近年來，金融行業數字化轉型浪潮洶涌，各大金融機構加大科技投入以搶占市場先機。政策性銀行作為國家金融體系支柱，肩負落實政策、支持重點領域發展重任，其數字化轉型備受關注。對政策性銀行省級分行來說，存貸款日報處理是日常基礎且關鍵的工作，它如金融業務 “晴雨表”，精準反映資金流向等。分行管理層依此洞察業務走勢、調整策略，監管部門借此監督合規運營。AI Agent 技術為分行存貸款日報處理困境帶來新解法。

在數字化浪潮下，Agent 應用分消費級與企業級。消費級側重滿足個體日常便捷與個性化需求，提升生活體驗。企業級聚焦解決企業運營難題，降本增效、增強客戶粘性并輔助決策。

企業級業務需求更復雜，有明確精細業務場景，獨特業務邏輯，積累海量行業數據與知識。企業級 Agent 需深度理解并適配企業個性化流程。

在金融風控領域，能整合多源數據評估貸款風險；在供應鏈管理方面，可實時監控三流，優化配送與庫存，助企業提升競爭力。

達觀 Agent 數字員工，作為企業級 Agent 中的佼佼者，以智能問答作為人機交互的窗口，深度融合 RPA（機器人流程自動化）技術作為執行單元，借助 “曹植大模型” 強大的理解、規劃與生成能力，構建起一套高效智能的運作體系。

當面對 “生成今日存貸款日報” 的指令時，它能迅速啟動，依托知識庫中存儲的歷史數據、業務規則以及精準的語義理解能力，快速規劃出數據采集、整理、分析、報告生成的最優路徑。在執行過程中，IDPS 文檔解析功能模塊發揮作用，精準解析各類格式的文檔數據；知識增強 RAG 檢索模塊如同精準導航儀，快速定位所需信息；NLP 基礎平臺模塊則負責對文本數據進行深度處理，確保數據的準確性與一致性。

通過這一系列緊密協作，達觀 Agent 數字員工不僅能高效完成存貸款日報的自動化處理，還能在不斷交互中持續學習優化，為金融機構的數字化運營注入源源不斷的動力，推動業務流程的智能化變革。

存貸款數據來源廣泛分散，內部涉及核心業務、信貸、財務等系統，外部來自央行征信、稅務等機構。數據格式多樣，有結構化、半結構化與非結構化，溝通困難。工作人員收集時需逐個登錄系統手動導出，再轉換整合，易出錯。處理小微企業貸款數據，因企業報表不規范，甄別核實耗時長，效率低且質量難保證，影響后續決策。

收集的數據需經多維度計算、復雜分析與風險評估才能用于決策。既要計算多項指標，公式與統計口徑易混淆，又要按監管要求對貸款質量五級分類，涉及復雜邏輯判斷與數據比對。人工處理面對海量數據與緊迫時間，易疲勞失誤。季度末業務量激增，工作人員難兼顧日報與日常業務，影響數據準確性與及時性，管理層無法及時掌握業務動態。

數據處理后日報要上傳至上級行與監管部門指定系統，不同地區和層級系統有差異，上傳流程從格式轉換到校驗提交都需人工謹慎操作。網絡不穩定常致上傳中斷，需反復嘗試。若數據有誤，修改流程冗長，需層層審批、重新校驗，影響時效性。如監管緊急要數據時，分行人員因不熟悉新系統險些延誤報送，帶來合規壓力。

以某省市縣行為例，當地經濟發展促使其存貸款業務量激增，近三年存貸款余額年復合增長率達 15%，服務客戶廣泛多樣，賬戶超百萬，日新增業務數據數千條，傳統人工處理模式難以為繼。其業務特點為，所在地區產業結構多元，不同類型客戶存貸款業務在期限、額度、還款方式等方面差異大，數據復雜。數據上傳環節，因上級行與監管部門規范要求不同，從格式轉換到上傳需人工反復調整核對，易出錯，且錯誤修改流程繁瑣，嚴重影響數據時效性，阻礙業務把控與科學決策。

為有效應對這些挑戰，政策性銀行省級分行引入了達觀Agent數字員工技術。達觀Agent數字員工深度融合了機器人流程自動化（RPA）與AI技術，其中RPA構成執行核心，專注于數據錄入、賬目核對等重復性事務的自動化運作；而AI技術則為其賦予深度語義理解及任務規劃專長，使其能夠精準解析并回應復雜用戶指令。

• 內外數據整合：達觀Agent數字員工通過智能連接銀行內部核心業務系統、信貸管理系統等，精準高效獲取存貸款業務的關鍵數據，并避免數據遺漏和錯誤。同時，與外部征信系統對接，獲取全面信用信息，并實時關注市場動態數據，通過網絡爬蟲或合作方式獲取并融合內外部數據，為存貸款業務決策、日報分析及風險提示提供堅實的數據支撐。
• 數據預處理：達觀Agent數字員工依據預設規則全面檢查數據準確性和完整性，剔除錯誤和重復數據，如負數存款記錄或超長貸款期限，同時統一數據格式，確保后續分析的數據質量可靠。
• 數據計算與分析：完成數據清洗后，達觀Agent數字員工進行精準計算與深度分析。它能夠依據計算規則，計算日均貸款量、地區貸款占比等關鍵指標，分析信貸資源分布；通過對比歷史數據與分支機構數據，挖掘業務趨勢和潛在問題，為業務決策和優化提供有價值參考。
• 日報模板定制與數據填充：為滿足省、市、縣行及不同部門的需求，定制日報模板是存貸款日報生成的基礎。達觀Agent數字員工根據定制好的模板準確填充數據，智能添加注釋與風險提示，詳細分析數據變動原因及建議，使日報成為金融業務的高效決策參考。
• 身份驗證與數據上傳：在身份驗證環節，達觀Agent數字員工根據省、市、縣行不同權限管理和驗證機制，自動提交驗證憑據，確保數據安全上傳。同時，它能夠實時監控數據上傳狀態，檢測網絡穩定性和數據格式，自動調整可修復問題，對無法自動修復的問題發出警報并反饋詳細信息。

達觀Agent數字員工在政策性銀行省級分行存貸款日報自動化處理方面的應用取得了顯著成效。其不僅提高了數據處理效率和準確性，還改善了數據上傳的及時性，并節約了人力成本。未來，隨著人工智能技術的不斷成熟和完善，Agent數字員工將在更多領域發揮重要作用，推動金融行業的數字化轉型和智能化升級。