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资料收集整理时间缩短70%以上，信贷进件从“小时级”压缩至“分钟级”，资料识别合规准确率超99%，单户运营成本降低一半以上……近日，江阴银行基于多模态大模型技术的智能贷前运营服务正式落地，以AI赋能信贷全流程，为县域中小银行数字化转型提供了可复制的实践样本。
长期以来，信贷业务面临一道“共性难题”：申请材料动辄上百页，人工整理效率低；审核规则复杂，人工核对易遗漏、返工率高；从贷前调查到贷后检查，大量重复性劳动占用了客户经理精力，运营成本和合规风险居高不下。传统OCR识别和规则引擎面对非结构化材料时能力有限，江阴银行以多模态大模型为突破口，融合图像识别、自然语言处理、流程自动化等金融科技能力，构建起“端侧极简采集+后台智能治理+全流程风控”的信贷智能化体系，对传统业务流程进行系统性重塑。
对一线客户经理来说，最直观的感受是“轻”了。打开统一门户APP，上百页资料可以无序混拍、断点续传，AI实时判断影像质量、提醒缺漏材料、引导精准补拍，过去“整理—核对—补件”的繁琐流程简化为“拍摄—上传—确认”三步。在后台，大模型自动完成资料分类、要素提取、逻辑校验，并对接行内系统和外部权威数据进行交叉核验，把合规防线前移到资料受理环节。这套系统延伸覆盖用信审核和贷后查验，用信资料、放款条件、额度信息自动比对，贷后现场影像、财务报表智能识别，打通贷前、贷中、贷后全链路。该行坚持人机协同定位，大模型只做辅助性、重复性工作，授信审批等核心决策仍由人工把关并配套复核机制，在提效的同时牢牢守住风险底线。
一组数据印证了“智变”的力量：客户经理人均日处理业务量提升约60%，资料漏采、错采、模糊上传等问题减少95%，人工返工率下降80%；后台审核人员工作量减负超65%，用信资料自动核验效率提升70%，贷后影像资料智能识别率超98%。系统上线以来，不仅实现了提效率、控风险、降成本的多赢，还沉淀下标准化、可追溯的数据资产，为后续风控建模、客户分析打下了坚实基础。
据了解，该系统以轻量化方式完成与现有信贷、档案系统的对接，改造成本可控、落地路径清晰，形成了技术轻量落地、业务端到端闭环、风控前置治理的可行经验。下一步，江阴银行将继续深化大模型技术在金融场景的应用，让科技成果更多惠及一线、惠及客户。
曹理 徐珊 郭烈
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