本项目基于大模型语义理解与结构化解析技术，构建银行流水财报分析与尽调报告生成智能助手，集成至银行贷前审查系统及移动办公平台，支持在线调用、实时生成的智能交互方式，支持上传多种格式的银行流水原始资料（含扫描件、图片、PDF、Excel等），实现流水财报内容的自动解析和关键指标分析，并自动生成结构化的信贷尽调报告初稿，所有大模型生成内容均不直接对客服务，辅助客户经理高效完成小微企业贷前尽职调查、个体工商户信用评估、非标客户信贷准入筛查等贷前调查与风险初评工作。

本项目由广东省农村信用社联合社进行研发并运维，使用的人工智能大模型为开源模型（阿里千问Qwen），没有第三方机构参与。

创新性说明：

1. 非结构化数据智能解析方面，基于多模态大模型与图文信息融合技术构建流水识别与语义分析模块，支持对扫描图片、PDF等非结构化流水材料的自动识别与要素抽取，实现从“影像”到“结构化表格”的智能转化，大幅提升数据处理效率与准确性。

2. 信贷尽调智能生成方面，采用知识增强语言模型，融合金融规则、风控要素与客户经营逻辑，构建报告生成链条，自动归纳资金流向、经营状况、财务健康度等重点信息，智能生成尽调报告初稿，显著降低人工撰写门槛，增强内容专业性与一致性。

3. 隐私保护与数据使用合规方面，结合银行内网部署与最小必要授权原则，设计基于角色权限的数据处理流程保障客户敏感信息不出授权范围:同时接入使用日志记录与操作可追溯机制，实现对流水解析与报告生成全过程的审计可控，强化数据合规性与业务透明度。