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DeepSeek將在信貸決策中發(fā)揮關鍵作用

  • 發(fā)布時間:2025-02-27 10:10:13
    更新時間:2025-02-27 10:10:13
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  • 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)難以對其信用風險進行有效評估。傳統(tǒng)信貸風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性和準確性,也降低了金融機構(gòu)的運營成本和風險敞口。”朱克力表示,在信貸申請階段,DeepSeek通過對申請人的個人信息、財務狀況、消費習慣等多維度數(shù)據(jù)進行分析,快速評估其信用風險和還款能力;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)潛在風險隱患,為金融機構(gòu)提供預警和處置建議。


    奇富科技相關負責人稱,在貸款風險評估時,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險評估的影響。


    “以往處理復雜金融問題時,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,在預測貸款申請趨勢、評估風險等方面,準確性大幅提升,為分析人員提供更具價值的決策依據(jù)。”上述奇富科技相關負責人對本報記者表示。


    中郵消費金融科技發(fā)展部負責人朱威認為,DeepSeek為消費金融領域智能化建設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雜場景下的智能化營銷服務;在風險場景下,可以高效識別業(yè)務風險點,自動生成風險分析報告;在客服場景下,通過智能體、多模型協(xié)同等技術,提升智能客服機器人處理復雜任務的能力;在貸后場景借鑒DeepSeek先進訓練方法,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),當前已有多家金融機構(gòu)將DeepSeek應用于信貸風控、風險評估等核心業(yè)務環(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、風險控制等領域,新網(wǎng)銀行依托DeepSeek等大模型技術,建設了一系列智能化助手,深入應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)務流程復雜的問題,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。目前使用該服務的客戶人均提額幅度超過30%,房抵貸業(yè)務能夠?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建設,當前已將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,已在風險管控、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,大語言模型應用開發(fā)框架E-LADF和信也智能體創(chuàng)新應用平臺Zeta ,正式接入DeepSeek-R1,完成了一次關鍵升級。


    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系統(tǒng)等場景上實現(xiàn)能力升級。

    DeepSeek將在信貸決策中發(fā)揮關鍵作用

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