經濟觀察網 記者 汪青 “在傳統信貸模式下，在提供基礎資料信息后，還需要和審批員進行長時間的面談，接著就是需要經歷漫長的審批結果等待期。但是對于我們這個行業而言，時間就是金錢，有時候快一分鐘就能決定今年是盈利還是虧損。因此，我們在選擇貸款產品時最看重的就是能否快速出額。”浙江臺州機電生產商李女士在10月31日接受經濟觀察網記者采訪時表示。
據介紹，銅是機電生產商的核心原材料，今年年初李女士預判銅價仍將繼續上漲，決定提前大批量采購銅，彼時如何快速申請到一筆資金跑贏銅價就顯得非常關鍵。李女士算過一筆賬，如果在銅價繼續上漲前購入原材料，可以直接為企業節約原料成本數十萬元。
實際上，盡管近些年小微融資難在總量層面已經解決，但較下沉的小微群體包括個體工商戶在傳統金融機構貸款時，仍面臨準入門檻高、申請流程復雜、等待時間長、額度不滿足等痛點。
平安擔保信貸審批部總經理沈國駿介紹道，有些客戶在發展運營過程中，隨著業務量快速上漲，但現有生產線、廠房倉庫已經遠遠不夠，急需擴大規模。可又苦于沒有可抵押的資產，企業想要獲得融資難度很大。
“這些痛點是小微融資服務長期以來的瓶頸，行業也在針對這些痛點進行技術的革新和突破。隨著人工智能、大數據技術的快速迭代，AI智能貸款正給行業帶來更多想象空間。”沈國駿表示，在2016年平安擔保就已經實現業務流程全線上化，并在2021年推出了非銀領域首個AI智能貸款解決方案——“行云”。
相較于傳統貸款模式，沈國駿認為，Ai智能貸款已經在多方面展現出顯著優勢。AI技術通過多維度數據分析，可以提供更為全面和精準的信用評分，有效降低壞賬率；通過AI技術審批過程時間顯著縮短并降低了人力成本。同時，AI技術還能夠根據借款人的信用狀況和需求，提供個性化的貸款產品和服務推薦；AI技術還能夠實時監控信貸業務中的異常行為，識別潛在風險，并提前發出預警，幫助金融機構及時采取措施防范信貸風險。
陸金所控股產品及研發團隊總經理王耀華以近期升級的“行云2.0”為例介紹道，通過精簡操作、流程并行等措施，使客戶申請時長減少了大概20分鐘，80%的用戶1小時內獲得借款，95%的用戶1.3小時內獲得借款。同時，抵押借款數字化簽約使簽約流轉時間下降30%。
“我們還通過視頻技術升級，并建設自研視頻通訊平臺，優化了超過100個系統卡頓問題、視頻接通成功率提升至99.6%、視頻接通速度提升60%。降低了對客戶手機機型要求、減少視頻流量損耗，降低客戶使用成本8%。”王耀華說。
據了解，截至2024年9月底，“行云”累計幫助104.4萬客戶獲得借款2395億元，申請流程平均耗時降低31%，流程斷點減少50%。
Ai智能貸款在快速發展過程中也面臨著一些挑戰，比如數據治理問題、場景標準化問題等。盤古智庫高級研究員江瀚在接受采訪時表示，為應對這些挑戰，金融機構需要加強數據治理，提升數據質量，打破數據孤島，實現數據的整合與共享。同時，需要推動場景標準化以適應市場需求和監管要求。
