破局行业痛点

随着经济逆周期和低息差的压力与日俱增，银行对资产负债管理分析决策效率和精细化需求日益增长。专业岗位人员培养模式下的资产负债定期报告编写存在如下四方面问题：

1. 效率瓶颈：专业人员需在会议前3-5天开始准备数据，进行整理和分析。这不仅耗时较长，而且难以应对突发情况，降低了整体工作效率。

2. 风险隐忧：人工处理数据过程中，易出现人为错误，导致分析结果失真。这可能导致经营决策出现偏差，增加操作风险损失的可能性。

3. 分析粗放：由于人工编写制式报告的限制，报告内容难以实现精细化管理，无法全面多层反映资产负债状况，影响了银行决策的针对性和有效性。

4. 迭代乏力：在当前模式下，报告编制和改进过程较为繁琐，专业人员难以在短时间内对报告进行优化，制约了银行资产负债管理决策能力的持续提升。

为实现高效、精准的资产负债管理信息报告，本项目将AI自然语言处理技术配合垂直领域的函数调用相关模型应用于资产负债智能报告场景中，打造一套交互式问答与智能报告系统，以满足银行对资产负债管理报告能力不断提升的需求。实现从"人工经验驱动"向"数据智能驱动"的跨越。

四大核心价值

1. 实时响应精细洞察

报告即时响应：AI助手"小融"支持报告内容随时生成并一键下载，可选择多种版本和范式，例如支持《资产负债日报》、《资产负债月度分析报告》、也可选择互动摘取专题资产负债报告，报告的问答解析准确率达98%。

信息全链路穿透：资负的总量结构及风险指标分析可穿透到逐笔业务，问题追溯通过问答方式穿透到单账户明细级数据信息。如科创类贷款产品的规模增长，可问答提示追溯到单笔贷款规模集中度最大的客户，以及该客户名下多笔存贷款规模、价格、期限等明细。

监测指标动态预警：实时监测预警流动性及利率缺口风险指标，针对异常波动指标可自动触发归因推演，如流动性负缺口在未来90天超出限额，不仅自动推演归因追溯超出限额规模、还可以单笔追溯最大的走款的业务。

2. 场景化报告的情景探索

多版本生成：针对月度报告可定义简化版/完整版/专题版报告版本，月度报告背景信息可加载DS等领先推理大模型生成的可信赖结构化内容保障内外信息实时整合，如增加LPR的变动及趋势预测分析，结构报告内容生成效率提升70%。

内容灵活编排：报告内容以图文表智能组合形式为主，内容结论条目按层级结构化展示，可针对关键结论或异常变动信息自动标注，总体提升阅读效率2倍。

情景预测推演：集成LSTM+Prophet算法，可以充分发挥两者的优势，实现更准确、更鲁棒、更灵活的时间序列预测，适用于多种实际应用场景，如支持多版本资产负债业务规模和价格情景的模拟，从而多种情景的回答预测推演的可能性。

3. 企业级知识进化体系

动态知识库：融合1000+监管政策、500万字行业研报的向量数据库，实时更新的人行、金融监管、财政部发文信息、多种市场曲线和利率LPR结构化数据及预测信息，这些数据为多种资产负债总量结构、流动性专题、利率专题、资本专题分析报告提供了支持，使得资产负债垂直领域的报告文案水平持续更新与提升。

自适应学习机制：月度正式发布报告需经过专家专岗审核修订后发布，通过定期审核实现专家检验和修正机制，从而持续优化报告主题和结构化内容逻辑，实现报告丰富与发展的迭代效率提升7%。

专家赋能体系：经审核正式发布的报告，内置的结构化内容融合了专业分析师的思维框架，实现"数字员工"专家级的能力跃迁，如流动性压力测试不同市场及组合场景库的构建融入了经过验证的可信赖的分析思维框架。

4. 全栈式多用户决策支持系统

战略层：AI问答可根据主题的切换智能生成高层的结构化驾驶舱，如MPA/LCR/NSFR等监管主题的指标全景视图，结论展示变动和异常指标的差距和归因分析。

战术层：针对前台业务条线、中台管理部门分角色自动推送总量结构、定价、错配、流动性、利率、集中度预警等10余类决策信息和变动分析建议，其中指令和督导整改信息纳入问题追踪和持续关注的清单制管理。

执行层：针对不同层级的分支机构可根据历史短板定制差异化的业绩指标报告，如A支行利差亏损客户监测，优质客户的序时贡献度分析，可穿透至客户经理维度关联信息。

客户见证

某城商银行模拟数据分析成效：
1. 经营分析效率提升46%，人力成本降低2-3人半数工作量，当量30万/年
2. 发现隐藏利差损耗点，年化增收超0.3亿元
3. 监管报送差错率从5.2%降至1.3%
4. 高管决策响应时效从3天缩短至0.5天

用友金融秉持专业、创造价值，始终坚定不移地用金融科技驱动金融业务与管理创新。作为智能财务领航者，用友金融拥有近二十年金融科技沉淀，服务600+金融机构，致力让金融机构每个经营决策都有AI智慧加持，全力支持金融机构迎接企业运营数智化变革。