庖丁科技Glazer携手工行深圳市分行，打造尽职调查报告智能撰写新标杆

在信贷风控场景中，《尽职调查报告》的撰写是决定信贷决策质量与风险底线的核心基石。

然而，这一关键环节长期面临着两大现实挑战：

1. 人工撰写的效能瓶颈

要撰写一份高质量的尽职调查报告，需要业务人员频繁跨越内外系统以查证多项数据。

面对动辄百页的财务审计报告、非标准化的上下游流水、嵌套跨页的产供销台账等复杂底稿，信息的提取、比对与计算过去极度依赖人工经验。

这种高密度的数据整合模式，不仅极大消耗了业务人员的精力，更在繁杂的交叉校验中，潜藏着数据遗漏与风控误判的风险。

人工撰写效能瓶颈

2. 通用大模型的专业局限

尽管大语言模型展现出了强大的文本生成能力，但尽职调查报告撰写属于典型的“技术性写作”场景，对客观数据的准确性、逻辑的严密性及格式的合规性有着“零容忍”的要求。

缺乏专业金融规则约束的通用大模型，极易产生“数据幻觉”问题，产出看似通顺却缺乏数据与事实支撑的文本。

此外，生成文本中往往数据来源不明确、无法有效溯源，不符合金融风控对“绝对可信”与“全流程可审计”的合规准则。

通用大模型专业局限

面对上述痛点，工商银行深圳市分行与庖丁科技携手合作，以技术性写作平台 Glazer 为底座，成功打造并落地尽职调查报告智能撰写项目。

该项目不仅实现了多源复杂底稿的精准解析与报告内容的可控撰写，更将“数据可用、过程可控、结果可信、交付合规”作为核心准则，为银行业大模型应用提供了极具参考价值的实践样本。

● 亮点一：
全链路数据贯通，彻底告别高耗时手动搬运

高质量的尽调工作离不开全面的数据支撑，而数据整合往往是耗时最长的环节。

项目系统打破了传统工作流程中的数据孤岛，构建了一套全链路的数据贯通机制。 

一方面，系统无缝直连行内既有客户数据系统及外部工商数据库，精准获取企业实时动态信息；

另一方面，依托庖丁自研的底稿解析技术，系统能够从调查人上传的各类复杂PDF 与Excel 台账（如上下游明细、产供销流水等）中，精准提取撰写报告所需的关键要素。 

面对海量且格式各异的原始材料，系统实现了从“自动提取”到“逻辑拼装”的无缝衔接，直接输出规范的报告初稿，将业务人员从繁重的“复制粘贴”搬运中解放出来。

● 亮点二：
自研“财务刷报”模型，实现核心科目精准落表

财务报表的提取、比对与变动分析，是尽调报告撰写中的高频痛点。

本项目深度集成庖丁自研的“财务刷报模型”，面对市面上版式各异的审计报告，实现了从“人眼识表”到“智能填报”的跨越。

系统不仅能实现“货币资金”“营收账款”等核心财务科目的精准落表，更能根据预设的风控规则，自动执行多期财报的变动追踪、占比计算及各项指标的公式计算与口径核验，大幅提升了风控审核的准度与深度。

庖丁自研财报模型

● 亮点三：
全链路精准溯源，构筑报告撰写合规防线

在严肃的信贷业务场景中，由大模型生成的文本必须经得起最严格的业务推敲。

为杜绝大模型幻觉带来的合规隐患，系统搭载庖丁特有的细粒度文本溯源技术，确保报告中的每一笔数据皆有据可依。

用户只需点击文档中的生成结果，即可快速定位并高亮原始底稿的确切出处，实现“所见即所得”的秒级溯源。

同时，应对信贷尽调中高度复杂的专业场景，系统基于业务规则设置了“要点审核”功能。

当撰写指标触发审核规则时，系统会自动预警并生成待人工处理清单。

系统通过“精准溯源+要点审核”的双重合规风控机制，为后续的授信审批提供了完整、可追溯的决策依据。

全链路精准溯源

● 亮点四：
深度适配信贷业务流，赋能撰写协同业务场景

针对信贷尽调中底稿分批补充、滚动式写作的常态，系统构建了高度灵活的撰写与内容补充框架。

首先，系统告别传统大模型“全局覆盖、重新生成”方式，为业务定制了灵活的动态补充机制。当调查人分批次上传补充材料时，系统会依照材料内容，对指定撰写模块进行更新。

其次，系统支持版本对比、实时多人编辑，完美兼容WPS及其带批注导出功能，无缝衔接银行既有的线下归档与流转审批流程。

此次庖丁科技与工商银行深圳市分行联合落地的尽职调查报告智能撰写项目，不仅切实突破了传统尽职调查报告撰写过程中的效能与合规瓶颈，更为大模型技术在金融核心场景中的应用树立了极具示范意义的标杆。 

未来，庖丁科技将继续深耕金融垂直领域的“技术性写作”场景，依托 Glazer 平台不断深化大模型与业务规则的融合；

同时，我们期待与更多金融机构与生态伙伴携手，探索专业文本生产力的无限可能。

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