Prix Kingstone 2026 | Banque Xingye : Plateforme d'examen intelligent de la protection des droits des consommateurs — du « simple appariement de mots-clés » à la « compréhension approfondie des activités »

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Thème : Cérémonie des Prix Jinshi 2026 et sélection des cas exemplaires de protection des consommateurs financiers

Les résultats de l’événement « Cérémonie des Prix Jinshi 2026 et sélection des cas exemplaires de protection des consommateurs financiers » organisés par Sina Finance sont annoncés. Ce numéro présente un cas exemplaire d’innovation dans les services de technologie financière. Parmi plusieurs institutions financières en compétition, Industrial Bank s’est démarquée en remportant le prix du « Cas exemplaire d’innovation dans les services de technologie financière » grâce à son cas « Plateforme intelligente d’examen de la protection des droits des consommateurs ».

Voici un résumé du cas :

Ces dernières années, avec le renforcement continu de la régulation financière et l’accroissement de la conscience de la protection des droits des consommateurs, le travail de protection des droits des consommateurs dans le secteur bancaire a évolué vers une nouvelle étape « préventive et de contrôle tout au long du processus ». La protection des consommateurs par les banques commerciales doit passer d’une approche passive de « réparation après coup » à une approche proactive de « prévention avant l’incident ». En tant que étape clé de la prévention des risques, l’examen de la protection des consommateurs devient encore plus important. Avec l’expansion des activités et la mise en place d’un système de protection large, le nombre d’examens de protection des consommateurs par Industrial Bank a augmenté en moyenne de plus de 50 % par an ces dernières années. Le processus d’examen a connu trois phases d’évolution : la phase dispersée et manuelle — la phase systématisée et en ligne — la phase intelligente.

Pour résoudre davantage les problèmes traditionnels d’examen tels que la dépendance élevée à l’humain, la faible profondeur de détection des risques et le décalage avec les besoins métier, Industrial Bank a exploité ses avantages en technologie financière pour lancer avec succès la « Plateforme intelligente d’examen de la protection des droits des consommateurs » (ci-après « Plateforme intelligente d’examen de la protection des consommateurs »). Elle met en œuvre un mécanisme de collaboration entre « pré-examen par IA + vérification manuelle », marquant une nouvelle étape dans l’intelligence du travail de protection des consommateurs.

La plateforme intelligente d’examen de la protection des consommateurs a permis de passer d’une simple « correspondance de mots-clés » à une « compréhension approfondie des activités ». En construisant une base de connaissances unifiée, intégrant lois et cas en tant que normes, elle résout fondamentalement le problème de « normes incohérentes » ; grâce à sa capacité puissante de compréhension sémantique en chaîne, elle détecte en profondeur les risques implicites dans les documents d’examen, surmontant le défi de « détection superficielle » ; elle automatise rapidement l’examen et la localisation des risques, libérant ainsi les examinateurs des tâches fastidieuses de pré-examen et améliorant considérablement l’efficacité.

Le cœur de la plateforme intelligente d’examen est la compréhension sémantique approfondie, simulant la pensée humaine pour identifier précisément les risques potentiels tels que la publicité mensongère, la divulgation incomplète d’informations ou la tromperie des consommateurs, plutôt que de simplement faire correspondre des « mots interdits ». Les experts en examen peuvent également optimiser les règles et ajuster les modèles pour transmettre continuellement leur expérience à l’IA, permettant à ses capacités d’évoluer.

Architecture de la plateforme intelligente d’examen de la protection des consommateurs de Industrial Bank (note : ne montre qu’une conclusion d’examen)

Sur le plan de l’innovation technologique, la plateforme résout le défi de l’alignement des données multimodales, supporte l’analyse de matériaux en formats variés tels que images, PDF, TXT, archives compressées, garantissant la compatibilité avec divers types de fichiers. En utilisant la technologie de chaîne de pensée et d’ingénierie contextuelle, elle décompose dynamiquement les tâches d’examen, planifie des chemins de raisonnement logique, rendant le processus décisionnel traçable et explicable, ce qui augmente la couverture de détection des risques potentiels. De plus, le système basé sur un graphe de connaissances, « le cerveau de l’examen », intègre systématiquement lois, règlements et cas, assurant la professionnalité et la fiabilité des jugements.

En matière d’innovation de mode, la plateforme intègre en profondeur la puissance de compréhension sémantique et de traitement des données des grands modèles d’IA dans le processus d’examen, automatisant l’analyse de textes, contrats, clauses, etc., pour une détection précise et une alerte précoce des risques. La transition de « dépendance humaine » à « collaboration homme-machine » améliore non seulement l’efficacité et la qualité de l’examen, mais favorise aussi le partage des connaissances et renforce la compétence professionnelle des initiateurs et des examinateurs.

En matière de gestion, la plateforme pousse la protection des consommateurs d’une approche passive de « réparation après coup » à une approche proactive de « prévention avant l’incident », garantissant que les produits et services respectent les exigences réglementaires avant leur mise sur le marché. En passant d’un « jugement basé sur l’expérience » à une « norme réglementaire », elle remplace les jugements subjectifs par un modèle d’algorithme unifié et stable, améliorant ainsi la professionnalité, la conformité et la cohérence des opérations d’examen.

En termes de mécanisme, la plateforme établit un nouveau mode de travail « de la consommation de main-d’œuvre à l’autonomisation intelligente », créant un modèle de collaboration « pré-examen par IA + vérification manuelle ». Lors de la phase de pré-examen par IA, le système analyse automatiquement les documents soumis, forme une première opinion d’examen, identifie précisément les risques et propose des références réglementaires et des suggestions de modification ; lors de la vérification manuelle, les examinateurs, en tenant compte du contexte spécifique, réexaminent les recommandations de l’IA, décident de leur adoption ou de leur ajustement, garantissant la précision et la pertinence des résultats.

En termes de résultats finaux, la plateforme a été déployée dans tout le groupe, couvrant la gestion de produits financiers, prêts personnels, cartes de crédit, investissements interbancaires, finance d’entreprise, etc., supportant la vérification de divers matériaux tels que posters, scripts marketing, textes d’accords, avec une couverture à 100 % des canaux de communication internes. La productivité d’examen a augmenté de plus de 80 % par rapport au mode entièrement manuel, avec une couverture de détection des risques potentiels dépassant 90 %.

Sur le plan de la valeur de conformité, elle permet d’éviter à la source la mise sur le marché de produits et services non conformes, garantissant la conformité des produits financiers et des services, et renforçant la valeur de la marque. Sur le plan économique, elle améliore la qualité et l’efficacité de l’examen, réduit considérablement les coûts humains, raccourcit le délai de mise sur le marché des matériaux marketing, évitant ainsi de manquer des opportunités de marché dues à des retards d’examen. Sur le plan de la formation, elle transforme l’expérience des examinateurs seniors en règles pour l’IA, permettant une standardisation et une transmission durable des capacités d’examen. Sur le plan social, en respectant des normes de conformité plus élevées, elle protège les droits des consommateurs, réduit à la source les risques liés à des clauses peu claires ou à une divulgation insuffisante, améliorant ainsi l’inclusion et l’équité des services financiers, et renforçant la confiance et la sécurité du public dans les services financiers.