湖州银行信息科技部总经理 曹丽

在普惠金融深化发展的新阶段，银行业正通过数字技术破解小微企业的服务困局，重塑普惠金融服务体系。作为普惠金融重点服务对象的“毛细血管”群体，小微企业在推动就业增长、激发市场活力方面具有不可替代的价值，但其融资需求与传统信贷模式的结构性矛盾依然突出。信息壁垒与评估机制滞后形成的双重障碍，导致轻资产型小微企业长期面临“麦克米伦缺口”，其贷款不良率高出企业均值1.5个百分点的现实，凸显了普惠金融服务的深层痛点。聚焦普惠金融服务质效提升，湖州银行深切体会到传统信贷调查体系在服务小微企业时存在显著的不适应性，并基于普惠金融创新发展的现实需求，从科技视角出发，利用大模型技术优化小微企业风险评估方法，推动信贷调查流程的智能化变革，将科技引擎注入金融毛细血管，破解小微企业融资难题，提升金融的包容性，实现小微信贷从“经验驱动”到“算法驱动”的范式迁移。

一、传统尽调模式对普惠金融服务的制约

在普惠金融深化发展的背景下，银行业传统尽调模式的局限性日益显现：依赖人工尽调的作业模式导致单户服务成本高，耗时较长;基于财务报表的静态评估模型难以捕捉经营数据的“数字脚印”;抵押物依赖症与创新型小微企业的知识产权质押需求形成价值错配;特别是在贷前尽调环节，财务数据失真、非结构化信息处理低效、行业景气度研判滞后三大痛点，使得尽调报告往往成为制约融资效率提升的“血栓点”。这种根植于结构化数据单一维度的评估体系，不仅导致企业真实经营画像存在明显缺失，更在服务覆盖面和可得性层面形成“数据茧房”效应，具体表现在以下两大核心维度。

1.数据要素的单一性与普惠客群画像的割裂

传统尽调体系依赖的财务数据与抵押物证明，与普惠金融客群的轻资产特征形成结构性矛盾。财务报表的静态属性无法准确反映中小微企业的实际经营活力，会计政策的弹性空间与真实偿债能力之间的鸿沟长期存在。此外，诸如合同文本、发票影像、物流单据等非结构化数据蕴含着交易真实性、供应链稳定性等关键信息，却长期被忽视。这些信息恰恰是判断普惠客群信用价值的关键维度。然而，由于非结构化数据具有复杂性和多样性的特性，传统尽调模式往往难以有效处理和利用这些信息。

当工商变更、司法涉诉等动态数据更新滞后于企业实际经营变化时，普惠金融服务面临双重困境：既要防范因信息断层导致的资产损失风险，又需应对人工核查效率低下带来的服务迟滞问题。在审查企业贷款续期时，银行若未能实时获取法院查封抵押物的司法信息，可能会错误地发放贷款，进而造成资产损失。这暴露出传统数据采集机制与普惠金融实时风控需求之间的深刻矛盾。

2.服务效率瓶颈与普惠覆盖面的冲突

手工主导的尽调作业模式与普惠金融“短频快”的服务需求存在尖锐对立。面对大量的信贷申请需求，传统尽调报告的手工编制模式已难以适应。客户经理需要处理众多数据指标，进行烦琐的数据分析和验证工作，单份报告的平均耗时超过3个工作日。在业务旺季，银行可能会积压大量报告，导致客户授信审批周期延长，这种效率损耗不仅削弱了银行服务实体经济的能力，更与普惠金融提升可获得性的核心使命背道而驰。

质量管控层面的缺陷同样不容忽视，手工分析的错误率较高，常见错误包括现金流量表钩稽关系错误、担保信息遗漏等。这些错误不仅降低了报告的质量，还可能对信贷决策产生误导。多维度数据的交叉校验也需要多次人工核验，进一步拖慢了整体流程速度。此外，尽调报告的质量高度依赖个人经验，不同客户经理对同一企业的风险评级可能存在显著差异。这种经验主义导向的弊端在复杂场景中尤为明显，新兴产业和区域性特色产业的评估标准缺乏统一性，导致报告出现非标准化问题。这不仅增加了人力成本，还使得银行在普惠金融领域难以实现规模化服务，与“普”和“惠”的价值追求形成根本性冲突。

二、大模型技术重构普惠金融服务新范式

面对普惠金融深化发展的现实需求，湖州银行依托大模型技术重塑服务流程，通过构建“数据融合—智能分析—决策输出”三层架构的智能信贷系统，突破传统服务模式对普惠客群的覆盖瓶颈，实现风险评估与服务效能的系统性升级。

1.数据整合层：夯实普惠金融信息底座

在数据整合层，湖州银行运用大模型技术，通过整合工商、税务、供应链等多元数据，构建了覆盖普惠客群全生命周期的多维数据体系。在客户授权后，智能信贷系统可利用标准化接口对接外部数据源，自动抓取企业注册信息、纳税记录、交易流水等关键数据，并通过智能清洗技术消除数据冗余与噪声，将碎片化的发票信息、合同文本等非结构化数据转化为可量化分析的特征指标，破解普惠客群经营数据“不可见、不可得、不可信”的困局。

与此同时，湖州银行针对普惠金融重点服务对象的轻资产特征，强化动态核验机制。智能信贷系统通过交叉比对工商、税务与流水等多维度数据，实时识别数据矛盾点。当检测到企业实缴资本与验资报告存在显著差异时，系统可自动触发预警，并调取权威数据源进行验证。这种持续验证能力可确保数据的真实性与时效性，有效防范因信息滞后导致的评估偏差。此外，智能信贷系统还能接入电费、水费等数据，捕捉异常用电波动或用水激增等潜在风险信号。这种多维数据穿透能力，不仅实现了评估视角从“财务报表分析”向“经营场景还原”的转换，更建立了覆盖企业注册、生产、交易全链条的信用验证网络，为消除普惠金融领域的信息孤岛提供技术支撑。

2.智能分析层：创新普惠风险评估模型

在智能分析层，湖州银行基于大模型技术的智能分析引擎实现了对传统评估指标体系的多维度拓展。在财务评估方面，智能信贷系统不仅能核算流动比率、资产负债率等基础指标，还能通过现金流分析揭示其波动性特征与周期性规律，从而预测企业未来3～6个月的偿债能力，这对于评估企业的短期和长期偿债能力具有重要意义。

与此同时，湖州银行基于供应链评估模块，通过分析供应商集中度、客户依赖指数等特征参数来评估企业的供应链稳定性和竞争力。当核心客户采购量连续两个季度环比降幅超过设定阈值时，智能信贷系统可触发供应链稳定性预警信号，预判产业链波动对普惠客群的影响程度。

此外，湖州银行还利用自然语言生成技术实现普惠服务效能的跃升。智能信贷系统可将复杂的风险分析结果转化为逻辑清晰的报告文本，并基于财务异常指标提示表面数值偏离情况，通过多情景模拟分析揭示潜在风险传导路径。这种结构化输出机制不仅可提高报告的可读性，还可确保评估结论与业务场景的高度契合，显著降低普惠金融服务的理解门槛，使客户经理和决策者能够更直观地理解企业的风险状况并作出明智的决策。

3.决策输出层：打造普惠金融智能决策闭环体系

大模型技术的核心突破在于构建“数据—知识—决策”的普惠金融智能闭环体系。基于智能信贷系统，湖州银行将分散的工商信息、动态的供应链数据、隐性的关联关系纳入统一分析框架，不仅提升了风险评估效率，还拓展了普惠金融服务的风险识别维度与深度。这种智能化转型使湖州银行能够快速响应小微企业多元化融资需求，在风险可控的前提下拓展普惠金融服务边界。

依托大模型驱动的深度学习与数据挖掘技术，湖州银行将多源异构数据转化为可量化的金融知识图谱，通过智能挖掘数据价值并实时反哺风控决策，形成“数据驱动知识沉淀—知识赋能决策优化”的良性循环。这种数据驱动的决策模式，既可通过自动化分析降低传统人工评估的主观偏差，又可通过动态知识迭代增强风险预判能力，显著提升普惠金融服务的覆盖广度与精准性。技术赋能下的决策闭环，为破解普惠金融风险识别难、服务成本高等核心痛点提供了创新解决方案。

三、大模型技术驱动普惠金融核心优势转化与业务效能跃升

湖州银行将大模型技术深度应用于普惠金融领域，通过技术创新与业务逻辑的深度融合实现多维度价值提升。

1.服务效率跃升：全流程智能协同

在效率方面，湖州银行通过大模型技术构建智能决策引擎，实现普惠金融服务的全流程自动化升级，将传统以工作日为单位的尽调周期大幅缩短至分钟级响应;并通过多源数据整合模块并行处理工商、税务、供应链等异构数据，基于动态更新机制确保信息的时效性。在批量业务场景中，通过报告生成功能支持高并发处理，显著提升了客户经理的工作效率。

这种效率提升不仅体现在前端流程提速上，还贯穿于后端的合规审查与风险研判环节。全链条的协同优化可使客户经理更快地处理更多的信贷申请，从而提高客户满意度和银行的业务竞争力。同时，自动化处理也能降低人力成本和时间成本，确保普惠金融服务在效率与安全间实现动态平衡。

2.评估精度提升：构建自洽性校验网络

在评估精度方面，湖州银行通过大模型技术构建多维数据交叉验证机制，突破传统人工核验的认知边界，通过工商、税务、流水等多维度数据比对构建自洽性校验网络，有效识别隐性数据矛盾，破解普惠客群信息不对称难题;通过财务分析模块突破会计准则差异壁垒实现全量指标的智能钩稽与逻辑验证，大幅降低人为操作误差。

评估精度的提升可显著增强普惠金融服务的安全性。因此，湖州银行可以更加准确地判断企业的信用状况和偿债能力，从而降低信贷风险并提高资产质量;同时能够制定更加合理的信贷政策和利率策略，提高市场竞争力，为拓展普惠金融服务边界提供精准可靠的风控支撑。

3.风险防控能力升级：构建全景风险评估体系

在风险识别方面，湖州银行通过大模型技术构建全景风险评估体系，突破平面化分析的局限。通过股权穿透算法，深度解析企业控制权网络，精准识别多层嵌套的关联交易风险;通过司法信息监测模块实现涉诉标的与抵押物权的动态联动预警;通过供应链金融场景交易流水解析引擎动态评估供应商集中度、客户依赖指数等衍生指标，形成适配普惠客群特征的风险缓释建议。

基于多维穿透的风险识别能力，湖州银行能够更早地发现潜在风险并采取相应的应对措施。通过监测和分析企业的数据及信息变化，及时发现并预警潜在的风险点，从而避免或减少信贷损失，既保障了普惠金融服务的风险可控性，又通过智能预警与弹性策略支持，持续拓展服务边界。

4.标准化赋能创新：实现尽调报告格式的标准化

在标准化赋能方面，湖州银行通过大模型驱动的结构化输出机制，建立了普惠金融标准化服务范式，从根本上消除了个体经验差异带来的评估偏差，提高了报告的标准化程度;同时在监管规则模块内嵌最新合规要求，确保输出内容符合监管预期与行内普惠金融风控标准。

标准化能力可加速普惠服务的创新迭代。湖州银行通过智能信贷系统提供智能化的额度测算与担保方案优化建议，显著提升客户经理的决策质量，在科技金融、绿色普惠等创新领域快速形成专业研判能力并推出相应的产品和服务。通过标准化和智能化的手段，湖州银行可更加高效地处理和分析大量的信贷数据和信息，为普惠业务创新提供有力的支持。

湖州银行基于大模型技术构建的“数据整合—智能分析—决策输出”三层架构智能信贷系统，推动普惠金融从“经验依赖型”向“认知驱动型”的服务范式变革，不仅提高了信贷调查的效率和质量，还增强了风险识别能力和业务创新能力，对于解决小微企业融资难问题、推动普惠金融发展具有重要意义。随着技术的不断迭代和升级以及多模态大模型与隐私计算的深度融合，湖州银行将推动智能信贷系统向“银政企”协同的生态化方向发展：通过区块链构建跨域信用联盟链，实现涉企数据要素的合规流动;借助数字孪生技术建立产业级风控沙盒，提前3～6个月预警行业系统性风险。这种技术进化正在重塑金融基础设施的DNA——当风险评估从“事后诸葛亮”转变为“事前智囊团”，银行业迎来的不仅是信贷流程的数字化，更是一场金融服务实体经济的认知革命。在这场变革中，金融科技终将成为畅通经济微循环的神经中枢，为构建新发展格局注入强劲的算法动能。