數字化“貸”動新型工業 金融壹賬通讓“活水”精準滴灌實體經濟

來源：環球網

8月初，七部門聯合印發的《關於金融支持新型工業化的指導意見》中，明確推動金融機構支持新型工業化重點領域，強調要單列製造業信貸計劃，並針對細分行業和企業成長階段特點制定差異化授信政策。

信貸作爲暢通實體經濟融資渠道的“金融活水”，其效能提升關乎大局。然而，銀行信貸市場呈現的“冰火兩重天”景象：人工審批的傳統貸款近乎停滯，系統自動審批的小微普惠貸款卻持續增長。這一情況折射出經濟下行週期中銀行風控策略的深層矛盾與轉型陣痛。

一面是中小企業“短、小、頻、急”的融資需求，另一面是傳統信貸“流程冗長、材料繁瑣”的效率瓶頸。銀行自身也困於風控成本高企與信用貸款供給不足的兩難境地。2025年一季度末，銀行業金融機構普惠型小微企業貸款餘額35.3萬億元。管理如此龐大的客羣，數字化技術已從“可選項”變爲“必選項”。在此背景下，以AI、大數據爲代表的數字技術正在重構信貸全流程，成爲金融機構落實政策、服務實體的關鍵工具。其中，孵化自中國平安的金融壹賬通，其探索路徑爲觀察這一變革提供了樣本。

破局之基：數字化信貸的“全鏈條重構”邏輯

從行業趨勢來看，信貸數字化的核心並非單一技術的堆砌，而是全鏈條技術協同”的體系化構建，形成覆蓋“盡調-審批-風控-運營”的完整技術閉環。這一邏輯已成爲行業共識，也是金融機構突破轉型瓶頸的關鍵方向。

以金融壹賬通爲例，其打造的數字化信貸解決方案，是一套覆蓋“全客戶、全產品”的端到端體系，通過AI、大數據分析和智能算法，實現主動風險管理、智能決策與精準管控，最終助力銀行降低運營成本、提升風控能力。

其技術進展在2025年世界人工智能大會（WAIC）上可見一斑。針對信貸業務中“報告撰寫耗時長”、“管控依賴人工”的核心痛點，金融壹賬通推出了大模型智能盡調方案。該方案依託“智能報告助手”與“智能審覈助手”雙協同模式。

撰寫前，系統能按產品、行業智能匹配模板；撰寫中，大模型按模板要求進行數據補全並輸出分析建議；審覈階段，則可對超過100種盡調材料進行完整性、有效性及合規性自動校驗。這一應用將信貸調查報告的自動化生成佔比提升至80%，撰寫質量提升70%，解決了傳統盡調“耗時長、依賴人工經驗”的痛點。

技術支撐層面，語音大模型進入4.0時代，提升了識別準確率與速度，支持混合語言及多種方言識別，語音合成響應速度小於200毫秒且音質高保真。智能視覺技術整合視覺、語音識別與圖計算，在遠程開戶、貸款審覈等場景實現實時活體檢測、真人比對及黑背景反欺詐分析，全方位甄別“人、環境、動作”三類風險，爲信貸全流程築牢技術防線。

落地之策：痛點導向的 “場景化攻堅” 實踐

數字化信貸的價值，最終需通過具體場景落地兌現。從個體工商戶到國際銀行，金融壹賬通的解決方案以“痛點爲靶心”，在不同場景中驗證了技術對實體經濟的賦能效果。

在效率提升上，其AI抵貸方案通過智能盡職調查、風險管理及運營任務自動化，將客戶經理產能提升約6倍，並把貸款審批時間縮短至約1天，直接緩解了中小企業“融資急”的訴求。

在風險控制上，智能視覺反欺詐產品已應用於知名汽車金融公司，使其零售貸款面審業務自動審批通過率超過70%，在累計放款超10億元的同時，成功攔截信貸欺詐金額超過70萬元，實現了效率與風控的平衡。

在普惠服務上，協助湖南銀行打造的“湘銀房抵貸”是典型案例。該產品通過對接評估公司、風控、徵信等多方接口，實現了從線上房屋評估、資料提交到面籤、抵押、提款的全流程線上化。尤爲關鍵的是，AIGC智能問答在下戶調查中的應用，提升了審批效率和調查準確性。該產品有效服務了陶瓷批發店主龍康等個體工商戶，累計進件22410戶，投放金額達61.1億元，貸款額度最高可達房產評估價的100%，年化利率3.15%-6%，兼具普惠性與商業可持續性。

在國際化驗證上，其爲某國際知名銀行打造的全線上化小微信貸系統，實現了從客戶觸達到放款的全流程閉環，自動化審批將人工處理時間縮短了70%以上，成爲該行業務的新增長引擎。此套智能信貸解決方案輸出至境外市場後，復現了國內效果：貸款處理效率提升60%以上，AI驅動風控能力提高50%。

價值之實：商業與社會價值的 “雙重兌現”

普惠金融是服務新型工業化、支持中小企業發展的重要支柱，而數字化信貸正推動普惠信貸的“邏輯重構”，要求金融機構從“看清每一個客戶”的傳統風控，轉向“對一羣客戶進行風險排序”的新型理念。這一轉變的核心，在於通過技術整合內外部數據、構建標準化模型，既降低風控成本，又擴大服務覆蓋，是行業破解普惠難題的關鍵思路。

在這方面，金融壹賬通通過整合內外部數據，應用模型工具，並輔以必要的遠程調查，對客戶羣體進行風險排序，從而設定準入閾值，實施差異化管理。其數字SME信貸系統，利用智能面審、OCR識別和大數據分析，能在10秒內完成“活體檢測+身份覈驗”，並整合企業納稅、水電等數據，讓無抵押物的優質中小企業憑藉“數據信用”獲得貸款，精準破解“融資難、融資貴”問題。

量化成果印證了其價值。其累計服務超過200萬家中小企業，帶動普惠貸款餘額達32.93萬億元。此外，其將“數據信用”模式延伸至“三農”領域，替代傳統抵押，成爲鄉村產業振興的新引擎；並通過輸出風控模型爲民營企業出海提供安全盾，持續拓展普惠金融的服務邊界。

金融壹賬通的實踐爲行業提供了一個可複用的數字化範式：以“端到端系統+大模型技術”破解效率瓶頸，以“數據信用+場景化方案”拓展普惠邊界。作爲金融壹賬通的拳頭產品之一，“湘銀房抵貸”從2021年上線至今，進件客戶數共計22410戶，累計投放金額61.1億元，在貸餘額42.22億元。這一組組數據背後，是紮實的量化支撐，同時還實現了商業價值與社會價值的統一。

從行業實踐來看，金融壹賬通的數字化信貸探索，爲信貸行業轉型提供了可複用的範式：以“端到端系統”破解流程效率瓶頸，以“數據信用”拓展普惠覆蓋邊界，以“場景化方案”落地實體經濟需求，且所有成效均有量化數據支撐，實現了商業價值與社會價值的雙贏。

但需客觀認識到，行業仍面臨多重挑戰：外部層面，小微企業、個體工商戶的盈利能力與信貸需求尚未完全修復，還款能力與意願有所弱化，同時欺詐手段持續升級；內部層面，普惠信貸規模擴張對銀行管理能力提出更高要求，信貸模型與規則需根據數據、政策變化敏捷迭代，合規與創新的平衡也需持續探索。

隨着新型工業化的推進，數字化信貸的未來方向已逐漸清晰：需進一步向“產業場景深度融合”演進，對接產業鏈數據實現更精準的信貸支持；向“大模型深度決策賦能”升級，從流程自動化轉向策略生成；向“跨機構數據協同”突破，破解信息孤島以提升風控精度。唯有金融機構與科技公司持續協同，在控制風險的前提下深化技術應用，才能讓“金融活水”更精準地灌溉新型工業化及實體經濟的沃土。