新華財(cái)經(jīng)北京9月25日電（記者吳叢司）當(dāng)前金融科技行業(yè)發(fā)展日益聚焦技術(shù)底層能力，奇富科技2025年第二季度財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)顯示，今年二季度，奇富科技旗下的數(shù)字信貸解決方案服務(wù)商奇富數(shù)科實(shí)現(xiàn)金融科技賦能的放款量同比增長(zhǎng)150%，這背后離不開信貸智能體“效率提升”的支撐。

奇富科技高級(jí)副總裁、首席風(fēng)險(xiǎn)官鄭彥近日在接受記者專訪時(shí)表示，公司自主研發(fā)的信貸智能體已進(jìn)入內(nèi)部深度應(yīng)用階段，該智能體不僅能有效整合稅務(wù)、發(fā)票等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，更創(chuàng)新性地引入視頻分析等多模態(tài)技術(shù)，構(gòu)建起“數(shù)據(jù)采集-信用建模-資金投放”的全鏈條技術(shù)底座。

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技術(shù)破局：信貸智能體攻克小微風(fēng)控盲區(qū)

“我們正在做的，是將原來的能力全部整合在信貸智能體中，為未來輸出做準(zhǔn)備。”鄭彥表示，該智能體并非傳統(tǒng)的單一功能模塊，而是集成了多模態(tài)技術(shù)、自動(dòng)建模和策略分析的復(fù)雜系統(tǒng)。

該智能體由端到端授信決策智能體、小微企業(yè)信用評(píng)估、AI合規(guī)助手、AI決策助手、AI審批官等模塊構(gòu)成，目標(biāo)是為銀行精準(zhǔn)匹配信貸能力，實(shí)現(xiàn)“技術(shù)與業(yè)務(wù)雙提升”。

鄭彥分享了一個(gè)具體案例：一家小微企業(yè)近12個(gè)月只有3個(gè)月的稅票信息，按照傳統(tǒng)風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)根本無法準(zhǔn)入。此時(shí)，如果通過前端人員采集錄制店面視頻，經(jīng)過信貸智能體的視頻分析技術(shù)逐幀分析后，可以補(bǔ)充客流量、經(jīng)營(yíng)情況等關(guān)鍵信息，形成對(duì)傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)的有效補(bǔ)充，從而使該企業(yè)獲得授信成為可能。

“智能體能夠自動(dòng)完成此前需要人工提取表格、編寫程序才能實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析，不僅極大提升了效率，還能直接決策。”在鄭彥看來，這種端到端的自動(dòng)化決策能力，正是信貸智能體的核心價(jià)值。

鄭彥認(rèn)為，信貸智能體的核心創(chuàng)新還在于其底層算法的根本性變革。他透露，奇富科技團(tuán)隊(duì)在模型優(yōu)化方面采用了獨(dú)特的“思維鏈”數(shù)據(jù)訓(xùn)練方法。不同于傳統(tǒng)模型只學(xué)習(xí)非黑即白的違約標(biāo)簽“0”和“1”，信貸智能體還學(xué)習(xí)并理解業(yè)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)策略團(tuán)隊(duì)的復(fù)雜決策邏輯，從而顯著提升KS值（好壞樣本之間累計(jì)分布的差值）等風(fēng)控模型指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精準(zhǔn)度的顯著提升。

產(chǎn)品落地：“臺(tái)青創(chuàng)業(yè)貸”打造特色化服務(wù)樣本

在奇富科技的信貸智能體中，“小微企業(yè)信用評(píng)估”作為其中一個(gè)關(guān)鍵模塊，已實(shí)際應(yīng)用于“臺(tái)青創(chuàng)業(yè)貸”產(chǎn)品中，并完成對(duì)首批三家在閩臺(tái)企的評(píng)估與授信。鄭彥表示，這是信貸智能體在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的一次具體實(shí)踐，為“數(shù)據(jù)變信用、信用變資金”提供了高效的實(shí)現(xiàn)路徑，為破解小微企業(yè)融資難題提供了特色化服務(wù)樣本。

“我們?cè)谧咴L調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，小微企業(yè)在融資過程中面臨兩大核心痛點(diǎn)。”鄭彥指出，一是數(shù)據(jù)分散難以整合，二是傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)模型存在“幸存者偏差”，難以精準(zhǔn)評(píng)估新客群。

針對(duì)這兩大痛點(diǎn)，“臺(tái)青創(chuàng)業(yè)貸”給出了針對(duì)性解決方案。該產(chǎn)品不僅整合了企業(yè)經(jīng)營(yíng)、納稅等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，更得益于福州自貿(mào)片區(qū)的助力，創(chuàng)新性地納入了福建特有的《臺(tái)胞臺(tái)企金融信用證書》及福建本地產(chǎn)業(yè)園區(qū)協(xié)同數(shù)據(jù)，初步打通了兩岸信用數(shù)據(jù)的銜接壁壘，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)—信用—資金”的價(jià)值轉(zhuǎn)化。

目前，首期“臺(tái)青創(chuàng)業(yè)貸”已完成三家臺(tái)企的評(píng)估與授信，單戶最高授信額度50萬元。鄭彥強(qiáng)調(diào)，此次合作不僅是數(shù)據(jù)對(duì)接的起點(diǎn)，更是打破不同部門間數(shù)據(jù)壁壘的積極探索。企業(yè)數(shù)據(jù)常分散于稅務(wù)、園區(qū)等不同系統(tǒng)，整合難度大。若能構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，將極大賦能小微企業(yè)，進(jìn)一步提升產(chǎn)融融合效率。

在模型適配性方面，“臺(tái)青創(chuàng)業(yè)貸”依托的“小微企業(yè)信用評(píng)估”模塊通過行業(yè)分類與特征細(xì)化，實(shí)現(xiàn)差異化風(fēng)控。該模塊首先對(duì)借款企業(yè)進(jìn)行行業(yè)分類，依據(jù)行業(yè)特性（如周轉(zhuǎn)率、利潤(rùn)率等）構(gòu)建評(píng)估維度，再結(jié)合企業(yè)具體特征進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與額度核定。此外，模型還通過持續(xù)學(xué)習(xí)與樣本邊界拓展，逐步優(yōu)化對(duì)陌生客群的判斷能力，盡可能避免因訓(xùn)練樣本偏差導(dǎo)致的模型失真。

在創(chuàng)業(yè)賦能上，奇富科技規(guī)劃了“技術(shù)+資源”雙軌支持方案。一方面，在奇富科技設(shè)立“臺(tái)青實(shí)訓(xùn)基地”，為臺(tái)青創(chuàng)業(yè)者提供AI風(fēng)控、數(shù)字金融等核心領(lǐng)域的技術(shù)培訓(xùn)；另一方面，推動(dòng)建立“閩臺(tái)金融科技創(chuàng)新聯(lián)盟”，聯(lián)合在閩臺(tái)資銀行、臺(tái)商協(xié)會(huì)等搭建長(zhǎng)期合作平臺(tái)，逐步形成“信用評(píng)估體系+創(chuàng)新金融服務(wù)體系+健康供應(yīng)鏈體系”的產(chǎn)融生態(tài)圈。

戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型：加速向金融機(jī)構(gòu)輸出AI能力

“臺(tái)青創(chuàng)業(yè)貸”的推出為奇富科技向金融機(jī)構(gòu)輸出技術(shù)提供了重要案例。鄭彥表示，該產(chǎn)品所依托的信貸智能體已經(jīng)開始向城商行、農(nóng)商行等金融機(jī)構(gòu)輸出，幫助銀行實(shí)現(xiàn)信貸決策的智能化轉(zhuǎn)型。

“我們的目標(biāo)是向金融機(jī)構(gòu)輸出AI能力，這將構(gòu)成未來輕資本模式的核心。”鄭彥表示。

鄭彥介紹，信貸智能體的一個(gè)模塊叫AI審批官，已有銀行對(duì)該技術(shù)表現(xiàn)出濃厚興趣。傳統(tǒng)銀行有數(shù)千個(gè)坐席完成人工審核財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)和手填信息等工作，而AI審批官通過多模態(tài)融合識(shí)別技術(shù)，可T+0輸出定額建議、自動(dòng)標(biāo)注可疑點(diǎn)，秒級(jí)完成標(biāo)準(zhǔn)化批量核驗(yàn)，讓審批人員從“重復(fù)勞動(dòng)”中解放，專注于最高階的風(fēng)險(xiǎn)判斷，效率提升數(shù)倍。

奇富科技2025年第二季度財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)顯示，今年二季度，奇富科技旗下的數(shù)字信貸解決方案服務(wù)商奇富數(shù)科實(shí)現(xiàn)金融科技賦能的放款量同比增長(zhǎng)150%，這背后離不開信貸智能體“效率提升”的支撐。

鄭彥表示，奇富數(shù)科AI戰(zhàn)略輸出的目標(biāo)客群主要是城商行和農(nóng)商行。2025年以來，其與廣東華興銀行、興業(yè)消金等20多家金融機(jī)構(gòu)在AI方面展開合作。

2025年4月底，奇富數(shù)科與廣東華興銀行簽署“AI+金融戰(zhàn)略合作協(xié)議”，聚焦?fàn)I銷獲客、風(fēng)控審批、決策分析等關(guān)鍵領(lǐng)域，將奇富信貸智能體的“專家級(jí)”能力注入銀行系統(tǒng)。依托奇富科技真實(shí)信貸場(chǎng)景積累的“數(shù)據(jù)飛輪”（規(guī)模化高質(zhì)量數(shù)據(jù)）、動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)更新的結(jié)構(gòu)化金融知識(shí)圖譜、多模態(tài)數(shù)據(jù)感知與融合技術(shù)，以及長(zhǎng)鏈路推理引擎+強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，銀行可實(shí)現(xiàn)“決策智能”與“自我進(jìn)化”的持續(xù)提升。

鄭彥展望，信貸智能體技術(shù)的成熟將推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向智能化、自動(dòng)化的方向發(fā)展。隨著AI技術(shù)不斷迭代，金融科技公司與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的合作模式也將迎來新的變革契機(jī)。