近年来，伴随着金融科技的迅速崛起，在人工智能、大数据、大模型等技术的帮助下，金融机构信息收集和处理能力极大提升。
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而活跃于市场的金融科技企业，凭借自身的创新科技优势与传统金融机构积极合作，助力银行业金融机构更好地配置信贷资源，增强小微企业贷款的可得性；同时，也为小微企业提供数字化经营工具，“金融+经营”双向赋能，为小微企业实现更好的发展提供了新动能。
作为脱胎于百度的金融科技公司度小满，其成立之初便将愿景便定位于致力于用科技为更多人提供值得信赖的金融服务，让更多人享受平等、专业、普惠的金融服务。经过近5年发展，目前度小满已发展成集信贷、理财、支付、保险、个人/供应链、金融科技在内的六大核心业务。
5月21日，度小满即将迎来独立运营五周年。在新一轮技术革命与商业浪潮的冲击下，度小满五年步履是否会更加坚定？它将会以怎样的姿态迈入新的技术变革洪流？
小微融资难
小微企业在我国市场主体中占比高，融资需求大。根据中国银行业协会发布的《2020年中国银行业服务报告》显示，截至2022年末，中国银行业金融机构用于小微企业的贷款（包括小微企业贷款、个体工商户贷款和小微企业主贷款）余额达到59.70万亿元，其中单户授信总额1000万元及以下的普惠型小微企业贷款余额为23.60万亿元。
另相关统计表明，国内小微金融市场需求量约为90万亿元，相较于目前18万亿元的市场规模仍有近八成的缺口未被满足。
究其原因，主要表现在两个方面，一方面，从业务经营角度看，在传统信贷业务模式下，金融机构办理一笔小微业务需要进行大量的线下尽调工作，对企业的评估主要依靠财务、征信等传统数据，耗时长且效率低，也无法满足小微企业“短小频急”特点的资金使用需求。
另一方面，从风险识别角度看，小微企业的数字化、信息化程度普遍不高，缺乏成体系的公司治理结构和完整的财务报表等数据，对于商业银行来说识别难度大、评估风险高。
资金是小微企业的生命线和发展引擎，多数小微企业主在日常经营活动中，都需要借助于低利率的融资服务。然而，长久以来，小微企业始终面临融资难、融资贵等困境。并且多重因素的交织给作为风险管理者的金融机构也带来了严峻挑战，同时也限制了它们为小微企业提供融资的意愿。
反观度小满公布的数据，截至目前，度小满已累计为超过1800万小微企业主及工商个体户授信，2022年为小微企业发放超过5200亿元信用贷款。
在小微企业融资难和贵的背景下，度小满为何能实现如此巨大的信贷量，底气何来？
企业技术坚守
前不久，有“中国智能科学技术最高奖”之称的吴文俊人工智能科学技术奖，正式公布了2022年度获奖名单。度小满建设的“智能化征信解读中台”工程，率先将大型语言模型LLM、图算法应用在征信报告的解读上，荣获了吴文俊人工智能科技进步奖，成为唯一入选的金融科技公司。
时间追溯至2018年，在度小满创立之初，就引入了大量NLP（自然语言处理）人才，在NLP技术上发力。
在信贷领域，征信数据一直是非结构化数据的典范。由于它的复杂性和多样性，很难使用传统的数据处理方式进行分析。为了破解这一难题，2022年度小满上线并运用智能征信中台将自然语言处理技术、图算法应用在征信报告的解读上，能够将报告解读出40万维的风险变量，将银行风控模型的风险区分度提升了26%。
一个直观的例子，小微商户可以通过在线的方式增信补件，提升额度：上传营业执照、发票、合同、经营场所照片、学历照片等，以低成本方式解决小微线下经营多、数据薄的风控难点。度小满侧，则利用光学字符识别(OCR)、图计算对申请人的工商信息、税务信息、司法信息等进行识别，持续丰富小微企业数据维度。还利用图计算、自然语言处理技术对企业互联网信息进行挖掘，从而分析小微企业的经营能力和经营状况。
小微风险变化快，相比传统金融机构风控模型几个月甚至一年更新一次，度小满风控模型可以按天更新，年均10万条策略上线；模型特征小时级更新，模型效果分钟级监测，防控风险的同时大幅压缩了信贷审批时间。
不难看出，技术实力，才是金融科技企业在小微金融领域扎根，生长甚至走在行业前列最大的底气。从数据统计上看，过去两年度小满服务的小微客户平均年化贷款利率下降约26%、人均贷款额度增加了100%，这充分证明了人工智能和大模型技术对小微企业融资有明显助推作用。
大模型驱动变革
今年4月底，中国银保监会发布的《关于2023年加力提升小微企业金融服务质量的通知》（以下简称《通知》）要求，加强对小微企业信用信息的挖掘运用，增加信用贷款投放。此次《通知》明确提出，银行业金融机构要改进信用评价和授信管理，综合运用经营信息、交易流水、征信信息、公共信用信息等多维度数据，积极研发小额信用贷款产品。
《通知》为金融机构加力提升小微企业金融服务质量，特别是突破信用信息瓶颈提供了工作抓手。落实监管要求，金融机构可进一步丰富小微金融产品，发展随借随还贷款产品，更好满足小微企业和个体工商户用款急、期限短、频度高的资金需求。
随着我国经济转型和产业升级的深入，数字技术已成为新的发展引擎，基于数字技术的金融科技在推动金融普惠、助力实体经济发展等方面，已成为不可或缺的关键力量。越来越多的实践也表明，加强信用体系建设、充分挖掘利用信用信息，是提升小微企业金融服务质效的重要一招。
众所周知，金融科技的核心是风险管理，对于数据的挖掘和解读是解决风控问题的一大关键，而类ChatGPT的特点正是能够超越传统方法对数据拥有深入挖掘的能力。那么，对于金融科技企业而言，人工智能、大模型等技术落实到具体应用场景应该以什么为抓手？
此前，度小满CEO朱光在其署名文章《发展大模型技术 提升我国金融科技全球竞争力》中提到，“ChatGPT的问世，意味着人工智能的发展到了从‘弱人工智能’向‘强人工智能’跃迁的分水岭。”
在朱光看来，类似GPT的大模型技术的出现，意味着AI 1.0时代的竞争已经结束，大模型将成为下一代AI技术竞争的核心议题，并重塑多个行业的工作方式和格局。其中金融行业是数字化、智能化的先行者，也是大模型落地的最佳领域。
实际上，在类ChatGPT爆火前，度小满团队就已在大语言模型应用于金融领域方向持续实践已久。
早前，度小满已将大语言模型LLM应用于海量互联网文本数据、行为数据、征信报告的解读，将小微企业主的信贷风险降低了20%。另外，还有像ChatGPT所展现的语义理解能力，也是度小满在自然语言处理领域重点投入的方向。2021年，在微软举办的MS MARCO 比赛中的文档排序任务中，度小满NLP团队排名第一并刷新纪录；团队研发的轩辕 (XuanYuan) 预训练模型也在CLUE分类任务中排名第一。
具体到应用场景，由度小满自研的语音机器人也目前已可实现多轮复杂对话，无感率达到99%（即99%的用户不知道跟自己通话的其实是机器人）。该语音机器人可替代信贷业务中六成以上重复性工作，并在金融机构的营销、催收工作中广泛应用，大幅度降低了人工成本，也具备一定的情绪识别能力。
今年2月14日，度小满宣布成为百度文心一言首批生态合作伙伴，文心一言是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品。度小满将基于自身金融场景积累的海量对话及解决方案数据，融合“文心一言”的全面能力，打造全新的智能客服、智能营销、智能风控服务。
朱光表示，金融科技是技术驱动的金融创新，大模型将对金融行业的智能化水平和数字化程度产生深刻影响，金融科技公司要抓住这次技术变革的机遇窗口，积极探索大模型技术的应用和发展，审慎应对其风险和挑战，助力金融业实现从数字化到智能化的跃升，夯实我国金融科技全球领先地位。
不难看出，在大模型爆发的当下，创新的技术将链接更多的科技金融企业和小微企业，从中酝酿出更多的商业机会。而这对五岁的度小满来说，它将步履坚定地走在技术创新升级的前沿，以变革自驱，迎接新一轮的发展机会。
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