一种绿色信贷智能认定系统、方法、设备及介质与流程
本技术涉及信贷认定，具体而言，涉及一种绿色信贷智能认定系统、方法、设备及介质。
背景技术：
1、当前绿色信贷业务中，贷款项目是否符合《绿色产业指导目录》的认定工作高度依赖人工审核。审批人员需逐一查阅企业提交的贸易背景合同、增值税专用发票、招标文件及企业营业执照等非标准化文档，并人工比对目录中9个一级、38个二级、271个三级分类所列技术参数与解释说明。该模式存在三重固有缺陷：其一，非结构化文档处理能力薄弱，现有ocr工具仅能识别文字位置，无法理解如“合同标的为余热锅炉”与“目录3.1.2项下工业余热回收利用”的语义关联；其二，知识表示方式落后，传统规则引擎将目录条款固化为关键词匹配逻辑，难以应对目录更新、跨层级条款交叉引用及技术参数模糊边界（如“高效电机”未定义能效等级）；其三，缺乏可解释推理能力，系统仅能输出二值判断结果，无法生成援引原始材料与目录条款的论证链，亦无法针对不匹配项目提出技术改进路径。虽有基于bert的简单语义匹配尝试，但受限于单模态文本建模，无法处理含图表、印章、手写批注的扫描件；而微调大模型方案则面临标注数据稀缺、推理过程黑箱、审计不可追溯等现实障碍。
2、因此，亟需一种融合多模态感知、语义知识库与可验证推理的新型技术架构，突破绿色信贷智能认定的技术瓶颈。
技术实现思路
1、有鉴于此，本技术的目的在于提供一种绿色信贷智能认定系统、方法、设备及介质，有效地解决了现有技术对非结构化文档语义理解能力不足、绿色产业目录知识无法动态语义检索、以及匹配结果缺乏可验证推理依据的缺陷的问题。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种绿色信贷智能认定系统，所述系统包括：
3、多模态理解模块，用于接收针对信贷的非结构化多模态文档，基于非结构化多模态文档的文档类型调用对应类型的大模型以及提示工程提取出企业关键信息，并校验所述企业关键信息；
4、智能匹配模块，用于量化校验后的企业关键信息得到查询向量，基于所述查询向量在预先基于目标信贷文件构建出的绿色产业知识库中进行检索得到检索结果，以与所述查询向量拼接得到增强上下文，并基于提示工程引导大语言模型处理所述增强上下文得到初步认定结果；
5、协作审核模块，用于从所述初步认定结果筛选出目标认定建议，通过可视化界面供审批人员进行审核，并在审核通过后生成绿色信贷的可解释的正式认定报告。
6、结合第一方面，本技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，智能匹配模块，用于基于提示工程引导大语言模型处理所述增强上下文得到初步认定结果，包括：
7、通过大语言模型语义理解所述增强上下文，得到理解内容，计算所述理解内容与绿色产业知识库中的各条款的语义匹配度；
8、根据所述语义匹配度，筛选出目标三级目录名称，以生成匹配建议，并定位出支持所述匹配建议的原文片段；
9、将所述原文片段与对应的三级目录条款进行比对，生成包含引用原文和条款比对说明的匹配依据，以与所述匹配建议整合出初步认定结果。
10、结合第一方面，本技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，生成包含引用原文和条款比对说明的匹配依据之后，还包括：
11、分别提取所述匹配建议中的目标三级目录名称、企业关键信息中的用于贷款用途描述的项目信息；
12、自动校验所述目标三级目录名称、企业关键信息中的项目信息的一致性，以在一致性通过后与所述匹配建议整合出初步认定结果。
13、结合第一方面，本技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，智能匹配模块用于基于所述查询向量在预先基于目标信贷文件构建出的绿色产业知识库中进行检索得到检索结果，包括：
14、预先基于目标信贷文件构建出绿色产业知识库，并转化绿色产业知识库的文本内容为高维向量；
15、匹配所述查询向量与所述高维向量，得到匹配结果，从匹配结果中筛选出检索结果。
16、结合第一方面，本技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，预先基于目标信贷文件构建出绿色产业知识库，包括：
17、转化所述目标信贷文件为结构化的知识表示，基于所述知识表示抽取出多个知识文档；
18、语义量化所述多个知识文档中的文档内容，以在量化结束后建立出带有目标检索方式的绿色产业知识库。
19、结合第一方面，本技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，多模态理解模块，用于基于非结构化多模态文档的文档类型调用对应类型的大模型以及提示工程提取出企业关键信息，包括：
20、根据文档类型，对所述非结构化多模态文档进行语义解析，得到文本信息；
21、根据文档类型，从通过提示工程依据绿色信贷认定的业务特点构建的提示模板库中选取对应的提示模板；
22、输入所述文本信息以及提示模板至大语言模型中，以得到与绿色信贷认定相关的企业关键信息。
23、结合第一方面，本技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，多模态理解模块，用于校验所述企业关键信息，包括：
24、从同一项目或业务关联的多份文档的所述企业关键信息中，获取财务相关数据和主体标识信息；
25、对所述财务相关数据执行财务数据逻辑校验，和对主体标识信息执行主体一致性校验，以对所述企业关键信息进行校验。
26、第二方面，本技术实施例提供了一种绿色信贷智能认定方法，其特征所述方法包括：
27、通过多模态理解模块接收针对信贷的非结构化多模态文档，基于非结构化多模态文档的文档类型调用对应类型的大模型以及提示工程提取出企业关键信息，并校验所述企业关键信息；
28、根据智能匹配模块量化校验后的企业关键信息得到查询向量，基于所述查询向量在预先基于目标信贷文件构建出的绿色产业知识库中进行检索得到检索结果，以与所述查询向量拼接得到增强上下文，并基于提示工程引导大语言模型处理所述增强上下文得到初步认定结果；
29、控制协作审核模块从所述初步认定结果筛选出目标认定建议，通过可视化界面供审批人员进行审核，并在审核通过后生成绿色信贷的可解释的正式认定报告。
30、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行所述的一种绿色信贷智能认定方法的步骤。
31、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行所述的一种绿色信贷智能认定方法的步骤。
32、本技术实施例提供的一种绿色信贷智能认定系统，所述系统包括：多模态理解模块，用于接收针对信贷的非结构化多模态文档，基于非结构化多模态文档的文档类型调用对应类型的大模型以及提示工程提取出企业关键信息，并校验所述企业关键信息；智能匹配模块，用于量化校验后的企业关键信息得到查询向量，基于所述查询向量在预先基于目标信贷文件构建出的绿色产业知识库中进行检索得到检索结果，以与所述查询向量拼接得到增强上下文，并基于提示工程引导大语言模型处理所述增强上下文得到初步认定结果；协作审核模块，用于从所述初步认定结果筛选出目标认定建议，通过可视化界面供审批人员进行审核，并在审核通过后生成绿色信贷的可解释的正式认定报告。基于以上系统，本技术有效克服了现有绿色信贷认定中依赖人工逐项核验非结构化文档、难以理解语义关联、无法动态适配更新目录、缺乏可解释推理过程等技术缺陷。通过多模态理解模块，实现了对合同、发票、标书等异构文档的类型自适应解析与语义级信息抽取，显著提升非结构化数据处理的准确性与鲁棒性；借助智能匹配模块构建的语义化知识库与检索增强生成机制，使项目特征与绿色产业目录之间可实现模糊匹配、层级穿透与潜在关联挖掘，突破了传统规则引擎在语义理解与动态适配上的刚性局限；协作审核模块则以“机审人核”闭环设计，既保障认定结论的权威性与可追溯性，又通过可视化交互与可解释输出，强化人工决策依据与业务指导能力，整体形成高效、可信、可持续演进的绿色信贷智能认定方式。