人工智能与大数据重塑金融业，推动信贷风控智能化提升

在当今金融行业的变革浪潮中，人工智能和大数据技术正深刻地改变着金融机构的运营模式。自ChatGPT引发全球对人工智能的广泛关注以来，中国金融科技领域也进入了一个快速发展阶段，逐步形成了独特的发展路径。越来越多的人工智能大模型相继推出，例如百度文心一言和阿里通义千问，而深度求索（DeepSeek）则积极推动国产人工智能基础设施的自主可控发展。

单靠技术的研发尚不足以实现转型，关键在于如何将人工智能高效融入实体经济的各项业务中。在这个领域，一些领先的银行如工商银行、招商银行，已经在实践中进行了有效探索。同时，腾讯云与蚂蚁集团等技术公司也在人工智能技术输出方面占据领先地位。

举例腾讯云开发的人工智能实时风控引擎已经成功支撑了微众银行和微保等，并在此基础上向外部输出联邦学习与智能检测等中台能力。另一方面，蚂蚁集团利用支付宝和网商银行构建了全球领先的图计算与人工智能风控系统，支持亿级用户的实时交易和合规监管。这种金融机构与技术供应商的深度协同，标志着人工智能已由单一工具向系统化生产力的转型。

在这一数字化浪潮中，张灿，来自中国工商银行信贷与投资管理部的高级经理指出，银行信贷系统已经经历了信息化、数字化到智能化的重构，这一过程的核心推动力在于数据与技术的深度融合。传统的信用风险评价体系往往依赖客户主动提供的信息和内部数据的分析，外部数据的有效利用受到限制。但随着数字生态和数字金融的进一步发展，金融机构能够获取越来越丰富的外部信息，如产业链、供应链数据等，促使传统信用风险评价体系发生了深刻的变革。

技术的进步在提升银行服务能力的同时，也推动了服务模式的创新。的银行不再局限于实体网点，而是通过线上线下的深度融合，以及金融服务与产业场景的密切结合，实现了个性化服务的全新能力。借助智能流程自动化（IPA）和人工智能等技术，银行可以将重复性、流程化的工作交由智能系统处理，使得业务处理时效大幅提升，从过去的日级水平压缩至分钟级。

张灿还强调，银行应利用数据技术深入挖掘客户潜在需求，其创新重心逐渐转向生态层面，通过业务、数据和技术的融合来实现更全面的业务模式创新。数据的应用已经开始重塑金融服务的基本逻辑，技术能力也突破了传统服务的边界限制，而新的业务创新致力于更好地满足多元化市场需求。这一协同作用正在推动金融生态系统向更加智慧化、开放化和普惠化的方向发展。

另一方面，陈波，腾讯云天御金融风控总经理，在2025中国未来金融峰会上，也提到了普惠金融在小微企业和个体工商户等场景中的挑战。他认为，这些群体因获取金融服务的难度较大，主要原因在于成本高企与信息不对称，从而增加了金融风险识别和控制的难度。

数据作为关键生产要素的特性决定了其与传统要素的显著不同，尤其是在使用过程中边际效应的递增。这为金融风控的智能化升级奠定了基础。传统风控模型所依赖的特征数据相对有限，而通过合规地获取更多维度的数据，如用户画像、行为特征等，金融机构能够搭建更全面的风险管理体系，以此提升风险识别的精准度，降低不良率和逾期率。

在实务操作中，数据的顺畅流通与高效聚合显得尤为重要。无论是人工智能技术还是大型语言模型，其效能的发挥均依赖于数据的合规整合。尽管目前在金融风控的决策应用环节依然面临诸多挑战，特别是在数据合规获取过程中，确保用户对个人信息使用的知情权仍然至关重要。但随着金融机构对提升风控能力的认可，加强改进意愿将助力整体验证系统的性能稳定性。

技术的落地应用不仅限于传统借贷领域，蚂蚁集团的反洗钱系统也在人工智能与图计算技术的结合下，展现出独特的能力。以图计算为基础，处理复杂关系的识别，为反洗钱工作提供了前所未有的支持。同时，人工智能通过机器学习与动态决策，提升了风险识别的效率与准确性，使反洗钱工作变得更加智能化。

来看，人工智能与大数据的结合，正在为金融行业的风控体系带来前所未有的转型机会。通过整合各种数据源和创新技术，金融机构能够实现更高效、更精准的服务，这不仅满足了市场多元化需求，也为金融生态的智慧化和普惠化迈出了坚实的一步。未来，随着技术的进一步发展与实践的深入，金融业的智能化风控将迎来更加广阔的前景。