两分钟读懂一家企业：苏商银行的AI信贷答卷

一份包含数千笔交易记录的企业银行流水，既可能反映企业真实的经营活动，也可能隐藏着关联交易、资金循环和异常资金往来。过去，审查人员逐笔梳理、多方印证，解析一份复杂流水往往需要一个小时。如今在苏商银行，这项工作最快两分钟完成。但对金融科技实验室的研发团队来说，两分钟不是终点。识别一笔交易并不难，难的是理解交易背后的经营逻辑；读懂一张流水不难，难的是透过流水真正读懂一家企业。

这份“读懂企业”的执念，背后是苏商银行清晰的自我定位。近年来，该行以“求稳、守正”为经营总基调，聚焦主责主业，由小额零售客群转向专注中小企业客群，选择做一家“精品银行”，聚焦若干细分行业做深做透，以深度专业化形成大行难以替代的比较优势。而支撑行业化深耕的关键变量，正是人工智能。

让AI从“看见数据”走向“理解经营”

银行是经营风险的特殊行业，一笔企业贷款能否发放，不仅要看有没有抵押物、报表是否好看，更要判断经营是否真实、资金使用是否合理、未来是否具备偿债能力。

科技型中小企业尤其如此：有的手握核心技术和稳定订单，却缺少抵押资产；有的处于研发投入期，短期利润并不突出；有的资金交易频繁、经营关系复杂，人工审查难以在有限时间内全面识别风险。银行看不懂企业，就难以准确判断风险；风险判断不精准，金融资源就难以流向真正有成长潜力的企业。为此，苏商银行把破题的支点放在了人工智能上。

2023年4月，该行组建人工智能大模型专业研发团队，最初AI主要用于知识问答、文档处理等基础场景，但团队很快发现，通用大模型能生成流畅文字、识别不同格式数据，并不意味着真正掌握银行复杂的业务规则；大模型的“幻觉”问题在普通应用中只是回答偏差，在信贷审查中却可能直接影响风险判断。

2024年，该行将AI研发重点转向信贷核心业务，成立业务与科技联合攻关项目组，集中研究多模态数据解析、金融知识增强、风险推理和智能体协同等关键技术。通过多模态解析和数据标准化，格式各异的财务报表、流水、合同、发票、征信材料中被分散的信息，转化为可交叉验证、综合分析的数据。更大的突破在于让AI不仅知道“发生了什么交易”，还能辅助判断“为什么发生这些交易”。团队将金融专业知识、风险规则和业务专家经验融入大模型应用体系，构建多维度交叉分析机制，并探索多智能体协同技术，把资深审批人员的专业经验转化为可复用的智能化能力，让行业分析、财务审查、风险识别等不同专业智能体从各自角度分析同一家企业，再由审批人员综合判断，由此形成自主研发的“数字信审官”体系。

它不是让AI代替人做决定，而是让机器承担复杂信息处理，帮助专业人员发现风险线索、提高判断质量。这也是“精品银行”战略落地的方法，银行要求客户经理像行业专家一样理解客户的生意逻辑，而数字风控与智能工具正在打破人才约束，让客户经理具备“行研专家”的作业能力。

让创新成果从实验室走向信贷一线

过去，客户经理走访企业前，通常要登录多个系统搜集工商信息、经营数据、征信记录及外部风险信息，再人工整理分析，传统方式往往需要两小时；如今，苏商银行最快一分钟就能形成涵盖企业资质、经营状况、产业链关系和风险线索的初步研判报告。

信贷审查环节，系统自动核验多类企业证照及财务材料，审核准确率达97%，业务退件率由50%降至10%；贷后管理环节，AI整合行内外多源数据对企业经营状况动态监测，帮助银行更早发现潜在风险。经过持续研发，该行已建成覆盖产业分析、客户尽调、信贷审查、合同审核、风险预警、贷后管理和责任审计的七大智能助手，形成贯穿企业信贷全流程的AI应用体系。实际运行数据显示，企业信贷全流程平均办理时间压缩55%以上，手工录入工作量减少80%，核心风险识别准确率超过95%。

变化也在向产业金融延伸，而这正是精品银行战略的主战场。当前，该行的重点赛道是国产替代、“卡脖子”、外贸出海和六大新兴产业；产品上，推出算力贷、农链贷、电链贷、跨境链等“八链贷款”，围绕细分行业场景做定制化开发。江苏是制造业大省，科技型中小企业数量众多，但对中小银行而言，如何从海量企业中精准识别客户、发现融资需求，一直是经营难题。苏商银行依托AI、知识图谱和产业链分析技术，构建产业链智能分析助手，将企业上下游关系、经营信息与行业趋势结合，辅助客户经理寻找潜在客户、识别融资机会，相关应用已促成产业授信超过5亿元。银行服务实体经济的方式，正从被动等待申请转向主动发现需求，从一笔贷款走向一条产业生态。支撑这一切的，是长期投入换来的技术家底。

近三年来，该行在AI领域累计投入超过1亿元，建成拥有240余张算力卡、算力规模达60.2PFlops的私有化算力集群，形成覆盖算力、模型、数据、算法和应用治理的自主技术体系。2024年度，该行等单位共同完成的《数据驱动的用户行为识别关键技术与应用》项目，荣获吴文俊人工智能科学技术奖科技进步二等奖；2026年，经江苏省人工智能学会专家鉴定，《基于大模型的银行应用技术》《基于普惠场景金融产品研发项目》两项成果达到国内领先水平，《基于数据湖的数据资产应用技术研究》达到国内先进水平；截至统计时点，该行累计申请专利409件、获授权137件，其中AI相关授权发明专利32件，并持续深化与南京大学等高校的科研合作。

以党建引领让技术创新扎根金融为民

在省委金融工委“鑫锋”党建品牌引领下，苏商银行把金融工作的政治性、人民性融入科技创新与业务发展。对一家没有实体网点的民营数字银行而言，如何依靠科技服务更多中小微企业、让技术成果真正转化为普惠金融能力，是必须回答的问题。

在研发组织上，该行建立业务与科技联合攻关机制，业务专家与技术人员共同研究问题、验证成果；在人才培养上，推动金融、数学、计算机等多领域人才协同创新；在成果应用上，坚持技术人员深入一线，把业务难题转化为研发任务。

2026年，该行组建前线部署工程师（FDE）团队，推动AI研发人员深入业务部门，挖掘场景需求、开发智能技能。目前，自主研发的“苏商瞳瞳”智能体门户平台已落地190余项AI应用、500余个细分场景，沉淀360余项标准化可复用智能技能，AI正从少数技术人员的工具，成为各类岗位提升效率、优化经营的日常手段。

随着新兴产业加快发展，许多科技型企业真正有价值的资产，是技术积累、研发团队、知识产权和未来市场空间，而不是厂房和土地。如何突破依赖抵押物和历史财务数据的信用评价方式，更准确理解企业的技术能力与经营潜力？苏商银行依托金融大模型、多模态数据分析和产业链知识图谱，尝试将分散的经营信息转化为更完整的企业信用画像，在客户画像、产品设计、风控、贷后各环节围绕客户痛点做个性化改造，为科技型企业和中小微企业提供更精准的金融服务。从一份流水的智能解析到风险辅助判断，从智能审批到产业链金融，这条创新之路仍在延伸。

面向未来，苏商银行将持续践行“精品银行”战略，坚持自主创新、深耕核心技术、强化产学研协同，把更多科技攻关成果转化为服务实体经济的能力。科技创新的价值，不仅在于让银行变得更智能，更在于让金融更加理解企业，让创新真正服务经济社会发展。

（大众新闻记者 王新蕾）