客户经理写一份企业授信尽调报告从耗时7天压缩至3分钟，当政策问答平均响应时间缩短至20秒，核心场景的深度实践，用好大模型的关键资源以及与技术红利如影随形的AI幻觉应对之策等线分钟生成授信尽调报告，20秒实现精准问答

　　走进银行的业务一线，大模型技术已不再是遥不可及的概念，而是真切地扎根于多个核心场景，并结出效率之果。

　　于2024年12月上线的授信尽调智能报告功能，基于大模Kaiyun全站网页型、大数据技术自动获取、加工行内外相关数据，帮助一线客户经理对申请企业的各维度指标进行综合分析，更精准地揭示、评估企业风险，助力信贷决策，并能够按章节自动生成授信尽调报告。自动生成尽调报告质量的程度由外部数据丰富度与内部数据颗粒度决定，当然数据质量是基础性因素。“这极大地节省了客户经理的精力，让他们能更专注于客户关系的深度经营和复杂问题的解决。”杨兵兵表示，目前，授信尽调智能报告功能已推广至光大银行

　　不仅如此，大模型还将为科学Kaiyun全站网页决策提供有力支持，通过对宏观经济、行业周期的多维度分析，辅助银行实现从经验决策向科学决策的转变。此外，风险防控也将迎来升级，大模型的Kaiyun官方入口深度推理能力将用于分析企业多维度信息，构建前瞻性的风险预警机制。在内部运营和科技研发领域，大模型有望打破数据孤岛、提供智能化办公方案以及构建覆盖研发全流程的智能助手，提高科技产出效能。

　　“大模型技术在银行释放巨大价值，其基石远不止于算法、数据和算力这‘三驾马车’。”杨兵兵认为，大模型的核心价值在于其深度理解、复杂推理和自主决策的闭环能力，这要求它必须紧密嵌入业务流程、实时响应动态需求、并能跨部门协同解决端到端问题。

　　技术在银行业的深度渗透，其伴生的风险也引起行业高度关注。其中，“AI幻觉”——即模型生成看似逻辑自洽、实则背离客观事实或专业知识的错误内容——已成为行业高度警惕的核心挑战之一。杨兵兵认为，在银行的风险图谱中，大模型应用存在系统复杂性带来的科技风险、依赖集中部署引发的网络风险，数据质量与安全相关的数据风险以及模型可解释性较弱和不容忽视的幻觉问题。