近年來(lái)，金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮洶涌，各大金融機(jī)構(gòu)加大科技投入以搶占市場(chǎng)先機(jī)。政策性銀行作為國(guó)家金融體系支柱，肩負(fù)落實(shí)政策、支持重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)展重任，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型備受關(guān)注。對(duì)政策性銀行省級(jí)分行來(lái)說(shuō)，存貸款日?qǐng)?bào)處理是日常基礎(chǔ)且關(guān)鍵的工作，它如金融業(yè)務(wù) “晴雨表”，精準(zhǔn)反映資金流向等。分行管理層依此洞察業(yè)務(wù)走勢(shì)、調(diào)整策略，監(jiān)管部門借此監(jiān)督合規(guī)運(yùn)營(yíng)。AI Agent 技術(shù)為分行存貸款日?qǐng)?bào)處理困境帶來(lái)新解法。

在數(shù)字化浪潮下，Agent 應(yīng)用分消費(fèi)級(jí)與企業(yè)級(jí)。消費(fèi)級(jí)側(cè)重滿足個(gè)體日常便捷與個(gè)性化需求，提升生活體驗(yàn)。企業(yè)級(jí)聚焦解決企業(yè)運(yùn)營(yíng)難題，降本增效、增強(qiáng)客戶粘性并輔助決策。

企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求更復(fù)雜，有明確精細(xì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，獨(dú)特業(yè)務(wù)邏輯，積累海量行業(yè)數(shù)據(jù)與知識(shí)。企業(yè)級(jí) Agent 需深度理解并適配企業(yè)個(gè)性化流程。

在金融風(fēng)控領(lǐng)域，能整合多源數(shù)據(jù)評(píng)估貸款風(fēng)險(xiǎn)；在供應(yīng)鏈管理方面，可實(shí)時(shí)監(jiān)控三流，優(yōu)化配送與庫(kù)存，助企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力。

達(dá)觀 Agent 數(shù)字員工，作為企業(yè)級(jí) Agent 中的佼佼者，以智能問(wèn)答作為人機(jī)交互的窗口，深度融合 RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）技術(shù)作為執(zhí)行單元，借助 “曹植大模型” 強(qiáng)大的理解、規(guī)劃與生成能力，構(gòu)建起一套高效智能的運(yùn)作體系。

當(dāng)面對(duì) “生成今日存貸款日?qǐng)?bào)” 的指令時(shí)，它能迅速啟動(dòng)，依托知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)規(guī)則以及精準(zhǔn)的語(yǔ)義理解能力，快速規(guī)劃出數(shù)據(jù)采集、整理、分析、報(bào)告生成的最優(yōu)路徑。在執(zhí)行過(guò)程中，IDPS 文檔解析功能模塊發(fā)揮作用，精準(zhǔn)解析各類格式的文檔數(shù)據(jù)；知識(shí)增強(qiáng) RAG 檢索模塊如同精準(zhǔn)導(dǎo)航儀，快速定位所需信息；NLP 基礎(chǔ)平臺(tái)模塊則負(fù)責(zé)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與一致性。

通過(guò)這一系列緊密協(xié)作，達(dá)觀 Agent 數(shù)字員工不僅能高效完成存貸款日?qǐng)?bào)的自動(dòng)化處理，還能在不斷交互中持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化，為金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)注入源源不斷的動(dòng)力，推動(dòng)業(yè)務(wù)流程的智能化變革。

存貸款數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛分散，內(nèi)部涉及核心業(yè)務(wù)、信貸、財(cái)務(wù)等系統(tǒng)，外部來(lái)自央行征信、稅務(wù)等機(jī)構(gòu)。數(shù)據(jù)格式多樣，有結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化，溝通困難。工作人員收集時(shí)需逐個(gè)登錄系統(tǒng)手動(dòng)導(dǎo)出，再轉(zhuǎn)換整合，易出錯(cuò)。處理小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)，因企業(yè)報(bào)表不規(guī)范，甄別核實(shí)耗時(shí)長(zhǎng)，效率低且質(zhì)量難保證，影響后續(xù)決策。

收集的數(shù)據(jù)需經(jīng)多維度計(jì)算、復(fù)雜分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估才能用于決策。既要計(jì)算多項(xiàng)指標(biāo)，公式與統(tǒng)計(jì)口徑易混淆，又要按監(jiān)管要求對(duì)貸款質(zhì)量五級(jí)分類，涉及復(fù)雜邏輯判斷與數(shù)據(jù)比對(duì)。人工處理面對(duì)海量數(shù)據(jù)與緊迫時(shí)間，易疲勞失誤。季度末業(yè)務(wù)量激增，工作人員難兼顧日?qǐng)?bào)與日常業(yè)務(wù)，影響數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與及時(shí)性，管理層無(wú)法及時(shí)掌握業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)。

數(shù)據(jù)處理后日?qǐng)?bào)要上傳至上級(jí)行與監(jiān)管部門指定系統(tǒng)，不同地區(qū)和層級(jí)系統(tǒng)有差異，上傳流程從格式轉(zhuǎn)換到校驗(yàn)提交都需人工謹(jǐn)慎操作。網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定常致上傳中斷，需反復(fù)嘗試。若數(shù)據(jù)有誤，修改流程冗長(zhǎng)，需層層審批、重新校驗(yàn)，影響時(shí)效性。如監(jiān)管緊急要數(shù)據(jù)時(shí)，分行人員因不熟悉新系統(tǒng)險(xiǎn)些延誤報(bào)送，帶來(lái)合規(guī)壓力。

以某省市縣行為例，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展促使其存貸款業(yè)務(wù)量激增，近三年存貸款余額年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá) 15%，服務(wù)客戶廣泛多樣，賬戶超百萬(wàn)，日新增業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)千條，傳統(tǒng)人工處理模式難以為繼。其業(yè)務(wù)特點(diǎn)為，所在地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元，不同類型客戶存貸款業(yè)務(wù)在期限、額度、還款方式等方面差異大，數(shù)據(jù)復(fù)雜。數(shù)據(jù)上傳環(huán)節(jié)，因上級(jí)行與監(jiān)管部門規(guī)范要求不同，從格式轉(zhuǎn)換到上傳需人工反復(fù)調(diào)整核對(duì)，易出錯(cuò)，且錯(cuò)誤修改流程繁瑣，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)時(shí)效性，阻礙業(yè)務(wù)把控與科學(xué)決策。

為有效應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，政策性銀行省級(jí)分行引入了達(dá)觀Agent數(shù)字員工技術(shù)。達(dá)觀Agent數(shù)字員工深度融合了機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）與AI技術(shù)，其中RPA構(gòu)成執(zhí)行核心，專注于數(shù)據(jù)錄入、賬目核對(duì)等重復(fù)性事務(wù)的自動(dòng)化運(yùn)作；而AI技術(shù)則為其賦予深度語(yǔ)義理解及任務(wù)規(guī)劃專長(zhǎng)，使其能夠精準(zhǔn)解析并回應(yīng)復(fù)雜用戶指令。

• 內(nèi)外數(shù)據(jù)整合：達(dá)觀Agent數(shù)字員工通過(guò)智能連接銀行內(nèi)部核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、信貸管理系統(tǒng)等，精準(zhǔn)高效獲取存貸款業(yè)務(wù)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并避免數(shù)據(jù)遺漏和錯(cuò)誤。同時(shí)，與外部征信系統(tǒng)對(duì)接，獲取全面信用信息，并實(shí)時(shí)關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲或合作方式獲取并融合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，為存貸款業(yè)務(wù)決策、日?qǐng)?bào)分析及風(fēng)險(xiǎn)提示提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理：達(dá)觀Agent數(shù)字員工依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則全面檢查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性，剔除錯(cuò)誤和重復(fù)數(shù)據(jù)，如負(fù)數(shù)存款記錄或超長(zhǎng)貸款期限，同時(shí)統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，確保后續(xù)分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠。
• 數(shù)據(jù)計(jì)算與分析：完成數(shù)據(jù)清洗后，達(dá)觀Agent數(shù)字員工進(jìn)行精準(zhǔn)計(jì)算與深度分析。它能夠依據(jù)計(jì)算規(guī)則，計(jì)算日均貸款量、地區(qū)貸款占比等關(guān)鍵指標(biāo)，分析信貸資源分布；通過(guò)對(duì)比歷史數(shù)據(jù)與分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，挖掘業(yè)務(wù)趨勢(shì)和潛在問(wèn)題，為業(yè)務(wù)決策和優(yōu)化提供有價(jià)值參考。
• 日?qǐng)?bào)模板定制與數(shù)據(jù)填充：為滿足省、市、縣行及不同部門的需求，定制日?qǐng)?bào)模板是存貸款日?qǐng)?bào)生成的基礎(chǔ)。達(dá)觀Agent數(shù)字員工根據(jù)定制好的模板準(zhǔn)確填充數(shù)據(jù)，智能添加注釋與風(fēng)險(xiǎn)提示，詳細(xì)分析數(shù)據(jù)變動(dòng)原因及建議，使日?qǐng)?bào)成為金融業(yè)務(wù)的高效決策參考。
• 身份驗(yàn)證與數(shù)據(jù)上傳：在身份驗(yàn)證環(huán)節(jié)，達(dá)觀Agent數(shù)字員工根據(jù)省、市、縣行不同權(quán)限管理和驗(yàn)證機(jī)制，自動(dòng)提交驗(yàn)證憑據(jù)，確保數(shù)據(jù)安全上傳。同時(shí)，它能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上傳狀態(tài)，檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)格式，自動(dòng)調(diào)整可修復(fù)問(wèn)題，對(duì)無(wú)法自動(dòng)修復(fù)的問(wèn)題發(fā)出警報(bào)并反饋詳細(xì)信息。

達(dá)觀Agent數(shù)字員工在政策性銀行省級(jí)分行存貸款日?qǐng)?bào)自動(dòng)化處理方面的應(yīng)用取得了顯著成效。其不僅提高了數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確性，還改善了數(shù)據(jù)上傳的及時(shí)性，并節(jié)約了人力成本。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟和完善，Agent數(shù)字員工將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動(dòng)金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。