文章总结： 苏州银行推出基于多模态大模型的智能贷前审核服务，实现信贷材料自动识别与结构化提取。该应用结合RAG与人机协同机制，将风控前置至录入环节，单张财报处理节约10分钟，显著提升业务效率与风险管控能力，预计服务2万户企业客户。 综合评分： 80 文章分类： AI安全,解决方案,数据安全

多模态大模型赋能！苏州银行贷前审核实现“录入即审核”

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智探AI应用

2025年12月31日 16:49 广东

应用上线后，信贷材料处理速度将会加快：单张财务报表平均节约10分钟，业务类凭证平均节约3分钟，基层人员服务效率将有所提升。

来源｜智探AI应用

作者 | 欧文

以下为全文

近日，拟纳入江苏省金融科技创新监管工具“人工智能”主题工具的创新应用正式公示，其中，苏州银行的“基于多模态大模型技术的智能贷前审核服务”位列其中。该创新应用正式运营后，将提高银行基层人员服务效率，并增强风险防控能力；未来预计服务2万户企业授信客户，每年可处理8万份财报和1万份业务类凭证。

据了解，苏州银行本次推出的创新应用，基于多模态大模型技术，为信贷业务前端打造了智能化的材料识别与信息提取平台，融合了图像、文本及表格位置等多模态信息。针对客户申请材料种类多样、结构复杂的特点，该应用在客户经理为各类客户办理信贷相关业务前，可对金融凭证、账户流水、财务报表等材料的关键要素进行自动识别与结构化提取，实现贷前材料处理的自动化与数字化，进而提升信贷业务效率。

除了大模型技术，该创新应用还运用了检索增强生成技术，结合人机协同机制，对低置信度的识别结果进行自动标记并流转至人工复核环节，复核校正后的数据作为新增知识片段用于优化后续检索与生成过程，形成数据反馈闭环，持续提升识别准确率与智能化水平。

值得一提的是，依托上述技术支撑，应用在技术应用、服务效率、风险防控方面实现了多重创新升级。一、通过多模态大模型技术，实现对信贷业务相关材料的自动识别与信息提取，并结合规则引擎进行信息自动校验，提升信息处理的自动化水平和准确率；二、依托多模态大模型与人机协同机制，为业务人员提供高效的信息录入辅助能力，减少人工整理和核对工作量，提升信贷业务办理效率；三、和传统人工录入和审核方式相比，多模态大模型识别技术可确保材料内容与录入信息的一致性，支持审核环节快速追溯原始材料，降低人为误差与道德风险，提升信贷业务操作风险管控能力。

苏州银行预计，应用上线后，信贷材料处理速度将会加快：单张财务报表平均节约10分钟，业务类凭证平均节约3分钟，基层人员服务效率将有所提升。与此同时，多模态大模型技术还能把风险控制前置至材料录入环节，实现“录入即审核”的创新流程，提升信贷业务风控水平。

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