（文/李鵬濤 編輯/周遠方）疫情反復之際，二季度，小微企業(yè)經(jīng)營情況終于出現(xiàn)回暖跡象。

“二季度小微企業(yè)營收有所改善，企業(yè)者信心指數(shù)在自2021年第二季度下滑后首次出現(xiàn)反彈，”這是中國社會科學調(diào)查中心聯(lián)合網(wǎng)商銀行等機構(gòu)20日發(fā)布的《中國小微經(jīng)營者調(diào)查2022年二季度報告》中的內(nèi)容。

上述調(diào)查問卷有效樣本量11674份，報告負責人北京大學光華管理學院教授張曉波介紹，二季度小微企業(yè)營收有所改善，經(jīng)營者融資需求比例出現(xiàn)回暖，從53.9%增長至59.1%。報告稱，融資目的仍以滿足日常運營為主，融資途徑更加依賴線上渠道，線上方式申請貸款的比例上升，由30.4%上升至37.6%。

然而，傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)服務(wù)能力有限，即使像臺州、泰隆銀行這樣使用“人海模式”，都無法對海量小微企業(yè)的金融需求作出合規(guī)、安全、精準的供給。

這個行業(yè)難點，是網(wǎng)商銀行的長期努力方向。

7月19日，該行發(fā)布“百靈”智能交互式風控系統(tǒng)（下稱“百靈系統(tǒng)“），這是行業(yè)內(nèi)首次探索將人機互動信貸技術(shù)用于小微信貸業(yè)務(wù)，試圖借助AI和客戶自驅(qū)力，破解銀行有限審核能力與小微企業(yè)海量金融需求之間的矛盾。

互聯(lián)網(wǎng)銀行“兩強”格局，不同業(yè)務(wù)方向造就業(yè)績差異

目前，中國共有19家民營銀行，行業(yè)馬太效應(yīng)顯著，據(jù)各家民銀營行2021年度報告，微眾銀行與網(wǎng)商銀行以4387.48億元和4258.3億元的資產(chǎn)規(guī)模處于“第一梯隊”，大幅領(lǐng)先于“第二梯隊”800億元體量的蘇寧銀行和眾邦銀行。

據(jù)《農(nóng)金研究》梳理，網(wǎng)商銀行和微眾銀行總資產(chǎn)規(guī)模差距不大，但營業(yè)收入?yún)s相差一倍，微眾銀行2021年營業(yè)收入為269.89億元，網(wǎng)商銀行僅為139億元，只有微眾銀行的一半左右；凈利潤方面，微眾銀行2021年凈利潤68.84億元，網(wǎng)商銀行僅為20.9億元，不到前者三分之一。資產(chǎn)質(zhì)量方面，微眾銀行以1.20%的不良貸款率低于網(wǎng)商銀行的1.53%，而撥備覆蓋率和資本充足率則比網(wǎng)商銀行高，兩家銀行的撥備覆蓋率分別為467.46%和363.95%，資本充足率分別為12.11%和12.5%，《農(nóng)金研究》認為，微眾銀行的資產(chǎn)質(zhì)量要略優(yōu)于網(wǎng)商銀行。

網(wǎng)商銀行2021年財務(wù)概覽（中金公司圖）

同是首批互聯(lián)網(wǎng)民營銀行，分別背靠騰訊和阿里，兩者在財務(wù)上為何有如此大的差距？這或許是由業(yè)務(wù)模式?jīng)Q定的。

微眾銀行基于騰訊的社交場景，在微信、QQ應(yīng)用中均可到達微眾銀行業(yè)務(wù)，微眾銀行獨立APP也支持微信、QQ登錄。在騰訊社交流量的支持下，微眾銀行主攻業(yè)務(wù)為個人消費信貸等消費金融服務(wù)，以“微粒貸”為主。

而網(wǎng)商銀行主要服務(wù)小微企業(yè)和個體經(jīng)營者。剛開始為阿里巴巴電商體系內(nèi)商家提供貸款，后來隨著支付場景拓展到線下商戶，將貸款業(yè)務(wù)拓展至碼商（支付寶二維碼首款商家），如今進一步下沉，致力于解決小微企業(yè)、個體戶、經(jīng)營性農(nóng)戶等小微群體的金融需求。

網(wǎng)商/微眾銀行科技布局對比（中金公司圖）

網(wǎng)商銀行2021年年度報告顯示，截至2021年末，數(shù)字信貸業(yè)務(wù)累計服務(wù)的小微經(jīng)營者達到4553萬。相比之下，截至2021年末，微眾銀行累計為超88萬家小微企業(yè)提供授信服務(wù)；傳統(tǒng)銀行方面，2021年招商銀行普惠型小微企業(yè)有貸款余額戶數(shù)為91.33萬戶；建設(shè)銀行“小微快貸”等新模式產(chǎn)品自上線以來累計服務(wù)客戶252.49萬戶。

與其他銀行相比，網(wǎng)商銀行的小微經(jīng)營者服務(wù)數(shù)量在同業(yè)中處于領(lǐng)先水平，這也決定了網(wǎng)商銀行發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)的路徑和難度。

解決小微企業(yè)“提額”難

之前，小微金融服務(wù)難以攻克的“不可能三角”是同時實現(xiàn)“風險可控、成本可控、規(guī)模發(fā)展”三個目標。在傳統(tǒng)服務(wù)模式之下，小微企業(yè)想要提升貸款額度，就必須要增加抵押品、擔?；蛘咛峁┙?jīng)營規(guī)模和效益提升的切實證據(jù)，這幾乎相當于重新進行一次風險評估，甚至比重新申請一次貸款更麻煩。

對很多小微企業(yè)“短、頻、快”的資金需求來說，這種金融服務(wù)體驗并不友好，傳統(tǒng)審批效率快則一周慢則一月的時間，小微經(jīng)營者大概率等不及。

“小微（企業(yè)）信貸在當下深入行業(yè)、深入場景的時候，客戶的信息特別復雜、資產(chǎn)類型特別多，”網(wǎng)商銀行相關(guān)負責人在接受觀察者網(wǎng)等媒體采訪時表示，“百靈”系統(tǒng)就是讓我們能夠更深入了解到用戶的具體經(jīng)營情況的目的而誕生的。

對于中大型企業(yè)的融資需求來說，主流金融機構(gòu)一般都會有客戶經(jīng)理與其對接，無論是線上材料還是線下資產(chǎn)，通過真人信貸經(jīng)理都可以解決。

但是，對于千行百業(yè)的小微企業(yè)來說，出于銀行時間和經(jīng)濟成本上的原因，顯然不可能提供專屬客戶經(jīng)理。

對于主要面向C端個人客戶的消費貸業(yè)務(wù)來說，銀行一般可以通過第三方數(shù)據(jù)得到征信和交易流水信息，銀行方面基于自身理解，給予一個貸款額度。但是對于B端的小微企業(yè)來說，一方面，在某些時刻其確有提升貸款額度的需求，另一方面，也擁有各種差異化的證書、資產(chǎn)可作信用背書，但因小微企業(yè)分屬的行業(yè)差異大、標準化和數(shù)字化程度低、生命周期短等狀況，主流金融機構(gòu)很難識別和獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及從中抽象出的數(shù)據(jù)維度與客戶畫像，小微企業(yè)提額需求長期難以得到滿足。

那么，為什么不發(fā)揮小微企業(yè)主的主觀能動性呢？

“百靈的出現(xiàn)，我們給了用戶一個通過雙向交流使信用成長的途徑，比如上傳營業(yè)執(zhí)照、交易對手發(fā)票，甚至運營卡車或者店鋪門頭、貨架的照片，都有可能得到提額。”上述網(wǎng)商銀行負責人介紹。

對于更個性化的信貸需求，百靈還支持直接通過對話進行提額。整個過程實時發(fā)生、無人工介入，完全通過智能技術(shù)自動完成。據(jù)了解，百靈已經(jīng)支持超過20個行業(yè)，62種提額自證任務(wù)，提額通過率超過50%。

多模態(tài)數(shù)據(jù)理解能力助力“百靈”

基于“百靈”的交互式風控系統(tǒng)，信貸審批可以從完全的“他證”轉(zhuǎn)化為“自證+他證”模式，但每個小微企業(yè)主手里能夠證明自己經(jīng)營實力的材料種類繁多，比如合同、發(fā)票、流水、店面、存貨等等，要識別出來，難度很大。

以合同為例，它包含印刷文字、表格、手寫體簽名和公司印章等不同形式的信息，對機器而言，準確識別合同上的信息需要用到至少三種多模態(tài)感知技術(shù)，且都達到很高的準確率，另外還要考慮防篡改、翻拍等驗真問題。

這也意味著，僅憑幾張照片就能證明自身經(jīng)營狀況的背后，離不開AI信審強大的科技支撐。

網(wǎng)商銀行人工智能專家郝正鴻向表示，百靈系統(tǒng)中的“提額小助手”能夠基于自然語義分析實現(xiàn)非劇本式的實時決策型對話，與傳統(tǒng)客服機器人的“固定套路”RPA交互模式相比，這種對話模式能夠有效提升用戶留存和回應(yīng)率，使得對話能順利進行，引導用戶提供有效的行業(yè)、流水、進貨關(guān)系等信息，實時推薦合適的提額方式，并對客戶上傳的憑證和照片進行校驗。

“在這個過程中，會有多模態(tài)能力的使用，”郝正鴻向觀察者網(wǎng)提到，所謂“模態(tài)”（Modality），是德國理學家赫爾姆霍茨提出的一種生物學概念，即生物憑借感知器官與經(jīng)驗來接收信息的通道，如人類有視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺模態(tài)。多模態(tài)是指將多種感官進行融合，而多模態(tài)交互是指人通過聲音、肢體語言、信息載體（文字、圖片、音頻、視頻）、環(huán)境等多個通道與計算機進行交流，充分模擬人與人之間的交互方式。

“人工智能對文本、語音和圖像的融合理解。基于自身多模態(tài)的憑證、場景識別的大規(guī)模預訓練模型，百靈能快速適配到各種新增的大跨度行業(yè)場景，這對于底層多模態(tài)數(shù)據(jù)的預訓練理解能力要求非常高。”郝正鴻解釋。

目前，百靈系統(tǒng)已經(jīng)支持包含合同、發(fā)票、營業(yè)執(zhí)照在內(nèi)的26種憑證，以及包含工程車輛、店面門頭、貨架商品等超過400種細粒度物體的識別，準確率達到95%以上，并且通過多尺度摩爾紋算法等驗真技術(shù)，保證信息真實有效，可被風控系統(tǒng)采信。

談到人機交互中是否有人工介入，郝正鴻指出，“目前在交互端沒有人工介入，但在決策部分會有人工審批專家做兜底，我們整個多模態(tài)的識別準確率不可能達到百分之百，部分用戶未通過審核的材料會流轉(zhuǎn)到人工審批平臺，人工幫助機器再復核一下。相對來講，一些標準化流程機器人基本可以應(yīng)對。”

網(wǎng)商銀行方面介紹，在對照測試中，百靈系統(tǒng)與人工的審核一致性達到80%；在提效方面，該系統(tǒng)可節(jié)省50%-70%的人工成本，且審批效率要遠優(yōu)于人工。對此，網(wǎng)商銀行CTO高嵩表示，“我們希望小微經(jīng)營者和百靈系統(tǒng)的交流，就像和真人信貸員交流那樣順暢。雖然目前還處于探索階段，但是這項技術(shù)前景廣闊。

當然，“百靈”系統(tǒng)并非單獨發(fā)揮作用。

“本次網(wǎng)商銀行發(fā)布‘百靈’，從單個技術(shù)來說，并不具有突破性的意義，網(wǎng)商銀行此前已發(fā)布的‘大雁系統(tǒng)’主要通過供應(yīng)鏈金融，使用許多行業(yè)圖譜技術(shù)獲取信息，‘大山雀系統(tǒng)’則通過衛(wèi)星遙感識別地面作物，專門服務(wù)農(nóng)村金融，這幾個技術(shù)結(jié)合，能夠使客戶申請貸款和之后的風控過程更為便捷精準，”復旦大學中國研究院副研究員、數(shù)字經(jīng)濟專家劉典對觀察者指出。

劉典表示，最近幾年，金融科技確實已經(jīng)帶來顛覆性的意義，目前很多傳統(tǒng)銀行也逐漸發(fā)展這樣的體系，就網(wǎng)商銀行的實踐來說，它更像是對金融需求的一種激發(fā)，對金融供需雙方的一種精準匹配和撮合。未來，通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展，這樣的金融服務(wù)會更加智能化和靈敏化。