專訪交通銀行普惠金融事業部華勐慧：銀行數字化風控的普惠新實踐

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交行依托大數據與金融科技手段，建立了特色化、數字化、智能化風控體系，實現普惠型小微企業貸款復合年均增長率超過20%，資產質量保持良好。

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作者 |周炎炎

編輯 |肖嘉

排版 |黃玥

2025年10月，備受各界關注的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》（以下簡稱“十五五”規劃建議）正式發布。這份重要文件中，金融“五篇大文章”話題再被強調，其中明確要大力發展科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融。與此同時，本次建議還提到“健全財政優先保障、金融重點傾斜、社會積極參與的多元投入格局，確保鄉村振興投入力度不斷增強”，這也深刻揭示了普惠金融的應有之義。

伴隨“十五五”規劃啟動在即，普惠金融也正站在從“廣覆蓋”轉向“精準化”與“高質量”發展的關鍵路口。然而，長期困擾行業發展的“不可能三角”依然高懸——在服務普惠客群時，往往難以同時兼顧信貸可得性、風險控制與融資成本這三大目標，三者之間形成一種結構性張力：追求其中兩個目標的優化，往往要以犧牲第三個為代價。

在此背景下，如何突破瓶頸、推動普惠金融持續高質量發展，已成為銀行業必答的一項命題。作為一家國有大行，眼下應如何破局？就此話題，21世紀經濟報道記者專訪了交通銀行普惠金融事業部負責人華勐慧。

華勐慧認為，要想實現由“普”及“惠”，同時提升金融資源的配置效率與風險把控能力，必須要關注大數據、人工智能為核心的智慧風控技術。技術賦能業務，方能精準滴灌長尾客群，實現商業可持續，構建起“敢貸、愿貸、能貸、會貸”的長效機制，以此鍛造出和高質量發展要求真正適配的現代普惠金融體系。

數字化風控體系突破小微融資困局

《21世紀》：站在“十五五”規劃開局的歷史坐標上，回顧“十四五”期間，綜合來看，交行在普惠金融業務方面有哪些值得關注的重點進展？

華勐慧：“十四五”以來，普惠金融服務在覆蓋面、可得性和便利度等方面明顯提高，特別是隨著數字技術突飛猛進，數字應用場景不斷豐富，深刻重塑普惠金融服務的各個環節。交行依托大數據與金融科技手段，有效整合客戶多維度信用信息，結合小微企業業務特征，深挖數據價值，建立了特色化、數字化、智能化風控體系，助力實現信貸風險從人工管理到智能管控的轉變。基于這一數字化風控體系，交行推出一系列線上產品，并賦能于線下業務流程優化，廣泛、高效服務于小微企業，并有效兼顧風險防控。

近年來，交行普惠型小微企業貸款復合年均增長率超過20%，資產質量保持良好。這一跨越式發展的背后，離不開交行以數字化風控體系為核心的力量支持。

《21世紀》：您提到數字化風控體系，可以詳細介紹一下它是如何運作的嗎？

華勐慧：傳統風控模式依賴人工經驗與財務報表，但多數小微企業缺乏規范財務數據，客觀上有一定的融資困局。為突破這一瓶頸，緩解銀企信息不對稱，并結合小微企業融資金額小、戶數多、分布散、頻率高的特征，交行啟動了普惠金融風控體系的數字化轉型。主要包括三個方面：

一是數據治理：打通內外數據孤島，構建“千企千面”畫像。

數字化風控的基礎在于豐富的、高質量的數據。交行通過不斷整合內外部各類數據源，充實數據資產，優化數據質量，完善數據體系，為數字化風控體系建設奠定基礎。首先，打通客戶行內信息，整合客戶資產、流水、還款行為、黑名單等數據，充分發揮存量客戶的行內數據價值，構建客戶基本畫像。其次，根據小微業務特征，持續引入各類外部黑名單、工商紅盾、稅務、個人/企業征信、司法訴訟等數據，提高小微客戶畫像的豐富程度和風險刻畫能力。另外，構建風控指標體系，夯實數字化風控基礎。目前已基于征信（含個人、企業）、稅務、工商、流水數據等維度設計了上萬個客戶特征變量，將為風控模型迭代優化提供更廣泛的參數選擇，同時簡化了模型上線的流程，大大提高了上線的效率。

二是模型構建：AI算法量化風險，提升風險預測能力。

風險預測能力是數字化風控體系的重要核心。為提升線上業務的風險預測能力，交行依托動態、實時、多維的大數據分析，自主研發搭建了基于人行征信、工商及稅務等數據的一整套風險評分模型，對普惠客戶進行深度學習和深入挖掘。采用業內先進的stacking融合模型方案，實現客戶畫像的模型化，量化客戶風險，有效支撐貸前準入控制、貸中決策支持和貸后輔助管理。

三是策略應用：全生命周期管理，自動化決策與預警。

風控策略是數字化風控體系的關鍵應用。通過差異化、精細化的策略，實現客戶全生命周期的風險管理。例如，在貸前準入階段，對不同風險等級的客戶采用差異化的準入與核額策略，系統自動化審批；在貸中貸后階段，對客戶風險變動、經營惡化或抵押物價值產生明顯波動等情況及時發出預警，實現近90%的客戶逾期前風險預警提示覆蓋。經過近幾年的探索實踐，交行普惠線上產品的策略體系已實現由原專家經驗為主向基于違約數據的量化分析為主的轉變，形成了較為成熟的數據驅動型風控策略。

如何讓小微服下“定心丸”

《21世紀》：在提升融資可得性、保障融資連續性方面，交行采取了哪些措施來為企業服下“定心丸”？

華勐慧：交行通過“產品創新＋政策護航”的雙輪驅動，為小微企業注入了“定心丸”。

一方面，交行深度融合多維度數據與智能風控要素，構建起差異化授信、動態核額、快速審批于一體的智能核額體系，以金融科技手段賦能普惠金融，切實提升了服務的可得性。

以上海臨港生命藍灣的一家生物醫藥公司為例。該企業屬于典型的輕資產研發型公司，前期曾通過外部融資收購杭州工廠，后因新增訂單導致流動資金出現缺口。企業反映，當時市場上多數銀行的線上貸款產品同質化嚴重，普遍存在審批額度有限的問題，難以滿足其實際需求。

而交行當時推出的“科創智慧知產貸”，其核額邏輯不再是看“磚頭”（抵押物）、而是看“專利”。該產品具有準入系統自動判斷、多維度核額、出額速度快、全線上業務流程的優勢。在客戶經理第一時間推薦給客戶后，企業經過掃碼申請，當即獲批750萬元純信用額度，并在兩天內完成提款。這個案例生動證明，通過數據融合與模型創新，銀行完全有能力為科技創新“精準造血”。

另一方面，交行積極落實國家政策，將做好續貸工作作為提升小微企業服務質量的重要舉措，建立“提前介入、主動對接”機制，對貸款即將到期、經營正常的企業，客戶經理提前1-3個月開展需求摸排，結合企業生產周期量身定制續貸方案，確保新舊貸款“無縫銜接”，切實提升服務可得性。同時，交行創新推出普惠客戶線上續貸功能，支持客戶自助辦理，提高續貸效率，用金融活水精準滴灌小微實體。

前期，蘇州昆山一家專業生產模具鋼材的企業面臨一筆150萬元貸款到期，資金周轉壓力凸顯。該企業下游客戶主要為模具廠商，由于模具配套產品驗收周期較長，常規賬期約6個月，導致回款時間與貸款償還節點出現明顯錯配。同時，企業結算多采用銀行承兌匯票，賬面可用現金較為有限。當時正值企業為第四季度生產備貨的關鍵階段，若無法及時投入資金采購原材料，生產很可能陷入停滯。

交行在獲悉該企業需求后，主動上門提供對接服務。通過線上系統快速核驗該企業的訂單合同、納稅記錄等經營資料，確認其符合續貸條件后，當天即通過系統自動完成150萬元續貸的審批與放款。此舉不僅為企業節省了高額的過橋資金成本，有效緩解短期流動性壓力，更以持續穩定的資金支持保障了訂單按期交付，幫助企業穩定生產經營、維護客戶關系，也為后續發展夯實了基礎。

《21世紀》：我們關注到，交行創新推出“主動授信”服務模式，“主動授信”強調“無感授信”的客戶體驗。主動授信是如何運用數字技術來賦能業務模式的革新，新模式下給市場及客戶帶來什么變化或好處？

華勐慧：近年來，交行持續加大創新力度，優化完善普惠金融服務體系。主動授信服務正是其中一項創新舉措，通過數字化轉型來重塑普惠金融的服務流程。交行基于高效便捷、智能化、精準化的目標，通過整合多渠道數據資源，依托隱私計算、數據沙箱、多方安全計算、區塊鏈等前沿技術，為小微企業精準畫像、批量主動核定授信額度、簡化融資流程，給小微企業融資注入新動能，帶來兩大深刻變化。

一是服務效率顯著提升。

交行借助主動授信服務，提前核定授信額度，客戶經理可以像“快遞小哥”一樣，帶著額度主動送“貸”上門。同時，以手機銀行、網上銀行為主要渠道，實現7×24小時的“產品在線、服務在線”模式。此外，利用智能識別等數字化手段重塑業務流程，讓小微企業融資之路更加暢通無阻。

二是服務覆蓋面有效拓展，惠及更多小微企業。

交行通過運用大數據進行關聯分析與交叉驗證，實現以數據增信替代傳統抵押擔保，能夠為傳統模式下難以獲得金融服務的“信貸白戶”提供有效信用評價，切實緩解了小微企業“融資難、融資貴、融資慢”的問題。

這一模式在實踐中也取得了明顯成效。以山東某醫療科技公司為例，該企業是一家專注于醫療領域的“專精特新”科技型小微企業。以往，企業負責人為籌措貸款，常常需要四處奔波聯系銀行，耗費大量經營精力，而貸款能否獲批、額度多少仍存在較大的不確定性。如今，依托交行的主動授信服務模式，客戶經理通過客戶清單精準聯系企業，首次溝通時即向企業提供預評估額度。企業負責人現場簡單“掃碼”，僅用幾分鐘就快速完成了100萬的貸款申請。該企業負責人對交行的高效服務贊不絕口，直言“交行的主動授信服務模式，讓我們小微企業融資不再難，真正感受到了金融服務的溫度與速度”。

AI風控前瞻性布局

《21世紀》： 展望“十五五”，人工智能技術將更深地融入經濟發展各環節。在AI賦能普惠風控方面，交行有哪些前瞻性的布局和實踐？

華勐慧：普惠金融作為服務國家戰略、踐行金融工作政治性、人民性的關鍵領域，面臨小微“長尾”客群規模龐大、傳統風控模式效率低下、人工操作負擔重、風險評估精準性不足等核心挑戰。為深化普惠金融戰略轉型，破解小微企業融資瓶頸，提升服務實體經濟質效，交行積極擁抱數字化浪潮，融合人工智能等前沿技術，打造普惠金融AI“風控中樞”。通過AI技術重塑業務流程，構建覆蓋貸前、貸中、貸后的全流程智能化風控體系，實現風控效率與管控能力的雙重躍升。交行以行內統一AI框架為技術底座，搭建多維度、智能化、可持續進化的風控中樞，重點推進三大AI助手建設：

一是AI授信策略智能助手。

依托AI對非結構化數據的處理能力，深度挖掘工商、司法、稅務等領域的文本信息，從風險案例中提煉逾期客戶的信用風險特征，輔助優化客戶準入策略，提升策略精準度。另外，基于客戶經理線下調查數據，通過AI模型自動提煉風險特征，反哺數字化風控體系，推動風險監測模型從“人工總結”向“自動提煉”轉型，顯著提升風險識別效率。

二是AI授信報告智能助手。

一方面，構建智能引擎驅動的報告生成體系。系統深度整合客戶稅務、征信、工商、司法信息等多維度數據，自動生成報告框架，并通過持續迭代優化，提升盡調覆蓋廣度與分析深度，形成動態進化的智能報告生成能力。另一方面，實現降本增效雙提升。AI可自動生成約80%的授信報告內容，替代傳統人工撰寫，有效釋放客戶經理人力。釋放的資源得以聚焦核心風險研判，同步提升流程效率與風控精準度。通過AI賦能形成覆蓋全面、分析深入、可持續進化的授信風險評估能力閉環。

三是AI貸后管理智能助手。

一方面，構建全場景智能管控體系。引入AI技術賦能普惠小微法人貸款貸后全流程管理，深度整合工商信息、司法、經營動態及關聯關系等多源異構數據，通過智能算法實時監測客戶風險畫像演變，自動識別異常交易、經營變化、涉訴風險等關鍵信號，實現從“被動處置”向“主動預警”的轉型，提升風險管控的時效性與精準度。另一方面，實現貸后調查總結自動化生成。運用大模型一鍵生成貸后監控調查總結，替代人工書寫，形成格式統一化、內容差異化、調查要點精準化的報告，彌補人工反饋的不足，全面提升任務完成質效。