随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在金融领域的应用日益广泛，特别是在信贷审批流程中，AI技术通过自动化、智能化手段，极大地提升了审批效率与风险控制能力。信贷流水审核作为信贷审批的关键环节，其高效性和准确性直接关系到金融机构的运营效率和风险管理水平。本文旨在综述信贷流水审核Agent在金融审批中的应用现状、技术实现及实际案例分析，特别关注达观Agent在这一领域的应用与成效。
信贷流水是借款人资金往来的详细记录，能直观反映其经济活动与财务状况。
对金融机构而言，分析信贷流水意义重大：一是可借此准确评估借款人还款能力，稳定充足的收入流水意味着具备还款能力，反之则有还款风险；二是将其作为评估信用风险的重要依据，良好资金往来记录、无异常交易与逾期的借款人信用水平高，反之信用风险高；三是在防范欺诈与洗钱等非法活动中起关键作用，通过审查交易对手、资金流向等信息，能及时发现异常交易行为，以便金融机构采取措施，维护自身利益与金融秩序稳定 。
- 数据格式多样：不同银行的流水明细单格式各异，电子和纸质文件数据共通难，加大了业务人员的审核难度。据统计，市场上有数十家主流银行，每家银行的流水格式都可能不同，这使得审核人员在面对大量流水文件时，需要花费大量时间去适应不同的格式。
- 整合处理复杂：银行流水数据来源广泛，包括不同银行的电子表格、PDF文件，甚至还有纸质流水的扫描件等。整合和处理这些异构数据成为一大挑战，人工处理容易出现数据录入错误、信息遗漏等问题，进而影响审核结果的准确性。
- 工作量大：传统信贷流水审核主要依赖人工操作，审核人员需要逐行逐列地查看银行流水数据，分析交易的真实性、稳定性以及资金来源与去向等信息。面对海量且格式各异的流水数据，人工处理极易出现疲劳与疏忽。
- 效率低下：传统审核方式停留在人工审核时代，需要业务人员手动翻阅和肉眼查看，摘录、统计分析并扫描存档的整个过程相当费时费力。尤其在投行业务量大的情况下，传统的人工审核方式已经严重阻碍了投行运作的效率和业务开展。
- 风险识别难度大：人工审核难以对复杂的交易模式和潜在风险进行全面、深入的挖掘。例如，涉及多层嵌套、关联交易的流水情况，人工判断往往存在较大难度。
- 风险评估不准确：风险评估人员的专业素质不高，风险评估模型的不完善等方面会导致对客户的风险评估不够准确，从而影响了对客户的信用状况的判断。
- 监管要求提高：金融监管要求不断提高，银行流水核查的合规要求被推向前所未有的高度。例如，证监会新修订的《首发企业现场检查规定》中，银行流水审计不仅需覆盖传统审阅材料，还拓展至现场实地勘查与工商登记调取。
- 合规压力大：金融机构需要确保信贷流水审核过程符合相关法律法规要求，避免因违规操作而引发的法律风险。
信贷流水审核Agent是一种基于人工智能技术的智能审核系统，能够自动分析、处理并审核借款人的银行流水数据，从而辅助金融机构进行信贷审批决策。该系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等技术，实现对流水数据的精准识别、分类与风险评估，显著提升了审核效率与准确性。
达观Agent，作为一款专注于企业级办公应用的解决方案，致力于为企业用户带来智能化、自动化的办公新体验。以企业知识库为数据基层，融合先进的AI技术组件，深度整合了达观自主研发的“曹植”大语言模型、IDP（Intelligent Document Processing）智能文本处理系统以及RPA（Robotic Process Automation）自动化执行技术，共同构建了一个集“数智大脑-视觉识别-执行操作”于一体的专业、智能且切实可行的办公智能体平台。达观Agent通过其卓越的语义理解能力，对文本数据进行深度解析，精准拆解文本结构并高效识别关键元素，从而实现对各类文档的精准解析。同时，借助RPA技术，它能够精准模拟人类的办公流程，实现智能交互与自动化处理，轻松应对各类工作处理任务。这种创新性的融合，不仅显著提升了办公效率，更赋予了企业用户前所未有的智能化办公体验。
某大型商业银行随着业务量的不断攀升，传统的信贷流水审核方式逐渐暴露出诸多弊端。为了改善人工审核出现的问题，决定引入达观Agent来处理信贷流水审核业务。引入Agent后，系统能够自动分析、处理并审核流水数据，将审核时间缩短了50%以上，同时提高了审核准确性。此外，Agent还能根据借款人的信用状况与风险等级，自动生成个性化的审批方案，为特定客户提供更加精准和高效的信贷服务。
信贷流水数据通常包含大量非结构化信息，如交易日期、金额、交易对手等。数据预处理阶段，达观Agent需通过OCR（光学字符识别）技术、NLP技术等手段，将非结构化数据转换为结构化数据，便于后续分析处理。达观Agent在这一阶段表现出色，其智能流水分析系统能够精准识别并解析近百家主流银行的流水版式，支持包括微信和支付宝在内的多种流水格式，确保了数据提取的完整性和准确性。
在特征提取阶段，达观Agent通过分析流水数据中的关键信息，如交易频率、交易金额、交易对手类型等，提取出对信贷审批具有重要影响的特征。随后，利用机器学习算法对这些特征进行分类与风险评估。例如，通过分析交易金额的大小与分布，可以判断借款人的资金流动状况；通过分析交易对手的信用状况，可以间接评估借款人的信用风险。
基于提取的特征与分类结果，达观Agent能够自动计算借款人的信用评分或风险等级，为信贷审批决策提供有力支持。达观Agent在风险评估方面采用了先进的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，通过对海量历史数据的训练与学习，实现了对信贷风险的精准预测。此外，Agent还能实时监测金融市场的动态变化，及时发现市场风险，为金融机构提供预警与决策支持。
达观 Agent 应用于银行贷款审批业务成效显著。审核效率大幅提升，传统人工审核一笔贷款流水需数小时甚至数天，引入后缩短至几分钟以内，日处理贷款申请量从 100 笔提升至 500 笔以上，缓解信贷业务量增长带来的审核压力。风险识别准确性方面表现出色，借强大智能分析能力精准识别潜在风险点，如隐蔽关联交易、异常资金流向等，不良贷款率从 3% 降至 1.5%，保障银行资产安全。客户服务体验也极大改善，快速审批流程满足客户资金需求，准确风险评估与合理贷款决策增强客户信任和满意度，客户投诉率降低，忠诚度显著提升，客户更愿继续合作。
