腾讯混元大模型信贷助手
整体介绍材料
腾讯云
腾讯金融云解决方案中心 混元大模型信贷助手项目负责人 林伟城
市场趋势
2
额度小，风险高度分散，数字化程度
高，AI应用广且深，涉及到全流程
额度中小，风险分散，数字化程度
中，AI应用有但不深入，以贷前为主
额度大，风险集中，数字化程度低
业务复杂，可支撑的AI应用少
零售信贷 小微小企业信贷 大对公信贷
非银机构贷款 大部分仍是现场获客现场尽调为主，积极发展线上获客、远程进件、远程尽调，AI出具尽调报告
银行贷款 渠道/网点获客，现场进件，现场尽调，结合财务报告，人工出具尽调报告，信审部人工信审报告
券商发债 渠道/网点获客，现场进件，现场尽调，会计事务所协同审计，人工出具募集说明书
行业诉求1：让大模型具备严谨的业务执行能力
3
理解
回填
大模型理解尽调报告的要求
抽取
AI尽调
复核
大模型从尽调材料中提取所需的信息
大模型按尽调报告要求将提取得信息结构化到报告中
大模型对每一处输出得信息都提供朔源服务支持尽调人员复核
大模型基于尽调模板和结构化信息撰写文字描述，支持对话式优化和报告整体编写撰写
行业诉求2：加速信贷全流程三化改造
贷款立项进件
企业提交信贷材料
接受贷款申请
贷前尽调
履行现场尽职调查
收集尽调材料
输出尽调报告
授信审查 客户授信批复
支行网点贷款经理
支行网点尽调人员
（双人）
总/分行信审部信审员
总/分行有权人
（部门总、行长）
审查客户和项目
审查尽调报告
申报贷款方案
出具信审报告和批
复意见
部门总审批
分管行长审批
用款放款 贷后管理
总/分行放款中心
放贷材料核查 贷后检查
总/分行贷后管理
中心
放款审批 贷后风险评估
对公信贷全流程—线上化、数字化、智能化
需求内容庞杂
5
企业基本信息
企业财务状况
企业经营状况
企业资产状况
企业负债情况
企业经营的主观情况：
1、经营团队介绍；2、经营能力及策略介绍；3、所处行业及地位介绍；4、经营要素情况
企业经营的客观情况：
1、客户近三年主营业务/产品收入、毛利、利润；2、客户下游：前五销售客户的金额、价
格、账期、结算方式；3、客户上游：前五供应商的金额、价格，账期，结算方式
企业财务报告：
三表数据汇总统计1、资产负债表；2、利润表；3、现金流表；
财务指标计算统计
财务科目分析：（占比超过一定比例，异动超过一定比例，重点分析）
1、资产负债结构分析2、现金流量分析3、偿债能力分析4、盈利能力分析5、运营能力分析
银行目前能够接受的资产盘点：
1、企业自有核心资产：房产，股权，2、企业表外核心资产，3、企业实控人资产
客户当前所有待偿还负债盘点：
1、企业按短、中、长周期划分负债，2、企业按不同出借主体划分负债3、客户直接融资数
据，债券，ABS
企业登记信息：1、工商登记信息；2、股权结构；3、行政处罚等信息；
企业介绍信息：1、客户历史沿革；2、股东、实控人、核心团队简介；3、所属集团介绍
其他重要情况：1、企业纳税情况；2、企业重大披露
报告五大部分 主要内容 材料来源和形式
1、企业提供的经营情况
描述性材料PDF
2、企业提供的类金蝶软
件导出的经营数据EXCEL
企业提供的当期+近三年
的经审计的财务报告PDF
企业提供的资产证明材料
1、企业提供的银行贷款
证明材料2、查询人行征
信材料
客户提供的营业执照、公
司章程等扫描件和介绍材
料PDF
信息处理
提取、汇总、计
算、分析、回填
提取、汇总、计
算、分析、回填
提取、回填
提取、回填
提取、回填
实现难度高——多！长！杂！
1份尽调报告
10多个模板
7000个数据要素
多
长
杂
格式多：图片、 word、PDF、EXCEL、音视频
样式多：身份证、营业执照、房产证、增值发票、通用机打发票、全电发票、商
超小票、行程单、开户申请书、银行回单、银行流水、公积金截图、征信报告、
负债凭证、运单、物流回单、装箱单、卸货单、报关单、经营许可证（烟草、药
品、危险品、油品等）、学历报告（毕业证、学位证、学籍验证、四六级证书
等）、+以下长文档
文件长：财务审计报告、企业年报、公司章程、公司合同、公司销售台账、公司
采购台账、公司银行流水公司征信报告、公司涉诉文件、公司介绍文件、公司高
管简历、行业研究报告、企业行政许可、企业股权抵质押文件、现场录音文字纪
要
页面排版逻辑复杂：单列、双列、横向或纵向多列、文图表混排、图注、表注
表格逻辑复杂：有线表、无线表、少线表、横向或纵向多行多列混布、嵌套
物理分割复杂：文字或表格跨栏、跨页、图表文环绕
子元素表达复杂：勾选框：单选、多选、正选/反选、关联选
键值对：显性、隐性、无键值对
召回处理复杂：精准召回、选择性召回、全量召回
结果处理复杂：合并、不合并、追加
20多个板块
思路：专业、复杂场景大模型应用落地需要选择合适、正确的策略\路径\伙伴
7
标准服务
问答Agent
专业助手
复合Agent
• 技术方案：基于智能体平台的
RAG与Workflow快速搭建，支持
标准输出
• 应用场景：制度问答、监管问
答、运维知识问答
• 关键策略：围绕工作流持续优
化，强化文档解析和搜索增强
能力
• 技术方案：提升模型精度与
Agent工作流程的严谨性，确保
输出结果
• 应用场景：如尽调助手、审单
助手、风险分析助手
• 关键策略：高效利用金融专业
大模型微调，优化工程化架构
设计
专业任务
原子能力API
• 文档解析、文档分割
• 结构化内容提取
• 搜索增强及优化
• 大模型插件（含MCP）
知识库
及数据
• 行业知识库、司内风
险库等
• 数据治理和数据资产
管理
金融场景化
专属大模型
财务及经营场景模型
合同票据凭证场景模型
专业分类内容检测模型
金融进件尽调放款模型
工程化
架构设计
• 提示词工程
• 数据预处理
• 链式调用
• 并发和异步机制
基于智能体平台的知识库管理、RAG和workflow等基础能力，可以快速构建支持标准问答服务的智能应用；而对于复杂专
业场景，则需要通过专业模型微调和工程化架构设计，确保智能应用的业务效果。
路径：打造可执行专业、复杂任务的大模型信贷助手
提供多任务组
织协调能力
提供标准化原
子化执行能力
提供模块化的
自定义服务
提供专业认知
和处理能力
调度引擎
微调模型
原子化server
模板引擎
专属
模型
云端
算力
行业
数据
行业
应用
标注训练
推理
调度引擎×模板引擎×专业能力×标准执行，打造“可执行专业、复杂任务的大模型助手”
打造行业专属数字员工 打造行业专属模型能力
整体解决方案
基于场景化微调大模型能力和应用工程
针对信贷业务中多源+异构材料，按模板化、模块化、自动化方式，
进行数据要素可信提取，并基于提取结果，进一步总结分析的综合解决方案
产品：以场景化微调模型为核心构建信贷助手，助力信贷业务提质增效
信贷经理
数据接口
Word
PDF
Excel
音视频
图片
互联网获取
模
块
化
自
动
化
机
制
文档预处理
多样性、超长
文档处理能力
检索召回
最适搜索召回
算法
KV提取模型
专属精调模型
降低幻觉
风险分析模型
结合金融知识
的分析能力
可训练、可信任、可回溯机制
文件 信贷助手
一站式识别+提取+分析，大模型能力覆盖95%的工作内容
尽调报告&信审
人工审核采纳率93%
工作效率提升10倍
报告生成时长从10个工作
日压缩到1个工作日
产品：逐步打造信贷全生命周期业务伴侣-全矩阵信贷智能体
模型层
抽混元通用大模型 DeepSeek R1 / V3 混元专属大模型（场景化微调）
平台层
大模型智能体开发平台
（TCADP）
大模型训推一体平台
（Ti-ONE）
大模型智能算力管理平台
（异构GPU纳管、GPU池化、算力调度、租户隔离等）
文件内容检查 行业研究分析 财务提取分析 放款审查分析 经营审查分析 交易流水提取分析 尽调报告生成文件分类检查 文件质量检查
业务能力层
TCADP平台插件
贷前 贷中 贷后
信贷智能体（全生命周期信贷业务伴侣）
贷款进件助手 行业分析助手 财务分析助手 流水分析助手 信用风险助手 报告生成助手 放款审查助手 贷后风控助手
智能体自动按信贷业
务
智能体自动按信贷客
户
智能体自动对企业财
务
智能体自动对企业所
提
智能体自动对企业征
信
智能体自动按照信贷
模
智能体自动审查企业
用
智能体自动提取企业贷
进件要求分类进件材 所属行业进行行业分
析
进行识别、提取、计
算
供各家银行流水进行
识
报告、涉诉、涉税等
风
板，提取所有相关的
进
款申请以及提取和审
核
后的经营、财务、风险
料，识别、提取和审
核
和标杆对照，辅助判
断
并结合指标、附注进
行
别、提取并结合经营
和
险案件信息进行识别
、
件材料，分析材料，
生
递交放款材料 案件的信息进行贷后风
材料内容 行业和企业请款 财务健康度分析 财务进行比对分析 分析 成结构化报告内容 险评估和预警
专属模型能力1：混元多模态智构解析
页眉页脚
1、文档分割
1、采用物理分页方案
3、数据丢失和语意关联
1、跨页表格重组方案
2、BERT+CRFd断句续写和比较
3、多模态跨页对齐图和文本方案
1、最大程度避免了数据丢失
2、跨页连贯性提升90%以上
2、结构解析和能力路由
1、结构识别方案
2、动态能力调用方案
1、有效识别分页类型：封
面、目录、正文、附录
2、有效识别页内元素：标
题、正文、表格、公式、图片
3、动态能力调用
通用文本、表格、图像
基于混元多模态模型构建的解析能力，突破文档长度，复杂版面、元素识别等技术瓶颈，为大模型信
贷助手提供了一双看清一切的眼睛
对于年报财报等超长复杂文档处理出色，是业界百个支持200mB以上超大文档解析，准确率相比传统方案提升30%
专属模型能力2：混元生成式推理提取
1、不断加入新场景
2、模型指令、示例引
导，bad/goodcase标注
并提交，加入数据集重
跑模型训练。
持续提升
1、约束性指令框架
2、执行指令跟随框架
3、金融行业场景数据
4、5万+高质量数据集
（原材料、指令、结构
化数据）
专属模型
结构化数据/报告输出
目录
描述偿债能力近四年的指标趋势、异动情况，以及构成异动的主要原因
财务科目和指标数据
会计年度 2021A 2022A 2023E 2024E 2025E
偿债能力
资产负债率(%)
净负债比率(%)
流动比率
速动比率
结
构
化
数
据
总
结
分
析
最近三年及一期末，企业的流动比率分别为 倍、 倍、
倍和 倍，速动比率分别为 倍、 倍、 倍和
倍。最近三年及一期 公司流动比率呈小幅下降趋势，主要系报告期内企
业陆续归还银行借款导致货 币资金减少（流动资产减少），而短期借款
及一年内到期的非流动负债增加较多 （流动负债增加）所致。最近三年
及一期公司速动比率呈波动趋势，但总体保持 在稳定水平。企业为显示
器件制造企业，其资产构成以非流动资产（固定资产） 为主，流动资产
在总资产中占比较小。
最近三年及一期末，反映客户偿债能力的主要财务指标情况如下表所
示：
原始材料
突破KV提取,语义跟随、幻觉控制等技术瓶颈，为大模型信贷助手打造了一个聪明且严谨的大脑
历史对公项目中模型出色的多源数据关联推理能力，支持从财报、合同、票据等材料自动进行提取、填报
和生成。整单准确率高达94%。
产品架构：混元大模型信贷助手功能架构
应用层
财报提取 行业分析 企业材料提取 尽调报告生成 信审报告生成
场景层
应用场景
任务创建提交 结果复核修订 结果输出/导出 模板管理任务管理
接口服务
系统管理 配置管理 日志管理 用户管理
调度中心系统运行
模型推理服务模型纳管服务
模型层
模型服务
模型管理
后管服务
项目创建接口 提取任务接口 分析任务接口 任务回查接口 统一接入接口
模板管理 自定义配置 模板引擎
组织、调度 并发、异步 缓存、重试
混元通用大模型 智构模型 多模态模型 KV推理模型 财务模型
算力层
算力适配 ARM+910BX86+英伟达
后管服务：后管系统为模型API服务提供模板配置和任务验证支持
1
5
提取
3.审订文字2.审订数据
、导入材料 展现
、选择模板 信贷助手任务管理
分析
2.创建任务
预处理 检索召回
3、审定结果
1.配置模板 确认需求 信贷助手模板管理
展示模板提取模板 分析模板
模板引擎
接口服务：混元大模型信贷助手接口服务业务流程图
业务系统后端 影像/文件系统
应用
大模型财务助手
大模型
①触发任务 任务创建
文档解析
获取文件地址
财报年报文件 文件获取
调度
轮询
推理提取模型
后管
展示
结构化渲染
支持回溯
API接口
XX提取模板
指定模板id
召 回
计 算
精排
分割
异步回查、展示 提取结果文件
业务系统前端
信贷尽调报告
目录
1、基本信息
2、股东信息
3、历史沿革
4、实控人
5、行业研究
6、经营情况
7、上下游
8、财务情况
9、财务指标
10、财务分析
11、资产信息
12、负债信息
13、……
企业信息模块
企业财务模板（三表、附注、指
标等）
企业经营模块（合同、票据等）
其他模块
②触发分析任务 任务创建 XX分析模板
指定模板idAPI接口
分析指令/文件
分析模型待分析内容
分析结果文件异步回查、展示
Jason文件+溯源地址
Jason文件
产品核心优势
综合
解决
方案
专属
模型
模型
工程
实施：腾讯主要聚焦大模型信贷助手模型能力和服务输出
混元大模型信贷助手
（主体应用）
信贷尽调展业工
作台
对公信贷业务系
统
KV提取模型
总结分析模型
混元场景化微调模型（后处理）
信息
提取
分析
对比
18
多模态结构化
多模态文档解析
混元场景化微调模型（预处理）
非标
文档
超长
文档
标准
接口
边界:服务接入和结果应用开放给客户和生态
input output推理提取 生成式分析
多源异构 结构化模板数据要素可信提取
基于结果的总结分
析
大模型input预处理方案
1、非标文件处理问题
2、超长文档能处理问题
3、非文本转文本处理
大模型output工程方案
1、模板可灵活配置
2、让模型理解模板要求
3、让模型按模板执行任
务
大模型推理提取
1、训练大模型具备能力
2、大模型跟随指令问题
3、效果保持和提升问题
4、可信溯源问题
大模型生成式分析
1、让模型进行总结分析
2、让模型进行关联分析
3、让模型进行对标分析
服务接入
标准接口
接入到信贷流程、接
入到业务应用
业务系统在对应流程
节点调用大模型尽职
调查助手能力
结果应用
生态开发
基于大模型结果进行
内容审核、比对、编
辑、排版等
生态伙伴基于大模型
尽职调查能力进一步
开发丰富功能场景
应用和模型集群
部署：产品部署架构与算力资源
司内系统
容器化部署
GPU算力资源
H20节点1
2张
H20节点2
2张
H20扩展节点3
后续业务拓展
H20扩节点4
后续业务拓展
应用集群（32C 64G×3实现高可用）
前端、后端、中间件、接口
GPU服务集群
模型部署 算力虚化自动负载均衡
后管平台
统一用户系统
业务系统
业务影像系统
业务数据库
应用管理
API-1 API-2 API-3 任务管理
模板管理 用户管理
接口服务
接口层
能力层
模型层
支持：腾讯正在够构建完善的大模型能力矩阵和接口服务
分类检查
（持续迭代）
质量检测
(开发中)
内容检查
（开发中）
KV提取
（持续迭代）
边框完整性检查
图像质量检查
材料分类识别
材料类型完整性检验
用印检查
骑缝章检查
合同缺页检查
发票信息提取
企业证照提取
合同信息提取
货运仓储提取
中登文件提取
财务报告提取
公司章程提取
文档检测解析
（持续迭代）
文档智构解析
多模态识别
总结分析
（持续迭代）
整体结论
局部分析
关联对比
质量检测模型
智构解析模型
多模态模型
分类检测模型 内容检测模型
KV推理模型
财务推理模型
总结分析模型
腾讯云
业务合作，方案交流，请联系我们，谢谢！
林伟城
13600032369
weichenglin@
mailto:weichenglin@
