智能尽调，不只是写报告！

最近与多家金融机构交流AI大模型在尽职调查领域的应用，发现不少机构陷入了一个认知误区：认为智能尽调平台主要就是用来自动生成报告的。

这种看法，不仅大大低估了AI大模型的能力，更背离了尽职调查的初衷！

必须指出：尽调报告仅仅是尽职调查的最终产出物，远非尽调工作的全部。实际上，大量繁杂而关键的尽调过程并不会直接体现在报告中，但正是这些基础工作，决定了报告的质量与价值。如果缺少这些环节，尽调报告就成了无源之水、无根之木！

我们认为，一个真正有价值的智能尽调平台，除了生成报告这一基础功能外，更应具备两大核心能力：数据清洗与多源数据校验。

▍数据的清洗：从混乱中建立秩序

金融机构从客户处获取的尽调资料，大多是非结构化、多模态的数据。财务报表、银行流水、电子发票、账套数据等，这些资料看似规整实则格式多样，表面五花八门却内在有规律可循。

传统人工处理这类数据耗时耗力且容易出错，而AI大模型在这方面展现出独特优势：能够快速识别、解析并标准化各类复杂数据，为后续分析奠定坚实基础。

▍多源数据校验：洞察表象下的真相

客户提供的往往只是他们愿意让你看到的信息。更多隐藏的真相需要通过对已知数据做交叉验证才能发现其中的矛盾之处。

AI大模型凭借强大的关联分析能力，可以实现多源数据的智能比对，从海量信息中找出可能的蛛丝马迹，揭示数据背后不为人知的故事。

▍回归尽调本质

如果至今仍认为AI大模型在尽调场景的主要功能就是拼凑一份几万字的尽调报告，那显然是对AI能力的严重低估。

每天都在进化的AI技术，其赋能边界实际上取决于我们的行业认知与想象力。智能尽调不是要替代专业判断，而是通过技术手段增强尽调的深度与广度，让专业人士能够聚焦于更高价值的分析决策。

金融机构应当以更开阔的视野看待AI大模型在尽调领域的应用，充分利用其在数据处理、关联分析和智能推理方面的优势，才能真正发挥智能尽调的最大价值。

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