国内储备借款的审查包括

国内储备借款的审查主要包括借款人资质评估、抵押物价值核定及动态风险监控三个核心环节。

一、借款人资质与还款能力审查

通过整合税务、经营流水、征信等多维度数据，模型构建动态信用画像，实现自动化准入判断。例如：

收入稳定性分析：结合历史收入波动、行业风险及就业状态，预测持续还款能力；

负债穿透测算：关联个人或企业隐性债务（如担保、民间借贷），避免过度授信。
传统人工审核需数日的流程，现可缩短至分钟级响应，且准确率提升超30%。

二、抵押物价值动态评估与风险缓释

引入多模态技术（如-VL2）实现抵押资产智能核验与实时估值：

权属与瑕疵识别：自动解析房产证、土地合同中的限制条款，识别查封、重复抵押等风险；

市场波动预警：关联区域房价指数、政策变动数据，动态调整抵押率阈值；
江苏银行应用案例显示，此类模型将嵌套表格识别准确率提升至96%，大幅降低资产缩水导致的坏账风险。

三、全流程智能决策与合规管控

基于规则引擎+实时学习机制，实现从材料审核到放款的全链路自动化：

合同智能质检：自动标出条款冲突、格式错误，并匹配监管最新要求（如LPR利率合规性）；

贷后行为监测：通过企业账户流水、供应链异常等信号触发预警模型，早于人工30天发现潜在违约；
当前，部分银行已借助此类技术推动"无人审批"试点，释放90%的重复劳动力。

常见问题：

如何提升中小银行风控能力？
通过低成本本地化部署（如-R1），中小银行可调用与国有行同级的模型能力，解决数据孤岛问题，例如众邦银行借此降低30%人力成本。

非结构化材料（如手写单据）如何处理？
多模态模型（如-VL2）支持图像-文本跨模态解析，成功识别手写体、跨页表格等复杂场景，准确率超95%。

动态风险监控的实际效果如何？
在江苏银行实践中，系统对信贷异常交易的响应速度提升20%，并自动生成处置建议，减少人工干预延迟。