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交行依托大数据与金融科技手段，建立了特色化、数字化、智能化风控体系，实现普惠型小微企业贷款复合年均增长率超过20%，资产质量保持良好。

本文首发于21金融圈未经授权 不得转载

作者 |周炎炎

编辑 |肖嘉

排版 |黄玥

2025年10月，备受各界关注的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称“十五五”规划建议）正式发布。这份重要文件中，金融“五篇大文章”话题再被强调，其中明确要大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融。与此同时，本次建议还提到“健全财政优先保障、金融重点倾斜、社会积极参与的多元投入格局，确保乡村振兴投入力度不断增强”，这也深刻揭示了普惠金融的应有之义。

伴随“十五五”规划启动在即，普惠金融也正站在从“广覆盖”转向“精准化”与“高质量”发展的关键路口。然而，长期困扰行业发展的“不可能三角”依然高悬——在服务普惠客群时，往往难以同时兼顾信贷可得性、风险控制与融资成本这三大目标，三者之间形成一种结构性张力：追求其中两个目标的优化，往往要以牺牲第三个为代价。

在此背景下，如何突破瓶颈、推动普惠金融持续高质量发展，已成为银行业必答的一项命题。作为一家国有大行，眼下应如何破局？就此话题，21世纪经济报道记者专访了交通银行普惠金融事业部负责人华勐慧。

华勐慧认为，要想实现由“普”及“惠”，同时提升金融资源的配置效率与风险把控能力，必须要关注大数据、人工智能为核心的智慧风控技术。技术赋能业务，方能精准滴灌长尾客群，实现商业可持续，构建起“敢贷、愿贷、能贷、会贷”的长效机制，以此锻造出和高质量发展要求真正适配的现代普惠金融体系。

数字化风控体系突破小微融资困局

《21世纪》：站在“十五五”规划开局的历史坐标上，回顾“十四五”期间，综合来看，交行在普惠金融业务方面有哪些值得关注的重点进展？

华勐慧：“十四五”以来，普惠金融服务在覆盖面、可得性和便利度等方面明显提高，特别是随着数字技术突飞猛进，数字应用场景不断丰富，深刻重塑普惠金融服务的各个环节。交行依托大数据与金融科技手段，有效整合客户多维度信用信息，结合小微企业业务特征，深挖数据价值，建立了特色化、数字化、智能化风控体系，助力实现信贷风险从人工管理到智能管控的转变。基于这一数字化风控体系，交行推出一系列线上产品，并赋能于线下业务流程优化，广泛、高效服务于小微企业，并有效兼顾风险防控。

近年来，交行普惠型小微企业贷款复合年均增长率超过20%，资产质量保持良好。这一跨越式发展的背后，离不开交行以数字化风控体系为核心的力量支持。

《21世纪》：您提到数字化风控体系，可以详细介绍一下它是如何运作的吗？

华勐慧：传统风控模式依赖人工经验与财务报表，但多数小微企业缺乏规范财务数据，客观上有一定的融资困局。为突破这一瓶颈，缓解银企信息不对称，并结合小微企业融资金额小、户数多、分布散、频率高的特征，交行启动了普惠金融风控体系的数字化转型。主要包括三个方面：

一是数据治理：打通内外数据孤岛，构建“千企千面”画像。

数字化风控的基础在于丰富的、高质量的数据。交行通过不断整合内外部各类数据源，充实数据资产，优化数据质量，完善数据体系，为数字化风控体系建设奠定基础。首先，打通客户行内信息，整合客户资产、流水、还款行为、黑名单等数据，充分发挥存量客户的行内数据价值，构建客户基本画像。其次，根据小微业务特征，持续引入各类外部黑名单、工商红盾、税务、个人/企业征信、司法诉讼等数据，提高小微客户画像的丰富程度和风险刻画能力。另外，构建风控指标体系，夯实数字化风控基础。目前已基于征信（含个人、企业）、税务、工商、流水数据等维度设计了上万个客户特征变量，将为风控模型迭代优化提供更广泛的参数选择，同时简化了模型上线的流程，大大提高了上线的效率。

二是模型构建：AI算法量化风险，提升风险预测能力。

风险预测能力是数字化风控体系的重要核心。为提升线上业务的风险预测能力，交行依托动态、实时、多维的大数据分析，自主研发搭建了基于人行征信、工商及税务等数据的一整套风险评分模型，对普惠客户进行深度学习和深入挖掘。采用业内先进的stacking融合模型方案，实现客户画像的模型化，量化客户风险，有效支撑贷前准入控制、贷中决策支持和贷后辅助管理。

三是策略应用：全生命周期管理，自动化决策与预警。

风控策略是数字化风控体系的关键应用。通过差异化、精细化的策略，实现客户全生命周期的风险管理。例如，在贷前准入阶段，对不同风险等级的客户采用差异化的准入与核额策略，系统自动化审批；在贷中贷后阶段，对客户风险变动、经营恶化或抵押物价值产生明显波动等情况及时发出预警，实现近90%的客户逾期前风险预警提示覆盖。经过近几年的探索实践，交行普惠线上产品的策略体系已实现由原专家经验为主向基于违约数据的量化分析为主的转变，形成了较为成熟的数据驱动型风控策略。

如何让小微服下“定心丸”

《21世纪》：在提升融资可得性、保障融资连续性方面，交行采取了哪些措施来为企业服下“定心丸”？

华勐慧：交行通过“产品创新＋政策护航”的双轮驱动，为小微企业注入了“定心丸”。

一方面，交行深度融合多维度数据与智能风控要素，构建起差异化授信、动态核额、快速审批于一体的智能核额体系，以金融科技手段赋能普惠金融，切实提升了服务的可得性。

以上海临港生命蓝湾的一家生物医药公司为例。该企业属于典型的轻资产研发型公司，前期曾通过外部融资收购杭州工厂，后因新增订单导致流动资金出现缺口。企业反映，当时市场上多数银行的线上贷款产品同质化严重，普遍存在审批额度有限的问题，难以满足其实际需求。

而交行当时推出的“科创智慧知产贷”，其核额逻辑不再是看“砖头”（抵押物）、而是看“专利”。该产品具有准入系统自动判断、多维度核额、出额速度快、全线上业务流程的优势。在客户经理第一时间推荐给客户后，企业经过扫码申请，当即获批750万元纯信用额度，并在两天内完成提款。这个案例生动证明，通过数据融合与模型创新，银行完全有能力为科技创新“精准造血”。

另一方面，交行积极落实国家政策，将做好续贷工作作为提升小微企业服务质量的重要举措，建立“提前介入、主动对接”机制，对贷款即将到期、经营正常的企业，客户经理提前1-3个月开展需求摸排，结合企业生产周期量身定制续贷方案，确保新旧贷款“无缝衔接”，切实提升服务可得性。同时，交行创新推出普惠客户线上续贷功能，支持客户自助办理，提高续贷效率，用金融活水精准滴灌小微实体。

前期，苏州昆山一家专业生产模具钢材的企业面临一笔150万元贷款到期，资金周转压力凸显。该企业下游客户主要为模具厂商，由于模具配套产品验收周期较长，常规账期约6个月，导致回款时间与贷款偿还节点出现明显错配。同时，企业结算多采用银行承兑汇票，账面可用现金较为有限。当时正值企业为第四季度生产备货的关键阶段，若无法及时投入资金采购原材料，生产很可能陷入停滞。

交行在获悉该企业需求后，主动上门提供对接服务。通过线上系统快速核验该企业的订单合同、纳税记录等经营资料，确认其符合续贷条件后，当天即通过系统自动完成150万元续贷的审批与放款。此举不仅为企业节省了高额的过桥资金成本，有效缓解短期流动性压力，更以持续稳定的资金支持保障了订单按期交付，帮助企业稳定生产经营、维护客户关系，也为后续发展夯实了基础。

《21世纪》：我们关注到，交行创新推出“主动授信”服务模式，“主动授信”强调“无感授信”的客户体验。主动授信是如何运用数字技术来赋能业务模式的革新，新模式下给市场及客户带来什么变化或好处？

华勐慧：近年来，交行持续加大创新力度，优化完善普惠金融服务体系。主动授信服务正是其中一项创新举措，通过数字化转型来重塑普惠金融的服务流程。交行基于高效便捷、智能化、精准化的目标，通过整合多渠道数据资源，依托隐私计算、数据沙箱、多方安全计算、区块链等前沿技术，为小微企业精准画像、批量主动核定授信额度、简化融资流程，给小微企业融资注入新动能，带来两大深刻变化。

一是服务效率显著提升。

交行借助主动授信服务，提前核定授信额度，客户经理可以像“快递小哥”一样，带着额度主动送“贷”上门。同时，以手机银行、网上银行为主要渠道，实现7×24小时的“产品在线、服务在线”模式。此外，利用智能识别等数字化手段重塑业务流程，让小微企业融资之路更加畅通无阻。

二是服务覆盖面有效拓展，惠及更多小微企业。

交行通过运用大数据进行关联分析与交叉验证，实现以数据增信替代传统抵押担保，能够为传统模式下难以获得金融服务的“信贷白户”提供有效信用评价，切实缓解了小微企业“融资难、融资贵、融资慢”的问题。

这一模式在实践中也取得了明显成效。以山东某医疗科技公司为例，该企业是一家专注于医疗领域的“专精特新”科技型小微企业。以往，企业负责人为筹措贷款，常常需要四处奔波联系银行，耗费大量经营精力，而贷款能否获批、额度多少仍存在较大的不确定性。如今，依托交行的主动授信服务模式，客户经理通过客户清单精准联系企业，首次沟通时即向企业提供预评估额度。企业负责人现场简单“扫码”，仅用几分钟就快速完成了100万的贷款申请。该企业负责人对交行的高效服务赞不绝口，直言“交行的主动授信服务模式，让我们小微企业融资不再难，真正感受到了金融服务的温度与速度”。

AI风控前瞻性布局

《21世纪》： 展望“十五五”，人工智能技术将更深地融入经济发展各环节。在AI赋能普惠风控方面，交行有哪些前瞻性的布局和实践？

华勐慧：普惠金融作为服务国家战略、践行金融工作政治性、人民性的关键领域，面临小微“长尾”客群规模庞大、传统风控模式效率低下、人工操作负担重、风险评估精准性不足等核心挑战。为深化普惠金融战略转型，破解小微企业融资瓶颈，提升服务实体经济质效，交行积极拥抱数字化浪潮，融合人工智能等前沿技术，打造普惠金融AI“风控中枢”。通过AI技术重塑业务流程，构建覆盖贷前、贷中、贷后的全流程智能化风控体系，实现风控效率与管控能力的双重跃升。交行以行内统一AI框架为技术底座，搭建多维度、智能化、可持续进化的风控中枢，重点推进三大AI助手建设：

一是AI授信策略智能助手。

依托AI对非结构化数据的处理能力，深度挖掘工商、司法、税务等领域的文本信息，从风险案例中提炼逾期客户的信用风险特征，辅助优化客户准入策略，提升策略精准度。另外，基于客户经理线下调查数据，通过AI模型自动提炼风险特征，反哺数字化风控体系，推动风险监测模型从“人工总结”向“自动提炼”转型，显著提升风险识别效率。

二是AI授信报告智能助手。

一方面，构建智能引擎驱动的报告生成体系。系统深度整合客户税务、征信、工商、司法信息等多维度数据，自动生成报告框架，并通过持续迭代优化，提升尽调覆盖广度与分析深度，形成动态进化的智能报告生成能力。另一方面，实现降本增效双提升。AI可自动生成约80%的授信报告内容，替代传统人工撰写，有效释放客户经理人力。释放的资源得以聚焦核心风险研判，同步提升流程效率与风控精准度。通过AI赋能形成覆盖全面、分析深入、可持续进化的授信风险评估能力闭环。

三是AI贷后管理智能助手。

一方面，构建全场景智能管控体系。引入AI技术赋能普惠小微法人贷款贷后全流程管理，深度整合工商信息、司法、经营动态及关联关系等多源异构数据，通过智能算法实时监测客户风险画像演变，自动识别异常交易、经营变化、涉诉风险等关键信号，实现从“被动处置”向“主动预警”的转型，提升风险管控的时效性与精准度。另一方面，实现贷后调查总结自动化生成。运用大模型一键生成贷后监控调查总结，替代人工书写，形成格式统一化、内容差异化、调查要点精准化的报告，弥补人工反馈的不足，全面提升任务完成质效。