DeepSeek將在信貸決策中發(fā)揮關(guān)鍵作用

傳統(tǒng)的信貸決策通常依賴于人工審核，從申請到審批要經(jīng)過多個環(huán)節(jié)，耗時較長，且當(dāng)信貸申請量過大時，效率難以保證。同時人工審核往往受到個人主觀判斷影響，難以客觀公正，用戶即使有貸款意愿也可能被拒絕。在數(shù)據(jù)利用上，信貸決策主要依賴信用記錄和財務(wù)數(shù)據(jù)，難以全面評估申請人還款能力。隨著利率下行、數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長，如何高效利用數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)信貸風(fēng)控面臨的一大挑戰(zhàn)。

年輕客戶或小微企業(yè)等征信“白戶”，由于缺少信用記錄和可抵押資產(chǎn)，金融機構(gòu)難以對其信用風(fēng)險進行有效評估。傳統(tǒng)信貸風(fēng)控模型主要依靠性別、年齡等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對文本、圖像、語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用偏少。有業(yè)內(nèi)人士表示，可結(jié)合DeepSeek，利用消費記錄、社交媒體數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化信息構(gòu)建更細顆粒度的信用模型，同時結(jié)合交易流水、工商信息、稅務(wù)信息等多維度數(shù)據(jù)，全面評估個人還款能力和小微企業(yè)經(jīng)營狀況，提升風(fēng)控精準度。

“在信貸決策流程中，DeepSeek不僅提高了信貸決策的科學(xué)性和準確性，也降低了金融機構(gòu)的運營成本和風(fēng)險敞口。”朱克力表示，在信貸申請階段，DeepSeek通過對申請人的個人信息、財務(wù)狀況、消費習(xí)慣等多維度數(shù)據(jù)進行分析，快速評估其信用風(fēng)險和還款能力；在信貸審批階段，其可進一步結(jié)合市場趨勢、政策變化等因素，對信貸項目進行全面風(fēng)險評估；在貸后管理階段，DeepSeek持續(xù)監(jiān)測借款人的還款情況和信用狀況，及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險隱患，為金融機構(gòu)提供預(yù)警和處置建議。

奇富科技相關(guān)負責(zé)人稱，在貸款風(fēng)險評估時，不同模塊能從用戶信用、收入穩(wěn)定性、行業(yè)前景等多維度分析，大大提升分析的全面性和準確性。而在分析貸款申請增長相關(guān)問題時，會按照信息流分析類似的邏輯，層層遞進，先明確申請量統(tǒng)計維度，再細分年齡段和職業(yè)群體數(shù)據(jù)，接著探究增長原因及對風(fēng)險評估的影響。

“以往處理復(fù)雜金融問題時，理解偏差和分析不足的情況得到改善，如今能精準把握提問意圖，在預(yù)測貸款申請趨勢、評估風(fēng)險等方面，準確性大幅提升，為分析人員提供更具價值的決策依據(jù)。”上述奇富科技相關(guān)負責(zé)人對本報記者表示。

中郵消費金融科技發(fā)展部負責(zé)人朱威認為，DeepSeek為消費金融領(lǐng)域智能化建設(shè)長期存在的痛點與瓶頸提供了創(chuàng)新解決方案。例如，在營銷場景下，可以利用DeepSeek強大的推理能力，打造智能營銷機器人復(fù)雜場景下的智能化營銷服務(wù)；在風(fēng)險場景下，可以高效識別業(yè)務(wù)風(fēng)險點，自動生成風(fēng)險分析報告；在客服場景下，通過智能體、多模型協(xié)同等技術(shù)，提升智能客服機器人處理復(fù)雜任務(wù)的能力；在貸后場景借鑒DeepSeek先進訓(xùn)練方法，進行知識蒸餾，從而提升外呼機器人決策能力以及溝通能力。

DeepSeek大模型降低了中小金融機構(gòu)使用大模型的門檻。記者梳理發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前已有多家金融機構(gòu)將DeepSeek應(yīng)用于信貸風(fēng)控、風(fēng)險評估等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

互聯(lián)網(wǎng)銀行憑借科技優(yōu)勢，率先接入了DeepSeek大模型，以提升對信貸風(fēng)險的識別能力。新網(wǎng)銀行于2025年1月完成DeepSeek-R1在實驗環(huán)境中的部署，正式進入實驗探索階段。在智能客服、貸后管理、風(fēng)險控制等領(lǐng)域，新網(wǎng)銀行依托DeepSeek等大模型技術(shù)，建設(shè)了一系列智能化助手，深入應(yīng)用于多個效率瓶頸環(huán)節(jié)。

新網(wǎng)銀行打造基于大模型的智能服務(wù)平臺“識卷”，解決新市民客戶個性化授信難、車抵房抵等抵押業(yè)務(wù)流程復(fù)雜的問題，其智能化處理個人客戶十余種授信自證數(shù)據(jù)，可多種資產(chǎn)認證模式去適配客戶具體情況。目前使用該服務(wù)的客戶人均提額幅度超過30%，房抵貸業(yè)務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)全線上辦理。

部分消金機構(gòu)于近日部署了DeepSeek，以提升風(fēng)控精準度。例如，海爾消費金融日前部署了DeepSeek私有化版本，目前正在打通公域私域大小模型，接入智能體平臺，開始進入營銷、風(fēng)險、貸后等多個場景；中郵消費金融在2024年完成了大模型的一站式部署和推理服務(wù)建設(shè)，當(dāng)前已將DeepSeek引入作為基座大模型之一；中原消費金融基于自主研發(fā)的“元擎Matrix”智能體開發(fā)平臺，整合DeepSeek系列大模型技術(shù)，已在風(fēng)險管控、決策支持等方面顯現(xiàn)成效。

多家上市金融科技企業(yè)也于近日紛紛接入DeepSeek，進一步推動智能化場景落地。奇富科技大模型產(chǎn)品ChatBI于日前完成關(guān)鍵升級，通過與DeepSeek-R1大模型的深度融合，在數(shù)據(jù)分析和決策支持方面實現(xiàn)了突破。

樂信日前接入和部署了DeepSeek-R1，通過DeepSeek 完善了樂信專有大模型奇點，并在研發(fā)提效、內(nèi)部工具、業(yè)務(wù)賦能等方面落地。

信也科技自主研發(fā)的兩大大模型平臺，大語言模型應(yīng)用開發(fā)框架E-LADF和信也智能體創(chuàng)新應(yīng)用平臺Zeta ，正式接入DeepSeek-R1，完成了一次關(guān)鍵升級。

維信金科金烏大模型平臺已全面接入DeepSeek V3和R1大模型，并在企業(yè)智能助手、智能編程助手和智能培訓(xùn)系統(tǒng)等場景上實現(xiàn)能力升級。

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