摘要：数字金融作为数字经济时代的主流金融形态，是助力“科技—产业—金融”形成良性循环、培育新质生产力的关键。
数字金融作为数字经济时代的主流金融形态，是助力“科技—产业—金融”形成良性循环、培育新质生产力的关键。日前，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF数字金融分会、同济大学、上海立信会计金融学院联合承办的首届“CCF中国数字金融大会”在上海成功举办。大会以新时代新征程下金融服务实体经济高质量发展为核心原则和行动指引，以“创新·融合·安全——共筑数字金融新生态”为主题，搭建集发展战略研讨、政策解读、科技创新、学术科研与产业应用为一体的数字金融领域综合性交流平台，联合政府监管部门、金融机构、高校与产业界等多方单位，汇聚200多位国内外数字金融领域的院士专家、金融行业专家、企业代表、高校智库等，共同探讨数字金融领域的战略发展、安全监管、前沿技术、应用创新与产业生态。
会上，苏商银行《基于人工智能的小微金融服务平台》项目，荣获“数字金融产业应用优秀案例”。项目显示，苏商银行以数字技术与人工智能技术为支撑，持续打磨小微金融产品和服务，实现从获客运营、授信审批、用信放款到贷后预警的全流程数智化重造，为海量小微商户带来更加安全、高效、便捷的金融体验。截至目前，已累计服务超290万小微客户，提供资金支持超1300亿元，小微企业户均贷款不到10万元，不断拓展金融服务的覆盖面和可得性。
数据驱动，构建数字服务能力
苏商银行“基于人工智能的小微金融服务平台”，构建了全行统一数据底座基础设施，集成融合数据血缘、数据同步支持StarRocks数据源、数据探查支持创建临时表等多项新特性。平台承载了全行35000+批量任务，支持高达5000笔/分钟数据的跑批处理、2秒内亿级单表查询、5秒内千万级多表关联查询，不断提升复杂数据分析能力，保障快速响应业务需求。创新数据标准落标管理方法，基于余弦相似度算法实现了行业代码转换，并构建数据标准落标公共组件库，技术上统一了数据标准的落标方式，便于数据管理。
智能风控，赋能数字金融服务
平台通过人工智能技术，统一部署反欺诈规则与模型，建立欺诈风险信息库，形成客户欺诈风险画像。自主研发多项智能风控模型，新增多场景贷中行为管控、客户信用风险变化趋势类及波动类特征等风控标签，将多场景事件接入信用风险决策系统，完善反欺诈风险侦测机制，持续提升风险策略和模型的风控性能。构建覆盖“事前侦测+事中拦截+事后分析追踪”全流程的精准欺诈风险识别控制体系，增加特征工程平台和组件血缘图谱等功能，提高数据处理的透明度和可追溯性。目前，平台已开发部署20000+风险变量，3900+决策规则，1300+评分卡，支撑行内日均30万+次实时贷前风险决策、百万次贷中贷后预警决策，支持毫秒级反馈决策结果，有效增强风控决策的精准度和效率。
自主研发，保持技术领先优势
苏商银行成立以来，认真落实科技自立自强战略，紧跟中国人民银行《金融科技发展规划》，在大数据、人工智能、金融云、区块链、物联网等前沿领域积极布局，科技投入保持业内领先水平，研发费用占比6%左右，科技人员数量始终超过全员人数一半以上，专门设立专利管理部门，推动新技术应用方案的提出与实施。截至2024年11月末，苏商银行已累计在重点技术领域申请专利311件，授权专利131件，发表软件著作权44项，知识产权申请量连续多年位居江苏全省法人金融机构第一。通过持续投入和攻关，苏商银行已实现核心系统的自主建设、技术可控。如苏商银行自主研发的“云开”系统，采用分布式技术架构，有效整合线上线下业务处理，成为行业首个O2O一体化核心银行系统，打破了国内中小银行核心系统建设高度依赖采购的惯例，并荣获“中国人民银行金融科技发展奖”。
展望未来，随着数字技术和人工智能技术的不断成熟与应用场景的持续拓展，小微金融服务平台的创新成果将在更多领域发挥重要作用，为数字金融高质量发展注入新的活力。
