文章核心观点 - Blend公司推出名为“智能贷款发起”的新型人工智能驱动运营模式，旨在从根本上改变贷款业务的执行速度、准确性和监督能力 [1][2] - 该模式将智能体技术深度嵌入贷款决策核心，标志着从辅助性工具向执行性系统的根本性转变 [3][6] - 目标是通过端到端的自动化执行解决行业高成本结构问题，实现可衡量的财务影响，如缩短周期、降低劳动成本和减少回购 [4][11] 行业背景与需求 - 尽管过去十年贷款流程已数字化，但行业成本结构依然居高不下，平均每笔抵押贷款成本超过11,000美元，每笔房屋净值贷款成本为2,000美元，周期通常长达20至30天 [4] - 大多数金融机构（80%）在试验人工智能，40%在进行试点，但仅有5%能投入生产应用，原因是附加式工具增加了警报、交接和操作复杂性 [5] - 传统自动化可以数字化任务，但无法在贷款决策发生的灰色地带进行推理 [6] 智能贷款发起的差异化特点 - 该系统代表一类新的应用人工智能，在贷款执行层内部运作，而非表层，通过协调数据、文件和产品规则，从孤立的任务自动化转向连续的端到端执行 [6][7] - 与独立AI工具不同，它通过统一模型连接流程的每个部分，理解贷款级别数据、借款人文件和投资者指南之间的关系，实现自主处理复杂决策 [7] - 在保持控制的前提下实现更快、更准确、更一致的贷款结果，人类在需要判断的关键环节参与，AI以完全透明和可审计的方式管理重复性工作 [8] 具体应用场景与初期成果 - 首批实施聚焦于高影响力的后台用例，包括数据与文件智能（精确阅读、分析和验证数百页数据）、动态跟进逻辑（确定信息缺失时的后续步骤）以及放款前质量控制（在放款前审查每个文件的准确性） [10] - 早期试点合作伙伴已实现显著效率提升，单个检查任务从分析师每项20分钟缩短至几秒钟，为未来审查每笔贷款、将质量控制从被动过程转变为主动保障提供了可能 [11] - 通过解决这一普遍痛点，公司可带来可衡量的财务影响：更短的周期时间、更低的劳动力成本、更少的回购以及完整的审计透明度 [11] 未来发展计划 - 从2026年开始，公司将把智能贷款发起扩展到更多用例，包括欺诈检测、收入和资产验证、贷款官员工具以及跨越抵押贷款、房屋净值、消费贷款和存款产品的借款人沟通 [11] - 2024年，Blend的平台处理了1.2万亿美元的贷款申请 [13]