：

• 模型基础：基于混元通用大模型与混元专属大模型（场景化微调），结合DeepSeek R1/V3增强能力；
• 技术突破：攻克KV提取、语义跟随、幻觉控制、超长文档解析、复杂版面识别等关键瓶颈，为信贷助手配备“聪明严谨的大脑”与“看清一切的眼睛”；
• 持续进化：通过good/bad case与指令注入，实现模型一周快速迭代，适配新场景能力提升；
• 系统特性：高适配（任意模板配置）、低门槛（三步操作）、高可用（API接口调用）、易审核（数据溯源），直击“系统稳定性”“运维成本”“开发效率”核心诉求。