我国企业贷款规模占比较大，根据中国人民银行发布的2025年一季度末数据，企事业贷款余额达到179万亿元，住户消费贷款余额83.88万亿元，企业贷款规模在我国金融机构贷款中的占比较大。

然而，金融机构在企业贷款的各个审批阶段仍面临不少痛点。例如贷前阶段信息核验深度不足、效率低。贷中阶段信息更新存在时间差，风险信号捕捉滞后。贷后阶段个性化服务开展、精准催收存在困难等。AIGC（人工智能生成内容）的迅猛发展，尤其是AIGC模型在复杂推理（如DeepSeek R1）、多模态理解等领域的突破，为破解上述痛点提供了全新路径。

AIGC在贷前准入中的应用

基于NLP、OCR、语义分析技术，AIGC模型可以快速提取贷前准入阶段的客户资料信息，并自动化完成解析和分析节约调查时间，尤其适用于客户“三表”数据的交叉核对。

智能客户画像构建。利用NLP技术分析客户提交的征信报告、财务报表、开票记录、纳税记录等文本数据，自动提取关键信息（如收入负债比、信用违约记录），生成可视化客户画像，辅助信贷人员快速判断还款能力。例如通过AIGC模型解析企业客户的工商信息、司法纠纷、行业动态等非结构化数据，识别潜在风险（如关联企业违约、行业政策变化、虚开发票），补充传统风控模型的评估维度。

贷款资料自动化审核。基于OCR（光学字符识别）与AI语义理解技术，自动校验贷款申请表、资产证明、合同文件等资料的完整性与真实性，标记矛盾信息（如收入证明与银行流水不符），减少人工审核耗时。例如对企业贷款申请中的财务报表进行勾稽关系校验（如资产负债表与利润表数据一致性），AIGC模型可在分钟级完成多维度核对，准确率超90%。

AIGC在贷中管理中的应用

AIGC模型在数据分析和统计方面能力突出。针对贷中环节银行可以获得的客户的结构化经营数据，银行可以将AIGC用于贷中数据实时分析、资金流向分析。

数据实时分析与预警。银行可通过AIGC持续监控客户的交易流水、经营数据（如电商平台销售记录、供应链交易数据），生成风险预警报告。例如，企业客户账户突然出现大额资金流出或连续几个周期营收数据异常下滑时，AIGC

模型将自动触发预警，提示信贷人员介入核查。结合知识图谱技术，分析客户关联企业的信用状况，识别“担保圈”“关联交易”“隐形实控人”等隐性风险，避免风险传导。

贷款用途合规性验证。对企业经营贷款的资金流向进行追踪，可以利用大模型生成资金用途报告，核查是否存在挪用风险（如企业贷款流入股市、经营贷款用于房地产投资）。例如，通过分析发票的进项和销项交易对手信息与贷款合同对象的匹配度，自动生成贷款用途合规性评估结论。

AIGC在贷后精细化管理中的应用

AIGC在多媒体内容生成和分析上具有天然的优势。AIGC不仅可以生成定制的语音内容，还可以解析语音内容并完成贷后分析画像。AIGC也可以基于客户的贷款、经营数据，基于DeepSeek R1等模型的深度推理能力实现个性化贷后处置方案。

自动化贷后回访与通知。AIGC模型利用AI语音生成技术，自动拨打贷后回访电话，询问客户经营状况或资金使用情况，并将对话内容转化为结构化记录，减少人工回访工作量。例如，对小微企业客户定期生成“经营状况调研问卷”，通过AI语音交互收集数据并分析。针对逾期客户，AIGC模型可根据逾期天数与金额，自动生成个性化催收话术，按梯度发送提醒，提升催收效率。

不良贷款处置方案生成。AIGC可对不良贷款客户的资产状况、还款意愿进行持续和自动化分析，生成差异化处置建议（如债务重组、抵押物拍卖、司法诉讼等）。例如，结合抵押物市场估值数据，AIGC模型自动计算最优处置路径，辅助银行制定清收策略。

AIGC在企业贷款中应用存在的难点

企业贷款逻辑相比消费贷款更为复杂，涉及的资料种类、数据量非常浩大，AIGC模型虽然在内容解析、生成、推理上具备了一定的能力，但是在企业贷款中应用依然存在难点。

首先，非结构化数据处理难度高。企业贷款涉及大量非结构化数据（如财务报表附注、合同文本、行业研报），传统AIGC模型对长文本语义理解、专业术语（如“或有负债”“商誉减值”）的识别准确率不足，易导致关键信息提取偏差。例如企业财务报表中的“关联交易”条款可能隐藏在正文段落中，AIGC模型若未准确识别，可能遗漏潜在风险点。

其次，多模态数据融合技术不成熟。企业贷前调查需整合文本（财报）、图像（资产证明）、视频（经营场所）等多模态数据，但当前AIGC多模态模型在跨模态语义对齐（如将厂房图像与产能数据关联分析）上存在技术瓶颈，难以形成全面风险评估。

再次，复杂逻辑推理能力不足。企业信贷风险评估需涉及因果推理（如“行业政策变化—企业营收下滑—还款能力下降”），而AIGC模型（尤其是基于Transformer的大语言模型）更擅长关联分析，对深层因果逻辑的建模能力有限，可能导致风险传导路径判断失误。

最后，AIGC模型在深层次的分析上能力还不足。该问题主要受各行业特性差异化较大、模型难以捕捉企业动态风险、贷后管理中的非结构化风险识别准确性能力有待提高等因素影响。

针对以上问题，首先建议银行从让AIGC模型解决一些具体的问题入手，逐步让其接入多个业务、风险系统，通过各具体场景的数据，训练模型熟悉银行的内部数据，加速银行本地部署的AIGC模型的成熟。其次，银行可探索部署多模式模型，或者在不同场景下应用独特能力的大模型，例如将擅长写作的模型用于报告生成，擅长推理的模型用于风险分析等。再者，银行可充分学习和挖掘AIGC模型的各种参数和提示词体系，通过定制开发使AIGC模型的本身能力在特定场景下发挥到极限。最后，银行应着力推动AIGC模型迈入“智能体”阶段，使之学习相应能力，实现企业贷款主动管理，无需人工过多干预。

企业贷款关系到企业融资的命脉，关系到国计民生的运转。商业银行应提升AIGC在企业贷款中应用的程度，以数据为墨、算法为笔，在智能的宣纸上晕染出企业贷款智能化管理的美妙蓝图。

编辑|谢邦彦

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