人机交互信贷科技助力普惠金融发展

作者：罗 勇

随着科技的飞速发展，特别是在人机交互信贷科技领域的突破，普惠金融的服务模式正经历着一场深刻的变革。数字信贷由传统的“他证”模式，向“他证+ 自证”的多元模式转型。利用大数据、人工智能等先进科技手段识别和评估客户的个性化资产,不仅提升了信息的获取和利用效率，还为整个行业指明了创新发展的新方向，为小微金融科技未来五年的“新基建”奠定了坚实的基础。

发展瓶颈：“不可能三角”制约普惠金融发展

在普惠金融发展初期阶段，金融机构很难突破成本、风险与规模这三个维度的制约限制。即便是发展到目前的2.0阶段，仍面临着难以同时兼顾服务深度、便利程度与覆盖比例的“不可能三角”问题。

金融机构对小微经营者的全面认知水平，在很大程度上直接决定了它们能够提供的金融服务质量。然而，小微客群普遍存在数字化程度不高、行业细分差别大与个性化需求细分度较高等特点，这都对金融机构为其提供“千人千面”的金融服务提出了更高的要求。小微企业在数字化转型方面通常面临着较大障碍。他们往往在与行业生态的连接性、对资产管理的有效识别和度量，以及信用体系建设方面存在不足，这些因素共同阻碍了银行构建以数据为基础的多维生态系统来服务 小微企业群体。缺乏足够的数据支持，银行就难以运 用数字风险管理和其他金融科技工具有效开展服务， 这无疑降低了金融服务的效率，并加剧了小微企业的 “融资难”。 

在对小微企业进行客户画像时，金融机构尽管能 从征信记录、企业登记、税务信息、移动支付数据和在 线业务行为等方面获取一定量的数据，但仍有大量个性 化资产未被纳入数字化进程中，因此难以准确识别和评 估。这一局限性导致多数银行虽能通过数字信贷产品改 善小微企业信贷服务的覆盖面和便捷性，但在服务深度 上仍显不足，面对普惠金融背景下小微企业日益增长的 贷款需求仍表现得较为吃力。

科技创新：开拓信贷服务新境界，从“他证”到“自证”

目前，商业银行在推进普惠金融服务时遇到的关 键障碍，主要表现为小微企业的数据信息匮乏且用户画 像不够精准。这些因素限制了银行在现有的风险控制框 架内提供更广泛信贷支持的能力。关键突破点在于如何 有效利用和分析非标准化、非结构化的数据信息，并将 其转换为可靠、可验证的信用资产，从而在深度上增强 对小微企业的数字信贷服务能力。

人机交互技术创新成为“不可能三角”破题关键。为了打破数字信贷服务深度不足的局面，金融机构必须致力于提高对小微经营者的离散的非结构化数据的识别、验证和分析能力。这不仅涉及传统数据的识别和分析，还包括将众多非结构化和非标准化的小微企业信息转化为新型的信用数据资源。如此，才可以更加充分地获取小微企业真实全面的经营状态，将数字化信贷金融服务从根本上做深做实，从而彻底打破小微金融服务的“不可能三角”壁垒。在这一过程中，借助于人机交互的科技环境，信贷风险控制领域正在从传统的“他证”模式转向“他证+自证”的混合模式，以克服通用数据风控模式下的可获取性限制，为商业银行发展普惠金融铺平道路。通过这种变革，金融机构有望突破数据获取的局限性，更精准地服务于广大小微企业。

“他证+自证”，进一步释放了个性化数据的资产价值。在数字信贷领域的传统做法中，评价小微企业依赖于“他证”模式，即通过对用户授权获得的征信、企业注册、税务记录、移动支付历史和网络商业行为等数据进行结构化分析，为授信决策提供依据。不过，这些数据往往是标准化的，忽视了企业独特的运营信息。如今，金融行业正引入“他证+自证”模式，这一模式融合了数据工程的深度特点。它不仅关注传统数据源的集成和分析，还鼓励小微企业主自行提交其特有的非结构化数据，如自家的财务报表、非正式市场调研结果、客户互动记录等。金融机构借助高级数据工程技术，包括数据抓取、清洗、转换和加载工具，将这些非标准化的信息转化为可验证的信用指标。这种综合应用“自证” 数据的方式，要求金融机构拥有强大的数据处理能力和智能分析算法，以处理和解读海量的复杂数据。这不仅增强了信贷画像的维度和准确性，而且提升了信贷服务的覆盖率和质量。通过这一数据驱动的信贷模式转变， 金融机构可以更加高效、全面地对小微企业的信用风险进行有效评价，实现精准定制化的服务，进而解决传统信贷服务中存在的局限性。

人机交互科技为“他证+自证”模式提供技术支撑。人机交互技术通过提升对非结构化个性数据的处理能力，增强数据防篡改及伪造的安全措施，从而显著降低信贷风险。银行运用多模态识别技术与多维度验真手段，利用感知智能技术对小微企业的个性化资产进行真实性核验，以建立完善的数据信任机制。首先，通过行业知识图谱与大规模图计算技术，银行可以将小微企业的非结构化信息如合同文本、电子发票、财务流水、店铺照片、库存详情等转化为可信赖的信用资产。此类信息经过深度解析后，为小微企业的信用评估添加了丰富的维度，并构建起全面的信用资料库。其次，使用多维度的验真机制与多模态的数据识别框架，可以大幅提高数据的安全水平，有效抵御数据被篡改与伪造的威胁。从图像和声音识别技术到复杂的算法模型，从传统光学字符识别到基于预训练模型的多模态综合理解能力，从传统格式化数据分析到非标数据的关联深度挖掘，这些技术共同确保了数据的完整性和信贷过程的透明度。这些技术手段的综合应用，极大地提高了金融机构对小微企业资料可信度的评估效率，并在核心层面减少了信贷风险，这样不仅深化了金融科技的应用范围，更为银行提供了更高层次的风险管理能力。

主动布局人机交互创新研究，积极探索“他证+自证”可行性。人机交互信贷科技自面世以来便受到众多金融机构的青睐，并不断尝试引入。首先，通过构建高级别的知识抽取和管理框架，金融机构能够在宏观层面捕捉并理解行业趋势，同时也能在微观层面对单个企业的运营特征进行深入分析，形成一个准确、全面的数据闭环。其次，综合应用多维度验真与多模态识别技术， 金融机构可以提高对数据真实性的鉴别力度，有效避免由于数据被篡改或伪造而产生的信用风险，破解小微金融数字信贷的“不可能三角”难题。例如，网商银行打造推出基于人机交互信贷科技的百灵系统，支持实时非剧本式的智能化决策对话，已支持合同、发票、不动产、营业执照、企业资质、招投标信息等20余类凭证， 还包括如店铺门面、施工现场、仓储货架、货运物流等400余种细粒度实体的精准感知，依托多尺度摩尔纹验真算法、图像反欺诈、信息隐私安全等技术确保采集信息的真实可信，满足小微企业经营者通过自助完成“自证”上传动作，便可轻松实现3万—10万元不等的授信额度涨幅。

模式升级：构筑信贷风控新体系， 实现“他证”到“自证”

基于人机互动的新兴模式，在搭建过程中，不仅要引入先进技术的支撑，还要结合专家经验，建立风控知识库与定制模型。

系统搭建，集成更智能化的多模态识别技术及多维度数据验真技术。面对小微企业主动通过人机交互平台提交的各类数据，包括但不限于合同细节、发票内容、货运单特征、仓库库存图片及店铺门面照片等，银行系统需要能够从这些信息中准确提取和验证关键数据点，从而评估企业的资产及营运能力。在这一过程中， 系统可能会应用包括图像识别、文本分析、语义理解等在内的多种多模态感知技术，同时每项技术都必须实现高度准确，以最小化信息解读误差。此外，人机交互平台需要结合多种交叉验证技术，如时间戳、地理位置标记、数据一致性检查等，以防范包括截取和翻拍数据等在内的篡改风险。例如，OpenAI最新推出的旗舰级模型GPT-4o，在多模态识别方面具备显著的优势，这些优势能够为金融领域带来新的机遇和趋势。GPT-4o通过端到端多模态神经网络，将视觉、语音等多种模态训练成一个模型，简化了模型服务工程的复杂度，使其反应速度接近人类，并能够充分感知物理世界的视觉和语音，理解环境、人物和事件。未来在自证领域也将完全替代人工实现对客户资料的全方面解读、认知、跟踪及评估。

结合专家经验，构建动态企业与行业图谱。要深化信贷科技的效能，就必须以海量数据为基础，构建一个反映实时变化的企业及行业知识图谱。在这个过程中，不仅需要将行业的关键动态，如企业经营周期、资产构成和供应链关系等因素融入到风险评估模型，以检验企业所提交的非结构化数据与行业实际情况的一致性，还要不断同行业专家进行深度合作，将其深刻的行业见解以及专业化经验转化为风控模型内容的一部分。这保证了人机交互信贷科技平台能够及时捕捉并理解行业的最新趋势，并对企业特有数据的意义作出准确解读。同时，人机交互界面的用户体验设计也应持续迭代优化，确保交流的双向性和互动性。这将使系统不只是被动接收并分析用户上传的信息，而且还能主动促使用户补充关键的行业和经营数据，如详细的业务资金流水，以提升对企业状况的理解与分析。此外，信贷科技平台应具备智能推荐能力，根据客户提供的信息主动提出信贷提额方案和匹配的综合金融服务。