人機交互信貸科技助力普惠金融發展

隨著科技的飛速發展，特別是在人機交互信貸科技領域的突破，普惠金融的服務模式正經歷著一場深刻的變革。數字信貸由傳統的“他證”模式，向“他證+自證”的多元模式轉型。利用大數據、人工智能等先進科技手段識別和評估客戶的個性化資產，不僅提升了信息的獲取和利用效率，還為整個行業指明了創新發展的新方向，為小微金融科技未來五年的“新基建”奠定了堅實的基礎。

發展瓶頸：“不可能三角”制約普惠金融發展

在普惠金融發展初期階段，金融機構很難突破成本、風險與規模這三個維度的制約限制。即便是發展到目前的2.0階段，仍面臨著難以同時兼顧服務深度、便利程度與覆蓋比例的“不可能三角”問題。

金融機構對小微經營者的全面認知水平，在很大程度上直接決定了它們能夠提供的金融服務質量。然而，小微客群普遍存在數字化程度不高、行業細分差別大與個性化需求細分度較高等特點，這都對金融機構為其提供“千人千面”的金融服務提出了更高的要求。小微企業在數字化轉型方面通常面臨著較大障礙。他們往往在與行業生態的連接性、對資產管理的有效識別和度量，以及信用體系建設方面存在不足，這些因素共同阻礙了銀行構建以數據為基礎的多維生態系統來服務小微企業群體。缺乏足夠的數據支持，銀行就難以運用數字風險管理和其他金融科技工具有效開展服務，這無疑降低了金融服務的效率，并加劇了小微企業的“融資難”。

在對小微企業進行客戶畫像時，金融機構盡管能從征信記錄、企業登記、稅務信息、移動支付數據和在線業務行為等方面獲取一定量的數據，但仍有大量個性化資產未被納入數字化進程中，因此難以準確識別和評估。這一局限性導致多數銀行雖能通過數字信貸產品改善小微企業信貸服務的覆蓋面和便捷性，但在服務深度上仍顯不足，面對普惠金融背景下小微企業日益增長的貸款需求仍表現得較為吃力。

科技創新：開拓信貸服務新境界，從“他證”到“自證”

目前，商業銀行在推進普惠金融服務時遇到的關鍵障礙，主要表現為小微企業的數據信息匱乏且用戶畫像不夠精準。這些因素限制了銀行在現有的風險控制框架內提供更廣泛信貸支持的能力。關鍵突破點在于如何有效利用和分析非標準化、非結構化的數據信息，并將其轉換為可靠、可驗證的信用資產，從而在深度上增強對小微企業的數字信貸服務能力。

人機交互技術創新成為“不可能三角”破題關鍵。為了打破數字信貸服務深度不足的局面，金融機構必須致力于提高對小微經營者的離散的非結構化數據的識別、驗證和分析能力。這不僅涉及傳統數據的識別和分析，還包括將眾多非結構化和非標準化的小微企業信息轉化為新型的信用數據資源。如此，才可以更加充分地獲取小微企業真實全面的經營狀態，將數字化信貸金融服務從根本上做深做實，從而徹底打破小微金融服務的“不可能三角”壁壘。在這一過程中，借助于人機交互的科技環境，信貸風險控制領域正在從傳統的“他證”模式轉向“他證+自證”的混合模式，以克服通用數據風控模式下的可獲取性限制，為商業銀行發展普惠金融鋪平道路。通過這種變革，金融機構有望突破數據獲取的局限性，更精準地服務于廣大小微企業。

“他證+自證”，進一步釋放了個性化數據的資產價值。在數字信貸領域的傳統做法中，評價小微企業依賴于“他證”模式，即通過對用戶授權獲得的征信、企業注冊、稅務記錄、移動支付歷史和網絡商業行為等數據進行結構化分析，為授信決策提供依據。不過，這些數據往往是標準化的，忽視了企業獨特的運營信息。如今，金融行業正引入“他證+自證”模式，這一模式融合了數據工程的深度特點。它不僅關注傳統數據源的集成和分析，還鼓勵小微企業主自行提交其特有的非結構化數據，如自家的財務報表、非正式市場調研結果、客戶互動記錄等。金融機構借助高級數據工程技術，包括數據抓取、清洗、轉換和加載工具，將這些非標準化的信息轉化為可驗證的信用指標。這種綜合應用“自證”數據的方式，要求金融機構擁有強大的數據處理能力和智能分析算法，以處理和解讀海量的復雜數據。這不僅增強了信貸畫像的維度和準確性，而且提升了信貸服務的覆蓋率和質量。通過這一數據驅動的信貸模式轉變，金融機構可以更加高效、全面地對小微企業的信用風險進行有效評價，實現精準定制化的服務，進而解決傳統信貸服務中存在的局限性。

人機交互科技為“他證+自證”模式提供技術支撐。人機交互技術通過提升對非結構化個性數據的處理能力，增強數據防篡改及偽造的安全措施，從而顯著降低信貸風險。銀行運用多模態識別技術與多維度驗真手段，利用感知智能技術對小微企業的個性化資產進行真實性核驗，以建立完善的數據信任機制。首先，通過行業知識圖譜與大規模圖計算技術，銀行可以將小微企業的非結構化信息如合同文本、電子發票、財務流水、店鋪照片、庫存詳情等轉化為可信賴的信用資產。此類信息經過深度解析后，為小微企業的信用評估添加了豐富的維度，并構建起全面的信用資料庫。其次，使用多維度的驗真機制與多模態的數據識別框架，可以大幅提高數據的安全水平，有效抵御數據被篡改與偽造的威脅。從圖像和聲音識別技術到復雜的算法模型，從傳統光學字符識別到基于預訓練模型的多模態綜合理解能力，從傳統格式化數據分析到非標數據的關聯深度挖掘，這些技術共同確保了數據的完整性和信貸過程的透明度。這些技術手段的綜合應用，極大地提高了金融機構對小微企業資料可信度的評估效率，并在核心層面減少了信貸風險，這樣不僅深化了金融科技的應用范圍，更為銀行提供了更高層次的風險管理能力。

主動布局人機交互創新研究，積極探索“他證+自證”可行性。人機交互信貸科技自面世以來便受到眾多金融機構的青睞，并不斷嘗試引入。首先，通過構建高級別的知識抽取和管理框架，金融機構能夠在宏觀層面捕捉并理解行業趨勢，同時也能在微觀層面對單個企業的運營特征進行深入分析，形成一個準確、全面的數據閉環。其次，綜合應用多維度驗真與多模態識別技術，金融機構可以提高對數據真實性的鑒別力度，有效避免由于數據被篡改或偽造而產生的信用風險，破解小微金融數字信貸的“不可能三角”難題。例如，網商銀行打造推出基于人機交互信貸科技的百靈系統，支持實時非劇本式的智能化決策對話，已支持合同、發票、不動產、營業執照、企業資質、招投標信息等20余類憑證，還包括如店鋪門面、施工現場、倉儲貨架、貨運物流等400余種細粒度實體的精準感知，依托多尺度摩爾紋驗真算法、圖像反欺詐、信息隱私安全等技術確保采集信息的真實可信，滿足小微企業經營者通過自助完成“自證”上傳動作，便可輕松實現3萬—10萬元不等的授信額度漲幅。

模式升級：構筑信貸風控新體系，實現“他證”到“自證”

基于人機互動的新興模式，在搭建過程中，不僅要引入先進技術的支撐，還要結合專家經驗，建立風控知識庫與定制模型。

系統搭建，集成更智能化的多模態識別技術及多維度數據驗真技術。面對小微企業主動通過人機交互平臺提交的各類數據，包括但不限于合同細節、發票內容、貨運單特征、倉庫庫存圖片及店鋪門面照片等，銀行系統需要能夠從這些信息中準確提取和驗證關鍵數據點，從而評估企業的資產及營運能力。在這一過程中，系統可能會應用包括圖像識別、文本分析、語義理解等在內的多種多模態感知技術，同時每項技術都必須實現高度準確，以最小化信息解讀誤差。此外，人機交互平臺需要結合多種交叉驗證技術，如時間戳、地理位置標記、數據一致性檢查等，以防范包括截取和翻拍數據等在內的篡改風險。例如，OpenAI最新推出的旗艦級模型GPT-4o，在多模態識別方面具備顯著的優勢，這些優勢能夠為金融領域帶來新的機遇和趨勢。GPT-4o通過端到端多模態神經網絡，將視覺、語音等多種模態訓練成一個模型，簡化了模型服務工程的復雜度，使其反應速度接近人類，并能夠充分感知物理世界的視覺和語音，理解環境、人物和事件。未來在自證領域也將完全替代人工實現對客戶資料的全方面解讀、認知、跟蹤及評估。

結合專家經驗，構建動態企業與行業圖譜。要深化信貸科技的效能，就必須以海量數據為基礎，構建一個反映實時變化的企業及行業知識圖譜。在這個過程中，不僅需要將行業的關鍵動態，如企業經營周期、資產構成和供應鏈關系等因素融入到風險評估模型，以檢驗企業所提交的非結構化數據與行業實際情況的一致性，還要不斷同行業專家進行深度合作，將其深刻的行業見解以及專業化經驗轉化為風控模型內容的一部分。這保證了人機交互信貸科技平臺能夠及時捕捉并理解行業的最新趨勢，并對企業特有數據的意義作出準確解讀。同時，人機交互界面的用戶體驗設計也應持續迭代優化，確保交流的雙向性和互動性。這將使系統不只是被動接收并分析用戶上傳的信息，而且還能主動促使用戶補充關鍵的行業和經營數據，如詳細的業務資金流水，以提升對企業狀況的理解與分析。此外，信貸科技平臺應具備智能推薦能力，根據客戶提供的信息主動提出信貸提額方案和匹配的綜合金融服務。

人工智能與人機交互，金融行業的未來趨勢。隨著人工智能技術的不斷進步，未來人機交互技術的持續升級和優化，預示著金融行業將迎來一場深刻的變革。在信貸風險分析領域，人工智能的應用已經開始顯現其巨大價值。例如，基于企業提供的訂貨合同、應收賬款和財務報表等數據資料，人工智能可以快速進行綜合分析，為企業提供經營狀況的快速體檢和風險預測。這種高效的分析能力，為金融機構在后續的融資決策中提供了強有力的數據支持。更進一步地講，在金融領域的貸中和貸后管理環節，人工智能技術的引入，大大減少了原本需要大量人工才能完成的數據分析和預警工作。通過其在多模態領域強大的綜合理解能力，人工智能能夠以更接近人類的方式，持續跟蹤企業的經營狀況、風險狀況和信用狀況，進而為金融機構提供更為精準的服務。依托人工智能的這些強大能力，不僅有效提升了金融行業的整體工作效率，也為客戶提供了更加精準的服務和操作體驗。

商業價值：拓寬普惠金融服務疆域，創造巨大的市場和創新價值

金融機構授信策略從“他證”轉向“他證+自證”相融合，無論從拓寬市場服務維度、提升客戶體驗還是從順應監管潮流、美化品牌形象等多個方面，均具有重大的現實意義和創新價值。

解決普惠信貸不充分的現實問題?！八C”到“自證”的轉變，使得非結構化數據價值得到充分發掘，在很大程度上將商業銀行對普惠金融的服務向前推進一大步，能使普惠信貸由原來的解決“有沒有”的問題進化到未來的提供“夠不夠”的解決方案。

打破不同生態間數據的藩籬，積累多元化數據。從“他證”到“自證”，由客戶自主選擇上傳數據，有望打破小微金融固有的數據壁壘，完成數據采集從單一維度到多元化匯聚的升級。特別是對于很多跨平臺、跨供應鏈經營的企業，可以打破不同生態不同場景間數據的藩籬，甚至會納入沒有被數字化的線下場景，最大限度地豐富生態外數據，沉淀為金融機構的數據資產。

更好地保護客戶對自身信息合法使用的“主動權”。企業從自身發展出發，圍繞其根本需求完成企業特色材料的自助上傳和提交，整個過程企業對自身經營信息有更強的自主把握性，對于客戶來講，整個過程更加可感知、可選擇、可管理。

探討雙向互動路徑，改善客戶體驗。以往的產品提供，以銀行單向輸出為主，在整個過程中與用戶的互動較少。客戶對于銀行的服務，難以獲得充分信息。建立在人機互動基礎上的新模式，在很大程度上變單向輸出為雙向互動，大大改善客戶體驗。

（作者系中國民生銀行生態技術總監）