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WAIC 2026 | 彩讯股份金融AI审核智能体入选“数据要素赋能智能体”典型实践项目

2026年7月20日 0 阅读

7月19日,在2026世界人工智能大会期间举行的“数据要素×行业智能体”分论坛上,彩讯股份“基于多源授信数据要素的智能审核应用创新实践”成功入选“数据要素赋能智能体”论坛典型实践项目。该实践依托彩讯Rich AIBox企业级智能体构建与运营平台,面向银行授信发放审核,将多模态文档解析、规则引擎、大模型语义推理和证据链追溯融入业务流程,支持审核结论追溯和过程审计。

AI走向核心业务,可控与可解释是前提

国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出,推动人工智能与各行业各领域广泛深度融合,同时防范模型黑箱、幻觉等风险,提升应用的合规性、透明度和可信度。企业对AI的关注也越来越具体:能否进入核心流程,稳定运行并产生可核验的结果。

以金融行业为例,一次授信发放审核往往涉及多来源、跨文档材料的一致性核验和数百项规则判断。大模型既要理解合同条款、主体关系等复杂语义,也要遵循确定性规则,每项结论还要有据可查。能否在合规边界内可靠执行,是AI进入业务场景的门槛。

彩讯Rich AIBox连接数据、规则与模型

面向金融授信审核这一场景,彩讯股份依托自主研发的Rich AIBox企业级智能体构建与运营平台,整合数据治理、知识管理、智能体编排、流程协同和安全治理等能力,支撑 AI 在金融业务流程中的安全落地。在实际运行中,平台将业务数据、审核规则和模型能力纳入统一编排,使大模型能够调用专业工具、执行审核任务,并在规则约束和人工复核下输出结果,为金融智能审核应用提供可治理、可演进的技术基座。

金融AI智能体落地:“1+2+N”授信审核体系

此次入选方案采用“业务专家+技术平台”的协同模式,依托Rich AIBox构建“1+2+N”授信发放智能审核体系:由1个金融行业智能体统一调度,以规则引擎和大模型为双重能力支撑,根据实际业务需要灵活编排N类审核任务。

围绕授信审核场景,Rich AIBox将多源材料解析与数据要素化、规则校验与语义推理协同、证据链追溯与人机闭环等能力衔接起来,覆盖材料处理、审核判断和结果复核等环节。明确的业务事项由规则引擎校验,涉及复杂语义的内容由大模型辅助识别,审核人员重点复核异常事项并作出最终判断。审核依据和处理记录同步留存,在发挥大模型信息理解能力的同时,保留了金融业务必要的人工判断和审核机制。

应用场景可复制:审核时效提升约 60%-70%

落地实践数据表明,审核端单笔业务处理时效提升约60%—70%。业务数据、审核规则和复核记录会随项目运行持续积累,形成数据飞轮,让AI能力能够伴随业务持续优化。相关能力还具备向更多金融业务场景复制推广的基础,可在合规与数据安全边界内延伸至贷前尽调、合同审查、合规审计等场景,减少重复建设,缩短企业级AI应用的落地周期。

从金融授信发放审核这一高规则密度场景出发,彩讯股份进一步验证了Rich AIBox支撑企业级AI进入核心业务流程的能力。未来,彩讯股份将持续深化Rich AIBox平台能力,围绕企业级AI应用、智能体治理和业务流程协同推进创新,推动AI在金融、能源、运营商及政企等重点行业实现更多场景落地。

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