從一家公司成長(zhǎng)的視角，我們可以看到技術(shù)如何影響和改變更多的人和他們的生活。

——馨金融

洪偌馨、伊蕾/文

近日，Open AI的春季發(fā)布會(huì)讓市場(chǎng)再次感受到了AI的「實(shí)力」，其最新推出的GPT-4o可以實(shí)時(shí)對(duì)音頻、視覺和文本進(jìn)行推理，化身個(gè)人語(yǔ)音「超級(jí)助理」。

新的技術(shù)革命開啟，AI正在改變和顛覆各行各業(yè)，金融業(yè)也不例外。

而在被認(rèn)為是最難攻克的金融難題——小微金融領(lǐng)域，技術(shù)引發(fā)的變革也在快速發(fā)生。

從上個(gè)世紀(jì)30年代，關(guān)于小微企業(yè)融資困難的理論——麥克米倫缺口被首次提出，即金融機(jī)構(gòu)不愿意按照中小企業(yè)的融資條件對(duì)其提供資金供給，導(dǎo)致其普遍存在融資缺口。而后近百年間，這個(gè)世界級(jí)的難題遲遲未能找到最優(yōu)的解法。

進(jìn)入21世紀(jì)后，以孟加拉國(guó)的格萊珉銀行和歐洲的IPC為代表的小微金融模式一度被廣泛復(fù)制，但終究也沒有掙脫小微金融的「不可能三角」，即同時(shí)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)（可控）、成本（可控）、規(guī)模（發(fā)展）三個(gè)目標(biāo)。

直到以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)開始從根本上重塑小微信貸的核心邏輯——從電商平臺(tái)基于店主在平臺(tái)上的流水發(fā)放純線上信用貸款開始，以往無(wú)法被量化的行為開始轉(zhuǎn)化為可被識(shí)別的交易數(shù)據(jù)，讓小微企業(yè)的「以信換貸」成為可能。

再到AI技術(shù)的介入與應(yīng)用，小微金融迎來(lái)了新的發(fā)展契機(jī)。

作為AI金融服務(wù)商的代表，2018年，帶著百度AI「基因」的度小滿開始獨(dú)立運(yùn)營(yíng)并且專注于小微金融服務(wù)，到2023年末，其服務(wù)的客戶數(shù)超過(guò)2200萬(wàn)個(gè)，在社會(huì)大盤中的占比約五分之一。

到2024年，度小滿已深耕小微金融六年，這是中國(guó)的金融科技企業(yè)破局小微企業(yè)融資難、融資貴的六年，也是隨著AI技術(shù)進(jìn)化而不斷優(yōu)化小微金融服務(wù)的六年。

從一家公司成長(zhǎng)的視角，我們可以看到技術(shù)如何影響和改變更多的人和他們的生活。

1、技術(shù)變革：小微金融的六年「嬗變」

穩(wěn)小微就是穩(wěn)就業(yè)，助小微就是促經(jīng)濟(jì)，這是中國(guó)市場(chǎng)上長(zhǎng)久以來(lái)的「鐵律」。

并且，隨著小微企業(yè)的重要性日益凸顯，小微金融服務(wù)在增量擴(kuò)面的同時(shí)，更要實(shí)現(xiàn)減費(fèi)讓利、提質(zhì)增效等多重目標(biāo)。

官方數(shù)據(jù)顯示，截止到2018年末，全國(guó)普惠型小微企業(yè)貸款余額為9.36萬(wàn)億元，而到2023年末，這一數(shù)字已達(dá)到29.06萬(wàn)億元，與此同時(shí)，首貸率不斷提升，貸款成本進(jìn)一步下降。

在這一過(guò)程中，金融科技應(yīng)用扮演著重要角色，尤其，隨著更多市場(chǎng)參與者從不同維度切入市場(chǎng)，新技術(shù)的迭代不斷加速，數(shù)字化能力開始滲透到業(yè)務(wù)全流程。

比如，根據(jù)此前度小滿發(fā)布的《2023年ESG環(huán)境、社會(huì)及管治報(bào)告》，截止到2023年底，度小滿已累計(jì)服務(wù)超過(guò)2200萬(wàn)個(gè)小微企業(yè)及個(gè)體工商戶，其中，2023年為36萬(wàn)個(gè)小微企業(yè)及個(gè)體工商戶提供138億低息貸款，小微企業(yè)用戶借款平均年化利率連續(xù)3年逐年下降。

其實(shí)，相比于電商等平臺(tái)基于交易場(chǎng)景進(jìn)行授信，度小滿從起步階段就定位于在開放場(chǎng)景下的獲客、風(fēng)控，這極大提升了客群覆蓋的廣度，讓更多彼時(shí)尚未「觸網(wǎng)」的小微企業(yè)也能夠平等地獲得服務(wù)。

但這也對(duì)技術(shù)提出了更高要求——如何在安全和合規(guī)的前提下，更高效地獲取、解讀和使用數(shù)據(jù)。

為此，度小滿構(gòu)建了「智能化征信解讀中臺(tái)」，該工程可拆分為3個(gè)平臺(tái)+1個(gè)特征生成框架+3個(gè)模型的「313工程」，結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)，支持度小滿各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)智能化開展。

以風(fēng)控為例，對(duì)于同樣一份征信報(bào)告，傳統(tǒng)風(fēng)控方式只能識(shí)別出幾百個(gè)維度的數(shù)據(jù)，但基于智能征信中臺(tái)，可以識(shí)別出40多萬(wàn)個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，幫助金融機(jī)構(gòu)將風(fēng)控模型的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分度提升26%，信用貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)降低25%。

2、AI進(jìn)化：更好的小微金融服務(wù)

2023年以來(lái)，金融大模型和生成式AI在小微金融領(lǐng)域的落地讓行業(yè)再次來(lái)到了變革「前夜」。

截止到目前，包括度小滿、螞蟻集團(tuán)等金融科技巨頭都已經(jīng)發(fā)布了金融大模型，以工行、農(nóng)行等為代表的銀行業(yè)巨頭也加速布局。

依據(jù)Gartner新興技術(shù)成熟曲線，預(yù)計(jì)1-2年內(nèi)，首批大模型增強(qiáng)的金融機(jī)構(gòu)會(huì)進(jìn)入成熟應(yīng)用期，3-4年后帶動(dòng)將會(huì)金融業(yè)生成式AI的規(guī)?；瘧?yīng)用。

從度小滿的實(shí)踐來(lái)看，生成式AI已經(jīng)作為「新質(zhì)生產(chǎn)力」深入不同場(chǎng)景和業(yè)務(wù)全流程，實(shí)現(xiàn)降本增效。

其中，在代碼助手方面，用大模型輔助生成的代碼，采納率能夠達(dá)到42%，幫助公司整體研發(fā)效率提升了20%；在客服領(lǐng)域，大模型推動(dòng)服務(wù)效率提升了25%；在智能辦公領(lǐng)域，大模型目前的意圖識(shí)別準(zhǔn)確率已達(dá)到97%。

尤其在對(duì)客服務(wù)層面，相比于規(guī)模更大的企業(yè)，小微企業(yè)本就具有更明顯的「千企千面」的特征。加上抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱，在面臨周期波動(dòng)、突發(fā)事件時(shí)更加需要「提額」、「降息」、「延期」等個(gè)性化服務(wù)的支持。

但在傳統(tǒng)服務(wù)模式下，要實(shí)現(xiàn)「增信補(bǔ)件」等操作只能依靠人工逐件審批，動(dòng)輒幾十頁(yè)甚至上百頁(yè)增信材料也讓人工服務(wù)的成本居高不下——為每一個(gè)企業(yè)都配備「人工助手」是不可能的。

然而，基于新技術(shù)的應(yīng)用，度小滿已經(jīng)可以實(shí)時(shí)識(shí)別用戶上傳的增信資料，并滿足客戶的個(gè)性化需求。

截止到目前，度小滿平臺(tái)上，七成提交增信補(bǔ)件申請(qǐng)的小微客戶，已經(jīng)通過(guò)AI系統(tǒng)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)了提額或降息，在提升服務(wù)效率的同時(shí)，也讓金融服務(wù)更有「溫度」。

在此基礎(chǔ)上，生成式AI的持續(xù)進(jìn)化與迭代也為行業(yè)帶來(lái)了更大的想象空間。

比如，受限于理解和生成能力的限制，過(guò)往智能客服能夠與客戶進(jìn)行的對(duì)話輪次、內(nèi)容，以及解決問(wèn)題的能力、效果距離真人客服甚遠(yuǎn)。

但隨著GPT 4o的問(wèn)世，新一輪技術(shù)變革再次開啟。AI技術(shù)不僅能完成語(yǔ)言和文字的深度交互，甚至能感知人類的情緒變化，或許在不久的未來(lái)，為每一個(gè)小微企業(yè)配備一個(gè)超級(jí)「客戶經(jīng)理」也將成為可能。