信贷贷前调查：AI辅助验证，人工判断第一还款能力
Hao Liu
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8-9原野: 我们现在总说AI无所不能，感觉很多复杂的工作，AI一上，效率就能指数级提升。但我就好奇，有没有什么领域，特别是在做重大决策的时候，还是得靠人，靠那种老派的、扎实的功夫？
晓曼: 你这个问题问到点子上了。就拿银行决定要不要给你放一笔大额贷款来说吧，这背后有一道非常关键、而且AI目前还无法完全取代的工序，那就是贷前调查。而这个调查能不能做好，关键又在于准备工作。
原野: 哦？贷前调查的准备工作。我以为现在数据这么发达，看看征信报告不就行了吗？为什么这个准备环节还这么重要？
晓曼: 这就是关键了。对于大额贷款，标准化的数据和模型往往不够用。充分的准备工作，是真正去验证借款人第一还款能力的核心。说白了，就是确保他有稳定的来源能还上钱。准备得好，现场调查才能有的放矢，否则就是浪费时间，客户体验也差。
原野: 我明白了。那具体来说，这个准备工作都包括些什么呢？听起来像侦探破案前的准备。
晓曼: 差不多就是这个意思。首先你得看客户类型，比如做贸易的，你得关注他是不是有季节性备货的需求，贷款用途是不是真的；做生产的，你得看他买设备是不是和他说的生产计划对得上。然后就是深挖征信数据，比如一个人的手机号、住址、工作单位要是短时间内频繁变动，这可能就是个危险信号。最有意思的是设计交叉检验，比如通过问销售的绩效工资，反过来推算公司的真实销售额，这些都是提前设计好的。
原野: 哇，这真是环环相扣。听起来准备工作本身就需要很强的分析能力。那现在AI技术进来了，它到底是怎么帮助我们做这些准备的？
晓曼: AI在这里扮演的是一个超级助理的角色。但用好它的关键，不在于你用的是哪个模型，而在于你怎么问问题。我们内部就总结了一个“五步结构化提问法”，你得先告诉AI主题是什么，再给它足够的背景信息，设定清晰的期望，把复杂问题拆开问，一步步引导它。
原野: 有点意思。你是说，我不能直接问“给我一份XX行业的贷前调查报告”，而是要像训练一个新手一样跟它沟通？
晓曼: 完全正确！你得这么跟它说：“请你帮我分析一下餐饮行业，我的背景是一个信贷经理，对这个行业了解程度一般，希望得到一份详细的解释，最好包含一些实际的经营风险案例和财务核实步骤。”你看，你给的指令越清晰，它反馈回来的东西就越有价值。
原野: 我懂了，AI的强大之处在于它能帮你快速处理信息，但前提是我们得先成为一个好的“提问者”。所以，这种用百分之二十的精力，达到百分之八十效果的思路，给我们最终的启示是什么呢？
晓曼: 最终的启示就是，我们必须清醒地认识到，AI只是一个工具。它能帮你把准备工作做得事半功倍，但你绝不能完全依赖它，尤其要警惕它一本正经地胡说八道，也就是我们说的“AI幻觉”。
原野: 嗯，对，不能它给什么就信什么。
晓曼: 是的。所有的交叉检验方法，都还是需要我们人类专家去精心设计。而且，AI给出的信息，我们还要用企查查这类平台去补充验证那些征信报告里看不到的风险。所以你看，整个流程其实是AI辅助验证，但最终对第一还款能力的判断，还得靠人的专业经验。
原野: 总结得太到位了。AI带来了效率的飞跃，但风险把控和最终决策的责任，还是在我们专业人士的肩上。
晓曼: 没错。所以总结一下今天的核心观点就是这么几条。首先，贷前调查的准备工作，是验证借款人第一还款能力的关键，绝对不能忽视。其次，AI技术，特别是结构化的提问方法，能极大地提升准备工作的效率。但最重要的一点是，AI只是辅助工具，不能替代人工判断，要警惕它的信息偏差，并且一定要结合多平台数据做交叉验证。最后，记住那个原则，用百分之二十的精力做好准备，配合AI，就能达到百分之八十的调查效果。