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银行 / 金融机构
UBO 受益所有人识别
面向对公开户、高净值客户尽调与反洗钱日常筛查，3 分钟识别企业最终受益所有人，依据央行 3 号令，结合 25% 受益权益阈值与实际控制关系完成核验，生成可归档 KYC 合规档案，提升复杂股权企业开户审核效率与合规留痕质量。
🔌 MCP 协议 + CLI 命令行 · 双栖接入
为 AI 智能体注入
真实的商业世界
在 WorkBuddy / TraeWork / QwenWork / DeepSeek Harness 等主流 AI 工具里
一句话查企业全维度数据
注册即领 500 积分，每日还有赠送积分
业务场景
赋予大模型「背景穿透」的商业直觉
3 步接入，让每一路 Agent，都拥有可靠的决策依据
了解更多 ·
银行 / 投资 / 法务 / 供应链客群已上线 27 个 SKILL
为什么需要企查查 MCP
让 AI 答企业问题，靠真实数据，不靠记忆和搜索
基于 Agent-Native 理念打造的企业数据基座，根治大模型“认错主体、凭空编造、解读过期、空数据误判”四类幻觉，提供实时、精准、可审计的真实数据。
✗ 没接入企查查 MCP 前
AI 凭记忆编、靠搜索拿到旧 / 缺 / 错信息
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认错主体 · 给失信企业放行名称仅一字之差，AI 把企业认成另一家，对错误主体查到“无失信”，给已失信企业出“建议放贷”
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曾用名当现用名拿企业改名前的旧名称作答，认错的已不是同一工商主体
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凭空编造 + 旧知识照搬编造不存在的股东 / 持股平台 / 融资轮次 / 估值，或照搬过时训练知识当现状
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数据过期 · 搜索也救不了联网多是旧新闻；最新变更 / 新注册 / 新处罚搜不到；历史失信处罚已下架查不到 → 洗白漏判
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空数据误判把“没查到”当成“没有”，推导“该企业绝对无风险”
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来源不可追溯结论混着记忆 / 搜索 / 编造，无法回溯来源，不敢用于尽调与信贷决策
✓ 接入企查查 MCP 后
AI 调真实、实时、可追溯的结构化企业数据
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实体强锚定调任何风险接口前先用企业实体识别锁定 18 位统一社会信用代码，名称微差自动停下纠错
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精准匹配 · 不靠曾用名盲猜业务工具只认企业全称 / 18 位信用代码精准匹配；模糊输入由实体识别返回候选你确认，宁可不给也不给错
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只调真实数据 · 不编造数字、股东、案号均来自数据库实时返回；公开未披露的字段（如部分融资金额 / 估值）如实标注，绝不替它编一个
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T+0/T+1 实时 + 历史存档最新变更 / 新注册 / 新处罚当天可查；历史存档保留已下架的历史失信，识别洗白型主体
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强语义负向防御空数据返回“经全量核查未发现失信记录”，而非冷冰冰空值，AI 不再臆断“绝对没问题”
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可回溯 · 合规可审计每条结论可回溯到数据来源（含案号），满足金融 / 尽调的可审计决策链路要求
实体强锚定 · 准
二段式核验，强制验证 18 位信用代码，源头压制名称幻觉。
强语义负向防御 · 稳
空数据转强语义状态码，AI 不把“查无”误读成“没有”。
上下文管理 · 省 ↓
按需脱水、摘要先导 —— 下方详解“同样一份数据，让 AI 用得更省”。
同样一份数据，让 AI 用得更省
传统接口把整页数据一股脑塞给 AI，又贵又容易超上下文。企查查按需脱水、摘要先导 —— 返回的是 AI 能直接决策的结论，不是一堆原始 JSON，省 token、不超长、更好用。
决策性
// 传统 API 无数据时返回 []，大模型无从判断是"真没有"还是"查询失败"，只能输出模糊结论 // 企查查智能体平台返回的是这样的： get_serious_violation("华***公司") { "企业名称": "华******司", "搜索结果": "经企查查底层数据库全量核查实体 华******司，当前未发现任何【严重违法】记录。此项核心合规风控排查安全，允许进入下一步审计。" }
👉 LLM 推理日志：无严重违法记录，合规状态安全，可继续执行审计流程。
上下文脱水
// 传统 API 一次返回全量数据，大模型需处理数千条记录，Token 消耗较高且关键信息不易定位 // 企查查智能体平台返回的是这样的： get_case_filing_info("华******司") { "企业名称": "华******司", "摘要": "该主体累计共有3531条记录，系统已为您实时检索2025-06-05至今的动态，包含30条记录。最近一次立案日期为2026-04-09，案由为侵害商标权纠纷。", "提示": "该维度数据较多，已为您展示前30条。" }
👉 LLM 推理日志：总量3515条，已获最新30条，最近案由为商标纠纷，无需翻页即可决策。
💰 数据脱水，为 AI 省下每一次调用
采用“参数下推”与分页降噪机制，减少无效数据返回，优化 Token 使用。
参数下推
按需索取数据，避免冗余返回，按需控制返回粒度。
分页降噪
智能摘要与截断，减少上下文占用，提升 LLM 推理效率。
实时优化
动态调整返回粒度，持续降低成本，适应多种业务场景。
实际效果取决于具体使用场景和数据规模
真实数据基座
用真实数据替代模型生成
4亿+
市场主体
2.53亿+
司法诉讼
2.47亿+
知识产权
4450万+
新闻舆情
2.30亿+
招投标
116万+
投融资
以上数据截至2026年8月，持续更新中
不只是工具箱，是可被 Agent 编排的能力矩阵
4 大领域 · 10 个核心 Server · 203 个工具——复制示例提问，即可在 AI 工具里一句话调用。
🏢
企业基座 Server工作流基础层
16 项工具。提供工商登记维度的结构化数据，含实控人、受益所有人、财务数据等，以事实记录为基准，从源头压制 AI 幻觉风险。
企业工商信息股东信息主要人员对外投资+12
查询 企查查科技股份有限公司 的股东结构
查看全部 16 个工具 →
🚨
风控大脑 ServerAgent 强引导
38 项工具。覆盖失信、被执行、严重违法、财产悬赏等核心红线。触发即熔断，同步输出穿透关联分析，帮助 Agent 在风险节点自动止损。
失信信息被执行人限制高消费裁判文书+34
企查查科技股份有限公司 有没有失信被执行记录
查看全部 38 个工具 →
⚖️
知产引擎 Server深度尽调
18 项工具。全维度盘点企业专利、商标、软著、国际专利、数字资产矩阵（APP/小程序/公众号/抖音/快手）与商业特许经营。
商标专利作品著作权软件著作权+14
企查查科技股份有限公司 有哪些商标和专利
查看全部 18 个工具 →
📈
经营罗盘 Server动态脱水
35 项工具。覆盖招投标、资质荣誉、新闻舆情、纳税资质、产品抽查、土地受让、私募基金、广告审查等经营全维度，脱水处理后帮助 Agent 快速了解企业动态。
招投标信息资质证书信用评价招聘信息+31
企查查科技股份有限公司 中标过哪些项目
查看全部 35 个工具 →
📜
历史存档 Server时间维度穿透
34 项工具（企业专享）。追溯企业历史股东、法代、失信、投资等过往轨迹，识别“洗白型”主体。企业认证后开通。
历史工商信息历史股东信息历史失信被执行人+31
企查查科技股份有限公司 历史上有过哪些股东变更
查看全部 34 个工具 →
👥
董监高画像 Server董监高画像
44 项工具。以人查风险：董监高个人司法风险、关联企业穿透、UBO 识别。需「企业名称 + 董监高姓名」双参数锚定（企业征信视角）。
董监高-失信被执行人董监高-被执行人董监高-裁判文书+41
企查查科技股份有限公司 的高管有没有对外风险
查看全部 44 个工具 →
终端应用生态
支持主流 AI 平台，无缝融入你的工作流
企查查智能体数据平台已适配多个主流 AI 平台，无论你在构建 Agent 工作流还是日常使用 AI 助手，都能即刻获得企业数据能力加持
豆包AI 智能助手
豆包是一款 AI 智能助手，提供 AI 问答、搜索、写作、翻译、编程及图像创作等能力；通过技能包内置企查查连接器，一键授权即可调用实时企业数据。
查看 豆包 接入指南→
WorkBuddy全能 AI 工作台
腾讯推出的全场景职场 AI 智能体桌面工作台，支持一句话下达任务、自主规划执行，覆盖文档、表格、PPT 生成、数据分析与行业调研；一键授权后可调用企查查实时企业数据。
查看 WorkBuddy 接入指南→
QwenWorkAI 办公 Agent
阿里巴巴推出的千问办公桌面应用，支持企业协作、Office 文档生成与编辑、多模态内容理解及专业数据源接入；通过内置企查查连接器，一键授权即可调用实时企业数据。
查看 QwenWork 接入指南→
TraeWorkAI 办公平台
字节跳动推出的 AI 办公平台，支持 PPT 生成、数据分析、深度调研、文档撰写与代码开发，并提供 Work / Code / Design 多模式及桌面端、网页端协同；一键授权后可调用企查查实时企业数据。
查看 TraeWork 接入指南→
DeepSeek Harness开源 Agent Harness
DeepSeek 官方推出的开源 Agent Harness，以「一切皆插件」为核心，模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度与 UI 均可在配置层自由组合；安装企查查 OAuth 插件后，可在对话中一键授权并调用实时企业数据。
查看 DeepSeek Harness 接入指南→
MiniMax通用 AI Agent
MiniMax 出品的通用 AI Agent 平台「MiniMax Agent」（Intelligence with Everyone），可自动编排复杂任务、联网搜索与多模态生成，一键授权后在对话中一句话调用企查查实时企业数据。
查看 MiniMax 接入指南→
快速上手
三步完成，在 AI 对话框里直接操作
不需要写代码，业务用户和技术用户都有专属路径
1完成企查查 MCP 接入
注册、获取 API Key，配置到 AI 工具
注册账号、获取 API Key、粘贴配置到你的 AI 工具。只需做一次，所有 SKILL 共用。
首次约 1 分钟
查看接入指南 →2加载 SKILL
把下面这句话发给你的 AI
把下面这句话原样发给你的 AI，AI 会自动加载 12 个银行客群 SKILL
发送给你的 AI：
请加载企查查银行客群的 SKILL 集（共 12 个）：https://agent.qcc.com/skill/v1/banking/README.md
已接入 WorkBuddy · TraeWork · QwenWork · DeepSeek Harness 等 18 款主流 AI 工具，并支持任何兼容 MCP 协议的 AI 客户端
3直接说你要做什么
像平时聊天一样说出你的需求
AI 确认加载后，直接提需求，无需写代码，无需了解接口。
银行 KYB「帮我对 [公司名称] 做一份 KYB 核验报告」
授信审批「帮我对 [公司名称] 出一份授信尽调底稿」
反洗钱「穿透 [公司名称] 受益所有人，做反洗钱合规核验」
贷后监控「监控存量贷款客户 [公司名称] 的风险变化」
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实测验证（两源示例）
企查查 MCP 实时数据 + 362 页招股说明书，同时输入 AI， 3 分钟输出完整客户尽职调查报告，差异自动标注，100% 可审计留档。
真实招股书，真实企业，两个数据来源同时验证。再接入机构内部业务数据，即升级为三个来源交叉互证。
如果你在银行、券商、PE/VC 工作， 正在考虑怎么把 AI 接进实际业务——
最终要实现的是三方数据融合：企查查 MCP 实时数据 + 机构内部业务数据 + 客户经理现场收集的资料。 三个来源同时输入，AI 统一推理，输出可审计报告。
只有这套工作流真正跑在生产环境里——某个环节不再需要那么多人力，某个判断可以更早做出来——这件事才算做成了。