股票配资平台股票配资破解中小微企业融资难点 AI技术开拓普惠金融新路径

破解来源：熊宝宝配资网站：牛金所日期：2026-03-14 13:23:23 查看：79

转自：中国经营网

中经记者慈玉鹏北京报道

近年来，支持中小微企业发展的内容被历次《政府工作报告》提及，是中央政策的重要落脚点之一。2026年《政府工作报告》再次强调：“引导金融机构加力支持扩大内需、科技创新、中小微企业等重点领域。”

《中国经营报》记者注意到，目前银行正通过加码AI技术应用，破题中小微企业金融支持的难点、堵点，开拓普惠金融新路径。

记者采访了解到，人工智能技术并非单一工具，而是一个能力集合。其在提升银行对中小微企业支持能力方面，主要体现为对传统服务模式的“增效、扩面、下沉”三重赋能，核心在于解决信息不对称与运营成本过高两大顽疾。

AI技术提升风控识别能力

目前，AI技术成为银行破题中小微企业融资的利器。

3月，网商银行发起的“2026年新春助微行动”收官。数据显示，该行动自2月17日启动以来，网商银行已累计为超30万户小微经营者提供了免息额度支持。据了解，该行动的高效得益于AI技术的创新应用。网商银行依托AI技术智能识别小微经营者提交的开工场景视频，平均仅需55秒即可完成免息资金的审核。

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长三角科技产业金融研究联盟秘书长陆岷峰告诉记者，对银行来说，AI的作用重点体现在风险识别与定价环节实现“增效”。这是目前应用最成熟、价值最直接的领域。传统信贷过度依赖抵押物和经审计的财务报表，而这恰恰是小微企业的短板。人工智能通过多源数据融合与机器学习模型，构建了全新的信用评估范式。

就具体应用而言，陆岷峰举例说，一是非结构化数据价值挖掘，如“智能识别真实经营场景视频”，这属于计算机视觉技术的应用。它能将门店客流量、生产线活跃度、货品周转情况等难以量化的“软信息”，转化为可分析的风险评估变量，是对传统审核方法的数字化升级。二是动态流水与行为模式分析，通过分析企业及其经营主体的支付结算、税务、社保缴纳、供应链上下游交易等高频数据流，AI模型能够刻画企业的真实经营状况、现金流健康度与业主信用行为，实现从静态的“主体信用”评估转向动态的“交易信用”与“行为信用”评估。

陆岷峰表示，AI能够提升风险定价的精细化水平，基于更丰富的画像，银行可以跳出“敢贷”或“不敢贷”的二元决策，实现对不同风险水平客户的差异化、精细化定价，使金融服务能够覆盖更广泛的客群，包括部分传统模式下被排除在外的“灰度客户”。

一位地方银行人士表示，AI在业务流程与服务体验上能够实现“降本”与“提速”。人工智能驱动的自动化流程与智能决策系统，能够将贷前调查、审批和贷后监控中大量重复、规则的环节自动化。例如，自动抓取公开信息完成尽调报告初稿、智能审阅基础合同单据、基于预设规则进行预警初判等。这大幅降低了单笔小微贷款的操作成本，使银行有能力处理海量、小额的信审需求，实现服务的“扩面”。

上述银行人士同时表示，AI在场景融合与产品创新上也推动服务“下沉”。人工智能使得商业银行能够将金融服务无缝嵌入企业真实的经营场景。如基于企业在特定电商平台的销售数据与趋势预测，提供“随借随还”的供应链贷款；或根据餐饮企业的 POS 流水，动态调整其收款二维码的收款费率与信贷额度。这种“场景金融”模式，使金融服务从“企业来找银行”变为“银行服务就在企业经营现场”，极大拓展了服务的深度与可得性。

应构建公共基础模型

记者采访了解到，尽管AI应用的前景广阔，但银行尤其是大量中小银行，在应用AI支持小微企业的道路上，正遭遇从技术、数据到商业模式的系统性挑战。

陆岷峰指出，模型有效性的“场景化鸿沟”是最大技术障碍。小微企业不是一个同质化群体，餐饮、零售、科创、制造等行业在经营模式、成本结构、现金流周期、风险来源上差异巨大。一套基于全行业数据训练的通用信贷模型，其预测精度在细分场景下往往会显著下降，导致“风控失效”。开发与维护成百上千个细分行业的高精度AI模型，其成本与复杂度远超多数银行的承受能力。这造成了“大银行有技术但模型不够准，小银行缺技术更做不了细分模型”的困境。

同时，数据生态的“碎片化与合规性”制约是基础瓶颈。陆岷峰表示，AI模型的“燃料”是数据。当前数据方面存在的问题包括：一是数据可得性差。大量反映小微企业真实经营状况的关键数据（如详细的交易流水、仓储物流信息、特定平台经营数据）散落在不同机构与平台，形成“数据孤岛”，银行难以合法合规地全面获取。二是数据标准化低。不同来源的数据格式、口径不一，清洗、对齐成本高昂。三是合规风险高。在数据采集、使用、共享过程中，如何严格遵循《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，平衡数据价值挖掘与个人隐私、商业秘密保护，是银行面临的持续挑战。如果没有高质量、合法合规的数据供给，再先进的算法也是无本之木。

上述地方银行人士表示，目前，部分银行自身“技术、业务、机制”的协同脱节是内在瓶颈。许多银行的AI应用由科技部门主导，与一线信贷业务、风险管理部门的融合不足，导致开发的模型与业务实际需求脱节。同时，传统的银行组织架构、考核机制与AI驱动的、基于数据信用和概率风险的业务模式存在内在冲突。缺乏既懂金融业务又懂数据科学的复合型人才队伍，严重拖慢了AI应用的落地成效。

另一位华北地区股份制银行人士表示，目前银行运用AI破解中小微企业融资难题存在一定困境。一方面，小微企业普遍存在征信空白、财务不规范问题，且税务、电力等外部权威数据共享壁垒高，非结构化数据解析难度大，导致AI风控缺乏高质量数据。另一方面，行业差异大造成泛化能力弱。而从成本层面看，AI 技术研发、数据采购、算力投入并不低，而小微贷款单笔金额小、收益有限，叠加人工复核、贷后管理等隐性成本，收益覆盖投入有一定难度。

从破题思路上看，陆岷峰指出，重点是构建“公共基础设施+行业细分模型”的协同研发新模式。银行特别是中小银行，应放弃“各自为战、重复造轮子”的思路。建议由金融监管部门、行业协会或牵头金融机构，联合权威科技公司，共同打造面向小微金融的国家级或行业级AI基础公共服务平台。

在陆岷峰看来，该平台可提供公共基础模型，一是提供经过海量合规数据预训练、具有强大泛化能力的金融语义理解、风险预测基础大模型；二是提供低代码的模型微调工具、特征工程平台和合规数据对接接口；三是提供基于联邦学习、多方安全计算等隐私计算技术的联合建模环境，实现“数据可用不可见”，促进数据要素在合规前提下流动。

从目标看，上述地方银行人士表示，各银行可以基于公共基础模型，利用自身积累的细分行业信贷数据与业务知识，专注于对基础模型进行轻量化的“场景化微调”，快速开发出适用于本地、本行重点客群的精准风控模型。这既能解决中小银行能力不足的问题，又能通过“基础共性平台+场景个性微调”的模式，跨越“场景化鸿沟”。

此外，深化“政、银、企、数”多方数据生态合作至关重要。陆岷峰表示，银行应主动与政府部门（税务、市场监管、社保、海关）、核心企业、大型互联网平台、产业园区等开展合作，在合法合规框架下，通过政务数据共享、供应链数据直连、产业平台授权等方式，拓宽高质量数据来源。同时，积极参与由央行和地方推动的征信平台、数据交易所建设，探索基于数据“可用不可见”技术的新型数据要素市场化配置机制股票配资平台股票配资，从根本上改善AI模型的数据供给质量。

发布于：北京市

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