信贷尽调AI定制：流水解析与交叉验证

在金融AI实验室近期的一项实验中，我们把重心放在小微企业信贷尽调环节的非结构化数据处理上。相比通用文档问答，尽调场景更强调“可追溯”：每个结论都要能回指到原始凭证的具体位置。

本阶段主要做了两件事：
· 流水解析：面对不同银行的PDF与Excel模板，先做版式聚类再抽取字段，字段级置信度低于阈值的行自动进入人工复核队列，不直接进入下游模型。
· 交叉验证：将流水摘要与发票、纳税申报表按时序和金额匹配，冲突项按金额差、时间差、对手方命名差异分类输出，供客户经理判断。

在内部回溯的200份样本中，字段抽取准确率约96%，但对手方名称归一化仍是主要误差来源，占比超过六成。下一步计划引入行业与地域先验表征，并把验证结论映射到授信报告的证据链中，减少人工回填。