小微企業(yè)是國家經濟體中不可或缺的組成部件，保障它們的資金周轉順暢尤為重要。而眾所周知，小微企業(yè)融資難、融資貴是一個世界性難題。
傳統信貸投放模式重視抵（質）押物、擔保和責任人，信用貸款占比較小。而小微企業(yè)的資產規(guī)模小、沒有股東支持、信息披露不規(guī)范且企業(yè)數量眾多，難以獲得融資支持。
近年來伴隨著金融科技的迅速崛起，在人工智能等技術的幫助下，金融機構信息收集和處理能力極大提升。商業(yè)銀行與經營主體之間的信息誤差在減少，小微企業(yè)融資難的處境已經在逐漸改善。
以度小滿為例，在ChatGPT代表的大模型浪潮席卷全球之時，它已經開始將大語言模型LLM應用于海量互聯網文本數據、行為數據和征信報告的解讀，降低小微企業(yè)主的信貸風險。
作為一家金融科技公司，人工智能和大數據建模技術貫穿著度小滿的發(fā)展歷程。度小滿也始終在積極為中小微企業(yè)提供金融服務支持，把降低小微企業(yè)融資成本作為公司發(fā)展的核心戰(zhàn)略目標。
大模型重新定義金融科技
類似GPT的大模型技術的出現，意味著AI 1.0時代的競爭已經結束，大模型將成為下一代AI技術競爭的核心議題，并重塑多個行業(yè)的工作方式和格局。
其中金融行業(yè)是數字化、智能化的先行者，也是大模型落地的最佳領域。
通常，大模型可以分為理解式大模型和生成式大模型。理解式大模型優(yōu)勢在于數據洞察理解能力，可以用在智能推薦、風險管理、智能經營上，幫銀行業(yè)大幅提升經營效率和風險管理決策能力。
對于金融行業(yè)來說，風險管理需要覆蓋全部流程環(huán)節(jié)。如果把各類金融大數據、不同行業(yè)的數據和宏觀經濟數據注入大模型，則可以進行有效的風險預警和預測，降低整個社會的金融風險。
而生成式人工智能可以自主地生成新的數據、圖像、語音和文本等信息，大幅提升金融機構的服務效率和體驗。
對客戶來說，生成式大模型可以是24小時在線的超級金融顧問。不管是信貸產品，理財產品，還是保險產品，它都可以依托全網專業(yè)知識庫，為客戶提供不間斷的在線服務。
對從業(yè)者來說，生成式大模型可以是“全能業(yè)務助理”。在海量信息數據加持下，它不僅了解國內外的宏觀政策、行業(yè)信息、產品信息，而且可以自動生成文章、報告，提供專業(yè)建議和方案輔助交流。
度小滿耕耘大模型已久
實際上在ChatGPT爆火前，度小滿團隊就已經在大語言模型應用于金融領域的方向上有長期實踐。
由度小滿自研的語音機器人已經能實現多輪復雜對話，無感率達到99%（即99%的用戶不知道跟自己通話的其實是機器人）。另外，該語音機器人可替代信貸業(yè)務中六成以上重復性工作，并在金融機構的營銷、催收工作中廣泛應用，大幅度降低了人工成本。
此外，以風險管理為例，度小滿還將大型語言模型LLM應用在海量互聯網文本數據、行為數據和征信報告的解讀上，通過用文本數據構造的預訓練模型以及AI算法，能夠將征信報告解讀出更多風險變量，更好識別小微企業(yè)主的信貸風險。
同時，度小滿是百度“文心一言”（ERNIE BOT）的首批生態(tài)合作伙伴，也是國內首批探索“生成式AI”在金融場景落地的機構。
基于文心一言的大模型技術基座，并結合度小滿積累的金融行業(yè)知識和數據進行交互式訓練，有望在金融行業(yè)發(fā)揮ChatGPT類人工智能技術的作用和價值，打造全新的智能客服、智能風控和智能交互服務。
這些垂直應用不僅具備生成式人工智能（AI）、多模態(tài)語義理解等能力，而且適配金融行業(yè)高度重視風險、把安全性放在第一位的行業(yè)特點，能夠做到高度穩(wěn)定、自主可控。
金融科技助推小微企業(yè)融資
目前度小滿服務的信貸客戶中，有70%以上是小微企業(yè)主，其中60%是“5人以下”的小店。也就是說，度小滿是對小微企業(yè)發(fā)展狀況最為了解的金融科技機構之一。
根據度小滿今年一季度的調查顯示，超六成的小微企業(yè)主的營業(yè)額同比有所上升，現金流仍然是小微企業(yè)恢復與發(fā)展中最為關注的問題。
資金是小微企業(yè)的生命線和發(fā)展引擎，絕大多數小微企業(yè)主在日常經營活動中，都需要借助于低利率的融資服務。但長久以來小微企業(yè)始終面臨融資難困境。現在借助于人工智能技術的幫助，這個難題有望得到妥善解決。
降低小微企業(yè)融資門檻的核心在于既能支持小微企業(yè)融資，又能控制由此可能引發(fā)的風險。金融科技能有效處理海量數據，建立科學有效的小微企業(yè)信評模型，有效降低小微企業(yè)的不良率。
一直以來，度小滿持續(xù)投入大數據和人工智能等技術，以降低小微企業(yè)的整體融資成本。度小滿搭建了基于大數據的智能風控系統，針對小微企業(yè)單獨建模、精準畫像。
比如，過去一份征信報告通常只能解讀出幾十、幾百個風險指標，而度小滿用智能算法能識別出40多萬維風險指標，將信貸風險降低了25%。
從數據統計上看，過去兩年度小滿服務的小微客戶平均年化貸款利率下降約26%、人均貸款額度增加了100%，這充分證明了人工智能和大模型技術對小微企業(yè)融資有明顯助推作用。
在新時代背景下，金融行業(yè)迫切需要增強服務實體經濟的能力，作為實體經濟重要組成部分的小微企業(yè)，更應該享受到普惠金融的紅利。
在這個過程中，大數據和人工智能等前沿技術有望將成為新的動力引擎，金融科技助力實體經濟發(fā)展的能力也正在得到社會的廣泛了解，度小滿依靠大模型助推小微企業(yè)融資的案例可能僅僅是開始。