在產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融領(lǐng)域，風(fēng)控是保障業(yè)務(wù)穩(wěn)健的核心。過(guò)去，傳統(tǒng)風(fēng)控受限于人工審核、單一數(shù)據(jù)評(píng)估，難以應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈復(fù)雜場(chǎng)景與海量數(shù)據(jù)。而大模型的深度數(shù)據(jù)處理能力，疊加AI 算力的實(shí)時(shí)計(jì)算支撐，正從底層重塑產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融風(fēng)控體系，為金融機(jī)構(gòu)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)開(kāi)辟新路徑。

兩大維度打破傳統(tǒng)風(fēng)控能力邊界

大模型與AI 算力的結(jié)合，從 “數(shù)據(jù)處理” 和 “風(fēng)險(xiǎn)研判” 兩大關(guān)鍵環(huán)節(jié)，突破了傳統(tǒng)風(fēng)控的局限。

在數(shù)據(jù)處理上，AI 算力解決了產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù) “碎片化” 難題。產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融涉及訂單、物流、發(fā)票、信用等多類(lèi)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)計(jì)算難以快速整合校驗(yàn)。如今，依托 GPU 集群、分布式計(jì)算等 AI 算力架構(gòu)，金融機(jī)構(gòu)能實(shí)時(shí)抓取清洗跨平臺(tái)數(shù)據(jù) —— 比如秒級(jí)處理港口物流 GPS 軌跡、制造業(yè)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，為風(fēng)控提供實(shí)時(shí)支撐。而大模型能進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，通過(guò)自然語(yǔ)言處理解析合同隱性風(fēng)險(xiǎn)條款，用計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別物流單據(jù)真實(shí)性，甚至憑多模態(tài)數(shù)據(jù)還原交易全貌，讓風(fēng)控從“依賴(lài)單一數(shù)據(jù)” 轉(zhuǎn)向 “整合多維證據(jù)鏈”。

在風(fēng)險(xiǎn)研判上，大模型讓風(fēng)控從“事后處置” 轉(zhuǎn)向 “事前預(yù)警”。傳統(tǒng)風(fēng)控依賴(lài)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建靜態(tài)模型，難預(yù)判動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。大模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)海量產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)與金融案例，建立動(dòng)態(tài)評(píng)估模型：比如在供應(yīng)鏈金融中，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)景氣度、企業(yè)交易頻率等，實(shí)時(shí)調(diào)整企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)；若某環(huán)節(jié)資金流異常，能快速定位風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑，提前預(yù)警違約風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)防控。

場(chǎng)景深度滲透：破解風(fēng)控核心痛點(diǎn)

產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融風(fēng)控的核心痛點(diǎn)，集中在中小微企業(yè)信用評(píng)估難、產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)防控難、跨場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。大模型與AI 算力正精準(zhǔn)破解這些問(wèn)題，推動(dòng)風(fēng)控向 “場(chǎng)景化、精細(xì)化” 轉(zhuǎn)型。

針對(duì)中小微企業(yè)“信用弱、缺擔(dān)?！?/span>的問(wèn)題，大模型與AI 算力能實(shí)現(xiàn)“從主體信用到交易信用” 的轉(zhuǎn)變。大模型可基于產(chǎn)業(yè)鏈交易數(shù)據(jù)建 “信用畫(huà)像”，分析供應(yīng)商與核心企業(yè)的訂單頻次、回款率、產(chǎn)品合格率，結(jié)合行業(yè)基準(zhǔn)生成多維度評(píng)分，不依賴(lài)企業(yè)自身信用。AI 算力也保障動(dòng)態(tài)評(píng)分實(shí)時(shí)更新，供應(yīng)商完成新訂單后，系統(tǒng)立即更新信用等級(jí)，提升融資審批效率。

針對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險(xiǎn)“傳導(dǎo)快、難追溯”的問(wèn)題，大模型與AI 算力可以構(gòu)建“全鏈路監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)”。產(chǎn)業(yè)鏈某環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)（如核心企業(yè)延期付款、原材料斷供）易擴(kuò)散，傳統(tǒng)風(fēng)控難定位源頭與范圍。借助大模型 “關(guān)聯(lián)分析” 能力，金融機(jī)構(gòu)可建產(chǎn)業(yè)鏈知識(shí)圖譜，清晰呈現(xiàn)企業(yè)、物流商、服務(wù)商間關(guān)系；AI 算力支撐圖譜實(shí)時(shí)更新，若某節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)（如核心企業(yè)資金異動(dòng)），系統(tǒng)能快速識(shí)別受影響企業(yè)，自動(dòng)調(diào)整授信策略。

此外，大模型能推動(dòng)跨場(chǎng)景風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一。不同產(chǎn)業(yè)的交易模式、風(fēng)險(xiǎn)特征差異大，傳統(tǒng)風(fēng)控需要為每個(gè)場(chǎng)景單獨(dú)建模型，成本高、效率低。大模型憑借“遷移學(xué)習(xí)” 能力，可將成熟場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)復(fù)用到新場(chǎng)景，大幅降低拓展成本，提升風(fēng)控通用性。

小結(jié)

未來(lái)，風(fēng)控體系將從“單打獨(dú)斗” 轉(zhuǎn)向 “多主體協(xié)同共建”。產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融風(fēng)控需核心企業(yè)、物流平臺(tái)、征信機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)參與，大模型與 AI 算力將成為 “數(shù)據(jù)樞紐”：核心企業(yè)接入采購(gòu)數(shù)據(jù)，物流平臺(tái)提供運(yùn)輸數(shù)據(jù)，征信機(jī)構(gòu)補(bǔ)充信用信息，金融機(jī)構(gòu)憑整合模型輸出評(píng)估結(jié)果。這種 “數(shù)據(jù)共享 + 模型共建” 模式，能解決數(shù)據(jù)不全問(wèn)題，還能靠多方背書(shū)提升結(jié)果可信度。

隨著技術(shù)迭代與生態(tài)完善，大模型與AI 算力或將成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融“核心引擎”，推動(dòng)金融與產(chǎn)業(yè)深度融合，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)、科技公司等相關(guān)方該如何用好大模型與AI 算力，完善產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融風(fēng)控體系？11月13日，2025第十一屆中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融年會(huì)將于北京隆重召開(kāi)。本次年會(huì)將匯聚政府、行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)、知名專(zhuān)家學(xué)者及金融機(jī)構(gòu)等多方力量，共同探討產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融等前沿話題。

大會(huì)亮點(diǎn)

榮譽(yù)見(jiàn)證：將舉辦第十一屆中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)大獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)典禮，見(jiàn)證行業(yè)優(yōu)秀機(jī)構(gòu)成果，記錄榮譽(yù)時(shí)刻。

案例分享：邀請(qǐng)行業(yè)領(lǐng)袖分享產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融實(shí)踐的成功案例和前沿趨勢(shì)。

合作交流：為參會(huì)者提供豐富的交流合作機(jī)會(huì)，助力企業(yè)拓展業(yè)務(wù)合作和人脈資源。

2025第十一屆中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融年會(huì)不僅是產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融的行業(yè)盛會(huì)，更是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的重要平臺(tái)。我們誠(chéng)邀各界人士積極參加，共同見(jiàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，攜手共創(chuàng)美好未來(lái)！