规划信贷全流程智能体建设蓝图 宇信科技与近百家机构探索落地方案

　　智能体不是取代传统的工具，而是重塑银行业的“数字合伙人”；它不是简单提升效率，而是重新定义信贷服务的可能边界。

　　在金融科技浪潮中，智能体正从概念探索走向规模化落地，而信贷领域无疑是银行业实践中最核心的试验场。1月18日，宇信科技首席业务专家谷文奇受邀参加了“2025年度AI金融创新发展论坛”并发表演讲，他透露：“2025年，宇信科技在信贷领域与近百家金融机构探讨了智能体落地方案，并帮助其中30余家完成了场景验证，10余家实现了上线部署。”

　　这组数据反映出智能体技术正由边缘尝试向核心业务渗透。从早期的辅助工具到深植于信贷全流程，智能体正在引发一场从作业模式到数据资产化、再到价值创造的范式迁移。

　　本届2025年度AI金融创新发展论坛暨第八届「司库品牌计划」发布仪式由WEMONEY研究室主办、人民阅读提供媒体支持，中国社科院金融研究所金融科技研究室、中央财经大学中国互联网经济研究院、中国人民大学深圳金融高等研究院提供学术支持。

　　一、重构银行业DNA 智能体驱动信贷业务整体跃迁

　　自2025年起，AI+信贷业务场景智能体展现出“由点及面、由浅入深”的应用态势。在影响范围、实施主体、场景层次、场景内容和嵌入方式等方面，均发生了全方位、深层次的变革。面对智能体的发展，金融机构的态度从最初的好奇与观望，逐渐转变为落地应用；实施主体呈现出显著的“梯度扩散”效应，从大型银行逐层扩散至城商行、中小金融机构、非银机构、中小微企业，甚至延伸至个人；场景层次呈现“点－线－面”的逐级传导特征；集成方式上从当前的“嵌入式融合”逐步转变为“独立智能体模式”，最终发展为“原生AI智能体+信贷组件”的形态。

　　谷文奇全面系统地梳理了信贷智能体的五大典型应用场景，分别为信息提取、报告撰写、审查审核、主题分析以及决策建议。来自30余家金融机构的场景实测数据表明，应用智能体对信贷业务实现全面“提效提质”成效显著。撰写一份企业尽调报告的用时，由原先的7天缩减至1天，小微尽调报告从6小时缩短至1小时；在审核审查环节，原本每小时仅能审核2-3件，如今每分钟便可审核十几到二十件，效率与质量大幅提升。

　　智能体作为“多边形数字员工”，它不仅是业务导师、材料高手、案头助理，还将是风控专家和数据科学家。传统意义上的岗位边界被打破，代之以更加灵活、高效的“智能体协同网络”，重构了银行的组织架构和协作方式。

　　这种重构引发数据资产化能力的质变。“过往银行收集原件后，会通过人工方式从原件中提取信息。今后借助智能体，完全能够从档案中自动抽取关键要素信息，并智能转化为知识，进而形成数据资产”，谷文奇认为，智能体进一步释放了银行业数据资产价值。

　　这种质变同样发生在作业场景中，“以前每个岗位都是通过人工操作系统，现在每个岗位都有智能体支持，以前的作业流水线模式可以变成共享模式。”谷文奇表示。

二、金融新质生产力 AI+信贷业务场景智能体蓝图规划

　　目前，AI+信贷业务场景智能体正在经历三大重要转变：从内部作业向对客服务延伸、从企业授信向普惠金融拓展、从单点功能向全流程覆盖升级。这种全流程场景能力源于宇信科技26年来的金融科技积累，形成了独特的行业know-how和实战经验。谷文奇表示，宇信科技将从框架结构和落地节奏视角出发，打造更高质量的金融新质生产力。

　　在框架结构方面，谷文奇表示，在银行各类信贷系统应用层和算力、大模型及基础AI层之间，新增中间两层——信贷业务场景智能体层和信贷业务公共智能体层。在信贷业务场景智能体层，面向贷前准入、审批、贷后、风控等全流程岗位构建各种业务场景智能体；在信贷业务公共智能体层，涵盖用于支持客户、授信等微观层面分析，支持行业、区域等中观层面分析，支持经济金融、监管法规等宏观层面分析的智能体。

　　从落地节奏上看，信贷业务场景智能体可采用短期、中期、长期相结合的节奏稳步推进，确保技术落地与业务需求精准适配。短期目标是借助看、听、读、写以及执行等基础功能提高作业质效；中期着重运用行业思维与产品思维，以提升智能体的推理能力和决策支持能力赋能审查决策；长期则借助管理决策思维链、知识和数据，运用数据分析和决策智能体，辅助经营管理，推动智能体在银行整体发展战略层面发挥更大作用。

　　谷文奇强调：“金融机构对数据的要求极为严格，准确性和稳定性是其最基本的要求。在具体实践中，宇信科技通过严谨的质量控制与风险防范机制，确保智能体应用在提升效率的同时，不降低风险管控标准。”

　　随着技术的不断成熟和应用深化，智能体正成为银行业重塑核心竞争力的新引擎。依托26年的金融深耕，宇信科技凭借创新的技术架构与成熟的落地方案，不仅验证了AI在信贷等核心场景的实战价值，更通过标准化、可复制的成功经验，帮助银行缩短从技术实验到商业变现的路径，加速数智化转型进程。

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