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小贷公司最大的难题就是“非标”。
每家小贷公司的业务形态都不一样，各有各的生存之道。
那么，要使用deepseek这样的大模型工具来帮助我们小贷公司实现个性化的一个技术上的飞跃呢？
这是最近小贷公司的老板们与我谈得最多的一个话题。
我也与一些小贷公司一起在战略定位，行业选择，运营管理，产品设计，会议管理等等进行了不少运用AI工具的尝试，有了一点经验，今天开始就与大家分享分享。
首先，要最快见到效果，应该从哪个地方开始呢？
对了！从风险信贷报告开始是最好的。
今天我们就只谈这个。
要让AI生成小贷公司的贷款信贷报告，需要根据自己的情况设计一个系统化的AI系统。
别吓着了，很简单的，就是能够让deepseek自动根据我们设计的《客户信息表格》收集到的客户硬数据、软数据（更重要）分析信息并生成结构清晰、准确的准备喂给deepseek的前料报告。
以下是我们开始尝试的详细方法：
明确信贷报告的内容和结构
信贷报告通常是评估借款人贷款资格的重要依据，通常包括以下核心部分：
借款人基本信息：姓名、年龄、职业、联系方式等。
财务状况：收入、支出、资产、负债等。
信用历史：征信记录、过往还款表现等。
贷款用途：借款目的和计划。
还款能力评估：如债务收入比（DTI）、现金流分析。
风险评估：违约风险、行业风险等。
建议：是否批准贷款、建议额度及利率。
deepseek需要根据这些内容，就生成一份逻辑清晰、格式标准的报告。
关键点：《客户信息表格》的设计是关键中的关键。
过桥业务用过桥业务的《过桥客户信息表格》；
房抵贷用房抵贷的《房抵客户信息表格》；
经营贷用《经营贷客户信息表格》。
应急贷用《应急客户信息表格》等等
2. 数据收集与处理（让deepseek干的事情哈）
(1) 数据来源
需要从多种渠道获取数据：
内部数据：借款人往来的表现，是不是第几次来公司贷款等等
外部数据：央行征信报告、第三方信用评分（如芝麻信用）、工商信息。
其他数据：如消费习惯（需合规获取哈）。
(2) 数据提取与清洗
使用OCR技术从纸质文档（如身份证、收入证明）提取信息。意思就是多使用图片，包括下户时现常勘查的图片，你懂的。
使用自然语言处理（NLP）解析非结构化文本（如贷款用途描述）。
清洗数据，处理缺失值或异常值，确保数据质量。多几次让AI给你做交叉验证，你会有惊喜的喔，你不停的叫它cross check哈。（因为一些原因刚开始是不准的，具体原因后面会讲）
3. AI模型设计与分析
(1) 特征提取
AI需要识别关键指标，你得一点一点的告诉它，喂它。例如：
收入稳定性：分析收入波动。
债务收入比（DTI）：债务总额除以月收入。
信用评分：基于提供的信息数据计算。
(2) 风险评估
使用机器学习模型（如XGBoost或随机森林）预测违约概率。（这只是好玩哈，我发现测算出来的一点不可靠，原因我也另外再讲）
结合行业数据，评估借款人所在行业的风险。（这正好是deepseek擅长的）
分析担保物的价值和流动性。
上面这些，都会自动的就出来的。
(3) 还款能力分析
通过客户信息表格计算月度现金流（收入-支出）。
自动生成财务指标，如DTI、流动比率。
4. 最后自动生成报告
(1) 设计模板
创建一个标准化的信贷报告模板，这个我不难，你也有点难，它包含上述核心部分，AI根据分析结果填充数据。
(2) 自然语言生成（NLG）
使用语言模型（如GPT或BERT）生成自然流畅的描述。例如：
“借款人张某，35岁，私营企业主，月收入2万元，DTI 30%，信用记录良好，无逾期。贷款用于扩大经营，预计回报率15%。还款能力强，违约风险低，建议批准贷款50万元，利率12%。”