AI尽调与人工尽调的差距在哪里？

最近，不少金融机构都在推进一件事：用AI大模型做尽职调查。

为什么偏偏是尽调？原因很直接：在AI能落地的场景中，尽调被公认为少数真正能带来效率革命的领域之一。

那么问题来了：用AI写尽调报告，到底靠不靠谱？

先说结论：靠谱，但有差距。

但这差距到底在哪？今天我们就来拆解清楚。

首先明确：AI尽调 ≠ AI写尽调报告

很多人容易混淆这两个概念。实际上，尽职调查是一套复杂的作业流程，融合了：

专业技能

经验判断

个人直觉

作业规范

目前AI还难以完全复制这样的综合能力。

但撰写报告不同——它的本质是信息的结构化呈现，而这正是大语言模型所擅长的。所以，用AI辅助生成报告框架、整理资料，已经具备可行性。

从“AI写报告”到“AI尽调”，鸿沟在哪里？

正常的尽调流程是：调查 报告。报告只是成果的展现，真正的价值藏在调查过程中。

很多人觉得AI生成的报告“差点意思”，缺乏深度洞察。根本原因在于：AI没有人的主观能动性。

在当前实践中，人工尽调的关键流程如下：

阅读资料

分析资料

发现异常

向企业追问、补充材料

撰写报告

其中，有“一步半”是AI目前难以替代的：

完整的一步是“向企业追问”。这需要沟通、谈判、多次往返，过程中充满不确定性——没做过尽调的人，很难体会这里的“坑”。

半步是“发现异常”。AI能通过数据比对辅助识别问题，但真正的风险判断，往往依赖经验与直觉。

那“半步”AI能做什么？

AI可以通过数据交叉验证、深度分析，帮助客户经理——特别是经验尚浅者——发现潜在异常点。

但这“半步”想做好也不容易：不能简单“喂”给AI一堆资料就指望它产出洞察。这背后需要：

系统化的工程架构

丰富的尽调经验沉淀

完整的解决方案设计

所以，差距到底在哪？

核心差距两点：

“半步”的深度异常发现能力

人类的主观能动性

AI能处理结构化信息、辅助排查，但无法替代人在复杂情境下的判断、沟通与决策。

给机构的建议：关注过程，而非仅仅报告

如果你正在关注AI尽调，建议将重点放在：

 异常发现机制的智能化

 数据交叉验证的深度应用

🤝 客户经理与评审的高效协同

而不是仅仅盯着“报告生成”这一个环节。

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