百炼成金 向AI炼成金融能力 原创

作为在金融圈里摸爬滚打的人，估计都对“科技赋能”这四个字免疫了。

这些年，听了太多PPT上的天花乱坠，见证了太多实际落地的“一地鸡毛”。所以，当有人聊起“AI 如何颠覆信贷审批”时，大家“内心戏”或许又是——是不是又想让我当小白鼠？

今年以来，Agent在金融行业的崛起，让从业者们在兴奋与焦虑中摇摆。当Agent的潜力令人振奋时，金融机构正因其技术选型和落地路径的未知而倍感焦虑。信贷业务，作为金融机构的营收命脉与风险中枢，因其流程复杂、痛点显著，正成为检验Agent价值、决胜未来竞争的关键“试炼场”。

目前，信贷业务仍受困于人工尽调耗时、信息壁垒和审批效率低下的“劳动密集型”现实，急需找到智能化、可规模化的破局之道。

信贷业升级：“手工作坊”变身“AI工厂” 数据飞轮让Agent“自我进化”

信贷是现代金融的核心业务。然而，我们必须承认一个略显尴尬的现实：信贷审批，仍是一项“劳动密集型”产业！

具体来看，信贷的“劳动密集”，是因为其带上了三重“枷锁”。

第一是，沦为“数据搬运工”的日常。一份尽调报告，超过六成内容需要手动完成。信贷经理的时间，没有消耗在和客户的深度沟通上，也没放在创造性的风险判断上，而是在扫描件、Word文档和Excel表格构成的“数据沼泽”中，进行枯燥、低效的“复制粘贴”。

第二是，数据的“巴别塔”困境。数据的“多源异构”，具体到业务，就是一场永无休止的“对账噩梦”。行内CRM、三方征信、客户提交的U盘资料，三者之间语言不通。

更沉重的一副枷索，是专家经验的“传承赤字”。隐性担保、关联交易等深层风险，极度依赖资深信审专家的“火眼金睛”。这种依赖直觉和经验的“非线性”判断逻辑，几乎无法通过传统的SOP手册进行规模化复制，导致核心风控人才的培养周期极其漫长。

事实上，信贷流程，本质上是一个用人的“确定性”去对抗业务“不确定性”的系统。当人的精力被大量非智力劳动所占据，且核心能力又难以传承时，这个系统的成本会变得越来越高，效率也越来越低。

正因如此，信贷行业迫切需要能够替代“机械劳动”、复制专家经验的落地方案。

AI 撰写尽调报告 “20+”智能体协作实战

为了让相关能力更直观地呈现，在近期的“AI友妙计-金融行业Agent百景图-模力时刻”直播中，阿里云演示了如何借助“通义点金”智能平台的银行业工作流中，实现多智能体协同驱动的、全自动化生成信贷尽调报告。

具体的生成的流程，可以拆解为四个维度

维度一是“从单兵作战到专家团队并行”。整个流程从上传资料开始。在演示中，测试样本选择了《阿里巴巴2025年财报》这一百页级的长文档。“AI agent”会首先将文档切块并写入向量库，确保大体量文本能够被模型快速理解与调用。

随后，任务被自动分发至近 20个“组合智能体”，覆盖了从现金流分析、资产结构解析，到组织与股权分析、运营能力评估等多个职能。这些智能体并非各自为战，而是通过“智能体粘连”技术实现结果的自动汇聚。每个子智能体完成局部任务后，系统会自动将分析结果粘连到指定的章节中，并输出结构化的结论。一次完整的工作流运行，可以产出一份万字左右的初稿，而如果采用更复杂的报告模板，字数甚至可以扩展到2～4 万。整个过程耗时大约 20 分钟，和传统模式耗时半天相比，效率可谓是数量级的跃升。

在工具接入方面，“通义点金”引入了多种外部能力：

在检索层面，接入夸克引擎，作为 AI搜索和金融数据清洗的增强工具；系统层面，通过 MCP 服务打通信贷系统、交易流水及外部数据接口，实现数据的跨系统调用；记忆层面，支持上下文记忆与长期记忆，用户的历史对话可被存储为summary并随时召回，使得分析链条更具连贯性。

这种“多智能体协同”的设计有其必要性。单一智能体在长链路、高准确性场景下往往容易出现幻觉或遗漏，而通过职能化拆分，再结合提示词调优，可以显著提高整体质量与稳定性。实测数据显示，“通义点金”的介入，使得财务数据自动生成率提升了85%，报告的初审通过率也从50%跃升至 85%。

维度二是为子任务匹配最合适的“大脑”，这一过程也被称之为“模力时刻”。生成高质量的信贷尽调报告，并不是“一个模型包打天下”，而是要针对不同任务场景，调用最匹配的“大脑”。

在信息提取与总结类任务（如快速定位财务指标、抽取企业基本信息）中，“通义点金”可优先调用 Qwen3-235B-Instruct模型。这类模型拥有“快思考”能力，其优势在于处理速度快、事实性召回稳定，能够保证大规模指标解析时的效率和准确性。

当面临推理与风控判断类任务（例如，识别潜在的关联交易风险，或对企业现金流稳健性进行非线性逻辑推演），系统则会切换至 Qwen3-Thinking模型。Thinking 模型被定位为“慢思考”，虽然生成速度略慢，但在多步推理、复杂逻辑链条的处理上更具优势，能够更贴近资深信审专家的推理过程。

除此之外，信贷尽调报告中还涉及“多模态信息理解”。例如，《阿里巴巴2025年财报》包含复杂的股权结构图。传统模式下，图片信息往往只能依赖客户经理的肉眼识别与人工记录，难以进入分析链路。而在“AI agent”中，这一任务交由 Qwen-VL Max 视觉推理模型完成。其会先将图像转化为逻辑化、文字化的语义描述，并写入知识库。此后，当用户提问“阿里巴巴集团股权结构”时，系统即可直接调用该文字化信息作答，实现了图像信息与文本分析的无缝衔接。

对比来看，传统模式下客户经理只能依靠自身经验，在不同分析阶段切换方法，既耗时又依赖个人能力。

维度三是多模态的解析能力。这一能力是信贷尽调从“手工作坊”跃升为“AI工厂”的关键支撑。具体而言，第一重是文本解析。在解析长篇财报等结构化弱的文档时，“AI agent”采用 Docwise 切块架构。其逻辑是先解析文档的目录与层级，再根据标题、子标题以及语义密度对内容进行切分，每个块不仅包含正文，还会冗余写入“标题/子标题”元信息。随后，这些块被写入向量数据库。

这样做有两个直接好处：一是保持上下文逻辑完整，二是提升大模型检索召回的速度和准确率。传统人工模式下，客户经理往往要反复翻阅数百页财报去找数据，不仅耗时，还容易遗漏。AI Agent则能在数秒内精准召回关键信息，大幅降低“遗漏”或“幻觉”的风险。

第二重是表格解析，表格一直是AI文档处理的痛点，尤其在非标准化场景中（例如中小企业财务报表），表头设计随意、格式不一。传统方式只能靠客户经理人工抄录，出错率极高。

“AI agent”在此环节可采用工程化结构化转写：将表头与单元格内容重新转写为 Markdown 格式，并按竖栏切开，使大模型能够真正“读懂”每一列的语义含义。

以“资产负债表智能体”为例，其可通过调用通义千问 Instruct 系列模型，并结合 CRISP 提示词系统进行角色设定与 workflow 调度，实现字段级的精准提取。结果是，模型不仅能抽取数据，还能理解“该数字是什么、代表什么”，使表格信息真正可计算、可分析。

第三重是图片解析。在传统模式中，财报里的股权结构图、组织架构图往往是“盲点”，只能靠客户经理人工画图或手写笔记补充。“通义点金”可通过 Qwen-VL Max 视觉推理模型，先将图像转译为逻辑化、文字化的语义描述，再存入知识库。

整体来看，这套 文本切块 + 表格转写 + 图片语义化 的“三重解析”，构建出一个全量信息管道。与传统模式下“人工读文档+人工抄表+图片信息丢失”相比，几乎零死角地覆盖了财报中的所有数据形态。不仅让报告生成的准确率大幅提升，也为后续风险评估和行业对比奠定了坚实的数据基础。

维度四是“数据飞轮”机制。“数据飞轮”是让 AI Agent真正具备了持续进化、自我成长能力的关键。在传统模式下，客户经理和信审专家的经验往往难以规模化沉淀。即便写进SOP，也很难覆盖“隐性知识”。而AI Agent 则能通过“数据飞轮”机制，将这些知识逐步固化进模型。

这一过程分为三个步骤：

首先，将历史信贷审批数据输入大数据池，由像 DeepSeek-R1-671B 这样的超大模型生成大量的“思考链”，这些思考链系统地展开了专家的潜在推理逻辑。

接着，由通义千问 Qwen3-235B 筛选出高质量数据，并剔除其中的噪声和无效路径。

最后，业务专家对筛选出的数据进行复核，将优质样本用于微调 Qwen3-32B 小模型，从而形成 “评审专家1.0” 版本。

在这一过程中，专家复核出的 “bad case”（错误案例） 不会被丢弃，而是作为新的训练样本回流到训练闭环中。每一次错误和修正都会转化为模型的“显性能力”，使得飞轮转得越快，模型就越“懂行”。

企业级大模型正逐渐走向 MOA（Mixture of Agents） 混合架构，而非一味追求“大而全”。其核心思路是：在训练和验证阶段，使用少数超大模型作为“教师”来探索业务上限和验证推理链路。在实际部署阶段，则使用成本更优的小尺寸模型作为主体，并把关键能力迁移过来。

这种“教师-学生”范式既能保证效果，又能控制总拥有成本（TCO），最终沉淀下来的将是一个“小而精”的模型群，每个模型都像“专科医生”一样，精准解决特定问题。

实测指标证明了该机制的显著成效：风险提示采纳率达到了约60%，这一数字远超传统“小模型+规则”模式的 30-40%，表明该机制在识别和提示潜在风险方面具有更高的准确性和可靠性；与专家评测相似度高达 84%，这说明模型的判断逻辑已经非常接近人工专家的思考方式，它能够像人类专家一样进行深度分析和推理。；审议决策采纳率约为 86%，这意味着模型生成的建议在绝大多数情况下都能被直接采纳并应用于实际的信审流程中，极大地提升了决策效率和自动化水平。

金融Agent的“涌现”时刻：从“认知流”到“系统化”的知识范式

金融行业因其高度依赖数据、规则和专家经验，成为检验AI Agent有效性的关键领域。

传统信贷流程的核心是一个复杂的认知流（Cognitive Flow），信贷经理在此流程中需要完成多模态信息抽取与对齐、基于财务知识模型的特征工程与分析，并最终在一个由监管和风控规则构成的高维约束空间内进行非线性决策。

而这一流程的瓶颈在于整个认知链条的效率和一致性难以保证。

“信贷报告Agent”的架构设计，正是对这一认知流的数智化重塑。其并未采用单一通用大模型，而是构建了一个多智能体系统（Multi-Agent System）。

这其中，关键创新在于，系统根据任务的认知复杂度进行模型的动态路由。例如，在信息抽取阶段，系统调用的是为确保高保真度和低幻觉率而优化的Instruct模型；在需要深度分析与洞察的环节，则切换至更擅长多步推理（Multi-step Reasoning）的Thinking模型。这种设计确保了工作流的每个节点都由最优化的模型执行，实现了整体效能与准确性的提升。

将此解决方案从验证推向规模化应用，需要一套可复制的方法论。该方法论的核心是构建一个从人类专家到机器，再从机器反馈到专家的知识增强闭环。

这一闭环始于专家知识的捕获与编码，即将资深专家的隐性知识（Tacit Knowledge）转化为结构化的提示词模板、决策树和知识图谱。

随后，通过业务化的RLHF（人类反馈强化学习）机制，让人类专家的每次修订都被系统记录为偏好数据点（Preference Data），用于模型的持续微调，使Agent的决策逻辑与专家标准不断对齐。

在此过程中，须解决两个关键的技术挑战。

一方面，是数据可靠性与模型幻觉的问题。对此，RAG（检索-增强-生成）架构成为标准配置，其将Agent的生成过程强制锚定在可溯源的内部可信数据源（System of Record），以此保证输出结果的可解释性与可审计性。

另一方面，是模型能力与TCO（总拥有成本）的平衡。行业采纳的策略是，在项目验证阶段，使用能力最强的旗舰大模型来定义业务效果的上限；一旦范式被验证，立即通过模型蒸馏（Model Distillation）技术，将核心能力迁移至成本效益更优的小尺寸模型上，以寻求特定场景下的最小可行智能（Minimum Viable Intelligence）。

这一模式的成功，证明了通过Agent重构核心业务流程的可行性，并预示了其向更多知识密集型场景的扩展，如使用VL模型处理保险单证，或在证券投研中进行信息挖掘。

当各个业务环节的独立Agent通过统一平台进行编排，它们将构成一个企业的认知中台（Cognitive Middle Platform）。

这一中台沉淀的将不仅是数据，而是经过业务验证、能够动态迭代的决策模型和知识体系，这代表了AI Agent为金融行业带来的最根本的战略价值。

在这一方法论的实践上，阿里云推出的“通义点金”，正是落地的价值实现。“通义点金”通过多智能体协同工作流和持续进化机制，为金融行业提供高效且可靠的落地方案。其能够自动解析和处理文档、表格、图像等各类异构数据，将非结构化信息转化为结构化，并保证数据抽取的高准确性。利用多智能体并行协作的机制，得以快速生成结构完整、高质量的调查报告。同时支持行业对比分析与风险评估，也为决策提供了全方位支持。更重要的是，通过“数据飞轮”机制，“通义点金”还能将历史数据与专家经验被不断用于模型训练，实现了自我迭代与能力提升，从而显著缩短了报告撰写时间，提高报告初审通过率，实现效率与可靠性的双重飞跃。

当然，这种落地能力的实现，离不开底层技术的支撑。“通义点金”集成了阿里最新的Qwen3系列大模型与多模态能力Qwen-VL-Max，并配套完整的训练与部署工具链，才使得信贷机构能够快速构建自身专属Agent。支撑这一Agent的底座的则是强大的通用基础模型Qwen3，通过检索增强、训练与提示工程，将金融行业知识“灌输”其中后，变得以让Agent具备了专业的金融分析师的能力。

事实上，“信贷报告Agent”，仅仅是拉开了金融行业智能化变革的序幕。对于所有从业者而言，行动的窗口期已经开启。《金融行业Agent百景图》和通义点金，正为这场征途提供了宝贵的“地图”与“储备”。

后续，阿里云也将继续进行《AI友妙计——金融行业Agent百景图-模力时刻》的系列直播，进一步深入到更多核心场景。8月26日（周二）19:30，阿里云将聚焦智能研发Agent的构建全流程，通过真实金融场景的案例演示，展现其在代码生成、代码评审等智能研发场景带来的显著效能提升。

锁定接下来的直播，您将不仅能见证学习这些实战演示，更能免费领取完整的《金融行业Agent百景图》电子书和“通义点金”平台的抢先体验资格。“一本书，一平台”，带您告别低效，让业务即刻加速！

如果AI自动化产出尽调报告已让您眼前一亮，那么真正的效率革命才刚刚开始！