以AI原生驅(qū)動(dòng)中小微企業(yè)金融服務(wù)提質(zhì)增效

人工智能正驅(qū)動(dòng)銀行業(yè)發(fā)生范式級(jí)躍遷：由數(shù)字原生階段的流程自動(dòng)化演進(jìn)為AI原生階段的認(rèn)知自主化，其核心在于以大模型為基座的生成式智能體重構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)函數(shù)、重塑信貸生產(chǎn)函數(shù)，并推動(dòng)金融中介由信息匹配者轉(zhuǎn)化為企業(yè)全生命周期價(jià)值共創(chuàng)者，由此開啟普惠金融4.0的認(rèn)知金融新范式。

技術(shù)變革與金融重構(gòu)的交匯點(diǎn)

當(dāng)一家數(shù)字銀行的企業(yè)貸款申請(qǐng)客戶數(shù)在2025年突破600萬(wàn)，其中38萬(wàn)家企業(yè)首次獲得銀行貸款時(shí)，一個(gè)深層變革正在發(fā)生一一AI已從輔助工具進(jìn)化為金融系統(tǒng)的核心驅(qū)動(dòng)力。這場(chǎng)變革的起點(diǎn)可追溯至2024年DeepSeek大模型的橫空出世，其開源的72B參數(shù)模型在銀行從業(yè)資格考試中以67.15分的平均成績(jī)超越GPT-4，標(biāo)志著專業(yè)級(jí)AI技術(shù)進(jìn)人普惠時(shí)代。與此同時(shí)，銀行業(yè)AI日均調(diào)用量較兩年前激增500% 。政策層面，央行將“AI滲透率”納入商業(yè)銀行評(píng)級(jí)體系。在這三重力量的推動(dòng)下，中國(guó)銀行業(yè)正經(jīng)歷從“數(shù)字原生”向“AI原生”的范式躍遷。

AI重塑銀行業(yè) 從數(shù)字原生到AI原生的戰(zhàn)略躍遷

技術(shù)普惠：DeepSeek橫空出世，大幅降低AI應(yīng)用門檻

近年國(guó)內(nèi)銀行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)程已逐步邁人功能完善化、場(chǎng)景全面化、應(yīng)用日常化的“半熟”階段，基礎(chǔ)科技產(chǎn)品的普及度較高，信創(chuàng)進(jìn)程穩(wěn)步推進(jìn)，銀行科技投入的規(guī)模整體呈現(xiàn)上漲趨勢(shì)。

2024年，中國(guó)大模型DeepSeek的橫空出世，標(biāo)志著生成式AI技術(shù)進(jìn)人平民化時(shí)代。傳統(tǒng)上金融機(jī)構(gòu)部署專業(yè)AI系統(tǒng)需投人千萬(wàn)級(jí)算力成本，而DeepSeek開源的7B、14B、32B、72B系列模型，通過(guò)參數(shù)精簡(jiǎn)與垂直領(lǐng)域優(yōu)化，使金融機(jī)構(gòu)無(wú)需天量算力投入即可構(gòu)建專業(yè)級(jí)AI能力，技術(shù)門檻的降低，讓AI從“科技巨頭的專利”轉(zhuǎn)變?yōu)椤般y行業(yè)的標(biāo)配工具”。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)已有20余家銀行擁抱人工智能，部署應(yīng)用DeepSeek大模型。

戰(zhàn)略升維：政策與需求雙輪驅(qū)動(dòng)下，銀行業(yè)AI投入進(jìn)入爆發(fā)期

銀行業(yè)對(duì)AI的擁抱不僅是技術(shù)演進(jìn)，更是生存戰(zhàn)略的必然選擇。政策上，《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022一2025年）》中明確提出“抓住全球人工智能發(fā)展新機(jī)遇，以人為本全面推進(jìn)智能技術(shù)在金融領(lǐng)域深化應(yīng)用”，而在2025年這一收官之年，年初的科技工作會(huì)議中也提到“加快金融數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型，安全穩(wěn)妥有序推進(jìn)人工智能大模型等在金融領(lǐng)域應(yīng)用”。此外，2024年央行在金融機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)指標(biāo)中也正式新增“數(shù)據(jù)治理與AI應(yīng)用能力”模塊，權(quán)重與資本充足率、資產(chǎn)質(zhì)量并列，政策積極引導(dǎo)銀行業(yè)AI化進(jìn)程。

需求上，根據(jù)中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的《2024年度中國(guó)銀行業(yè)發(fā)展報(bào)告》，金融與人工智能有天然的契合點(diǎn)。一方面，銀行業(yè)坐擁海量結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化交互數(shù)據(jù)一一以銀行業(yè)為例，各企業(yè)金融數(shù)據(jù)儲(chǔ)量達(dá)PB級(jí)，涵蓋納稅、供應(yīng)鏈、電力等百維指標(biāo)，這些數(shù)據(jù)過(guò)去沉睡在孤島中，如今成為訓(xùn)練AI模型的天然燃料；另一方面，銀行業(yè)具有適用AI大模型技術(shù)的豐富場(chǎng)景，涵蓋智能風(fēng)控、精準(zhǔn)營(yíng)銷、自動(dòng)化合規(guī)審查、客戶服務(wù)交互優(yōu)化及運(yùn)營(yíng)效率提升等核心環(huán)節(jié)。

面對(duì)金融大模型等新興技術(shù)產(chǎn)品的崛起，新階段國(guó)內(nèi)銀行業(yè)積極擁抱變化，科技市場(chǎng)的核心關(guān)注點(diǎn)將圍繞新興技術(shù)的多場(chǎng)景應(yīng)用與價(jià)值挖掘，據(jù)媒體報(bào)道統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)已有20余家銀行擁抱人工智能，部署應(yīng)用DeepSeek大模型，2025年，頭部銀行平均部署超10個(gè)大模型，4000余名員工具備AI應(yīng)用開發(fā)能力，GPU單卡訓(xùn)練成本降至三年前的37% 。而未來(lái)，根據(jù)IDC調(diào)研顯示，過(guò)半受訪金融機(jī)構(gòu)表示在未來(lái)18個(gè)月內(nèi)用于生成式AI項(xiàng)目的預(yù)算占總預(yù)算比例為30%～39% 。

范式躍遷：從數(shù)字原生到AI原生的上下求索

2024年是銀行AI原生的元年。在此之前，中國(guó)銀行業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷了從“物理網(wǎng)點(diǎn)”到“線上渠道”的線上化、從“流程電子化”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的數(shù)字化、從“工具應(yīng)用”到“智能融合”的智能化等發(fā)展階段，而隨著AI技術(shù)的成熟與落地，銀行業(yè)加速邁向智能化，AI也從輔助工具升級(jí)為關(guān)鍵生產(chǎn)力。

線上化解決了“可達(dá)性”，數(shù)字化解決了“洞察力”，智能化提升了“效率與體驗(yàn)”，而數(shù)字原生與AI原生則正在深刻定義未來(lái)銀行的形態(tài)和核心競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)銀行業(yè)進(jìn)入一個(gè)以智能為核心驅(qū)動(dòng)力的全新時(shí)代。

當(dāng)前大部分銀行已處于數(shù)字化階段。數(shù)字原生時(shí)代的核心業(yè)務(wù)模式是渠道線上化、流程自動(dòng)化與產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化。渠道數(shù)字化，如手機(jī)銀行替代物理網(wǎng)點(diǎn)成為主人口。流程自動(dòng)化，如機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）處理規(guī)則明確的任務(wù)可節(jié)省人力成本 40%～60% ，但無(wú)法處理復(fù)雜決策。產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化，如推出純線上貸款、數(shù)字賬戶體系等產(chǎn)品，解決金融服務(wù)“從無(wú)到有”的問(wèn)題，但決策邏輯仍依賴規(guī)則引擎與統(tǒng)計(jì)模型。

而2024年以來(lái)，數(shù)字銀行進(jìn)入AI原生階段，數(shù)字原生時(shí)代的一些桎梏正逐步被打破。AI原生以認(rèn)知智能為核心，真正實(shí)現(xiàn)了從“自動(dòng)化”向“自主化”的進(jìn)化，這種進(jìn)化呈現(xiàn)出了決策機(jī)制重構(gòu)、服務(wù)范式進(jìn)化和組織形態(tài)變革的三重突破。決策機(jī)制重構(gòu)方面，智能決策取代了規(guī)則引擎，如貸款業(yè)務(wù)從傳統(tǒng)的“規(guī)則 + 統(tǒng)計(jì)”變成了“生成式推理”，AI策略智能體可自主處理多項(xiàng)復(fù)雜任務(wù)；服務(wù)范式進(jìn)化方面，主動(dòng)服務(wù)替代了被動(dòng)響應(yīng)，如企業(yè)智能助手從“功能堆砌”變成了“場(chǎng)景智能體”，可嵌入業(yè)務(wù)流程斷點(diǎn)提供實(shí)時(shí)決策支持；組織形態(tài)變革方面，人機(jī)協(xié)同成為常態(tài)，數(shù)字員工生態(tài)也正在被構(gòu)建以替代重復(fù)性勞動(dòng)。總體而言，AI已經(jīng)從一種效率工具進(jìn)化為核心引擎。

DeepSeek讓銀行應(yīng)用AI的技術(shù)門檻大幅降低，也為技術(shù)能力始終處于劣勢(shì)的中小銀行大幅提升了獲得應(yīng)用AI天模型能力的可能性。對(duì)于中小銀行來(lái)說(shuō)有機(jī)會(huì)跟上AI的發(fā)展步伐，但從數(shù)據(jù)積累基礎(chǔ)、資金人才規(guī)模、數(shù)據(jù)治理能力方面都能看出這絕非易事。中小銀行要加速邁人AI時(shí)代，可先從傳統(tǒng)的“AI+”工具疊加模式開始，再逐步轉(zhuǎn)向以人工智能為底層核心的系統(tǒng)性重構(gòu)，完成真正的“AI原生”。這要求銀行構(gòu)建分層解耦、模型可插拔的技術(shù)基座以提供靈活支撐，并將AI能力深度嵌入主營(yíng)業(yè)務(wù)的全流程以實(shí)現(xiàn)價(jià)值重塑；同時(shí)，通過(guò)建立涵蓋技術(shù)、業(yè)務(wù)與治理的立體化人才矩陣，構(gòu)建出能應(yīng)對(duì)新型風(fēng)險(xiǎn)的多維風(fēng)控體系；最終，通過(guò)技術(shù)、業(yè)務(wù)、組織與治理的深度融合，中小銀行才能以“數(shù)字有機(jī)體”般的敏捷性，完成這場(chǎng)顛覆性變革，在智能化競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)。

重構(gòu)企業(yè)金融 三大核心場(chǎng)景的AI升級(jí)構(gòu)想

隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，世界經(jīng)濟(jì)格局正經(jīng)歷深刻重構(gòu)，全球經(jīng)濟(jì)增速放緩、產(chǎn)業(yè)鏈深度調(diào)整、地緣政治摩擦升級(jí)三重壓力交織。中小微企業(yè)作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的核心支柱，是擴(kuò)天就業(yè)、改善民生、促進(jìn)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的重要力量，在這一系列劇烈變化中既面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，也迎來(lái)了新的歷史機(jī)遇一一一方面，需求收縮、訂單轉(zhuǎn)移、原材料價(jià)格波動(dòng)、供應(yīng)鏈中斷等風(fēng)險(xiǎn)加劇，傳統(tǒng)盈利模式受到?jīng)_擊；另一方面，數(shù)字技術(shù)下沉、綠色低碳轉(zhuǎn)型、國(guó)產(chǎn)替代和新消費(fèi)場(chǎng)景的爆發(fā)，又為專精特新企業(yè)打開了“彎道超車”的窗口。企業(yè)的生命周期被顯著壓縮，從初創(chuàng)、成長(zhǎng)到成熟、轉(zhuǎn)型的節(jié)奏加快，不僅對(duì)資金的需求有變化，亦出現(xiàn)了“信貸 + ”的多元金融需求。金融作為中小微企業(yè)的重要支持力量，也必須因時(shí)而變，在中小微企業(yè)的全生命周期里提供適配、精準(zhǔn)、可持續(xù)的綜合金融服務(wù)，真正釋放中小微企業(yè)的新活力，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的良性循環(huán)。

銀行是中小微企業(yè)金融服務(wù)供給的絕對(duì)力量，沒(méi)有物理網(wǎng)點(diǎn)、以技術(shù)為發(fā)展核心驅(qū)動(dòng)力的數(shù)字銀行又是其中極為特殊的存在，可以說(shuō)，在AI原生時(shí)代真正爆發(fā)之前，數(shù)字銀行已經(jīng)站在了AI技術(shù)帶動(dòng)的時(shí)代變革路口，并率先開展了從數(shù)字原生到AI原生銀行的探索。我們認(rèn)為，AI原生架構(gòu)在企業(yè)金融的經(jīng)營(yíng)與客戶服務(wù)方面具備豐富的適用場(chǎng)景，并有望在多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮重要價(jià)值：對(duì)外，AI深度融入金融服務(wù)的全流程可以更好地服務(wù)中小微企業(yè)需求；對(duì)內(nèi)，AI能力滲透到組織內(nèi)核能提升企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)效能。如果說(shuō)原來(lái)的“數(shù)字化”模式是以數(shù)據(jù)和大數(shù)法則構(gòu)建的運(yùn)營(yíng)路徑，那么“AI原生”模式則可以成為服務(wù)企業(yè)全生命周期經(jīng)營(yíng)的“大腦”。

具體到企業(yè)金融的業(yè)務(wù)上，結(jié)合本人所在機(jī)構(gòu)的實(shí)踐，AI技術(shù)能在營(yíng)銷獲客、風(fēng)險(xiǎn)管理和用戶運(yùn)營(yíng)等場(chǎng)景巨大潛力。

場(chǎng)景一：獲客營(yíng)銷的基因級(jí)改造生成式AI驅(qū)動(dòng)線上營(yíng)銷升級(jí)

數(shù)字化營(yíng)銷是銀行數(shù)字化手段中最重要的組成部分。隨著近年來(lái)經(jīng)濟(jì)下行壓力、流量見(jiàn)頂，企業(yè)客戶經(jīng)營(yíng)逐漸從粗放式的運(yùn)營(yíng)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向精細(xì)化、數(shù)字化、智能化的運(yùn)營(yíng)方向，通過(guò)“數(shù)據(jù) + 生成式AI”可以在規(guī)模、效益和客戶體驗(yàn)三個(gè)方面帶來(lái)升級(jí)。

首先在規(guī)模上，受地域分散影響和觸客渠道的限制，原來(lái)銀行對(duì)中小微企業(yè)的獲客非常困難，面臨服務(wù)成本高、風(fēng)險(xiǎn)成本高、運(yùn)營(yíng)成本高的“三高”難題，因此融資難融資貴一直是中小微企業(yè)面臨的一天痛點(diǎn)。隨著銀行數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)，觸達(dá)的問(wèn)題在一定程度上被解決，但中小微企業(yè)貸款營(yíng)銷仍如大海撈針一一依賴廣告轟炸的轉(zhuǎn)化率不足 0.5% ，服務(wù)業(yè)客戶也常收到科技貸款推送。而AI恰好可以解決這一痛點(diǎn)：前端以全互聯(lián)網(wǎng)埋點(diǎn)為“傳感器”，實(shí)時(shí)匯聚5000萬(wàn)企業(yè)主在稅務(wù)、票據(jù)、廣告、公眾號(hào)、APP等場(chǎng)景留下的每一次點(diǎn)擊、查詢、停留，形成毫秒級(jí)刷新的客戶360視圖；中臺(tái)利用大模型組成異構(gòu)加速集群，在成本可控的算力底座上做分段式訓(xùn)練，把小微企業(yè)的備貨周期、納稅節(jié)奏、貼現(xiàn)頻次轉(zhuǎn)化為可量化的融資需求信號(hào)；后端則由生成式AI按需“基因編輯”廣告素材并依據(jù)客戶的渠道偏好自動(dòng)選擇分發(fā)路徑，實(shí)現(xiàn)“干人千面”的精準(zhǔn)指導(dǎo)。

其次在效益層面，分段式訓(xùn)練的模型架構(gòu)、異構(gòu)式模型加速框架可有效實(shí)現(xiàn)低成本的模型構(gòu)建，并通過(guò)生成式AI和垂直領(lǐng)域大模型為小模型調(diào)優(yōu)提高性能：如大模型模塊可為電銷帶來(lái)名單百產(chǎn)提升，個(gè)性化營(yíng)銷模塊可在提款率、提款金額等指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)優(yōu)化、即時(shí)營(yíng)銷模塊可帶來(lái)戶數(shù)提款率的增長(zhǎng)等。

最后落到用戶體驗(yàn)上，生成式AI可以輔助生產(chǎn)更多營(yíng)銷素材和更適配的個(gè)性化內(nèi)容，比如在線上廣告場(chǎng)景，通過(guò)使用文生圖等AIGC素材生成能力，可生產(chǎn)包含了不同配色、風(fēng)格、賣點(diǎn)等元素的廣告素材，不僅能覆蓋更多金融場(chǎng)景，還能結(jié)合客戶的屬性和產(chǎn)品偏好定制出更個(gè)性化的營(yíng)銷內(nèi)容，這樣可以有效提高小微企業(yè)客戶的專屬體驗(yàn)感。

場(chǎng)景二：風(fēng)險(xiǎn)管理的全息化躍升智能體拼成統(tǒng)一“AI風(fēng)險(xiǎn)大腦”

營(yíng)銷實(shí)現(xiàn)獲客后，下一步重點(diǎn)是對(duì)用戶的風(fēng)險(xiǎn)判斷。傳統(tǒng)的數(shù)字化風(fēng)控核心在于風(fēng)控流程的線上化與各類數(shù)據(jù)的打通，其核心作用是對(duì)流程效率的提升和用戶體驗(yàn)的優(yōu)化，但整體仍主要依賴于數(shù)據(jù)分析和專家經(jīng)驗(yàn)，且迭代周期會(huì)以周甚至月為單位。而生成式AI則可在很大程度上讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型替代專家經(jīng)驗(yàn)來(lái)做出最優(yōu)決策，迭代周期以天或小時(shí)為單位。

2025年以來(lái)，我們開始嘗試?yán)肁I技術(shù)構(gòu)建統(tǒng)一的AIAgent風(fēng)險(xiǎn)大腦，目前已經(jīng)形成了包括AI反欺詐、AI授信、AI用信、AI用途管控、AI貸后管控、AI合規(guī)監(jiān)控在內(nèi)的六大垂直智能體。AIAgent風(fēng)險(xiǎn)大腦貫穿于信貸服務(wù)的前中后各個(gè)環(huán)節(jié)，可以更好地平衡風(fēng)險(xiǎn)控制與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，并精準(zhǔn)定位高價(jià)值客群與潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，進(jìn)一步減少人工干預(yù)，提升整體運(yùn)營(yíng)效率。以貸前授信審批為例：AI審批員可融合專家經(jīng)驗(yàn)搭建風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)信息智能分析與初審智能化，智能生成審查報(bào)告，提升風(fēng)控審批效率，同時(shí)AI還可通過(guò)輔助財(cái)務(wù)分析報(bào)告和行業(yè)分析報(bào)告來(lái)揭示企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)異常點(diǎn)和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，減少人工耗時(shí)。

場(chǎng)景三：數(shù)字經(jīng)營(yíng)的智能體生態(tài)AI原生成為業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng) 的“大腦”

數(shù)字經(jīng)營(yíng)是一個(gè)貫穿用戶服務(wù)全流程的工作。企業(yè)客戶的全生命周期管理涉及引入期、成長(zhǎng)期、成熟期、沉默期等眾多復(fù)雜環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)客戶經(jīng)營(yíng)方式往往面臨效率與精準(zhǔn)度的雙重挑戰(zhàn)。而AI原生模式可以覆蓋從獲客到服務(wù)的全流程，在每一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)智能決策與效率提升，通過(guò)深度人機(jī)協(xié)同，讓AI不僅成為業(yè)務(wù)執(zhí)行的“助手”，更進(jìn)階為統(tǒng)籌全局的“智慧大腦”，最終實(shí)現(xiàn)全生命周期經(jīng)營(yíng)的科學(xué)化、自動(dòng)化和最優(yōu)化。例如通過(guò)AI技術(shù)建立一整套從“策略制定”“策略執(zhí)行”到“成效跟蹤”的數(shù)字經(jīng)營(yíng)體系，可在提升經(jīng)營(yíng)決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性的同時(shí)提高客戶滿意度和轉(zhuǎn)化率。比如“AI經(jīng)營(yíng)策略”可以深度挖掘可能帶來(lái)價(jià)值的客戶，并給出跟進(jìn)策略方案，同時(shí)進(jìn)行策略部署，給出優(yōu)先跟進(jìn)排序，最終進(jìn)行智能經(jīng)營(yíng)效果分析的一套體系。又如“AI客戶洞察”可以通過(guò)AI自動(dòng)補(bǔ)充完善客戶檔案信息，建立客戶360視圖，智能分析銷售互動(dòng)記錄，進(jìn)行客戶洞察及預(yù)測(cè)，為客戶提供更匹配的服務(wù)。

面對(duì)市場(chǎng)環(huán)境的深刻變化，銀行業(yè)基于多年積累的千億級(jí)企業(yè)數(shù)據(jù)與AI技術(shù)實(shí)踐，持續(xù)推動(dòng)銀行服務(wù)向AI原生模式進(jìn)化，通過(guò)數(shù)智化創(chuàng)新服務(wù)及產(chǎn)品持續(xù)不斷實(shí)踐落地，推動(dòng)中國(guó)普惠金融發(fā)展進(jìn)程。在此之前，普惠金融1.0的特征是原始粗放的、小規(guī)模的、高成本低效率的，2.0的特征是線下的、有抵押的、限制條件多的，3.0的特征是線上的、標(biāo)準(zhǔn)化的、規(guī)模化的。事實(shí)上，普惠金融3.0已經(jīng)在很大程度上解決了中小微企業(yè)融資難融資慢的痛點(diǎn)，而當(dāng)前正在探索的普惠金融4.0將更聚焦于企業(yè)客戶全生命周期的服務(wù)、陪伴企業(yè)客戶共同成長(zhǎng)。助推中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展是作為有社會(huì)責(zé)任感的銀行持續(xù)不斷的追求，科技進(jìn)步永無(wú)止境，我們的探索也永遠(yuǎn)在路上。

（公立為微眾銀行行長(zhǎng)助理。責(zé)任編輯/周茗一）