晋商银行选送 | 005号入围案例：智能保函审核系统

2025数字金融服务创新与场景应用案例征集业已启动。为丰富案例评审形式，全面展现数字金融行业风貌，自8月25日起将依投稿时序对投稿作品进行线上展示。相关作品的浏览量、点赞量、转发量及推荐量等数据指标，将作为后续评审的重要参考依据。

每一次观看，都是对行业价值的认同；

每一个点赞，都是对同仁努力的肯定；

每一项转发，都是对行业声音的传递；

案例：

晋商银行股份有限公司（简称“晋商银行”，英文JINSHANG BANK CO.,LTD，2558.HK），总行设在山西太原，2008年12月30日经中国银监会批准由太原市商业银行更名，2009年2月28日正式挂牌成立，并于2019年7月18日在香港交易所上市。在山西省委、省政府的正确领导下，在监管部门的指导帮助下，晋商银行先后实现引进战略投资者、H股上市等战略性突破，逐步走上了稳健发展、业绩良好、风险可控的现代商业银行发展道路。截至2025年6月末，资产总额、存款余额、贷款余额分别达到3882.6亿元、3040.8亿元、2086.4亿元，资本充足率12.96%，核心一级资本充足率10.27%，拨备覆盖率215.00%，主要监管指标符合监管要求。

一、项目背景

近年来，晋商银行大力发展分离式保函业务。随着业务规模的不断扩大，粗放的业务审批流程与精细化的管理要求矛盾逐渐显现。传统的保函审核流程环节多，智能化程度低，业务办理周期长。由担保公司对客户开展反担保及各项调查，验证业务真实性；客户经理与担保公司对接，现场填写保函相关资料，通过多渠道自主搜集信息撰写尽调报告，不仅效率低下，而且容易出现人为失误；法审人员对合同内容进行审查，由于银行无法强制要求使用制式合同，缺乏统一、明确的审核标准，不同审核人员对于同一保函业务的判断可能存在差异，使得审核结果缺乏一致性和稳定性；风控人员搜集企查查、法人征信、司法等各类外部数据对资料进行比对，数据来源杂乱，质量参差不齐，费时费力，对于风险把控力度欠缺。更为关键的是，这种低效且缺乏标准的审核模式，使得我行难以快速响应客户在保函业务方面的需求，在市场竞争中逐渐处于劣势地位。

二、技术方案

晋商银行在保函业务审批环节面临的核心瓶颈，主要集中于业务审批效率与传统自然语言处理技术的局限性两方面。首先，保函合同文本因涉及不同行业领域、交易模式及客户个性化需求，难以采用统一标准模板。合同核心条款如担保范围、生效条件、索赔程序等均需差异化设计，导致合同条款表述差异显著。法律合规人员在审核时须逐项拆解条款、结合最新监管要求进行核查，并基于商业逻辑评估条款合理性，该全流程穿透式审查显著延长了法审周期。其次，在风险评估方面，传统流程依赖人工逐一搜集企业财务、经营状况、信用记录等多维度信息，并结合行业趋势与市场环境分析，高度依赖专业人员经验判断，耗时较长、效率偏低，直接制约业务处理速度。

传统自然语言技术亦难以充分适应此复杂场景需求。规则引擎依赖关键词、句式结构等表层特征匹配，难以深度理解上下文语义，亦无法精准捕捉语言细微差异。面对规则库中未预设的表述或条款变体时，易出现漏报或误报，且难以识别跨条款潜在风险。与此同时，规则库依赖人工编写与维护，更新迭代成本高昂；随着场景扩展，规则数量呈指数级增长，易出现逻辑冲突和治理困境。传统方法输出仅为规则违反列表，缺乏对潜在风险的深入阐释与业务影响分析，亦无针对性修改建议，用户体验与可解释性均显不足。

针对上述挑战，晋商银行同步推进业务流程优化与技术革新。一方面，将审批权限下放至分支机构，减少中间环节，显著缩短业务流转时间。另一方面，引入大模型技术辅助保函审核。银行基于长期实践提炼出9条核心条款及7条一般条款，将审核规则以自然语言描述并嵌入提示词，借助大模型的深度语义理解能力解析合同条款逻辑与专业术语，动态激活相关法律知识，实现对合同格式合规性、权利义务对等性等核心要素的自动化审核。同时持续积累历史合同数据，构建包含合同原文、审查意见及风险标注的负面案例知识库，并进行结构化存储，对典型违约条款、合规缺陷分类归档，为新合同提供可追溯的风险比对及针对性修改建议。

在具体实施层面，客户经理上传保函文本后，系统首先通过多模态大模型提取合同内容，并自动调用外部多维数据完成风险评估；再由大模型逐条分析合同条款、识别潜在风险点；同时从知识库中检索历史风险案例，提取关键风险点，与合同文本、风险评估结果及审查条款整合后交由大模型进行深度审查，最终生成结构化合同审查报告。该方案具备三大创新点：其一为自动化风险评估，通过调用企查查、司法部门、征信机构等多源外部数据，结合大模型分析实现智能预警；其二为采用大模型增强语义理解能力，精确识别歧义条款、权责模糊及潜在语义冲突；其三为融合规则引擎与案例检索机制，在保障合同结构与法律框架完备性的同时，提升风险识别的针对性与深度。

三、技术创新点

智能保函审核体系从设计到应用落地，均体现显著先进性及差异化优势，在行业内具备较强竞争力与领先地位，并在自主研发领域展现出独特的技术积累与持续创新能力。主要表现如下：

首先，在自动化风险评估方面，该产品充分整合企查查、司法公开数据及征信机构等多维度外部数据源，构建起覆盖企业基础信息、经营动态、司法涉诉、信用评估等领域的全方位风险数据体系。相较于传统依赖单一维度或人工调查的模式，该自动化整合与清洗机制显著提升了数据的完整性与时效性，为后续风险识别奠定了坚实基础。更为关键的是，依托大模型技术驱动的深度挖掘与智能分析，该产品能够从海量繁杂数据中自动识别潜在风险并实现动态预警。此种基于大模型的智能评估方式，显著优于传统基于规则的静态分析方法，不仅大幅缩短风险判断周期，更能洞察隐匿于复杂数据关联中的潜在风险信号，实现了从“事后发现”到“事前预警”的根本性转变，充分体现了技术的前沿性与高效性。

其次，在语义理解与合同条款解析方面，该产品采用新一代具备强大语义表征能力的大语言模型，替代了传统自然语言处理技术。此技术路线的核心优势在于，大模型能够对合同条款的深层语义结构进行全面建模，准确梳理不同条款间的逻辑依赖与约束关系，精准识别合同中的歧义表述、权利义务模糊等高危要素。相较于依赖关键词或模板匹配的传统技术，大模型不仅拓展了语义理解的广度与深度，更能有效识别复杂多变法律文本中潜在的语义冲突，显著提升了合同审查的智能化与精准化水平。这种深层次的语义解析能力，使产品在合同审查、风险管控、法律合规等领域具备行业领先的智能处理能力，为客户提供高于行业平均水平的风控保障。

再次，在规则引擎与案例检索的融合方面，该产品实现了规则化与经验化的有机结合，形成具备双重保障的创新型审查框架。传统规则引擎能够高效检测合同结构完整性、核心条款完备性，并校验其是否符合基本法律与商业实践要求，确保合同整体框架的规范性与合规性。而案例检索则聚焦于真实负面案例，通过对行业内典型风险场景的深度匹配与智能检索，为审查提供实战化风险提示。此种“以规则为骨、以案例为血”的架构设计，兼顾了系统性与针对性，既规避了单纯依赖通用规则导致的分析浅表化，也克服了仅凭案例可能产生的片面性与偶然性。二者相互补充，使风险分析兼具普适的制度化基础与灵活应对具体场景的实践智慧，体现出极高的技术成熟度与实用价值。

此外，在自主研发与核心技术积累方面。智能保函审核系统的核心大模型的并非简单调用外部通用模型，而是在法律文本、金融合同、商业条款等专业领域进行了针对性语料训练与算法优化，形成高度契合行业需求的专属大模型。此种深度定制化的研发能力，确保了产品在金融、法律等高要求领域具备极高的适配度与准确性，难以被通用技术或简单模仿所替代。同时，团队在多源数据处理、知识图谱构建、规则引擎与案例库协同检索等方面亦构建了自主可控的技术栈，为后续迭代升级与规模化部署提供了坚实的技术保障。

从创新性与新兴技术应用视角审视，该产品并非对原有风险评估与合同审查工具的渐进式改良，而是依托大模型、知识图谱与多源数据融合等新兴技术，完成了对传统产品形态的根本性重塑。传统合同风险审查依赖人工经验与静态规则，效率低下且易受主观因素干扰；而该产品凭借大模型的强大语义推理与深度学习能力，实现了从“人工辅助”到“智能主导”的根本性转变。其在自动化风险预警、语义冲突检测、案例化风险提示等核心环节，均大幅提升了处理性能与准确率，显著改善了行业痛点。

综上所述，智能保函审核系统在自动化风险评估、多源数据融合、大模型语义理解、规则与案例协同应用等方面均展现出强大的技术先进性与行业领先性，不仅具备持续的市场竞争力，更在自主研发与新兴技术应用领域构建了难以复制的技术壁垒。其利用大模型与智能算法，从根本上革新了传统风险评估与合同审查模式，实现了性能与效率的显著跃升，为金融、法律及企业风控领域带来颠覆性的技术变革。

四、实施效果

智能保函审核系统上线之后，成效极为显著。保函审核的平均用时由以往的1 - 2 个工作日缩短至 2 小时以内，业务办理的时效性得到大幅提升；系统所识别的风险点准确率超过 95%，极大降低了因人为疏漏而产生的法律与合规风险。审核人员能够直接借助系统生成的结构化报告，迅速掌握合同的核心问题，并结合自身经验进行二次判断，从而实现“人机协同”的高效作业模式。

随着知识库的持续积累与更新，系统的智能化水平不断提高，能够应对更为复杂多变的合同文本与业务需求。在经济与社会效益层面，智能保函审核不仅增强了银行的客户服务能力，还为中小企业提供了更为高效便捷的金融服务，减少了因审核周期过长而错失商业机会的情形，客户满意度得以显著提升。其推广应用推动了金融行业的数字化转型，有助于构建智慧、开放、普惠的现代金融体系。

更为重要的是，该实践深度契合国家“金融五篇大文章”战略：在服务小微企业方面，缓解了融资担保难题；在绿色金融领域，能够优先识别环保与可持续项目保函；在风险防控工作中，增强了对条款潜在漏洞的识别能力；在科技赋能方面，为 AI 大模型在银行法审领域树立了示范；在推进普惠金融进程中，降低了服务门槛，使基层客户能够享受到高质量的金融服务。

文/晋商银行股份有限公司

往期案例