隨著人工智能（AI）技術的迅猛發(fā)展，其在金融領域的應用日益廣泛，特別是在信貸審批流程中，AI技術通過自動化、智能化手段，極大地提升了審批效率與風險控制能力。信貸流水審核作為信貸審批的關鍵環(huán)節(jié)，其高效性和準確性直接關系到金融機構的運營效率和風險管理水平。本文旨在綜述信貸流水審核Agent在金融審批中的應用現(xiàn)狀、技術實現(xiàn)及實際案例分析，特別關注達觀Agent在這一領域的應用與成效。

信貸流水是借款人資金往來的詳細記錄，能直觀反映其經濟活動與財務狀況。

對金融機構而言，分析信貸流水意義重大：一是可借此準確評估借款人還款能力，穩(wěn)定充足的收入流水意味著具備還款能力，反之則有還款風險；二是將其作為評估信用風險的重要依據(jù)，良好資金往來記錄、無異常交易與逾期的借款人信用水平高，反之信用風險高；三是在防范欺詐與洗錢等非法活動中起關鍵作用，通過審查交易對手、資金流向等信息，能及時發(fā)現(xiàn)異常交易行為，以便金融機構采取措施，維護自身利益與金融秩序穩(wěn)定 。

• 數(shù)據(jù)格式多樣：不同銀行的流水明細單格式各異，電子和紙質文件數(shù)據(jù)共通難，加大了業(yè)務人員的審核難度。據(jù)統(tǒng)計，市場上有數(shù)十家主流銀行，每家銀行的流水格式都可能不同，這使得審核人員在面對大量流水文件時，需要花費大量時間去適應不同的格式。
• 整合處理復雜：銀行流水數(shù)據(jù)來源廣泛，包括不同銀行的電子表格、PDF文件，甚至還有紙質流水的掃描件等。整合和處理這些異構數(shù)據(jù)成為一大挑戰(zhàn)，人工處理容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)錄入錯誤、信息遺漏等問題，進而影響審核結果的準確性。

• 工作量大：傳統(tǒng)信貸流水審核主要依賴人工操作，審核人員需要逐行逐列地查看銀行流水數(shù)據(jù)，分析交易的真實性、穩(wěn)定性以及資金來源與去向等信息。面對海量且格式各異的流水數(shù)據(jù)，人工處理極易出現(xiàn)疲勞與疏忽。
• 效率低下：傳統(tǒng)審核方式停留在人工審核時代，需要業(yè)務人員手動翻閱和肉眼查看，摘錄、統(tǒng)計分析并掃描存檔的整個過程相當費時費力。尤其在投行業(yè)務量大的情況下，傳統(tǒng)的人工審核方式已經嚴重阻礙了投行運作的效率和業(yè)務開展。

• 風險識別難度大：人工審核難以對復雜的交易模式和潛在風險進行全面、深入的挖掘。例如，涉及多層嵌套、關聯(lián)交易的流水情況，人工判斷往往存在較大難度。
• 風險評估不準確：風險評估人員的專業(yè)素質不高，風險評估模型的不完善等方面會導致對客戶的風險評估不夠準確，從而影響了對客戶的信用狀況的判斷。

• 監(jiān)管要求提高：金融監(jiān)管要求不斷提高，銀行流水核查的合規(guī)要求被推向前所未有的高度。例如，證監(jiān)會新修訂的《首發(fā)企業(yè)現(xiàn)場檢查規(guī)定》中，銀行流水審計不僅需覆蓋傳統(tǒng)審閱材料，還拓展至現(xiàn)場實地勘查與工商登記調取。
• 合規(guī)壓力大：金融機構需要確保信貸流水審核過程符合相關法律法規(guī)要求，避免因違規(guī)操作而引發(fā)的法律風險。

信貸流水審核Agent是一種基于人工智能技術的智能審核系統(tǒng)，能夠自動分析、處理并審核借款人的銀行流水數(shù)據(jù)，從而輔助金融機構進行信貸審批決策。該系統(tǒng)通過自然語言處理（NLP）、機器學習（ML）等技術，實現(xiàn)對流水數(shù)據(jù)的精準識別、分類與風險評估，顯著提升了審核效率與準確性。

達觀Agent，作為一款專注于企業(yè)級辦公應用的解決方案，致力于為企業(yè)用戶帶來智能化、自動化的辦公新體驗。以企業(yè)知識庫為數(shù)據(jù)基層，融合先進的AI技術組件，深度整合了達觀自主研發(fā)的“曹植”大語言模型、IDP（Intelligent Document Processing）智能文本處理系統(tǒng)以及RPA（Robotic Process Automation）自動化執(zhí)行技術，共同構建了一個集“數(shù)智大腦-視覺識別-執(zhí)行操作”于一體的專業(yè)、智能且切實可行的辦公智能體平臺。達觀Agent通過其卓越的語義理解能力，對文本數(shù)據(jù)進行深度解析，精準拆解文本結構并高效識別關鍵元素，從而實現(xiàn)對各類文檔的精準解析。同時，借助RPA技術，它能夠精準模擬人類的辦公流程，實現(xiàn)智能交互與自動化處理，輕松應對各類工作處理任務。這種創(chuàng)新性的融合，不僅顯著提升了辦公效率，更賦予了企業(yè)用戶前所未有的智能化辦公體驗。

某大型商業(yè)銀行隨著業(yè)務量的不斷攀升，傳統(tǒng)的信貸流水審核方式逐漸暴露出諸多弊端。為了改善人工審核出現(xiàn)的問題，決定引入達觀Agent來處理信貸流水審核業(yè)務。引入Agent后，系統(tǒng)能夠自動分析、處理并審核流水數(shù)據(jù)，將審核時間縮短了50%以上，同時提高了審核準確性。此外，Agent還能根據(jù)借款人的信用狀況與風險等級，自動生成個性化的審批方案，為特定客戶提供更加精準和高效的信貸服務。

信貸流水數(shù)據(jù)通常包含大量非結構化信息，如交易日期、金額、交易對手等。數(shù)據(jù)預處理階段，達觀Agent需通過OCR（光學字符識別）技術、NLP技術等手段，將非結構化數(shù)據(jù)轉換為結構化數(shù)據(jù)，便于后續(xù)分析處理。達觀Agent在這一階段表現(xiàn)出色，其智能流水分析系統(tǒng)能夠精準識別并解析近百家主流銀行的流水版式，支持包括微信和支付寶在內的多種流水格式，確保了數(shù)據(jù)提取的完整性和準確性。

在特征提取階段，達觀Agent通過分析流水數(shù)據(jù)中的關鍵信息，如交易頻率、交易金額、交易對手類型等，提取出對信貸審批具有重要影響的特征。隨后，利用機器學習算法對這些特征進行分類與風險評估。例如，通過分析交易金額的大小與分布，可以判斷借款人的資金流動狀況；通過分析交易對手的信用狀況，可以間接評估借款人的信用風險。

基于提取的特征與分類結果，達觀Agent能夠自動計算借款人的信用評分或風險等級，為信貸審批決策提供有力支持。達觀Agent在風險評估方面采用了先進的機器學習模型，如支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）等，通過對海量歷史數(shù)據(jù)的訓練與學習，實現(xiàn)了對信貸風險的精準預測。此外，Agent還能實時監(jiān)測金融市場的動態(tài)變化，及時發(fā)現(xiàn)市場風險，為金融機構提供預警與決策支持。

達觀 Agent 應用于銀行貸款審批業(yè)務成效顯著。審核效率大幅提升，傳統(tǒng)人工審核一筆貸款流水需數(shù)小時甚至數(shù)天，引入后縮短至幾分鐘以內，日處理貸款申請量從 100 筆提升至 500 筆以上，緩解信貸業(yè)務量增長帶來的審核壓力。風險識別準確性方面表現(xiàn)出色，借強大智能分析能力精準識別潛在風險點，如隱蔽關聯(lián)交易、異常資金流向等，不良貸款率從 3% 降至 1.5%，保障銀行資產安全。客戶服務體驗也極大改善，快速審批流程滿足客戶資金需求，準確風險評估與合理貸款決策增強客戶信任和滿意度，客戶投訴率降低，忠誠度顯著提升，客戶更愿繼續(xù)合作。