↓ 90%
人工审核工作量 · 企业 AI 降本增效 真实可量化
客户背景
大连某金融科技公司(主营消费信贷风控 + 中小企业信用评估,数据团队 30 人)2026 年 4 月与天龙发签订企业 AI 私有化部署协议。
客户痛点
- 风控审核慢:日均审 2000+ 笔信贷申请,平均 30 分钟/笔;
- 合规检查重:每月对 100 万笔历史交易做反欺诈扫描,合规跑 SQL 跑不完;
- 数据孤岛:金融数据散落 4 个系统,跨系统切 30 次做一份报告。
AI 数字员工 解决方案
基于OpenClaw + Hermes + 金融 RAG,部署三个岗位:
- AI 数据分析师:自然语言查询数据,对接 MySQL/PostgreSQL/MongoDB/API,平均响应 1.8 秒;
- AI 智能风控:实时审核综合 12 个风控维度,对接工商/司法/征信/通讯 4 大数据源;
- AI 报告撰写助手:周报/月报/监管报告自动生成,每份耗时 4 小时 → 15 分钟。
12 个月数据
- 单笔信贷审核: 30 分钟 → 3 分钟 (↓ 90%)
- 人工审核工作量: 2000 笔/天 → 200 笔/天
- 风险识别能力 +300%
- 月报告撰写 4 小时 → 15 分钟
- 反洗钱扫描: 1 次/月 → 每日实时
- 合规事件: 2025 年 2 起 → 2026 年 0 起
合规与安全
- 数据本地化:100% 客户自有机房,等保三级;
- 算法可解释:SHAP 可解释性,符合金融监管;
- 人工复核:高风险 / 争议申请人工终审;
- 完整审计日志:所有 AI 决策可追溯。
客户反馈
"AI 智能风控能在 0.5 秒内识别 12 个维度的风险,原来要 30 分钟。最让我们放心的是所有数据都不出我们的机房,合规零问题。这是真正的 AI 降本增效。"
——大连某金融科技公司 CTO 张磊
复制价值
适合消费金融 / 信贷科技 / 助贷平台 / 金融数据服务 / 城商行零售信贷 / 保险科技。我们已为辽宁省 3 家、城商行 1 家洽谈类似方案。
实施步骤
- 第 1-2 周:合规审查 + 数据脱敏方案;
- 第 3-4 周:AI 模型本地部署 + 数据源对接;
- 第 5-8 周:合规测试 + 压力测试 + 模型微调;
- 第 9-10 周:试运行 (人机协作);
- 第 11 周:全量上线 + 监管备案。
