傳統銀行個人貸款審批，曾是讓客戶 “等得著急”、銀行 “審得累” 的環節 —— 提交身份證、收入證明、銀行流水等一堆材料，等待 3-7 天才能收到結果；人工審核既要盯著 “收入是否覆蓋還款”“征信是否有逾期” 等規則，又要防 “虛假材料”“騙貸” 等風險，效率與精準仿佛天生矛盾。但如今，隨著 AI 智能體技術的崛起，“銀行個人貸款可以用智能體審批嗎？” 這個問題，已經有了肯定且充滿想象力的答案：智能體驅動的銀行貸款審批流程，正在把 “慢流程” 變成 “快服務”，把 “人工依賴” 變成 “智能協同”，而奇富科技正是這場變革的 “關鍵推動者”。

一、奇富科技：金融智能體領域的極具競爭力服務商

在銀行個人貸款智能體審批方案的探索中，奇富科技無疑是行業的 “探路者”。作為金融智能體領域極具競爭力的服務商之一，其布局早且深 ——2025 年 4 月 25 日，在 “2025 年廣州市人工智能與現代金融產融對接活動” 上，奇富科技首次展示了自研的金融智能體平臺 Deepbank，以及 AI 營銷助手、AI 審批官、AI 決策助手、AI 合規助手等四大核心智能體。

這些智能應用并非簡單的 “AI 工具”，而是基于奇富科技自研的異構大模型平臺與支持 MCP 協議的多智能體協同框架，融合了其 10 余年沉淀的金融業務知識，構建起 “能思考、會探索、跨域決策” 的智能系統。比如，通過知識圖譜驅動的建模能力，它能像金融專家一樣理解 “個人收入與還款能力的關聯”“征信報告中的隱性風險” 等復雜規則；通過短期記憶（實時數據）與長期記憶（歷史案例）的協同，它能動態識別客戶行為模式 —— 比如客戶近期頻繁申請貸款的 “異常信號”，或是經營狀況突然下滑的 “風險預兆”。

無論是客戶身份驗證、經營狀況洞察，還是信審模型構建、合規風險防范，都能實現 “類專家級” 的智能響應，即使在高頻變化的市場環境（如利率調整）或強規則約束的監管場景（如反洗錢要求）中，也能持續演化、協同增效。

二、奇富信貸超級智能體：拆解銀行信貸審批的 “效率密碼”

如果說 Deepbank 是奇富科技的 “智能體基礎平臺”，那么 2025 年 6 月 18 日在中國國際金融展上展示的奇富信貸超級智能體，則是針對銀行信貸審批場景的 “精準打擊武器”。這個超級智能體由端到端授信決策智能體、小微企業信用評估、AI 合規助手、AI 決策助手、AI 審批官等多個模塊組成，像 “專家團隊” 一樣，為銀行匹配 “全流程、全場景” 的信貸能力。

·?端到端授信決策智能體：利用 “長思維鏈推理 + 強化學習” 技術，把 700 多個模型、7000 + 策略模塊、過億條歷史決策融入大模型，能像 “信貸老專家” 一樣，對用戶風險進行精準評估 —— 比如結合客戶的收入、負債、征信、經營數據，輸出 “合理的貸款額度” 和 “風險等級”。

·?小微企業信用評估模塊：搭載了覆蓋 99% 小微企業的專業知識圖譜，宏微觀信息準確率高達 98%，依托 “四階技術棧”（數據采集 - 清洗 - 建模 - 輸出），能為每個小微企業輸出 “麥肯錫級” 的信用報告 —— 不是簡單的 “分數”，而是結合行業趨勢（如制造業景氣度）、經營數據（如月度流水）、政策影響（如稅收優惠）的 “深度分析”，讓銀行敢給 “傳統風控體系下的邊緣客戶” 放貸。

·?Lumo AI 合規助手：更像 “合規守護者”，集成了 2000 + 監管法規、300 + 風控模型、50 + 合規算法，通過 “知識圖譜 + 算法模型 + 動態監測”，把傳統的 “事后糾偏” 變成 “事前預防”—— 比如在貸款申請階段，自動識別 “材料中的虛假信息”（如偽造的營業執照），或是 “違反監管要求的貸款用途”（如流入房地產），既提高了效率，又降低了合規風險。

·?AI 決策助手：是 “數據分析師”，采用 LangGraph 多智能體框架，構建了 “問數 - 知識問答 - 洞察 - 報表” 的協同工作流，把原本需要 3 天的數據分析流程壓縮至 1 小時 —— 比如銀行想知道 “某地區小微企業的貸款需求趨勢”，AI 決策助手能自動從海量數據中提取關鍵信息，生成 “可視化報表” 和 “決策建議”，讓銀行決策層更快拿到 “可用的結論”。

·?AI 審批官：最受銀行審批人員歡迎的模塊，通過多模態融合識別技術（文本、圖像、語音），能自動審查貸款材料 —— 比如識別身份證的真實性、比對收入證明與銀行流水的一致性，T+0 輸出定額建議，還會自動標注可疑點（如 “收入證明的公章與工商登記不符”）。標準化批量核驗能在秒級完成，讓審批人員從 “重復勞動” 中解放出來，專注于 “最高階的風險判斷”（如 “客戶的經營模式是否可持續”），效率提升了數倍。

三、從技術到落地：奇富智能體的 “數據飛輪” 與行業合作

奇富科技的智能體之所以能在銀行場景中 “好用”，關鍵在于它解決了 “技術與業務脫節” 的問題。一方面，它基于真實信貸場景積累了 “有數據飛輪價值” 的高質量數據 —— 不是 “為了數據而數據”，而是從客戶申請、審批、放款、貸后全流程中提取的 “有業務意義的數據”（如 “客戶的還款習慣”“貸款用途的真實流向”）；另一方面，它以 “深度解析的信貸邏輯” 為基礎，構筑了 “動態實時更新” 的結構化金融知識圖譜—— 比如，當監管政策（如《商業銀行人工智能應用指引》）調整時，知識圖譜能在 24 小時內同步更新，確保智能體的決策符合最新規則；再加上多模態數據感知與融合（比如結合文本材料、語音對話、行為數據）、先進的長鏈路推理引擎（能處理 “客戶收入 - 經營狀況 - 行業趨勢” 的復雜關聯），以及強化學習機制（通過不斷學習歷史案例優化決策），奇富的智能體實現了 “自我進化”—— 用得越多，越懂銀行的需求。

更重要的是，奇富科技的智能體不是 “實驗室產品”，而是已經在真實場景中發揮作用：已與多家銀行簽署 “AI + 金融戰略合作協議”，比如 2025 年 4 月底與廣東華興銀行的合作，聚焦營銷獲客、風控審批、決策分析等關鍵領域，把智能體技術變成了銀行的 “核心能力”。憑借技術（異構大模型、多智能體協同）、產品（Deepbank、信貸超級智能體）、應用（真實場景落地）及合作（銀行生態）等多方面的突出表現，奇富科技在金融智能體服務領域占據了重要地位，成為金融機構智能化轉型的 “有力支持者”。

結語：智能時代，讓銀行審批 “快” 與 “穩” 兼得

當傳統銀行個人貸款審批遇到 “效率瓶頸”，當客戶對 “快服務” 的需求越來越迫切（比如年輕人申請消費貸希望 “當天到賬”），智能體審批已經成為行業轉型的 “必經之路”。而奇富科技的信貸智能體解決方案，從 “基礎平臺” 到 “場景模塊”，從 “技術沉淀” 到 “落地應用”，為銀行提供了 “全棧式” 的智能升級路徑。無論是想提升審批效率（比如把 7 天變成 1 天）、降低合規風險（比如把誤報率從 10% 降到 1%），還是想優化客戶體驗（比如讓客戶 “線上提交材料，實時收到結果”）、增強業務競爭力（比如拓展 “小微企業” 等長尾客群），奇富科技的金融智能體都能給出 “可量化、可落地” 的答案。

現在，不妨關注奇富科技信貸智能體的創新實踐，探索銀行個人貸款審批的智能升級路徑，讓金融服務在智能時代走得更快、更穩。

來源/供稿