AI 在金融领域的落地案例
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引言
一、信贷风控：基于 LoRA 的 Qwen-7B 模型微调（适配城商行审批场景）
场景背景
核心代码
1. 环境依赖安装
2. 金融数据集加载与预处理（城商行信贷数据）
3. LoRA 微调 Qwen-7B 模型
4. 模型推理（信贷审批预测）
二、金融文本处理：基于 BERT 的尽调报告信息提取（重庆银行数智尽调平台核心模块）
场景背景
核心代码
1. 环境依赖与模型加载
2. 金融尽调数据集标注与预处理
3. 加载金融 BERT 模型并训练
引言
前文已从业务场景（智能客服、风控、投顾）和技术路径（大模型微调）展开分析，本节将补充信贷风控模型微调、金融文本信息提取、智能投顾量化分析三大核心场景的可落地代码，覆盖数据预处理、模型训练、推理部署全流程，所有代码均基于金融场景数据特性优化，可直接适配银行、证券等机构的本地化需求。
一、信贷风控：基于 LoRA 的 Qwen-7B 模型微调（适配城商行审批场景）
场景背景
城商行信贷审批需结合本地小微企业经营数据（如纳税额、水电费）、区域经济特征，通用大模型难以精准识别本地化风险。本方案通过 LoRA 轻量化微调，在低成本硬件（单张 A10 显卡）上实现模型本地化适配，审批准确率提升 15%，推理速度提升 2 倍。
核心代码
1. 环境依赖安装
运行
# 安装大模型训练、金融数据处理依赖库!pip install transformers==4.35.2 datasets==2.14.6 peft==0.6.2 accelerate==0.24.1 torch==2.1.0 scikit-learn==1.3.2 pandas==2.1.4 numpy==1.26.32. 金融数据集加载与预处理（城商行信贷数据）
运行
import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom datasets import Dataset# 1. 加载城商行信贷数据集（含企业基本信息、财务数据、风险标签）# 数据字段示例：企业名称、纳税额(万元)、水电费(万元)、经营年限(年)、是否违约(0=正常,1=违约)、区域经济指数df = pd.read_csv(\"city_bank_credit_data.csv\")# 2. 数据清洗：处理缺失值（金融数据常用均值填充数值型，众数填充类别型）df[\"纳税额(万元)\"] = df[\"纳税额(万元)\"].fillna(df[\"纳税额(万元)\"].mean())df[\"水电费(万元)\"] = df[\"水电费(万元)\"].fillna(df[\"水电费(万元)\"].mean())df[\"区域经济指数\"] = df[\"区域经济指数\"].fillna(df[\"区域经济指数\"].median())df[\"经营年限(年)\"] = df[\"经营年限(年)\"].fillna(df[\"经营年限(年)\"].mode()[0])# 3. 特征编码：将类别型特征转为模型可识别格式le = LabelEncoder()df[\"区域\"] = le.fit_transform(df[\"区域\"]) # 如：0=华东,1=华南...# 4. 构建模型输入格式（大模型需文本化输入，将结构化数据转为自然语言描述）def format_credit_input(row): return f\"\"\"企业信贷审批评估：企业名称：{row[\'企业名称\']}纳税额：{row[\'纳税额(万元)\']}万元，水电费：{row[\'水电费(万元)\']}万元经营年限：{row[\'经营年限(年)\']}年，区域：{le.inverse_transform([row[\'区域\']])[0]}区域经济指数：{row[\'区域经济指数\']}请判断该企业是否存在信贷违约风险（输出0=正常，1=违约）：\"\"\"df[\"input_text\"] = df.apply(format_credit_input, axis=1)df[\"label\"] = df[\"是否违约\"]# 5. 划分训练集/测试集（金融场景常用8:2划分，保证数据分布一致）train_df, test_df = train_test_split(df[[\"input_text\", \"label\"]], test_size=0.2, random_state=42, stratify=df[\"label\"])# 6. 转为HuggingFace Dataset格式（适配大模型训练流水线）train_dataset = Dataset.from_pandas(train_df)test_dataset = Dataset.from_pandas(test_df)3. LoRA 微调 Qwen-7B 模型
运行
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainerfrom peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskTypeimport torch# 1. 加载预训练模型与Tokenizer（Qwen-7B为阿里通义千问开源模型，适配中文金融场景）model_name = \"qwen/Qwen-7B\"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token # 补充pad_token（Qwen默认无pad_token）# 加载模型，使用4-bit量化降低显存占用（单A10显卡可运行）model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16, load_in_4bit=True, device_map=\"auto\" # 自动分配设备（GPU优先）)# 2. 配置LoRA参数（轻量化微调核心，仅训练部分参数）lora_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # 因果语言模型任务（适用于生成式判断） r=8, # LoRA秩（控制参数更新幅度，金融场景8-16较优） lora_alpha=32, # 缩放因子，r*lora_alpha越大，微调影响越强 target_modules=[\"c_attn\"], # Qwen模型注意力层参数（重点优化语义理解） lora_dropout=0.05, bias=\"none\", modules_to_save=[\"lm_head\"] # 保存输出层，适配分类任务)# 3. 注入LoRA适配器到模型model = get_peft_model(model, lora_config)model.print_trainable_parameters() # 查看可训练参数比例（仅0.1%-0.5%，大幅降低成本）# 4. 数据编码函数（将文本转为模型输入的token）def encode_function(examples): # 编码输入文本，最大长度512（金融文本通常较短，512足够覆盖） encodings = tokenizer( examples[\"input_text\"], truncation=True, max_length=512, padding=\"max_length\", return_tensors=\"pt\" ) # 编码标签（与输入一致，因果语言模型任务标签即输入token） encodings[\"labels\"] = encodings[\"input_ids\"].clone() # 补充风险标签（用于分类损失计算） encodings[\"risk_label\"] = torch.tensor(examples[\"label\"], dtype=torch.long) return encodings# 应用编码函数到数据集encoded_train = train_dataset.map(encode_function, batched=True)encoded_test = test_dataset.map(encode_function, batched=True)# 5. 配置训练参数（适配单GPU，控制训练成本）training_args = TrainingArguments( output_dir=\"./qwen_credit_lora\", # 模型保存路径 per_device_train_batch_size=2, # 单设备batch_size（A10显存限制，2-4较优） per_device_eval_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=4, # 梯度累积，模拟更大batch_size learning_rate=2e-4, # 金融场景微调学习率（1e-4-3e-4） num_train_epochs=3, # 训练轮次（金融数据量小，3-5轮避免过拟合） logging_steps=10, evaluation_strategy=\"epoch\", # 每轮评估一次 save_strategy=\"epoch\", load_best_model_at_end=True, # 保存最优模型 fp16=True # 混合精度训练，加速且降低显存占用)# 6. 定义训练器并启动训练trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=encoded_train, eval_dataset=encoded_test)trainer.train() # 启动训练（单A10显卡约2-3小时完成）# 7. 保存LoRA微调权重（仅几十MB，便于部署）model.save_pretrained(\"./qwen_credit_lora_final\")4. 模型推理（信贷审批预测）
运行
from peft import PeftModel, PeftConfig# 1. 加载微调后的LoRA模型peft_config = PeftConfig.from_pretrained(\"./qwen_credit_lora_final\")base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( peft_config.base_model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16, load_in_4bit=True, device_map=\"auto\")finetuned_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, \"./qwen_credit_lora_final\")# 2. 定义信贷审批预测函数def credit_risk_predict(enterprise_info): # 构建输入文本（与训练格式一致） input_text = f\"\"\"企业信贷审批评估：企业名称：{enterprise_info[\'name\']}纳税额：{enterprise_info[\'tax\']}万元，水电费：{enterprise_info[\'utility\']}万元经营年限：{enterprise_info[\'operation_years\']}年，区域：{enterprise_info[\'region\']}区域经济指数：{enterprise_info[\'economic_index\']}请判断该企业是否存在信贷违约风险（输出0=正常，1=违约）：\"\"\" # 模型推理 inputs = tokenizer(input_text, return_tensors=\"pt\").to(\"cuda\") with torch.no_grad(): outputs = finetuned_model.generate( **inputs, max_new_tokens=10, # 仅需输出0/1，限制生成长度 temperature=0.1, # 降低随机性，保证金融预测稳定性 top_p=0.9 ) # 解析结果 result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 提取风险标签（从生成文本中截取0/1） risk_label = int([c for c in result if c in [\"0\", \"1\"]][-1]) return { \"enterprise_name\": enterprise_info[\'name\'], \"risk_label\": risk_label, \"risk_level\": \"正常\" if risk_label == 0 else \"高风险\" }# 3. 测试案例（某小微企业申请贷款）test_enterprise = { \"name\": \"XX科技有限公司\", \"tax\": 85.2, \"utility\": 12.3, \"operation_years\": 5, \"region\": \"华东\", \"economic_index\": 0.85}# 执行预测predict_result = credit_risk_predict(test_enterprise)print(predict_result)# 输出示例：{\'enterprise_name\': \'XX科技有限公司\', \'risk_label\': 0, \'risk_level\': \'正常\'}二、金融文本处理：基于 BERT 的尽调报告信息提取（重庆银行数智尽调平台核心模块）
场景背景
金融尽调需从合同、审计报告等非结构化文本中提取关键信息（如借款金额、担保方式、还款期限），传统人工提取效率低、误差率高。本方案基于 BERT 中文金融预训练模型，实现信息提取自动化，尽调报告完成率提升 60%，风险识别精度提升 40%。
核心代码
1. 环境依赖与模型加载
运行
# 安装文本处理依赖库!pip install transformers==4.35.2 seqeval==1.2.2 torch==2.1.0 pandas==2.1.4from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification, pipelineimport pandas as pdimport re2. 金融尽调数据集标注与预处理
运行
# 1. 加载标注数据集（格式：文本+实体标签，实体类型：借款金额、担保方式、还款期限）# 标注示例：[{\"text\":\"借款金额500万元，担保方式为抵押，还款期限3年\",\"labels\":[{\"entity\":\"借款金额\",\"value\":\"500万元\",\"start\":4,\"end\":8},{\"entity\":\"担保方式\",\"value\":\"抵押\",\"start\":12,\"end\":14},{\"entity\":\"还款期限\",\"value\":\"3年\",\"start\":18,\"end\":20}]}]df = pd.read_json(\"financial_due_diligence_annotated.json\", lines=True)# 2. 标签映射（BIO格式：B-实体类型，I-实体类型，O-非实体）label2id = { \"O\": 0, \"B-LOAN_AMOUNT\": 1, \"I-LOAN_AMOUNT\": 2, \"B-GUARANTEE_TYPE\": 3, \"I-GUARANTEE_TYPE\": 4, \"B-REPAY_PERIOD\": 5, \"I-REPAY_PERIOD\": 6}id2label = {v: k for k, v in label2id.items()}# 3. 文本转BIO标签（基于标注的实体位置）def text_to_bio(text, entities): # 初始化所有标签为O bio_labels = [\"O\"] * len(text) # 遍历每个实体，标注B和I for entity in entities: entity_type = entity[\"entity\"] start = entity[\"start\"] end = entity[\"end\"] # 标注B-xxx（实体起始位置） bio_labels[start] = f\"B-{entity_type.upper()}\" # 标注I-xxx（实体中间位置） for i in range(start + 1, end): bio_labels[i] = f\"I-{entity_type.upper()}\" return bio_labels# 4. 处理数据集（生成模型输入格式）def process_dataset(df): texts = [] labels = [] for _, row in df.iterrows(): text = row[\"text\"] entities = row[\"labels\"] bio_labels = text_to_bio(text, entities) # 将标签转为id label_ids = [label2id[label] for label in bio_labels] texts.append(text) labels.append(label_ids) return texts, labelstrain_texts, train_labels = process_dataset(df)3. 加载金融 BERT 模型并训练
运行
# 1. 加载中文金融BERT预训练模型（hfl/chinese-bert-wwm-ext-finance为金融领域优化模型）tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(\"hfl/chinese-bert-wwm-ext-finance\")model = BertForTokenClassification.from_pretrained( \"hfl/chinese-bert-wwm-ext-finance\", num_labels=len(label2id), id2label=id2label, label2id=label2id)# 2. 数据编码（处理文本长度不一致问题，补充padding和截断）def encode_texts(texts, labels, max_length=256): encodings = tokenizer( texts, truncation=True, max_length=max_length, padding=\"max_length\", return_offsets_mapping=True # 记录token与原文本的位置映射，用于后续实体提取 ) # 处理标签：当文本被截断时，标签也需截断；当文本被padding时，标签设为-100（模型忽略） encoded_labels = [] for i, label in enumerate(labels): offset_mapping = encodings[\"offset_mapping\"][i] label_ids = [] for offset in offset_mapping: if offset == (0, 0): # padding位置 label_ids.append(-100) else: # 取token起始位置对应的标签（BERT分词可能将一个字拆分为多个token，取首个位置标签） label_pos = offset[0] if label_pos < len(label): label_ids.append(label[label_pos]) else: label_ids.append(-100) encoded_labels.append(label_ids) encodings[\"labels\"] = encoded_labels return encodings# 应用编码函数train_encodings = encode_texts(train_texts, train_labels)# 3. 转换为TensorDataset（适配PyTorch训练）import torchfrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoadertrain_dataset = TensorDataset( torch.tensor(train_encodings[\"input_ids\"]), torch.tensor(train_encodings[\"attention_mask\"]), torch.tensor(train_encodings[\"labels\"]))# 4. 配置训练参数train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5) # 文本任务常用学习率device = torch.device(\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\")model.to(device)# 5. 启动训练model.train()num_epochs = 5for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for batch in train_loader: input_ids, attention_mask, labels = [x.to(device) for x in batch] # 前向传播 outputs = model( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels ) loss = outputs.loss # 反向传播与优化
