Deepseek的橫空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及�？梢苑浅？隙ǖ卣f，2025年，注定是中國AI大模型的應(yīng)用落地爆發(fā)的元年。對于企業(yè)來說，現(xiàn)在的問題不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎樣如何有效引入大模型？”。

　　中投顧問推出的《2025-2029年中國未來產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用場景剖析及投資機(jī)會研究報(bào)告》，就是回答各行業(yè)“如何有效引入大模型”的問題。報(bào)告詳細(xì)介紹了金融、醫(yī)療、制造、教育、交通和零售等行業(yè)如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是國內(nèi)首份關(guān)于大模型行業(yè)落地的深度報(bào)告。

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在金融領(lǐng)域，信用風(fēng)險(xiǎn)猶如高懸的 “達(dá)摩克利斯之劍”，始終是影響金融機(jī)構(gòu)穩(wěn)健運(yùn)營與可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。隨著金融業(yè)務(wù)日益復(fù)雜、市場環(huán)境瞬息萬變，傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法愈發(fā)捉襟見肘。而人工智能大模型的異軍突起，宛如一場及時(shí)雨，為金融行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評估的精準(zhǔn)化升級帶來了全新契機(jī)與強(qiáng)大動力。

一、傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評估模式的困境剖析

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在信用風(fēng)險(xiǎn)評估方面，長期依賴人工經(jīng)驗(yàn)與相對簡單的量化模型相結(jié)合的方式。一方面，人工審核流程存在諸多弊端。信貸員需花費(fèi)大量時(shí)間收集客戶的財(cái)務(wù)報(bào)表、銀行流水、資產(chǎn)證明等資料，逐一進(jìn)行分析比對，工作效率低下且易受主觀因素干擾。例如，在審核小微企業(yè)貸款申請時(shí)，不同信貸員對企業(yè)經(jīng)營前景、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的判斷可能大相徑庭，導(dǎo)致評估結(jié)果缺乏一致性與客觀性。

另一方面，傳統(tǒng)量化模型也存在局限性。以經(jīng)典的信用評分模型為例，它主要基于有限的歷史數(shù)據(jù)，如客戶的還款記錄、負(fù)債情況等，構(gòu)建線性回歸方程來預(yù)測信用風(fēng)險(xiǎn)。然而，這種模型難以捕捉到復(fù)雜多變的市場環(huán)境下客戶行為的動態(tài)變化，對新興產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新型企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評估往往不夠精準(zhǔn)。如在互聯(lián)網(wǎng)金融蓬勃發(fā)展初期，許多依托新型商業(yè)模式運(yùn)營的網(wǎng)貸平臺，因傳統(tǒng)信用評分模型無法適應(yīng)其業(yè)務(wù)特點(diǎn)，致使風(fēng)險(xiǎn)積聚，最終引發(fā)行業(yè)危機(jī)。

此外，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重制約了傳統(tǒng)評估模式的效能。金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部各部門之間、不同金融機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)未能有效共享整合，使得風(fēng)險(xiǎn)評估所依據(jù)的信息不全面、不及時(shí)，無法精準(zhǔn)勾勒出客戶的信用全貌。例如，銀行在評估個人住房貸款申請時(shí)，若僅依靠本行的儲蓄、信用卡消費(fèi)數(shù)據(jù)，而無法獲取申請人在其他金融機(jī)構(gòu)的投資理財(cái)、消費(fèi)信貸等信息，很可能遺漏潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

二、人工智能大模型賦能信用風(fēng)險(xiǎn)評估的創(chuàng)新實(shí)踐

多元數(shù)據(jù)融合，勾勒立體信用畫像

人工智能大模型憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，打破了數(shù)據(jù)孤島的禁錮，實(shí)現(xiàn)多元數(shù)據(jù)的深度融合。金融機(jī)構(gòu)不僅整合內(nèi)部的客戶基本信息、交易記錄、信貸歷史等數(shù)據(jù)，還廣泛接入外部數(shù)據(jù)源，如工商稅務(wù)信息、司法訴訟記錄、社交媒體行為數(shù)據(jù)等。以螞蟻集團(tuán)旗下的芝麻信用為例，其依托支付寶海量的用戶消費(fèi)、理財(cái)、社交互動等數(shù)據(jù)，結(jié)合外部權(quán)威機(jī)構(gòu)提供的身份認(rèn)證、學(xué)歷學(xué)籍、職業(yè)資質(zhì)等信息，通過大模型構(gòu)建全方位的個人信用畫像。在評估個人消費(fèi)貸款風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，大模型能夠綜合考量用戶在電商平臺的消費(fèi)偏好、消費(fèi)頻次、還款及時(shí)性，以及在社交媒體上的社交活躍度、人脈關(guān)系穩(wěn)定性等多維度因素，相較于傳統(tǒng)單一維度的數(shù)據(jù)評估，對用戶信用風(fēng)險(xiǎn)的刻畫更加精準(zhǔn)細(xì)膩，有效降低了違約風(fēng)險(xiǎn)誤判率。

動態(tài)監(jiān)測與實(shí)時(shí)預(yù)警，捕捉風(fēng)險(xiǎn)瞬息萬變

在瞬息萬變的金融市場中，客戶信用狀況隨時(shí)可能發(fā)生變化。大模型能夠?qū)�客戶行為進(jìn)行實(shí)時(shí)、動態(tài)監(jiān)測，及時(shí)察覺潛在風(fēng)險(xiǎn)信號并發(fā)出預(yù)警。某股份制商業(yè)銀行引入人工智能大模型搭建企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)，對貸款企業(yè)的日常資金流、上下游供應(yīng)鏈交易、企業(yè)官網(wǎng)及社交媒體輿情等信息進(jìn)行 7×24 小時(shí)不間斷跟蹤。一旦發(fā)現(xiàn)企業(yè)出現(xiàn)資金鏈緊張跡象，如頻繁延遲支付供應(yīng)商貨款、銀行賬戶資金異常波動，或者負(fù)面輿情增多，如涉及重大法律糾紛、高管團(tuán)隊(duì)變動引發(fā)市場質(zhì)疑等情況，系統(tǒng)立即自動觸發(fā)預(yù)警，銀行便可提前介入，采取風(fēng)險(xiǎn)緩釋措施，避免損失擴(kuò)大。據(jù)該行統(tǒng)計(jì)，自上線該系統(tǒng)以來，因企業(yè)信用惡化導(dǎo)致的不良貸款損失率降低了約 30%。

復(fù)雜模型架構(gòu)，攻克非線性風(fēng)險(xiǎn)難題

相較于傳統(tǒng)線性回歸模型，人工智能大模型采用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer 架構(gòu)等，能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，精準(zhǔn)識別隱藏在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下的信用風(fēng)險(xiǎn)特征。例如，在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域，核心企業(yè)與上下游中小企業(yè)之間的交易關(guān)系錯綜復(fù)雜，存在多重嵌套、賬期錯配等問題，傳統(tǒng)模型難以準(zhǔn)確評估其中蘊(yùn)含的信用風(fēng)險(xiǎn)。而基于大模型構(gòu)建的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)評估模型，通過對海量供應(yīng)鏈交易數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠自動識別不同交易環(huán)節(jié)、不同參與主體之間的潛在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑，精準(zhǔn)度量中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。即使面對突發(fā)的市場沖擊，如原材料價(jià)格大幅上漲、下游需求驟減，模型也能迅速調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果，為金融機(jī)構(gòu)合理配置信貸資源提供有力支持。

三、帶來的顯著效益與行業(yè)變革

金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)質(zhì)量提升，穩(wěn)健運(yùn)營根基筑牢

精準(zhǔn)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估直接促使金融機(jī)構(gòu)不良貸款率顯著下降，資產(chǎn)質(zhì)量大幅提升。以工商銀行為例，借助自主研發(fā)的人工智能大模型優(yōu)化信貸審批流程與風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系后，全行不良貸款率在過去三年連續(xù)下降，從 2022 年的 1.73% 降至 2024 年的 1.42%，有效保障了信貸資產(chǎn)安全，為穩(wěn)健運(yùn)營奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。同時(shí)，隨著風(fēng)險(xiǎn)把控能力增強(qiáng)，金融機(jī)構(gòu)能夠更加合理地配置信貸資源，將資金投向優(yōu)質(zhì)客戶與潛力項(xiàng)目，提高資金使用效率，進(jìn)一步優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)市場競爭力。

拓寬金融服務(wù)邊界，助力普惠金融發(fā)展

人工智能大模型的應(yīng)用降低了信用風(fēng)險(xiǎn)評估成本，使得金融機(jī)構(gòu)有能力為以往因風(fēng)險(xiǎn)評估難度大而被忽視的小微企業(yè)、個體工商戶、農(nóng)村低收入群體等提供金融服務(wù)，拓寬了金融服務(wù)的覆蓋面。例如，網(wǎng)商銀行依托大模型開發(fā)的針對小微企業(yè)的 “310” 信貸模式（3 分鐘申請、1 秒鐘放款、0 人工干預(yù)），打破了傳統(tǒng)信貸繁瑣流程，實(shí)現(xiàn)快速放貸。憑借精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評估，網(wǎng)商銀行在有效控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下，累計(jì)為超過 4000 萬小微企業(yè)和個體工商戶提供了超 10 萬億元的貸款支持，有力推動了普惠金融事業(yè)發(fā)展，促進(jìn)了社會經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展。

重塑金融行業(yè)競爭格局，創(chuàng)新驅(qū)動成為主流

在信用風(fēng)險(xiǎn)評估精準(zhǔn)化升級的浪潮中，那些率先布局、深度應(yīng)用人工智能大模型的金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)搶占了市場先機(jī)，脫穎而出。一方面，大型銀行憑借雄厚資金實(shí)力與海量數(shù)據(jù)積累，在大模型研發(fā)與應(yīng)用方面持續(xù)發(fā)力，鞏固了行業(yè)龍頭地位；另一方面，科技巨頭憑借先進(jìn)算法與創(chuàng)新應(yīng)用場景拓展能力，跨界進(jìn)入金融領(lǐng)域，打破了傳統(tǒng)金融行業(yè)競爭格局。例如，騰訊云利用大模型助力金融機(jī)構(gòu)打造智能風(fēng)控解決方案，吸引了眾多中小金融機(jī)構(gòu)合作，在金融科技市場迅速崛起。與此同時(shí)，整個金融行業(yè)在競爭壓力下，紛紛加大對科技創(chuàng)新的投入，以提升信用風(fēng)險(xiǎn)評估能力為突破口，推動金融業(yè)務(wù)全面創(chuàng)新，形成了創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的良好氛圍。

四、前行途中的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù)難題

盡管大模型依賴海量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊仍是一大阻礙。數(shù)據(jù)缺失、錯誤標(biāo)注、重復(fù)記錄等問題可能導(dǎo)致模型訓(xùn)練偏差，影響評估準(zhǔn)確性。同時(shí)，金融數(shù)據(jù)涉及大量客戶隱私信息，如個人身份信息、財(cái)務(wù)狀況、交易明細(xì)等，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)極高。為應(yīng)對這些問題，金融機(jī)構(gòu)一方面要強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理，建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗、校驗(yàn)、標(biāo)注流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠；另一方面，要加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、同態(tài)加密等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在 “可用不可見” 的前提下進(jìn)行模型訓(xùn)練，保障客戶權(quán)益，規(guī)避法律風(fēng)險(xiǎn)。

模型可解釋性與監(jiān)管合規(guī)壓力

人工智能大模型內(nèi)部決策機(jī)制復(fù)雜，如同 “黑箱”，難以直觀解釋評估結(jié)果的依據(jù)，這與金融監(jiān)管要求的透明度、可解釋性原則相悖。監(jiān)管部門擔(dān)心無法有效監(jiān)管模型潛在的算法歧視、錯誤決策等風(fēng)險(xiǎn)，對金融穩(wěn)定造成威脅。為此，金融機(jī)構(gòu)需投入研發(fā)力量，開發(fā)可視化工具，將大模型的決策過程以通俗易懂的方式呈現(xiàn)出來，如展示影響客戶信用評分的關(guān)鍵因素及其權(quán)重。同時(shí)，積極與監(jiān)管部門溝通協(xié)作，參與監(jiān)管規(guī)則制定，確保模型應(yīng)用符合法律法規(guī)要求，主動接受監(jiān)管審計(jì)，維護(hù)金融市場秩序。

人才短缺與技術(shù)迭代挑戰(zhàn)

人工智能大模型的研發(fā)與應(yīng)用需要跨學(xué)科的復(fù)合型人才，既懂金融業(yè)務(wù)知識，又精通人工智能算法、大數(shù)據(jù)技術(shù)。然而，當(dāng)前這類復(fù)合型人才供不應(yīng)求，成為制約行業(yè)發(fā)展的瓶頸。金融機(jī)構(gòu)一方面要加強(qiáng)內(nèi)部人才培養(yǎng)，通過與高校、科研機(jī)構(gòu)聯(lián)合舉辦培訓(xùn)班、設(shè)立實(shí)習(xí)基地等方式，定向培養(yǎng)專業(yè)人才；另一方面，要加大外部人才引進(jìn)力度，提供具有競爭力的薪酬福利與職業(yè)發(fā)展空間，吸引優(yōu)秀人才加入。此外，隨著技術(shù)飛速發(fā)展，人工智能大模型不斷迭代更新，金融機(jī)構(gòu)需持續(xù)關(guān)注技術(shù)前沿動態(tài)，投入資源跟進(jìn)技術(shù)升級，確保信用風(fēng)險(xiǎn)評估能力始終保持領(lǐng)先水平。

五、展望未來：無限潛力待放，智能風(fēng)控新程開啟

展望未來，人工智能大模型在金融行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評估領(lǐng)域的應(yīng)用前景一片光明。隨著 5G、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)與金融業(yè)務(wù)深度融合，大模型將能夠?qū)崟r(shí)獲取更多維度、更精細(xì)化的客戶數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升風(fēng)險(xiǎn)評估的精準(zhǔn)度與及時(shí)性。例如，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)采集企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)、能耗數(shù)據(jù)，結(jié)合大模型分析，提前預(yù)判企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，為信貸決策提供更精準(zhǔn)依據(jù)。

同時(shí)，跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享與合作將更加緊密。金融機(jī)構(gòu)將與電商、社交、物流等行業(yè)深度協(xié)作，整合各方數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建更為全面、立體的信用生態(tài)體系。在這一過程中，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的分布式賬本有望實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可信共享，保障數(shù)據(jù)安全與隱私，為大模型的廣泛應(yīng)用創(chuàng)造更有利條件。

此外，隨著人工智能倫理與監(jiān)管政策的逐步完善，大模型在金融信用風(fēng)險(xiǎn)評估中的應(yīng)用將更加規(guī)范、穩(wěn)健。金融機(jī)構(gòu)將在合規(guī)前提下，充分發(fā)揮大模型的技術(shù)優(yōu)勢，不斷探索創(chuàng)新應(yīng)用模式，開啟智能風(fēng)控的全新征程，為金融行業(yè)的持續(xù)繁榮與穩(wěn)定發(fā)展保駕護(hù)航。

總之，人工智能大模型正引領(lǐng)金融行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評估向著精準(zhǔn)化、智能化方向大步邁進(jìn)，雖面臨諸多挑戰(zhàn)，但只要各方攜手共進(jìn)，必將開創(chuàng)金融風(fēng)控領(lǐng)域的嶄新未來。