招商銀行：以科技創新加強普惠金融服務

日前，2024年全國科技活動周正式啓動。從招商銀行處獲悉，該行圍繞“弘揚科學家精神 激發全社會創新活力”，組織系列宣傳活動，普及金融科技創新成果。

作爲頭部股份制銀行，近年來，招商銀行在科技領域加強投入，形成一定的技術實力，持續賦能業務。據瞭解，爲持續加強普惠金融服務，該行以數據要素爲基礎，通過隱私計算、圖神經網絡、AI大模型等新興技術手段，在數字化獲客、數字化風控、數字化流程等方面，探索成本可控制、創新可複用、業務可持續的普惠發展新模式，讓普惠金融服務更高效、經營主體融資更便利、金融風險防控更有效。

隱私計算技術護航，構建普惠數字化獲客新模式

爲破解銀企信息不對稱難題，近年來，國家出臺多項政策、意見，鼓勵政府部門向金融機構有序開放政府公信力數據，並在健全信用共享機制等方面提出諸多指導方案。招行認真學習相關政策，歸集、整合、打通內外部普惠相關數據，重點關注政府公信力數據共享和使用，加大引入全國及地方信易貸平臺、金融綜合服務平臺等高價值政務數據，夯實普惠金融數據基礎。

隱私計算技術是指在保護數據本身不對外泄露的前提下實現數據分析計算的技術集合，達到數據“可用不可見”的目的，在充分保護數據和隱私安全的前提下，實現數據價值的轉化和釋放。隱私計算因特殊的加密機制，具有增強數據保護、降低數據泄露風險等特點，是解決數據使用和數據安全矛盾的重要技術手段。

通過隱私計算技術，招行在各方原始數據不出域前提下，引入地方高價值政務數據如稅務、社保等，推出普惠數字化獲客新模式。圍繞中小企業客羣，以差異化的風險緩釋方式、定價及客羣定位，招行初步構建起普惠多層次數字化產品體系，實現“1對N”的全產品、全場景額度匹配推薦，爲客戶提供個性化組合融資方案。

引入大數據技術，提升普惠數字化風控質效

招行利用大數據技術，深度整合行內外多維度涉企數據和場景數據，基於機器學習、圖神經網絡技術（GNN）等人工智能技術構建風控模型，形成高效、快捷、智能的“人+數字化”風控流程模式。

在風險管理中，招行需要對包括企業自身及其關聯方進行評估，而企業間複雜的關聯關係形成一張互相依賴的圖網絡結構，信息繁雜分散。圖神經網絡技術起源於卷積神經網絡和圖嵌入，重點在於將卷積推廣到圖領域，並利用深度神經網絡進行圖節點、邊關係、子圖的表示學習，與該場景具有較好的契合性。爲此，招行利用圖神經網絡模型處理企業節點間的關聯關係信息以及關聯企業節點特徵，自動識別關聯方風險，降低貸前貸中管理的時間成本和經濟成本。同時基於風控模型和專家經驗，招行還搭建起普惠風控策略體系，在業務開展過程中持續迭代優化，使普惠精細化授信管理能力得以凸顯。

AI大模型助力，優化普惠數字化流程

2022年底出現的大模型技術，帶來人機交互的新變革，大幅降低知識應用邊際成本，對生產力要素重構產生了深刻影響。招行第一時間跟進佈局AI大模型，積極推進建設行業領先的大模型基礎設施，同時也積極探索大模型在業務場景下的應用創新。

據悉，針對普惠場景，招行就將AI大模型技術與普惠作業流程相結合，提升信貸作業流程智能化水平。在貸前階段，探索大模型在盡調報告撰寫等場景的應用。貸後階段，運用AI技術解讀授信批覆關鍵要素，將授信要求格式化、標準化，自動填入監測指標，減少人工操作。

沿着三大主線，推進數字化普惠金融產品創設

截至目前，招行已在供應鏈金融、科技金融和小微金融三大領域形成服務小微企業的核心競爭力，並依託金融科技，逐步打造了具有招行特色的普惠金融數字化服務新模式。

日前，招商銀行普惠金融部總經理王研京出席相關論壇時對數字化服務體系做了全面介紹，該行沿着三大主線推進數字化金融產品創設，推出把傳統抵押向線上轉化的招捷貸產品；推出線上化、自動化的小額信用貸產品招企貸；面向供應鏈上下游推出的招鏈易貸、經銷易貸以及面向科技企業推出的數字化科創貸產品。

她提到，在小微企業板塊，招行通過數據整合、模型構建，重新定義傳統的小微貸概念，打造標準化、全線上化、普適化的數據融資，實現“普”和“惠”的雙重目標。在供應鏈金融板塊，招行希望通過完善的供應鏈金融服務，將觸角延伸到產業鏈的每個節點上，更多服務好鏈上中小微企業，發揮供應鏈金融鏈接金融與實體經濟樞紐的重要作用。在科技金融板塊，招行鍼對科技企業在成長階段需求特徵，聯合生態各方，共同打造全生命週期服務。

數據顯示，截至4月末，招行普惠型小微企業貸款餘額突破8450億元，位列股份制銀行首位。

本文源自：金融界