大观数据智能写作平台包括数据注册、模板管理、写作生成、大模型辅助写作四大模块功能，覆盖文本写作全流程结合OCR、NLP、大语言模型等人工智能技术，支持各行业、各领域刷报、模板书写、data2txt、生成式写作等多种书写方式，充分赋能文本生成全流程。
信贷业务是银行资产规模最大、利润贡献最大的核心业务，也是直接影响银行资产质量和经营安全的关键业务。 完整的信用业务管理流程需要经过信用尽职调查、信用审查、信用审批、信用放贷、信用管理、授信六大环节，其中信用尽职调查作为信用业务的出发点，是客户经理发掘信用商机、评估客户价值的重要依据。
信用尽职调查报告作为信用尽职调查阶段产生的主要书面文件，需要全面、真实地分析客户的基本信息、经营状况、财务状况、信用状况，在综合判断客户偿付能力、偿债意愿、对外担保措施、综合收益价值等因素的基础上，提出信用方案。
信用尽职调查报告撰写中的常见痛点
客户经理在撰写信用尽职调查报告的过程中通常会使用大量的写作材料，而传统的信用报告撰写方法面临以下痛点：
重复数据处理。 客户经理通常需要在银行系统中输入客户的基本信息和信贷计划的基本信息，然后单独编写报告，其中需要重复传输大量数据; 如果涉及数据更新，还需要在系统和报表中手动更新。
纸质材料的输入。 各大结算银行的财务报告、资金流向、客户提供的抵押材料通常都是纸质文件，数据录入工作非常繁琐。 以财务报表为例，客户经理通常需要手动将财务数据一一录入Excel，然后计算财务指标，最后填写报表。
外部数据引用。 客户经理需要走访工商信用调查、税务等第三方**，获取客户相关信息，并会广泛参考第三方研究报告、信用评级报告、招股说明书和客户披露的债券发行文件（如有）等。 以第三方报告的参考为例，客户经理需要花费很长时间收集和阅读报告，筛选出有价值的参考内容并进行调整，然后才能将其用于尽职调查报告的撰写中。
报告内容检查。 在提交报告之前，客户经理需要对报告内容进行人工核对，其中包括信用方案的合理性、风险披露的适当性等专业判断，以及报告格式、错别字、上下文一致性、标点符号、公式计算等基本错误，这些错误在人工核对报表的过程中容易遗漏。
大观数据智能书写解决方案
针对上述问题，大观数据推出的智能书写解决方案，可以全面助力提升信用报告书写的效率和规范性，同时为贷款审核、贷后管理等信用业务各个环节沉淀可复用的客户数据资产，真正减轻客户经理的负担， 降低成本，提高效率，实现智能管控。
解决方案 1：数据自动填充
基于报表模板，大观智能书写，通过对接银行内的系统数据，自动填写并生成报表初稿; 数据更新时，客户经理只需在信用业务系统中进行更新，报表中的相关数据即可联合更新（不影响其他内容的编辑），从而实现数据管理的“单一事实来源”。
解决方案二：纸料智能提取
结合OCR、NLP等底层人工智能能力，大观智能书写可以智能提取财务报告、银行对账单、抵押凭证等纸质文档，并结合财务账户映射、财务指标计算等业务规则进行标准化数据处理，为客户经理解决前期数据处理问题。 大观在单据智能处理领域积累多年，可实现对财务报表、流向等单据的高精度分析，结合对财务分析和流向分析的深入了解，可提供从原始单据到信用业务场景数据指标分析的一站式解决方案。
解决方案 3：从多个来源访问第三方数据
对于可以通过接口输出的数据，如工商数据、金融数据服务等，大观智能写入内置接口对数据进行注册对接，通过产品前端配置可以快速完成数据接入，客户经理在写入过程中可以通过输入客户名称等输入参数直接返回相应的各种元素信息， 并根据模板要求自动填写报表。
对于报告参考资料，大观智能写作内置素材库，支持按关键字搜索; 同时，材料库可以与大观开发的“曹志”大模型以外部知识库的形式进行结合，基于后端提示项目的设计，为客户经理提供丰富灵活的AIGC写作能力，如材料参考重写、总结、归纳等。
解决方案 4：报告内容智能检查
结合大观成熟的版面分析能力、文本纠错模型、财务公式计算逻辑等，大观智能写作可以实现报表格式、错别字、标点符号、上下文一致性、公式计算准确性的全面智能校验，为客户经理分担报表检查的基础工作，让他们专注于客户业务实质的描述， 信贷状况和信贷方案设计。
在产品形态上，大观智能写作提供了WPS插件、Office插件、网页三端联动写作方式。 三端交互设计基本统一，后端数据全同步，可以大大方便客户经理的日常写作工作。
大观数据智能写作平台结合了传统模板引擎写作和大模型生成写作，可同时满足数据准确性、格式标准化、内容丰富性等要求，在信贷、投行、投研等企业级写作场景具有广阔的应用空间，可以帮助一线业务员工减轻写作工作负担， 创造写作灵感，控制内容风险，推动数据驱动写作流程自动化，提升企业在数智化时代的核心竞争力。