夜雨聆风《AI赋能授信：从行业筛选到贷前决策的智能化实战》课程大纲
讲师：许巍
课程背景
当前，银行业正加速迈入“AI+”的深水区。面对复杂多变的经济环境与日益激烈的同业竞争，如何精准筛选高潜力行业、高效识别授信风险，已成为银行对公业务转型的核心命题。本课程紧扣监管合规要求，摒弃空泛的技术理论，聚焦AI在授信全流程中的实战应用。
课程将从行业筛选的宏观视角切入，利用AI技术进行产业链图谱绘制与风险特征扫描；深入贷前调查微观场景，通过“数据+AI”实现对企业真实经营状况的交叉验证；最终落脚于授信决策辅助，帮助学员掌握“人机协同”的正确姿势，学会如何利用AI工具穿透信息不对称，提升尽调效率与风控精准度，在合规的前提下实现业务的高质量发展。
课程时间
1天，共6课时
授课对象
公司信贷客户经理、授信审批业务骨干
授课方法
课堂讲授、案例贯穿、分组研讨、模拟决策
培训内容
模块一：新规解读与认知重构——AI是“超级助理”而非“替代者”
一、金监总局《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号）深度解读
（一）定性：信贷审批属于“高风险应用”，必须经过准入批准
（二）底线：“可解释性不足的技术仅能作为辅助工具”，人工复核是法定节点
（三）红线：严禁使用客户PII（姓名、身份证、银行卡号）进行生成式AI模型训练；AI生成内容需显著标识
（四）定调：AI可以用，但要“准入严、过程透明、人能拦、责任追得到、数据不裸奔”
二、AI赋能授信调查的正确姿势
（一）思维转变：从“AI代替人审批”转向“AI辅助人决策”
（二）核心价值：解决信息不对称、提升材料核验效率、发现隐性关联关系
（三）人机协同模式：AI负责“找异常、做广度、提效率”，人负责“查真相、做深度、控风险”
模块二：AI赋能行业筛选与风险特征扫描——从“经验判断”到“数据洞察”
一、行业筛选的智能化升级
（一）产业链图谱构建：利用AI抓取工商、司法、舆情等多维数据，绘制目标行业的上下游关系网
（二）行业风险特征扫描：通过自然语言处理（NLP）技术分析行业研报与新闻资讯，自动识别行业周期性风险、政策敏感点及技术替代风险
（三）区域特色行业分析：结合区域产业特色利用AI筛选具有高成长性企业集群
二、企业全息画像与准入初筛
（一）访前全景洞察：在拜访前，AI辅助形成《客户全景洞察报告》，涵盖股权结构、涉诉情况、知识产权及招投标记录
（二）智能问答辅助：客户经理可通过语音提问，AI实时调取数据作答，减少“盲访”，提升专业度
（三）关联风险穿透：在数据充足的情况下自动识别“循环担保圈”、“隐形实控人”及“一户多贷”风险，解决“只见树木不见森林”的问题
模块三：AI辅助贷前调查实务——穿透财务迷雾，还原经营真相
一、从“三张表”到“第四张表”
（一）传统痛点破解：针对中小企业财务不规范、报表易造假的问题，引入“行为现金流报表”概念
1、数据交叉验证
2、流水解析：利用OCR与NLP技术自动识别PDF/图片流水，还原收支结构，标记大额异常进出
3、软信息硬化：将老板口碑、商圈评价、网络舆情转化为可量化的信用标签
4、多维数据比对：综合分析税务、水电、物流、POS流水等全量数据流，动态监测经营变化
（二）实战场景模拟
1、场景一：交易流水智能校验
痛点：流水太多看不过来，真假难辨
AI应用：自动比对流水余额与财务报表数据差异，计算真实偿债覆盖率
2、场景二：电商/零售户尽调
痛点：刷单严重，后台数据注水
AI应用：引入API接口抓取真实流量、转化率、退货率，剔除“刷单”水分，还原真实销售额
3、场景三：涉农/供应链金融
痛点：抵押物难监管，底层资产不透明
AI应用：借鉴“卫星遥感”技术逻辑，通过图像识别监测库存变化或作物长势，将资产可视化
模块四：案例互动
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