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农业银行_智能报告抽取
应用场景：信贷调查报告自动生成
社区投稿案例
投稿方：loki · 服务商：农业银行 · 收录时间：2026/8/28
本案例信息由投稿方提供、平台整理，尚未经人工核实，重要信息请以原文为准。
案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
金融服务 · 员工约45万人，总资产超40万亿元
3. AI 能力类型
抽取结构化
4. 原来怎么干的
客户经理手动收集企业财报、工商信息、征信数据，逐项录入和分析，单份报告耗时4-8小时
5. AI 介入在哪一步
AI介入报告数据抽取和初稿生成环节：OCR自动识别企业财报，大模型抽取关键财务指标并结构化，自动生成调查报告初稿。客户经理负责数据核验和结论判断。
6. 模型与架构
自研金融大模型，OCR+大模型+RAG架构，对接工商、征信、税务等多源数据接口
7. 数据基础（必填项）
农业银行亿级客户信贷历史数据、企业财报数据库、征信数据、税务数据、工商注册信息等多源数据；数百万份历史信贷调查报告作为训练样本
8. 效果
信贷调查报告70%自动生成；报告产出周期从天级压缩至小时级；客户经理工作量减少40%；报告质量和标准化程度显著提升
9. 投入
平台建设投入超亿元，AI团队约百人；系统建设周期约2年
10. 坑
企业财报格式不统一，OCR识别率需持续优化；AI生成报告需人工核验关键数据，不可直接采纳；不同地区信贷政策差异大，模型需分区域适配
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