← 案例 案例 · Delfin One · 建筑业信贷
一个面向建筑业的信贷平台，44 个智能体分管信贷、市场分析和图表生成。
是长期投入，不是一次交完就结束的项目。Moonxi 负责建设，也负责运营。
背景
建筑业信贷：出错，两边都很贵。
每一份申请都带着一摞文件：公司章程、工程预算、施工进度表、担保物。审批要把这些全读完，算出违约风险和成本超支风险，而且要快。读得慢，客户跑了；读得错，钱没了。
建了什么
整个平台由 Moonxi 建设并运营。
17 个信贷与风险智能体
读文件、算风险：章程、预算、进度表、担保物。每一次读取都带着来源。
27 个分析与图表智能体
市场与区域分析，以及送到审批人面前的那些图表。和上面一组加起来是 44 个。
自研的房地产信贷模型
为这门生意专门做的，算法是确定性的，而且有测试。模型写的是数字周围的文字，永远不是数字本身。
机器学习引擎
预测违约概率和成本超支概率，上生产环境之前先和确定性那条路对照过。
AWS 上的数据管道和后端
基础设施即代码：整套环境都能从代码仓库重建出来。
架构
从一份申请，到一个决定。
输入 申请与文件
智能体 读文件、算风险，每条都带来源
引擎 信贷模型 + 违约与超支的机器学习
审批 动作发出去之前，由人点头
决定 逐行可审计
现在在跑什么
是长期投入，不是一次交完就结束的项目。
Moonxi 一直在运营这个平台：盯着智能体、调着模型、为跑在生产环境里的东西负责。每个数字都带着来源，属于计算的部分继续用确定性计算，动作发出去之前由人点头。