一、引言
近年来，金融行业数字化转型浪潮汹涌，各大金融机构加大科技投入以抢占市场先机。政策性银行作为国家金融体系支柱，肩负落实政策、支持重点领域发展重任，其数字化转型备受关注。对政策性银行省级分行来说，存贷款日报处理是日常基础且关键的工作，它如金融业务 “晴雨表”，精准反映资金流向等。分行管理层依此洞察业务走势、调整策略，监管部门借此监督合规运营。AI Agent 技术为分行存贷款日报处理困境带来新解法。
二、Agent数字员工概述
2.1企业级Agent的独特优势
在数字化浪潮下，Agent 应用分消费级与企业级。消费级侧重满足个体日常便捷与个性化需求，提升生活体验。企业级聚焦解决企业运营难题，降本增效、增强客户粘性并辅助决策。
企业级业务需求更复杂，有明确精细业务场景，独特业务逻辑，积累海量行业数据与知识。企业级 Agent 需深度理解并适配企业个性化流程。
在金融风控领域，能整合多源数据评估贷款风险；在供应链管理方面，可实时监控三流，优化配送与库存，助企业提升竞争力。
2.2达观Agent数字员工简介
达观 Agent 数字员工，作为企业级 Agent 中的佼佼者，以智能问答作为人机交互的窗口，深度融合 RPA（机器人流程自动化）技术作为执行单元，借助 “曹植大模型” 强大的理解、规划与生成能力，构建起一套高效智能的运作体系。
当面对 “生成今日存贷款日报” 的指令时，它能迅速启动，依托知识库中存储的历史数据、业务规则以及精准的语义理解能力，快速规划出数据采集、整理、分析、报告生成的最优路径。在执行过程中，IDPS 文档解析功能模块发挥作用，精准解析各类格式的文档数据；知识增强 RAG 检索模块如同精准导航仪，快速定位所需信息；NLP 基础平台模块则负责对文本数据进行深度处理，确保数据的准确性与一致性。
通过这一系列紧密协作，达观 Agent 数字员工不仅能高效完成存贷款日报的自动化处理，还能在不断交互中持续学习优化，为金融机构的数字化运营注入源源不断的动力，推动业务流程的智能化变革。
三、省级分行存贷款日报处理困境
3.1数据收集整合难题
存贷款数据来源广泛分散，内部涉及核心业务、信贷、财务等系统，外部来自央行征信、税务等机构。数据格式多样，有结构化、半结构化与非结构化，沟通困难。工作人员收集时需逐个登录系统手动导出，再转换整合，易出错。处理小微企业贷款数据，因企业报表不规范，甄别核实耗时长，效率低且质量难保证，影响后续决策。
3.2数据处理复杂挑战
收集的数据需经多维度计算、复杂分析与风险评估才能用于决策。既要计算多项指标，公式与统计口径易混淆，又要按监管要求对贷款质量五级分类，涉及复杂逻辑判断与数据比对。人工处理面对海量数据与紧迫时间，易疲劳失误。季度末业务量激增，工作人员难兼顾日报与日常业务，影响数据准确性与及时性，管理层无法及时掌握业务动态。
3.3流程上传繁琐阻碍
数据处理后日报要上传至上级行与监管部门指定系统，不同地区和层级系统有差异，上传流程从格式转换到校验提交都需人工谨慎操作。网络不稳定常致上传中断，需反复尝试。若数据有误，修改流程冗长，需层层审批、重新校验，影响时效性。如监管紧急要数据时，分行人员因不熟悉新系统险些延误报送，带来合规压力。
四、达观 Agent 数字员工实战案例
4.1案例背景
以某省市县行为例，当地经济发展促使其存贷款业务量激增，近三年存贷款余额年复合增长率达 15%，服务客户广泛多样，账户超百万，日新增业务数据数千条，传统人工处理模式难以为继。其业务特点为，所在地区产业结构多元，不同类型客户存贷款业务在期限、额度、还款方式等方面差异大，数据复杂。数据上传环节，因上级行与监管部门规范要求不同，从格式转换到上传需人工反复调整核对，易出错，且错误修改流程繁琐，严重影响数据时效性，阻碍业务把控与科学决策。
4.2解决方案
为有效应对这些挑战，政策性银行省级分行引入了达观Agent数字员工技术。达观Agent数字员工深度融合了机器人流程自动化（RPA）与AI技术，其中RPA构成执行核心，专注于数据录入、账目核对等重复性事务的自动化运作；而AI技术则为其赋予深度语义理解及任务规划专长，使其能够精准解析并回应复杂用户指令。
- 内外数据整合：达观Agent数字员工通过智能连接银行内部核心业务系统、信贷管理系统等，精准高效获取存贷款业务的关键数据，并避免数据遗漏和错误。同时，与外部征信系统对接，获取全面信用信息，并实时关注市场动态数据，通过网络爬虫或合作方式获取并融合内外部数据，为存贷款业务决策、日报分析及风险提示提供坚实的数据支撑。
- 数据预处理：达观Agent数字员工依据预设规则全面检查数据准确性和完整性，剔除错误和重复数据，如负数存款记录或超长贷款期限，同时统一数据格式，确保后续分析的数据质量可靠。
- 数据计算与分析：完成数据清洗后，达观Agent数字员工进行精准计算与深度分析。它能够依据计算规则，计算日均贷款量、地区贷款占比等关键指标，分析信贷资源分布；通过对比历史数据与分支机构数据，挖掘业务趋势和潜在问题，为业务决策和优化提供有价值参考。
- 日报模板定制与数据填充：为满足省、市、县行及不同部门的需求，定制日报模板是存贷款日报生成的基础。达观Agent数字员工根据定制好的模板准确填充数据，智能添加注释与风险提示，详细分析数据变动原因及建议，使日报成为金融业务的高效决策参考。
- 身份验证与数据上传：在身份验证环节，达观Agent数字员工根据省、市、县行不同权限管理和验证机制，自动提交验证凭据，确保数据安全上传。同时，它能够实时监控数据上传状态，检测网络稳定性和数据格式，自动调整可修复问题，对无法自动修复的问题发出警报并反馈详细信息。
4.3应用效果
达观Agent数字员工在政策性银行省级分行存贷款日报自动化处理方面的应用取得了显著成效。其不仅提高了数据处理效率和准确性，还改善了数据上传的及时性，并节约了人力成本。未来，随着人工智能技术的不断成熟和完善，Agent数字员工将在更多领域发挥重要作用，推动金融行业的数字化转型和智能化升级。
