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智瞰风评 - 基于大语言模型的个人征信报告风险分析师

news 2025/8/31 6:20:08

用大语言模型 (LLM) 重塑个人征信风险评估，让复杂数据秒变精准洞察。

项目概述

在金融风控领域，个人征信报告是评估信贷风险的核心依据。然而，传统的人工审阅或规则引擎分析方式，往往效率低下且难以全面、深入地挖掘报告中蕴含的风险信号。

我们创新性地推出了 「智瞰风评」 项目，这是一个基于大语言模型（LLM）的智能风险分析引擎。它能 自动、精准、结构化 地解析个人征信报告的全部内容，从基本信息到复杂的信贷历史、公共信息、非信贷履约记录及查询行为，秒级输出专业级风险评估报告。

该项目专为信贷风控人员设计，旨在作为其智能辅助工具。通过自动化处理和深度分析，「智瞰风评」能够显著提升信贷审批和风控建模的效率与准确性，降低人力成本，缩短决策链条，增强风险识别能力。它帮助风控专家快速把握客户信用全貌，识别潜在风险点，提供数据驱动的决策支持，让专家能将更多精力投入到更高价值的决策和策略制定上。

传统征信分析的弊端与「智瞰风评」的解决方案

传统方式的弊端

效率低下： 人工审阅一份详细的征信报告通常需要数分钟甚至更长时间，面对海量申请时，处理效率成为瓶颈。
主观性强且易疲劳： 依赖分析员的经验和专注度，容易因疲劳、经验不足或注意力偏差导致关键风险点被遗漏。
标准不一： 不同分析员可能对同一份报告有不同的解读，导致风险评估结果缺乏一致性。
难以处理非结构化数据： 征信报告中大量信息以非结构化文本形式存在，传统系统难以有效提取和利用这些信息进行深度分析。
规则僵化： 基于规则引擎的方法只能识别预设的模式，对于复杂、隐蔽或新型风险模式识别能力有限，且维护成本高。

「智瞰风评」的解决方案

全流程自动化： 利用先进的内容提取技术和LLM，实现从原始报告读取到结构化风险报告输出的全流程自动化，极大地提升了处理效率。
LLM深度理解与专家知识融合： 通过精心设计的提示词（Prompt），将信贷专家的分析逻辑和专业知识内化到LLM中，使其能像专家一样进行细致、全面的分析，减少主观性影响。
结构化、标准化输出： 所有分析结果均以预定义的结构化数据模型（Pydantic）输出，确保了不同报告、不同时间分析结果的一致性和可比性。
强大的非结构化数据处理能力： LLM天然擅长处理和理解复杂的文本信息，能够深入挖掘征信报告文本中的隐含风险信号。
灵活且强大的分析能力： 相比僵化的规则引擎，LLM能应对更复杂、更灵活的分析场景，并且通过更新提示词或模型即可快速适应新的风险模式，扩展性更强。

核心创新点

1. LLM 驱动的深度理解

告别规则束缚： 突破传统基于固定规则或简单关键词匹配的局限，利用 LLM 强大的自然语言理解能力，深入解读征信报告中的每一个细节，捕捉隐含的风险信号。
专业知识内化： 通过精心设计的提示词（Prompt），将信贷分析师的专业知识和分析框架内化到模型中，使其具备类专家的风险判断能力。

2. 全流程自动化与结构化输出

端到端自动化： 从原始征信报告（支持 PDF、Word、文本等多种格式）的读取，到多维度风险点的智能识别与分析，全程自动化，极大提升分析效率。
结构化洞察： 输出结果非但不是笼统的结论，而是严格遵循预定义模型（Pydantic）的 结构化 JSON 数据，包含明确的风险类别、类型和专业描述，便于系统集成、数据统计和下游应用。

3. 精细化多维度风险画像

全面覆盖： 不仅分析基础信息（年龄、婚姻、职业），更深入挖掘信息概要（负债、逾期）、公共信息（涉诉、处罚）、非信贷履约（水电欠费）、查询行为（频繁申贷）等六大核心维度。
风险分级建议： 不仅识别风险，还能量化风险等级（低/中/高），并提供明确的综合风险评级与授信决策建议，为风控人员提供直接的行动指引。

4. 灵活可扩展的架构

多模型支持： 通过统一的 LLMWrapper 接口，可轻松接入 OpenAI、Google、Anthropic 等主流 LLM 服务，满足不同场景和成本需求。
模块化设计： 内容提取、LLM 分析、模型定义等模块高度解耦，便于后续功能拓展和维护。

5. 完整的技术栈与用户界面

FastAPI 后端服务： 提供高性能的 RESTful API 接口，支持对征信报告各部分进行独立分析，便于系统集成和扩展。
Streamlit 前端界面： 提供直观友好的用户界面，支持演示模式和真实分析模式，便于用户快速上手和使用。
完整的 Web 应用架构： 前后端分离设计，支持本地部署和云端部署，满足不同用户需求。

项目意义与价值

赋能信贷风控人员： 作为智能辅助工具，极大提升信贷审批和风控建模的效率与准确性，降低人力成本，缩短决策链条，增强风险识别能力，助力金融机构在激烈的市场竞争中抢占先机。
优化决策流程： 通过自动化初筛和结构化分析，为风控专家提供清晰、全面的风险视图，使其能更专注于复杂案例的深度研判和最终决策。
探索 LLM 金融应用： 本项目是探索大语言模型在金融风控领域深度应用的一次成功实践，展示了 LLM 在处理复杂、专业领域文本任务上的巨大潜力，为行业提供了宝贵的参考范例。
提供完整解决方案： 不仅提供核心分析能力，还提供完整的前后端技术栈，便于快速部署和使用。

技术栈亮点

LangChain: 管理 LLM 调用与提示词工程。
Pydantic: 保障输出数据结构的严谨性与一致性。
FastAPI: 构建高性能的后端 RESTful API 服务。
Streamlit: 快速构建直观友好的前端用户界面。
多种文件解析库 (如 PyPDFLoader): 实现多源异构数据的统一接入。

系统架构

后端服务 (FastAPI)

「智瞰风评」提供了一套完整的 FastAPI 后端服务，包含以下核心 API 接口：

基础信息分析 (/basic_information) - 分析个人基本信息风险
信息概要分析 (/information_summary) - 分析征信信息概要
非信贷交易详情分析 (/non_credit_transaction_details) - 分析非信贷交易信息明细
公共信息详情分析 (/public_information_details) - 分析公共信息明细
查询记录分析 (/query_history) - 分析查询记录

所有接口均采用统一的请求/响应格式，便于系统集成和使用。

前端界面 (Streamlit)

「智瞰风评」提供了直观友好的 Streamlit 前端界面：

演示模式： 无需配置 API 密钥即可查看分析结果示例
文件内容查看： 支持查看原始征信报告内容
Markdown 格式输出： 分析结果以 Markdown 格式显示，便于复制和使用
多维度分析： 专门针对个人基本信息分析提供完整演示

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图：streamlit演示风险评估视图示例，直观展示客户在各个维度的风险评分。

案例展示 (基于中国人民银行征信中心官方《本人版样例.pdf》)

为了更直观地展示「智瞰风评」的能力，我们使用项目自带的样例数据进行了一次完整的分析演示。

样板数据

我们使用了中国人民银行征信中心官方提供的样例作为分析的数据。这份PDF文件包含了一个人较为复杂的征信记录，是评估系统分析能力的理想样本。

样本文件: 本人版样例
完整内容: 该文件详细记录了客户的个人基本信息、信息概要、信贷交易明细、非信贷交易明细、公共信息明细、异议标注及查询记录。

综合风险评估视图

系统不仅能提供详细的文本分析，还能生成直观的综合评估视图，帮助决策者快速把握全局风险。

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图：系统生成的综合风险评估视图示例，直观展示客户在各个维度的风险评分。

分析报告摘要

1.基础风险评估

系统对客户的个人基本信息进行了分析。
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分析结果:
- 人口统计学特征分析: 客户年龄为44岁且已婚，符合低风险标准
- 教育背景评估: 客户拥有本科及学士学位，符合低风险标准
- 联系方式稳定性分析: 近2年手机号变更1次，符合低风险标准
- 居住地址变更频率: 近3年居住地址变更4次，存在高风险
- 职业发展与工作稳定性: 近3年更换工作单位3次，当前工作稳定性不足
- 配偶信息及家庭连带风险: 配偶信息完整，但未提供配偶信用报告，存在信息盲区
- 综合风险评级与决策建议:
  - 综合评估高风险，建议限制授信额度至50万元以下
  - 建议补充配偶信用报告、近6个月银行流水及社保缴纳记录

2.信息概要

系统对客户的信用信息概要进行了深入分析。
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分析结果:
- 信用历史概况分析: 近一年新增5个信贷账户，总账户数达18个，存在多头借贷风险
- 违约行为风险评估:
  - 存在1笔呆账（余额23,505元），3个非循环贷账户最长逾期7个月
  - 贷记卡账户存在最长逾期2个月记录，涉及金额25,484元
- 负债水平与偿债压力评估:
  - 总负债规模58万元，信用卡授信使用率98%，月均还款压力24,416元
- 被追偿与代偿风险识别: 存在1笔资产处置业务（余额21,265元），表明金融机构已启动清收程序
- 公共信息风险延伸: 存在2条民事判决记录（涉及金额70万元）及2条强制执行记录（涉及金额64万元）
- 非信贷履约行为分析: 存在电信业务欠费500元及水电气等公用事业欠费200元
- 信用查询行为分析: 近1个月贷款审批查询8次，显示短期内频繁融资需求
- 综合风险评级与决策建议:
  - 综合风险等级：高风险
  - 授信建议：不建议授信
  - 核心否决点：存在呆账、司法强制执行记录及高频贷款审批查询
  - 后续监控重点：持续关注呆账清收进展、司法执行状态更新及征信查询频率变化

4.非信贷交易信息明细

系统分析了客户的非信贷交易信息，如水电费、电信费等公共事业缴费记录。
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分析结果:
- 当前缴费状态分析: 存在2个账户当前处于欠费状态（固定电话500元+自来水200元）
- 欠费金额与持续时间分析: 固定电话欠费持续至2025年5月（当前状态为1），但2024年全年及2023年6-12月均正常缴费（N）
- 缴费记录连续性分析: 固定电话2025年1-4月记录为N，但5月突变为1（逾期1个月），存在短期履约能力波动
- 业务类型覆盖广度: 同时存在通信（固定电话）和公用事业（自来水）欠费，覆盖基础生活服务
- 账户活跃性与使用时长: 固定电话账户已使用2年8个月（开通于2022.06.17），移动电话账户使用3年10个月（开通于2021.07.09），均属长期活跃账户
- 综合风险评级与决策建议:
  - 中风险
  - 建议加强还款能力审查，优先处理长期欠费账户
  - 需核实固定电话2025年5月逾期记录与历史缴费连续性矛盾

5.公共信息明细

系统对客户相关的公共信息进行了检索和分析。
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分析结果:
- 欠税记录分析: 存在欠税记录，金额为500元，欠税统计日期为2023年3月17日，距今已超过1年
- 民事判决记录分析: 存在两起民事判决记录，涉及金额分别为200,000元和500,000元，判决生效日期分别为2023年10月11日和2022年7月9日
- 强制执行记录分析: 存在两起强制执行记录，执行法院分别为某市高新区人民法院和某市人民法院，执行标的金额分别为220,000元和420,000元，案件均已执行完毕
- 行政处罚记录分析: 存在行政处罚记录，处罚机构为某市高新区地方税务局，处罚内容为没收违法所得、没收非法财务，处罚金额为400元，生效日期为2021年8月，截止日期为2024年7月
- 住房公积金参缴记录分析: 客户在某市正常缴存住房公积金，月缴存额为3,000元，单位为某银行研究中心，信息更新日期为2025年5月
- 执业资格记录分析: 客户持有证券从业资格证书和会计从业资格证书，均有效期为10年以上，且未出现吊销或过期情况
- 行政奖励记录分析: 客户曾于2023年2月获得某市总工会颁发的先进工作者奖励
- 综合风险评级与决策建议:
  - 综合风险等级为高风险，建议审慎授信并核实客户当前收入与负债匹配情况
  - 授信建议为审慎授信，风险缓释建议为要求提供近6个月银行流水及在职证明，核实当前收入与负债匹配情况

7.查询记录

系统分析了征信报告的查询历史。
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分析结果:
- 机构查询频率与原因分析: 近6个月内发生3次机构贷款/信用卡审批类查询（编号2、4、8），存在较频繁信贷申请行为，需关注资金需求动机
- 查询时间集中度分析: 2025年4月至5月期间（4月22日、5月12日）连续发生2次机构贷款审批查询，短期内集中申贷，风险需重点关注
- 查询机构类型多样性: 查询机构涵盖银行（编号1、2、4、5、7）、信托公司（编号8）及财险公司（编号6），涉及3类金融机构类型，风险偏好相对较高
- 本人查询行为分析: 近6个月内本人查询信用报告2次（编号1、2），查询渠道集中于商业银行网上银行及互联网平台，行为基本正常
- 综合风险评级与决策建议:
  - 综合评估：中风险；建议：审慎授信，重点核查近半年新增贷款/信用卡审批记录，确认是否存在多头借贷或资金链紧张情况

部署与使用

后端服务部署

进入 fastapi 目录
安装依赖：pip install -r requirements.txt
配置环境变量（参考 .env_example 文件）
启动服务：python main.py 或使用 start.bat/start.sh

前端界面使用

进入 streamlit_ui 目录
安装依赖：pip install -r requirements.txt
启动应用：streamlit run app.py

演示模式

为了便于展示和测试，我们提供了演示模式，无需配置 API 密钥即可查看分析结果示例。

三、最终风险评级与授信建议

维度	风险等级	建议措施
总体风险	高风险	不建议授信
授信策略	若考虑授信，需严格控制额度并附加担保	审慎审批
后续监控要点	关注司法状态更新、征信查询频率变化、新增逾期记录	持续跟踪