北京
2021年10月，网商银行发布了基于数字化技术的供应链金融解决方案“大雁系统”，基于核心企业和上下游小微企业的产业链关系，开发出了一套数字化产品矩阵，从而解决小微企业在供货回款、采购订货、铺货收款、加盟、发薪等生产经营全链路信贷需求及综合资金管理需求。
然而，我国有数量庞大的处于产业链上游和末端的小微企业，它们远离核心企业、很难被大企业的供应链管理体系覆盖到，而且因为信用评估和风险识别比较复杂、也不容易从金融机构获得担保贷款或纯信用贷款，普遍存在融资难困境。比如，网商银行服务的乳制品龙头企业蒙牛，以往他们的经销商申请贷款时必须要去品牌总部签合同，来回的时间和经济成本很高。
2024年4月10日，网商银行升级“大雁系统”，创新性地将AI大模型能力应用于产业链金融中，以辅助评估及刻画小微企业风险。
大模型的应用主要在两方面:
01.
用知识抽取能力构建产业链图谱
大模型通过读取海量的商品信息、企业关系信息之后，形成产业链图谱，让全产业链上下游的小微“显形”。
02.
通过信息解析能力
对小微企业的经营情况进行秒级评价
大模型就像一个24小时无休的智能产研专家，读研报、判断产业趋势、解析小微经营数据，评价其信用情况。
案例
举例而言，在浙江嘉兴，潘弈丞经营着一家名为丞达新材料科技有限公司的企业。它的主营业务是生产高温尼龙材料。新材料研发时间长，需要资金投入，客户回款周期长达3个月，周转需要资金，这是小微经营者常见的金融需求。然而，几年前潘弈丞向银行申请信贷服务时，他仍然需要抵押房产，并经历一周的等待。
丞达是产业链上下游小微企业金融服务困境的缩影。在传统金融机构眼中，丞达的画像是这样的——一家普通的小微企业，工商信息显示从事机械制造，年营业额在1000万左右。他生产的是什么，最终去往哪里并不清楚。因此，在没有品牌企业担保的情况下，金融机构很难给予丞达符合其经营需求的贷款额度。
2023年3月，网商银行技术团队开始尝试用大模型来解决丞达的难题。
首先需要在产业链的视角下“看见”丞达。大模型通过知识抽取能力，从海量信息中理解数据，形成产业链图谱，再通过多模态数据融合、协同推理等技术识别小微企业的主营业务，将其精准挂载到产业链上。比如汽车产业链，大模型“看到”发动机厂商、4S店、轴承厂商等环节，然后看见每个环节分布着哪些企业，将他们编织成一张网。整个过程中，大模型就像一盏探照灯，照亮产业链上下游每一个小微。
通过这种方式，大雁系统可以识别丞达位于汽车产业链上，它拥有12项专利，是浙江省的高新技术企业。丞达所生产的尼龙材料经过最终去到了比亚迪汽车，成为保护连杆器核心电子器件的绝缘层。而且，它位于浙江嘉兴的新兴材料生产基地，拥有“近水楼台”的供应优势。
看见之后还需要看清小微的经营情况。大模型能够自动读取大量研报，生成最适合描述小微用户的经营画像。这个过程就像一个AI产研专家，研究产业，形成趋势判断，分析小微的各项经营数据，形成对它经营情况的评分。这些评分，一定程度上代表着他的还款能力。
当丞达来网商银行申请信贷服务时，风控系统结合大模型构建的产业链图谱，知道它位于比亚迪的供应链上，结合“AI产研专家”的评分与其他金融风控数据进行严格的验证，最终为其提供了200万额度的纯信用贷款。
当毛细血管的小微企业能够规模化地获得便捷灵活的资金支持，产业链的资金融通和运转效率也将大幅提升。以浙江丞达所在的汽车产业链为例，网商银行大雁系统已经为超过100万小微企业提供信贷额度，这些客户里，64%为首次获得纯信用贷款，近3成为科创型企业，且获得了更高的额度。因为秒贷秒批的金融服务，他们在经营上实现了“0账期”，可以多接订单，每月交付量平均提升17%，营业收入也跟着往上涨了。
目前，网商银行大雁系统已经通过大模型搭建了包括汽车、医疗、建筑等在内的9条产业方向的产业链图谱，142条产业链子链，识别超2100万产业链上下游的小微企业。在医疗产业链，大雁系统覆盖了90万小微企业，包括上游的原材料和零配件供应商，中游的流通服务商，下游的药店及诊所等终端门店。大雁系统重点服务医疗产业链上的国产创新型中小企业，这些专利及专精特新企业获得的户均授信额度，比普通企业高70%。
THE END
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