确认是否有逾期、失信记录；
- 调用内部系统：查看银行内部的“禁贷行业名单”，确认该企业所属行业（制造业）不在禁贷名单里；
- 逐条比对：把提取到的信息和之前拆解的“检查点”一一比对，比如“企业成立年限满2年”符合要求、“近6个月纳税额80万”达标，但发现“贷款用途证明材料缺少设备采购合同”。
这个阶段，智能体就像合规专员在“翻材料、查系统、核信息”，但它的速度是人的几十倍——人查一份材料可能要1小时，智能体5分钟就能查完10份，还不会漏看任何细节。
第三步：观察——看看结果，判断“有没有问题、要不要补查”
行动之后，智能体就会“观察”比对结果：大部分检查点都符合要求，但缺少“设备采购合同”，而且资金流向计划里提到“向关联企业支付500万”，这可能涉及“关联交易违规”的风险。
- 它会判断：现有材料不够，需要补充检查——让企业提交设备采购合同，同时核查关联企业是否在银行的“高风险关联方名单”里；
- 然后，它会自动生成“补充材料通知”，发给客户经理，让企业补充提交合同；同时调用“关联企业查询工具”，核查关联方资质。
这就像合规专员查材料时发现“少了一份合同”，然后主动要求企业补充，再进一步核查可疑点，确保没有遗漏风险。
第四步：调整——根据新信息，完善检查结果
当企业补充了设备采购合同、智能体查到关联企业无高风险记录后，它会再次“思考”：现在材料齐全了，所有检查点都符合要求吗？
- 再次比对：确认设备采购合同真实有效、关联企业合规，之前的问题已经解决；
- 最终判断：这份贷款申请符合所有合规要求，可以进入下一步审批流程；
- 生成报告：自动生成《贷款合规审查报告》，写清“审查通过”的结论、所有检查点的核查结果、引用的规则条款，甚至附上关键材料的截图，方便后续审计。
如果发现严重问题——比如企业征信有3次逾期，智能体就会直接给出“审查不通过”的结论，并在报告中写明“违反《商业银行贷款管理办法》第12条，法人征信逾期超过2次，不予放贷”，同时触发“风险预警”，提醒合规部门关注。
整个过程就是“思考-行动-观察-调整”的循环，直到所有检查点都核查完毕，给出明确结论。而且这个循环可以重复无数次，比如企业补充材料后有新的疑问，智能体可以继续核查，直到问题全部解决。
三、核心能力：合规智能体到底能解决哪些“痛点问题”？
合规智能体的价值，本质是解决企业合规工作中的4大痛点：规则太多记不住、人工检查效率低、容易出错漏风险、事后追溯难。具体来说，它的核心能力可以总结为4个“自动”，覆盖合规工作的全流程：
1 自动解析规则：把“天书一样的政策”变成“能直接用的检查点”
不管是金融、医疗还是制造业，合规规则都有一个特点：条文晦涩、更新频繁。比如金融行业的《个人信息保护法》《反洗钱法》，医疗行业的《医疗机构合规管理办法》，制造业的《安全生产合规条例》，动辄几万字，还经常更新补充规定，靠人记根本记不住。
合规智能体的第一个核心能力，就是“自动解析规则”：
- 不管是pdf、word格式的政策文件，还是政府网站发布的新规，它都能自动读取、理解；
- 能把晦涩的法律条文，拆成“可执行的检查点”：比如《反洗钱法》里“金融机构应当对客户身份进行识别”，会被拆成“核实客户姓名与身份证一致”“登记客户职业信息”“留存客户身份复印件”等具体检查项；
- 能自动更新规则库：一旦有新政策出台（比如央行调整房贷利率政策），它会自动同步更新，还能提醒合规部门“新规则已生效，请关注相关业务审查调整”。
以前合规专员要花3天时间学习新政策、梳理调整检查流程，现在智能体1小时就能完成，还不会理解错规则意思——这就解决了“规则太多记不住、理解有偏差”的痛点。
很多合规风险不是“审查时能发现的”，而是在业务执行过程中产生的——比如企业贷款后资金挪用、医院收费超出医保报销范围、工厂生产流程违反安全生产规定。这些风险如果靠人工监控，不仅耗时耗力，还容易遗漏。
- 实时监控业务流：对接企业的核心业务系统，比如银行的信贷系统、医院的收费系统、工厂的生产管理系统，实时抓取业务数据；
- 自动识别异常：根据规则库，判断哪些数据是“可疑的”——比如银行发现某笔贷款资金“刚到账就转到多个个人账户”、医院某科室“医保报销比例突然比上月高30”、工厂某生产线“连续3天超出安全操作时间”；
- 及时预警：一旦发现异常，马上通过短信、企业微信、邮件等方式提醒相关负责人，还会附上“异常详情”和“可能违反的规则”，让负责人能快速处置。