银行风险防控领域基于 DeepSeek AI 大模 型技术搭建授信审批风控助手应用 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................7 1.1 银行授信审批风控现状与挑战.................. 需求分析与场景设计.......................................................................................14 2.1 授信审批核心风险点梳理.......................................................................18 2.1.1 信用风险..... .223 1. 项目背景与目标 近年来，银行业授信审批面临日益复杂的风险环境。随着经济 增速放缓、产业结构调整以及金融科技快速发展，传统风控手段在 数据整合、模型迭代和效率提升方面逐渐显现局限性。根据银保监 会 2023 年发布的行业报告，中小商业银行不良贷款率较上年上升 0.3 个百分点，其中 30%的信用风险事件源于授信审批环节的信息 不对称或评估滞后。与此同时，市场对信贷审批时效的要求显著提

能力、助力丰富金融供给，归纳提炼了工业互联网赋能金融的七种典 3 型模式，包括贯通供应链金融模式、生产与保险数据融合模式、驱动 信贷流程再造模式、防范金融违约风险模式、优化金融数据流转模式、 催生新型授信模式与数据创新金融租赁模式，并整理了相关典型案例， 为工业互联网产业与金融的进一步合作提供借鉴与参考。 2025 年是全面贯彻党的二十届三中全会精神的开局之年，也是 “十四五”规划的收官之年。面对外部压力加大、内部困难增多的复 4：防范金融违约风险 ............. 27 （五）助力提升抗风险能力模式 5：优化金融数据流转 ............. 28 6 （六）助力丰富金融供给模式 6：催生新型授信方式 ................. 30 （七）助力丰富金融供给模式 7：数据创新金融租赁 ................. 31 四、2025 年工业互联网与金融双向赋能展望 .. 融、生产与保险数据融合、驱动信贷流程再造等模式；以工业互联网 助力提升抗风险能力方向包括两种模式，分别为防范金融违约风险、 优化金融数据流转模式；以工业互联网助力丰富金融供给方向包括两 种模式，分别为催生新型授信方式、数据创新金融租赁模式。整体看， 以工业互联网赋能金融的关键是助力金融机构与企业打通数据流，以 工业互联网平台、标识解析体系、可信数据空间等为载体，支撑金融 基础设施体系建设与金融产品服务体系的创新。

•主要业务改进和管理提升 财务管理 TEX-MES 管理 3.4.1 销售管理模块 — 核心业务及架构 销售计划 销售合同 销售订单 交货管理 物料库存帐 运费结算 价格控制 授信控制 批次管理 运输 合同审批 价格审批 授信审批 客户管理 产品管理 客户回执 质量反馈 运输报价 运输合同 开票 OA 系统 MDM 数据系统 计划及合同 订单处理 交货执行 会计核算 3.4 析，便于销售工作的精细化管理。 3.4.5 销售管理模块 — 价格及授信数据— 统一管理、集中管控 定价数据 授信数据 OA 流程审批 ERP 系统内维护 最低价控制 客户风险控制 •销售价格经过 OA 系统审批后，在 ERP 系统内进行管控 •销售发货不能超过系统内的最低价 •销售过程中应严格执行，如果低于系统内定价销售，则需要经过分公司董事长审批 •客户授信经过 OA 系统审批后，在 ERP 系统内维护，对客户风险进行控制 系统内维护，对客户风险进行控制 •客户某著名企业授信管理工作要求执行 •客户授信额度不足时，应提醒客户及时回款 3.4.6 销售管理模块 — 重点方案— 产成品批次管理 生产分批 MES 入库 销售发货 售后追溯 纱线批次管理 •将 SAP 生产管理、质量检验、销售发货与 TEX-MES 系统有效集成起来 •产品批次携带产品多个维度信息 •按批次发货后，使订单之间存在良好的关联性，能够形成销售订单到生产订单的质量追溯

暂挂订 单 通过订 单状 态控制， 审批后才可传递需求  参照客户重要程度、历史回款情况、财务年度资金计划和营销战略 等因素对客户授信，包括信贷额度和超帐期期限管理  考虑未来业务发展，在集团层面对客户信用额度进行总体控制，每 个子公司根据客户具体情况进行授信和控制  建立信贷超额 / 超期审批机制  按照药品系列、订 单 数量、金额总数、客户类型、办事处级别、医 药代表设置不同的审批层级和审批级别 71 某著名企业保集成方案（示例） CRM SAP OA 客户创建 信息完善 客户创建 信息完善 客户创建 信息完善 信保通 客户 主数据 信用 主数据 限额申请 客户授信 限额批复 授信更新 接口 接口 接口 接口 接口 OA 下单 SAP 下单 接口 销售 订 单 出运录入 接口 出运 录入 出运录入 接口 收汇 录入 收汇录入 SAP 收款 ** 案例

优化交易策 略和银行选择，降低风险与交易成本。整体体系实现数据驱动的智能套保和风险控制， 显著提升外汇管理的精准性和自动化水平。 3.2.3实时风控体系 实时风控体系集成智能预警、交易额度、授信额度、头寸限额和用户限额五大模块， 覆盖事前预警、事中控制与事后分析全流程，精准量化风险边界，提升企业合规性与抗 风险能力。预警模块实现7×24小时细颗粒度监控，针对系统性能、交易场景、敞口管理 等多维度实时预警，支持自定义规则设置和多场景提醒，保障风险及时发现与响应。交 易额度管控则从机构维度出发，支持多币种、多衍生品类交易额度审批和维护，规范交 易流程，确保风险可控。 此外，授信额度管控通过手工维护或接口实时获取银行及财资机构授信额度，实现 预占用与实际占用动态管理，防止风险集中。头寸限额支持量化管理单币种、单产品及 总敞口持仓规模，及时预警超限风险，有效防范流动性和市场风险。用户限额则针对交 动预警机制，当主要币种汇率超出设定阈值时自动触发预警。合规风险管控则包括设定 交易金额上限、监控套保价格与市场基准的偏离程度，并固化审批流程，如高金额对冲 交易需多级审核。信用风险预警需动态跟踪银行授信额度和交易对手信用评级变化，防 止超额交易行为。在综合风险管理方面，通过VAR值分析、压力测试、敏感性分析与风 险定价等手段，为企业提供定性与定量的风险判断支持，辅助策略制定与价格决策。 图4-2

化，并形成交易订单簿，聚合交易需求、便利交易活动、提升市场流动性。 环节七：后台系统支持赋能——AI 助力信息传递及系统平台建设、全面降 本增效 ► 财富及资产管理行业是数据密集型行业，沉淀了如金融交易、投研报告、风控授信、客户 画像等高质量的数据资产，在对内或对外的工作流程当中从业人员会高频调用数据资产、 形成各种形式的内容用于信息传递，在这一过程中 AI 能够有助于降本增效；与此同时， 财富及资产管理行业在 务周期 长、服务频率高，同时受限于需求侧决策流程长、供给侧产品服务存在较大不确定性（如 收益率波动），供需匹配效率较低，因此渠道侧需要更强的营销、运营能力以及持续的客 户陪伴；供给侧相较于信贷授信、保险精算领域主要依靠确定性、高精度的算法模型进行 计算并得到结果，财富及资管领域分析决策中仍有较多主观因素影响，且产品服务的不确 定性相对较大，AI 大模型能够提升决策效率，使得财富资管决策多元化，提升市场有效

12345 热 线、信访等多源诉求文本,结合 6. 4 亿条县数据中心记 录生成责任单位工单,在金融服务领域,通过大模型辅 助决策,使“金农信 e 贷”等普惠金融服务放款审核时 长大幅压缩,累计授信金额高达 56. 3 亿元,发放贷款 11. 24 亿元,服务客户 6. 6 万户,为经济发展与民生保 障提供了有力支持 [17]。 南京市建设“城市之眼”多模态应急平台,部署联 通格物平台融合

C 资 金 管 理 整 体 解 决 方 案 资金计划 银行资产 池交易 现金银企 直联 发债管理 投资理财 现金流预测 电子商业汇 票银企直联 票据池银企 直联 授信管理 担保管理 现金直联 投资直联 外部交换平台 银企 直联 银行资产 池构建 银企联 云服务 流程配置 审批流 预警平台 电票平台

据。排除黑名单用户， 降 低金融机构坏账率；积极争取高信用、高价 值 的潜在用户，转化为忠实用户。 反 欺 诈 贷前准入 客户授信 贷后管理 信息验证 身份信息核验； 手机实名核验； 手机在网时长； 教育信息核验； 地址存在核实； 工商信息核验； 银行卡验证 金融征信类场景 -

委员会，明确绿色金融战略、风险偏好和绩效考核 机制。同时，银行机构加快建立环境与气候风险管理体系， 开展环境风险压力测试，提升绿色金融风险管理能力。多家 银行已建立绿色信贷全流程管理体系，将 ESG 因素纳入客 户准入、授信审批、贷后管理等环节，推动绿色金融业务规 范化、标准化发展。 在政策引导下，银行业金融机构积极拓展绿色信贷业务，绿 色信贷规模持续扩大，资金供给能力显著增强。绿色贷款余 额已在 2025 年二季度末增长至 “防范环境、社会和治理风险”，并“提升自身的 ESG 表现”。这表明， 监管层已将 ESG 从一种自愿性的投资理念，提升为金融机构必须履行的管理职责和风险管控要求。通过将 ESG 因素深度融 入授信审批、投资决策、产品设计和风险管理全流程，金融机构能够有效识别和规避转型过程中的“洗绿”、高碳资产搁浅 等风险，确保金融资源真正用于推动经济社会发展的全面绿色转型。 4.4 可持续投资成为绿色金融发展重要方面