4月10日，2024数字产业链金融行业峰会上，网商银行宣布升级大雁系统，首次将AI大模型的能力应用于产业链金融。

　　记者获悉，大模型主要应用在两方面。第一，用知识抽取能力构建产业链图谱。大模型通过读取海量的商品信息、企业关系信息之后，形成产业链图谱，让全产业链上下游的小微“显形”。

　　通过信息解析能力，对小微企业的经营情况进行秒级评价。大模型就像一个24小时无休的智能产研专家，读研报、判断产业趋势、解析小微经营数据，评价其信用情况。

　　值得注意的是，这一应用这并非是直接生成内容、与用户互动，而是在后台，成为金融风控系统的“助手”，帮助金融机构识别小微。

　　目前，网商银行已经通过大模型搭建了包括汽车、医疗、建筑等在内的9条产业方向的产业链图谱，识别超2100万产业链上下游的小微企业，小微信用画像效率提升了10倍。在汽车和医疗产业链，网商银行已经将其与金融风控系统结合，提升小微企业的信贷覆盖率和满足度。

　　峰会现场，网商银行行长冯亮展示了产业链上一个典型的小微经营者的故事。在浙江嘉兴，潘弈丞经营着一家名为丞达新材料科技有限公司的企业。它的主营业务是生产高温尼龙材料。新材料研发时间长，需要资金投入，客户回款周期长达3个月，周转需要资金，这是小微经营者常见的金融需求。然而，几年前潘弈丞向银行申请信贷服务时，他仍然需要抵押房产，并经历一周的等待。

　　丞达只是产业链上下游小微企业金融服务困境的缩影。“金融机构眼中丞达的画像是这样的一家普通的小微企业，工商信息显示从事机械制造，年营业额在1000万左右。他生产的是什么，最终去往哪里并不清楚。因此，在没有品牌企业担保的情况下，金融机构很难给予丞达符合其经营需求的额度。”冯亮表示。

　　首先需要在产业链的视角下“看见”丞达。大模型通过知识抽取能力，从海量信息中理解数据，形成产业链图谱，再通过多模态数据融合、协同推理等技术识别小微企业的主营业务，将其精准挂载到产业链上。比如汽车产业链，大模型“看到”发动机厂商、4S店、轴承厂商等环节，然后看见每个环节分布着哪些企业，将他们编织成一张网。整个过程中，大模型就像一盏探照灯，照亮产业链上下游每一个小微。

　　通过这种方式，大雁系统可以识别丞达位于汽车产业链上，它拥有12项专利，是浙江省的高新技术企业。丞达所生产的尼龙材料经过最终去到了比亚迪汽车，成为保护连杆器核心电子器件的绝缘层。而且，它位于浙江嘉兴的新兴材料生产基地，拥有“近水楼台”的供应优势。

　　看见之后还需要看清小微的经营情况。大模型能够自动读取大量研报，生成最适合描述小微用户的经营画像。这个过程就像一个AI产研专家，研究产业，形成趋势判断，分析小微的各项经营数据，形成对它经营情况的评分。这些评分，一定程度上代表着他的还款能力。

　　当丞达来网商银行申请信贷服务时，风控系统结合大模型构建的产业链图谱，知道它位于比亚迪的供应链上，结合“AI产研专家”的评分与其他金融风控数据进行严格的验证，最终为其提供了200万额度的纯信用。

　　当毛细血管小微企业能够规模化地获得便捷灵活的资金支持，产业链的资金融通和运转效率也将大幅提升。以汽车产业链为例，网商银行大雁系统已经为超过100万小微企业提供信贷额度。获得金融服务的用户中，64%为首次获得纯信用，近3成为科创型企业，且获得了更高的额度。因为秒贷秒批的金融服务，他们在经营上实现了“0账期”，可以多接订单，每月交付量平均提升17%。

　　“我们找到了一个方向，但还不能说现在就挖到了丰厚的宝藏。大模型的产业应用仍有很远的路要探索。”网商银行高级工程师方珂告诉记者。

　　值得注意的是，大雁系统没有用大模型的生成能力直接与客户交互。“金融行业对安全、风险要求极为严苛，大模型应用仍然有很多问题需要验证。”方珂举例说，大模型会出现“幻觉”，如果错判了客户的经营情况，带来的可能是真金白银的损失。

　　因此，大雁系统实际应用中，大模型绘制的产业链图谱会向风控系统提供客户识别、经营评分和画像，但最终小微经营者获得的额度，仍然是风控系统度交叉验证的结果。“风控系统是大雁系统的神经中枢，也是大模型的守门员。”

　　为什么网商银行可以将大模型的能力应用于产业链金融的场景？方珂认为，这得益于网商银行智能风控系统的积累。网商银行成立第一天就采用大数据风控的方式，为小微经营者提供310（3分钟申请，最快1分钟放款，0人工干预）的服务。截至2022年底，已累计服务超过5000万小微经营者。在网商银行风控系统中，包括图计算等在内的AI技术，同样被广泛应用，为小微提供安全、便捷的金融服务。

　　“超大规模的客户量、数据与风控能力沉淀，对小微经营者认知的积累，共同构成了网商银行用大模型探索产业链金融应用的基础。”方珂告诉记者。

　　IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰表示，大模型高价值应用，最关键的是找到合适的场景。它至少必须满足两个条件，一个是需要对海量数据进行分析，另一个是需要高昂的专家知识。网商银行大雁系统提供了一个创新的样本，通过大模型构建产业链图谱，和专家级的信用评分，让更好的金融服务流向产业链的毛细血管。在发展新质生产力与“人工智能+”的产业命题下，这不失为以金融服务创新，更好服务实体经济、推动产业升级的有益探索。