金蝶徵信「金融風控大模型」 摘得AFAC2025大獎

一家社區水果店，原貸款額度只有七萬元，它既沒有辦公樓做抵押，也沒有税務報表證明自己。直到櫃檯上那枚不起眼的收款碼，意外為他打開了融資新通道——持續36個月的掃碼交易記錄，最終讓銀行將數據貸款額度提升至10萬元。

授信的依據，正是這枚收款碼所承載的高頻且真實的流水數據。這不是個例，在中國，超過3億商户的收銀臺上，類似的二維碼正悄然成為數字信用的見證者。

據調研數據顯示，使用收款碼滿六個月的商户，獲得信貸的可能性超過60%，三年后這一比例躍升至90%。這些高頻、實時、小額分散的流水數據，正在重構傳統風控的邏輯：它不看出身、不看抵押，只忠實記錄着每一筆交易背后的經營事實。

這個案例揭示了，金融機構「不敢貸」與小微企業「不願貸」的僵局，其突破口或許並不在於更多數據的堆砌，而在於如何讀懂數據背后企業真實的經營故事。

這正是「知識圖譜增強與動態推理的智能金融風控大模型——賦能產業鏈風控與智能獲客」項目正在實現的場景。金蝶徵信首席技術官（CTO）李星帶着這一項目登上AFAC大賽的總決賽舞臺，旨在用更深刻的AI理解力，為破解這一行業難題提供一個全新的答案，讓每個企業都能擁有被數字信用精準定義的未來。

從數據孤島到信用大陸

740萬家雲服務場景的積澱

金蝶徵信的洞察，源於金蝶集團32年來服務的740萬家企業。這些企業每日產生的財務、人力、交易數據，構成了理解中國企業經營的活地圖。當大多數徵信機構還在圍繞工商、司法等靜態數據做文章時，金蝶已經能夠通過發票數據解析出交易對手穩定性、結算周期偏離度等深度標籤，甚至通過企業間的跨期交易圖譜，識別出隱性擔保和關聯交易風險。

「我們的核心能力並非簡單的數據聚合，而是基於金蝶ERP場景的深度邏輯理解。」李星解釋道。這種理解讓金蝶徵信在2024年獲得了廣東省唯一的AI企業信貸風控大模型工程技術研究中心認定，也成為他們敢於直面行業痛點的資本。

破解風控迷局的知識圖譜

從靜態快照到動態導航

在AFAC總決賽路演現場，李星首先指出金融機構「不敢貸」與小微企業「不願貸」的僵局，本質上是傳統工具在數據孤島、獲客成本和動態風險面前失效了。」而金蝶給出的答案，是一個融合了知識圖譜與大模型動態推理的智能風控系統。

金蝶徵信構建的圖譜包含了約4.45億條交易關係，如同一張巨大的產業互聯網，能清晰展示每家公司在產業鏈中的位置和上下游關係。路演現場，李星清晰地勾勒出這一模型的三大核心創新：

其一，是打破數據孤島的穿透力。傳統風控如同只看企業的一寸免冠照片，而金蝶徵信的模型藉助AI與GraphRAG技術，能穿透至多6層交易鏈條，讓錯綜複雜的企業關係網變得清晰可見。結合內含10萬條虛假交易信息的黑灰名單庫，模型能精準識別潛在風險與優質客户，將營銷轉化率提升了20%。

其二，是實現精準匹配的「洞察力」。面對單客營銷成本超500元、轉化率不足5% 的行業困境，模型將數百家金融機構的信貸經驗與企業信用專業知識注入知識圖譜，通過大模型進行深度推理，實現了客户畫像與信貸產品的精準匹配。這一能力已助力合作金融機構的放款額度大幅提升50%，推動了從「經驗驅動」到「數據智能驅動」的轉型。

其三，是構築動態風控的「預警力」。針對75%源於二級以上供應商的供應鏈風險，模型能實時解析企業的納税、發票、財務及工商股權信息，自動識別虛假交易、循環套票等高風險行為，並在准入環節就實時攔截。

支撐這三大創新的，是項目獨特的技術路徑。李星坦言，單純的大模型存在「黑盒不可解釋、幻覺無法根除」等先天侷限，難以獨立承擔信貸風控的重任。金蝶的解決之道，是讓大模型與強可解釋、規則可控的知識圖譜深度協同。

技術的價值，最終由市場迴應。某國有行反饋，聯合建模助其小微企業信貸產品不良率下降46.6%；某城商行則透露，藉助其能力，旗下税貸產品授信已超34億元。這些聲音，共同印證了這條技術路徑的現實可行性。

當知識圖譜成為大模型的羅盤，金融機構在服務小微企業時，便如同擁有了看清迷霧的導航。

技術的真正價值

在賽場外長久驗證

「金融智能要賦能千行百業，深入理解行業運作邏輯非常關鍵。」李星這句話，道出了技術落地的本質。他們的模型不僅要準確，更要懂得每個行業的獨特節奏，知道農企何時需要買種子，理解制造企業的回款周期，看清餐飲行業的季節性波動。

AFAC大賽提供了一個檢驗場。在這里，技術方案不僅要通過專家的審視，更要回答一個根本問題：這究竟能不能讓金融服務變得更簡單、更及時？當金融機構能夠更放心地放貸，當小微企業能在最需要資金時獲得支持，技術的價值纔算真正實現。對AFAC大賽而言，見證並推動像金蝶這樣的項目從賽場走向產業，正是其深遠意義所在。前路雖遠，但每攻克一個真實的風控難題，每助力一家小微企業獲得融資，金蝶就離「讓每個企業擁有數字信用」的使命更近一步。

這正是AFAC大賽所期待的景象：讓頂尖的智能技術，從實驗室、從論文、從產品demo，最終流淌進實體經濟的最細微之處，讓金融AI服務真正像掃碼支付一樣平常。