RAG 在金融授信与风控中的正确打开方式

授信审查、反欺诈、合规评估都属于知识密集型任务：结论必须建立在企业财务数据、公开信息、行业参考与内部政策之上。单纯靠大模型生成，会出现幻觉；单纯靠规则引擎，覆盖不了开放问题。

RAG 把两者结合——先检索与当前主体高度相关的材料，再让模型基于检索结果作答，并让每个结论都能回链到证据。

金融检索的难点在于主体识别：同名企业、集团与子公司、关联方关系，都会让朴素的关键词检索失效。我们围绕企业名称、行业主题与风险关注点做实体级定位，再补充公开信息与外部线索。

检索结果会保留过程记录，不仅展示「命中什么」，还展示「为什么命中」，方便复核人员理解系统判断依据。

在我们授信工作台里，分析结果按法务、财务、行业三个维度分别给出评分与专业意见，每一档判断都关联具体证据。复核人员可以顺着结论回看依据，而不是被当成「黑盒」。

这种设计让 AI 输出的可信度显著提升——评审不是看模型说了什么，而是看模型引用的证据是否支撑结论。

金融场景对延迟敏感，同时对成本敏感。我们通过分块检索、混合召回与缓存降低单次成本；长文档先抽取结构化字段，再决定是否进入全文推理，避免「什么都让模型读」。

线上还会持续监控 RAG 命中率、拒答率与复核率，保证系统在真实流量下保持稳定。