提升小微画像精准度

从卷“模型”、卷“数据”再到卷“应用”，金融领域因具备数据丰富的天然基因，自大模型落地之时起，便与之相生相合，竞争走至下半场，金融机构不止满足于将大模型运用于简单的数据分析、客服运营、人工对话等前端金融业务，为决策者提供更加精准的预测、提高风险控制能力的精准度等辅助中后台的能力成为技术变革更向前一步的新赛点。

小微金融领域一直以来面临着信息缺失、风险难控等诸多挑战，传统的数据分析能力勾勒的信贷企业画像往往无法真实反映小微企业本身的情况。缺乏合规足值的抵质押物、信息透明度较低、经营风险相对较高等问题掣肘小微金融的发展。

某大行对公客户经理告诉记者，以往银行眼中的小微画像，存在规模小、现金流枯竭、风险性高等诸多特点，尤其是产业链下游的小企业，资金力量薄弱，又没有议价能力，客户回款周期长，往往被视为风险较高的客户类别。

浙江嘉兴一家名为丞达新材料科技有限公司（下称“丞达新材料”）的企业，就是银行眼中这类小微企业的典型代表。以这家企业为例，在银行机构的眼中，这是一家普通的小微企业，工商信息显示该企业从事机械制造，年营业额约为1000万，至于生产的产品及销售去向，并不清晰。因此，在没有品牌企业担保的情况下，金融机构很难给予丞达新材料符合其经营需求的贷款额度。

与丞达新材料类似，产业链上下游小微企业金融服务仍困难重重。根据工信部和市场监管总局数据，2022年我国中小微企业数量已超过5200万户，占全国企业总数的98.4%。占全国企业超九成的中小微企业融资需求只增不减。根据国家金融监督管理总局的数据，截至2023年12月末，全国普惠型小微企业贷款余额29.06万亿元，同比增长23.27%，较各项贷款增速高13.13个百分点。

大模型的切入，通过提升小微企业画像初步解决了这一问题。网商银行大雁系统大模型通过知识抽取能力，再通过多模态数据融合、协同推理等技术识别小微企业的主营业务，将丞达新材料置于产业链上进行识别，相较于传统银行机构捕获的粗略信息。

在这一接入大模型的系统眼中，丞达新材料拥有12项专利，是浙江省的高新技术企业。丞达所生产的尼龙材料经过最终去到了比亚迪汽车，成为保护连杆器核心电子器件的绝缘层；同时，各项代表还款能力的经营数据被读取。

最终，通过风控系统结合大模型构建的产业链图谱，与其他金融风控数据的验证，丞达新材料获得了200万额度的纯信用贷款。

关键是要找到应用场景

记者获悉，大模型主要应用在两方面。第一，用知识抽取能力构建产业链图谱。大模型通过读取海量的商品信息、企业关系信息之后，形成产业链图谱，让全产业链上下游的小微“显形”。 第二，通过信息解析能力，对小微企业的经营情况进行秒级评价。

值得注意的是，这一应用并非直接生成内容、与用户互动，而是在后台，成为金融风控系统的“助手”，帮助金融机构识别小微。

“大规模的客户量、数据与风控能力沉淀，对小微经营者认知的积累，共同构成了网商银行用大模型探索产业链金融应用的基础。”网商银行高级工程师方珂告诉记者，不过，大模型是不直接应用于授信，它是一个决策系统，在各种各样维度上做一个决策。

据记者获悉，大雁系统在实际应用中，大模型绘制的产业链图谱会向风控系统提供客户识别、经营评分和画像，但最终小微经营者获得的贷款额度，仍然是风控系统多维度交叉验证的结果。

这一识别能力使得毛细血管小微企业能够规模化地获得便捷灵活的资金支持，产业链的资金融通和运转效率也将大幅提升。以汽车产业链为例，网商银行大雁系统已经为超过100万小微企业提供信贷额度。获得金融服务的用户中，64%为首次获得纯信用贷款，近三成为科创型企业。从全产业链来看，该系统识别超2100万产业链上下游的小微企业，小微信用画像效率提升了10倍。

展望未来，根据IDC的预测数据，2025年40%的全球2000强企业将实现从消费者到供应链的全链路数字化。随着产业链所有环节可视化，到2028年，35%的2000强企业的产业链响应能力将提高15%。

大模型能力应用于产业链金融前景广阔，IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰表示，大模型高价值应用，最关键的是找到合适的场景。它至少必须满足两个条件，一个是需要对海量数据进行分析，另一个是需要高昂的专家知识。