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    政策引领金融智能化转型 陆金所控股“智盾”系统创新实践大模型应用

    2025-05-12 16:07:10 来源:时代在线 已入驻财经号
      

      5月8日上午,国务院新闻办公室举行新闻发布会,司法部负责人就《中华人民共和国民营经济促进法》有关情况进行解读。这部将于5月20日正式施行的法律,首次将“两个毫不动摇”写入法律条文,明确促进民营经济高质量发展是国家长期战略,为民营经济发展提供了坚实的法治保障。

      

      作为中国领先的小微企业主金融服务赋能机构,陆金所控股积极响应国家战略部署,于2025年2月底推出智能客户尽调解决方案“智盾”。该系统依托大模型技术、OCR识别和机器学习算法,实现信贷尽调全流程的智能化升级,使信贷尽调领域长期存在的效率瓶颈得到有效破解,可为民营小微企业提供更高效、安全的融资服务,这与《民营经济促进法》中“优化融资环境”“规范经营”等核心条款形成深度呼应。

      

      三大技术重构尽调生态:从“人力驱动”到“人机协同”

      

      “智盾”的核心竞争力源于对技术的场景化深耕。其基于开源大模型自研开发,依托历史客户尽调数据训练出专属模型,通过多模型串联机制实现材料分析、自动查错与风险提示的精准化——这套技术既保留了大模型的通用智能,又通过行业数据训练填补了“知识鸿沟”。

      

      在获得客户授权的前提下,配合OCR技术对申请材料、走访数据的自动化识别提取,以及机器学习对内外数据的特征学习和样本训练,系统实现了申请维度准确率93%,照片识别及字段识别准确率99%的突破。不仅如此,大模型还创新性地利用串行组合模型原理,将多个模型进行串行叠加,实现多个模型的性能聚合,有效提升了最终模型的精度,为复杂场景下的金融领域人工智能大模型应用提供了坚实保障。与此同时,大模型也针对特定场景进行了优化,使手写字体识别率达98%,让非结构化数据处理能力跃上全新台阶。

      

      值得关注的是,“智盾”创新性引入端侧AI能力,借助手机端直接完成信息提取,在降低算力依赖的同时,提升了一线操作的便捷性。这种“数据采集在端、智能分析在云”的模式,既符合监管对数据安全的要求,又以轻量化部署推动技术普惠,为中小金融机构提供了可复制的智能化转型样本。

      

      效率与风控双提升:重新定义信贷服务“精准度”

      

      技术创新的最终价值,在于对业务本质的重塑。“智盾”上线后,不仅通过可视化输出让尽调过程更透明,更以标准化流程解决了人为操作失误、合规性难保障等痛点。

      

      当AI承担起事务性、流程化的材料处理工作,人工工作量由单人每天120分钟减少至12分钟,信贷人员得以将精力聚焦于策略制定与客户沟通,实现了人民银行倡导的“人从事更具战略性、创新性业务”的人机协同愿景。这种转型在小微企业融资场景中尤为显著——通过智能尽调的多维度交叉验证,金融服务小微企业“敢贷、愿贷、能贷、会贷”长效机制得以加速建立,金融服务的“最后一公里”被技术有效打通。

      

      作为平安集团金融科技生态的重要一环,陆金所控股的探索从未止步。从在业内率先推出AI智能贷款解决方案“行云2.0”,使最少零文字输入、全程AI面对面服务体验、大幅降低等待时间等效果得以实现,到如今“智盾”系统的落地,其始终以“客户为中心”推进技术融合:对内,通过大模型解放生产力,提升员工效能;对外,以精准服务触达传统金融难以覆盖的客群,践行普惠金融理念。

      

      正如陆金所控股技术相关负责人所言,公司将持续加大技术投入,利用DeepSeek、Qwen等通用模型赋能公司数字化、智能化业务转型,不断提升金融服务的普惠性、精准性和安全性,为行业智能化转型贡献力量。

      

      行业启示:在政策与技术的共振中迈向新范式

      

      “智盾”的实践,不仅是单一机构的技术突破,更折射出金融行业转型的深层逻辑:当监管政策为创新划定跑道,技术落地便有了明确的靶心;当人工智能与金融场景深度耦合,传统业务流程便获得了重构的可能。从监管层“做深做实融资协调工作机制”以助力稳企业稳经济,到基层机构以智能尽调提升小微企业融资服务能力,政策与技术的双向赋能正在形成闭环。

      

      在这个“数据即生产力”的时代,陆金所控股的探索证明:真正有价值的金融科技,从来不是技术的堆砌,而是对行业痛点的精准响应。随着《民营经济促进法》等政策红利释放,以及更多如“智盾”般的创新成果涌现,金融行业正加速从“经验驱动”向“智能驱动”跃迁。当技术的温度与政策的力度同频共振,一幅“科技赋能实体、普惠润泽民生”的金融新图景,正在我们眼前徐徐展开。

      

      

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