基于推理大模型与知识图谱构建信用债券数智化分析新范式.pdfVIP

AI赋能债券专辑

基于推理大模型与知识图谱

构建信用债券数智化分析新范式

摘要：受知识图谱、大语言模型等前沿人工智能（AI）技术的影响，信用债券的信用分

杨再宝析范式正在发生巨大变革。相较于高成本且闭源的GPT4.0模型，以深度求索（DeepSeek）

张涵为代表的前沿低成本、高效能推理大模型，为大规模应用AI开展信用分析提供了可能。

刘晨晔本文梳理了信用债券分析数智化的发展趋势，并通过实践研究，论证了推理大模型和知

程昊识图谱技术在信用债券分析领域的应用潜力。

关键词：推理大模型信用债券分析知识图谱

信用债券分析数智化发展概况险高集中度与机器学习依赖的大数定律存在根本

信用债券分析的数智化发展主要历经了三阶冲突；其二，集团化经营衍生的复杂股权嵌套和

段：一是以财务比率分析为代表的传统评估框架差异化的业务范围显著增加了企业异质性，导致

（Altman，1968），二是由结构化模型与连接模型在特征工程阶段面临跨主体可比维度缺失问

（Copula）方法奠定的现代信用组合分析体系题；其三，市场主体数量较少导致训练样本规

（Merton，1974；Treacy et al.，2000），三是模不足，可能引发共线性或过拟合问题。尽管

当前基于机器学习的智能评估体系。近年来，以如此，AI技术在信用债券分析领域仍然有巨大

机器学习为代表的人工智能（AI）技术取得突破的应用潜力，但需要构建更具有针对性的应用 

性进展，并在识别信用风险非线性特征方面表现范式。

卓越。基于这种优势，众多国内金融机构积极采当前，以大语言模型（Large Language 

取行动，已系统性地部署机器学习模型群组，挖Model，LLM）为代表的生成式人工智能领域取

掘个人及中小企业客户的海量信用数据，构建多得了一系列突破，发展出具备推理能力的大语言

维度特征工程，实现了信用画像颗粒度与预测精模型（Reasoning LLM，以下简称“推理大模型”）

度的显著提升（徐劲等，2022）。技术和基于知识图谱的检索增强生成技术（graph 

当前，金融机构在将机器学习技术应用于based retrieval-augmented generation，

信用债券分析时面临一定的困难：其一，标的资GraphRAG），为信用债券分析提供了一种切实

产集中于大型企业集团，单笔大金额形成的风可行的数智化范式。

10债券2025.3

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信用债券分析数智化发展趋势以自然语言输出分析结果，具备可读性和可解释

（一）研究方法：从定量主导向混合方法转型性；另一方面，深度推理大模型能够给出推理过程，

在信用债券分析中，传统的信用评级模型过分析步骤清晰透明，有助于投资者依据推理过程

度依赖财务指标等结构化数据 （Blume et al.，进行风险归因，为投资决策提供有力支持。

1998），其可能因方法论存在问题而导致结果错（三）数据架构：从结构化向多维度整合

误，即存在“定量陷阱”（王正绪等，2023）。信用债券分析面临多源异构数据的整合困

与此同时，定性因素发挥着愈加重要的作用，如境，传统模型依赖结构化数据建模的局限性日益

社会评价、政府