人工智能可以憑借強大的自主學習能力、關聯分析能力、結果輸出能力，在信用領域具有提高信息輸入效率、提升信用評估準確性、生成與解讀信用報告、預知風險的應用潛能。

“人工智能+”于2024年被首次寫入我國《政府工作報告》之中，同年4月，中國人民銀行征信管理局提出支持征信機構運用大數據、人工智能等新技術進行產品創新，為普惠金融發展提供多元化、差異化的信用信息服務。

“政務服務”賽道

△圖1：“津誠大模型”界面

天津市公共信用中心推出面向公共信用服務的AI大模型“津誠AI大模型”，2024年底，上線信用修復“智答”“智審”兩項應用服務。AI大模型“智答”，企業僅需通過智能問答平臺，便可迅速獲得所需答案，實現修復咨詢服務 “零等待”。“智審”功能可以自動判別企業所提交材料的準確性，并對不合規材料給出具體原因及建議，截至目前，企業信用修復材料智能預審記錄196條，信用修復成功率從智能預審服務上線之前的50%提升至65%左右。

黑龍江省鶴崗市推出的“信用軌跡”數據模型，通過利用信息化手段，采集征信數據庫，收錄失信被執行人、行政許可公示信息、不動產信息等多方面基礎信息，將企業基礎信息、負面信息、信用評價等級信息等8項信息進行強制展示，綜合反映企業的信用狀況。

信用分與信用評價作為信用AI大模型的早期雛形，早已成為社會信用體系的關鍵構成部分，目前，各地政府部門積極探索AI大模型的深度應用，在多項惠民便企工作中取得了顯著成果。

“金融普惠”賽道

在金融領域，中國人民銀行積極探索AI技術在征信系統優化中的應用，力求提升征信數據的準確性與覆蓋范圍，而眾多互聯網企業也在金融征信領域積極布局，利用AI大模型挖掘更多維度的信用信息，為金融機構提供更全面、精準的信用服務。

京東數科利用區塊鏈技術構建了供應鏈金融信用評估體系，結合大數據分析，對供應鏈上的中小供應商進行信用評分。通過分析供應商與京東的交易頻次、交貨準時率、產品質量反饋等數據，為每個供應商生成精準的信用評分。

△圖2：“千尋大模型”界面

安碩研發的金融垂直領域大模型算法千尋大模型，前能夠滿足用戶企業征信、行業產業、財務分析、盡調報告等多層次問答訴求，深度賦能金融機構盡職調查全流程、多場景，實現信審專家能力數字化、工具化、便捷化。

度小滿推出的金融大模型——“軒轅”，可以支持信貸報告自動生成，動態解析用戶信用行為，能將征信報告解讀出40萬維的風險變量，用來識別小微企業主的信貸風險。

螞蟻金融大模型深度整合消費、交易等多維度數據，構建用戶信用畫像，精準評估信用風險，助力金融機構信貸決策；在優化信用服務流程方面，實時監測信用狀況，預警風險，為用戶定制個性化信用服務，提升金融服務效率與安全性。

“市場應用”賽道

在信用市場化方面，AI大模型以公共和市場數據為基礎，在建立聯合創新實驗室、企業信用數據查詢、信用修復等方面，擔負著創新應用、信用評價、數據運營等諸多職責，成為推動社會信用體系不斷完善和大數據應用深化的重要力量。

△圖3：“知彼阿爾法”界面

企查查推出的“知彼阿爾法”商查大模型，基于大模型+企業信用數據庫共同構建，用AI技術賦能企信大數據創新，為用戶提供更加便捷、精準的商業信息查詢服務。

浪潮數字商業發布信用行業大模型V1.0，構建“1+N+1”總體架構，即以1個信用行業大模型為核心，創新打造信用修復、信用監測、信用分析等N個專用場景模型，提供1套大模型工具鏈。面向政府用戶，通過大模型技術賦能信用監測、信用分析等應用場景，提供城市信用監測智能助手、智能分析報表工具；針對企業用戶，一站式解決信用修復過程中的諸多問題。

天眼查與華為云共同發布的可信商業助理"天眼妹"，是基于“可信數據+可信算法”的面向個人端的可控大模型數字產品，通過大模型對于用戶意圖的理解結合天眼查海量商業公開數據，為用戶提供準確的商業信息。

在解決信用領域的問題上，AI大模型可以結合行業特點，更好地理解和分析信用數據，提升數據查詢效率，增強分析的客觀性和全面性，滿足客戶多樣化場景需求。

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編輯：源源

校稿：昊宇

來源：源點credit