2023年中央金融工作会议明确提出“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，为商业银行数字化转型提供了明确方向和政策引领。在政策与技术的双轮驱动下，银行业的数字化转型不断深化。不仅涵盖技术架构的升级，更涉及业务流程重构、组织架构优化和服务模式创新，是银行提升服务能力与适应市场变化的必然选择。信贷业务作为银行服务实体经济的关键载体与核心利润来源，其数字化转型的深度和广度直接影响银行未来的竞争力。在推进信贷业务数字化过程中，商业银行需紧扣金融科技发展脉络，提升对科技创新、绿色低碳、小微企业等关键领域的金融服务质效。

　　近年来，商业银行普遍将信贷业务数字化转型作为战略重点，在渠道线上化、审批自动化与风控智能化等方面取得显著进展。以智能风控模型为例，银行得以延伸服务边界，更精准评估缺乏传统抵押物的小微企业、科创企业的信用风险，从而优化信贷结构并增强普惠金融能力。截至2024年末，我国本外币贷款余额259.58万亿元，同比增长7.2%，其中“专精特新”企业贷款余额4.26万亿元，同比增长13.0%；普惠小微贷款余额32.93万亿元，同比增长14.6%。这一成绩与金融科技在信贷业务的深度应用密不可分。然而，在实践过程中，许多银行数字化转型仍停留在技术应用层面，未实现与业务流程、风险管理与组织文化的深度融合，导致转型成效未达预期，甚至诱发新型风险。如何在风险可控的前提下充分发挥金融科技效能，实现信贷业务的高质量发展，已成为银行业面临的重要课题。

　　金融科技与信贷业务理论基础

　　金融科技（Fintech）以大数据、云计算、人工智能、区块链等创新技术为核心，致力于优化与重塑金融服务模式，目前已广泛应用于支付清算、信贷融资、财富管理及保险等多个金融领域。

　　商业银行信贷业务指银行向符合授信条件的企事业法人及个人提供资金借贷，以获取利息收入的经营活动。按客户类型可分为法人信贷与个人信贷，按期限可分为短期、中期和长期贷款。作为银行资产配置与盈利的核心来源，信贷业务的运营效率与风控水平直接关系到银行的绩效与市场地位。

　　金融科技对信贷业务的重塑主要体现在解决传统模式中的两大痛点：一是缓解信息不对称。传统信贷高度依赖财务报表和抵押物，难以评估缺乏规范财务信息的中小微企业和个体工商户的信用状况。通过引入大数据和人工智能技术，银行可整合税务、工商、司法、电力、海关以及银行流水等多维数据，构建全景客户画像，显著提升信息生产能力。二是降低交易成本与服务门槛。传统信贷高度依赖线下尽调、纸质材料与多层审批，流程烦琐、成本高。金融科技借助自动化审批与集约化运营，大幅降低业务操作与时间成本，并通过移动服务渠道延伸至传统信贷难以覆盖的“长尾”客户群。基于北京大学数字普惠金融指数的实证研究表明，数字金融发展水平每提高1%，中小企业获贷概率提高2.3%。基于上述机制，金融科技系统推动了信贷业务逻辑与结构的优化。

　　金融科技推动信贷数字化转型的实践与成效

　　（一）重塑客户体验，创新服务模式。金融科技通过流程整合和生态连接，显著提升了信贷服务的便捷性与可得性。在获客方面，银行借助社交媒体与移动应用，通过内容营销与社群运营扩大客户触达面。通过构建线上申请平台，客户可在移动端完成资料提交、资格审查、进度查询、线上审批、电子签约等全流程操作，将传统流程从数天压缩至数小时，极大提升服务效率。在服务场景方面，银行积极打造场景金融，通过与电商平台、产业链核心企业及政府合作，将信贷服务嵌入企业生产经营与公共服务场景。借助开放银行应用程序编程接口（API），银行将信贷服务直接嵌入到产业链核心企业系统、区域政务服务平台等行业服务中，实现资金流、信息流、物流的“三流合一”，为客户提供无缝衔接的融资支持。

　　（二）提升运营效率，推动业务流程优化。商业银行利用数字化手段实现运营效率的全面提升。机器人流程自动化（RPA）技术广泛应用于报表生成、数据核对、信息录入等高重复性作业，释放人力资源以聚焦价值更高的创新与服务。光学字符识别（OCR）与自然语言处理（NLP）技术实现发票、合同等非结构化数据的自动识别与提取，解决传统人工录入错误多、效率低的问题。商业智能（BI）报表工具助力业务人员开展实时数据监控与分析，支撑精准决策。统一数据平台的建设实现了跨部门、跨系统数据的整合与利用，增强了银行对市场与客户的响应能力。自动化审批系统则大幅提高了标准化业务的处理速度。

　　（三）强化风险管控，升级风险管理范式。金融科技在风控领域的应用尤为突出。贷前评估阶段，银行整合内外部数据，借助机器学习从数千变量中筛选关键风险因子，构建信用评分模型，与传统的逻辑回归模型相比，预测准确性大幅提高。模型不仅涵盖财务数据，更纳入经营行为、社交网络等多维信息，实现对客户经营状况的精准预判。贷中审批阶段，机器学习模型通过分析海量历史数据识别客户风险特征，建立更精准的不良率、违约损失率等模型，为审批提供量化依据。比如，通过设备指纹、生物识别、行为分析等建立反欺诈模型，能够实时识别各类欺诈行为。贷后管理阶段，银行通过大数据对企业流水、纳税、舆情等进行7*24小时实时监控，实现风险信号的自动预警与干预，有效降低不良贷款发生率。

　　风控能力的增强也推动信贷结构优化。传统以抵押和保证为主的贷款模式得以改变，信用贷款占比提升。银行依托智能风控体系，更精准地评估企业的经营能力和现金流，获取多维数据交叉验证，对信用风险的识别和定价能力显著增强。并基于企业真实交易与纳税信息，针对性设计线上信贷产品，精准满足企业临时资金需求，引导金融资源流向最有活力的市场主体。（见图）

　　信贷业务数字化转型面临的挑战

　　（一）数据治理与安全挑战。数据作为数字化的基础，其治理仍面临较大挑战。首先，银行内部系统分散、数据标准不一，“数据孤岛”现象严重，同一客户信息在不同系统中无法关联，制约数据价值的释放。其次，历史数据存在大量缺失、错误与不一致，影响模型训练与决策效果。此外，《个人信息保护法》《数据安全法》等法规对数据收集、使用与共享提出严格要求，银行需在合规前提下挖掘数据价值，平衡创新与隐私保护。

　　（二）风控管理与模型风险。随着人工智能广泛应用于信贷决策，模型准确性、稳定性与可解释性变得至关重要。如果模型存在偏差或过度拟合，可能导致系统性的决策错误。一方面，复杂模型常呈现“黑箱”特性，决策逻辑难以被业务人员与监管部门理解，易引发公平性质疑与合规争议；另一方面，模型可能因环境变化出现预测能力衰减，如缺乏全生命周期管理，可能诱发系统性风险。因此，技术越先进，风险可能会越集中，存在系统性风险的隐患。

　　（三）组织机制与人才瓶颈。传统银行文化强调稳健与规范，数字化转型则需创新与敏捷，二者存在文化冲突。传统银行的现有人才结构多以金融背景为主，缺乏科技、数据与产品类的复合型人才。此外，传统银行层级制的组织架构决策链条长、响应速度慢，也难以有效支持数字化业务的快速迭代。

　　信贷业务数字化转型的系统路径与实施举措

　　（一）构建企业级数据治理体系，夯实数据根基。未来银行业的竞争，本质上是数据资产化与数据应用能力的竞争。银行需从数据源头抓起，建立覆盖全行的统一数据标准和质量管理体系，重点推进客户、产品、合约等关键数据的标准化治理。具体实施中，可建立数据一体化的管理体系，实现核心数据的集中管理和共享使用，打破各部门数据孤岛。同时，建立数据质量监控体系，对数据的完整性、准确性、一致性进行实时监测和预警，确保数据可信可用。

　　在数据安全合规方面，银行应建立数据分类分级管理制度，对不同敏感程度的数据采取差异化保护措施。积极探索隐私计算、联邦学习等新技术在数据融合应用中的实践，在满足各类法律制度和规范要求的前提下，安全合规地引入税务、工商、海关等外部数据源，丰富数据维度。此外，可建立数据资产目录和价值评估体系，通过数据使用频次、业务贡献度等指标量化数据价值，推动数据从成本中心向价值中心转变。

　　（二）建立透明可信的智能风控体系，加强全面风险管理。智能风控体系建设需要平衡技术创新与风险可控的关系。在模型开发阶段，除关注预测准确性外，需特别重视模型的可解释性。建议广泛应用可解释人工智能（XAI）技术，不仅用于内部调试，并生成可供审计和向用户解释的决策依据，使复杂模型的决策过程变得透明可理解。

　　在模型管理方面，建立覆盖全生命周期的管理体系。制定明确的模型上线标准，包括稳定性指标、区分度指标等阈值要求；建立模型性能监控平台，实时追踪模型表现，设定性能衰减预警机制；每季度开展模型回溯测试，每年进行压力测试，评估模型在不同经济周期下的稳健性。同时建立模型公平性评估机制，定期检测模型在不同客群（如不同地区、行业、规模企业）中的表现差异，避免算法歧视。

　　明确机器自动决策与人工干预的边界，对高风险业务、创新业务保留必要的人工审核环节，形成“机器处理标准化业务，专家研判复杂案例”的高效风控流程。为提升风控体系的有效性，银行还可与金融科技公司、高校等外部机构合作，共建风控实验室，持续跟踪最新风控技术发展趋势，开展联合建模和算法优化，保持风控能力的先进性。（见表）

　　（三）培育技业融合的敏捷组织，推动人才与机制创新。数字化转型不仅是技术变革，更是组织文化和人才体系的深刻变革。银行需要打破传统的部门墙，建立面向客户需求的跨职能团队。可参考“部落—小队”敏捷组织模式，组建由业务产品经理、技术开发、数据分析师、风控专家等组成的敏捷小队，赋予其端到端的业务决策权，围绕小微企业信贷、供应链金融等具体业务场景开展快速迭代。

　　在人才建设方面，可实施“双轨制”人才发展策略。一方面加强对现有员工的数字化培训，开展数据分析、人工智能等专题培训认证，提升全员数字素养；另一方面加大复合型人才引进力度，重点招募既懂金融又懂技术的跨界人才。建立业务与科技人员的双向流动机制，鼓励科技人员到业务部门轮岗，业务骨干参与数字化项目，促进相互理解和融合。

　　此外，建立鼓励创新的容错试错机制同样重要。比如，可设立数字化转型创新基金，支持一线员工提出创新想法；建立创新项目快速验证通道，通过最小可行产品（MVP）方式降低试错成本；完善创新激励体系，对取得良好效果的创新项目给予重奖等，营造敢于创新、包容失败的组织氛围。

　　结语

　　金融科技驱动的银行信贷数字化转型是一项系统性工程。2026年作为新一轮《金融科技发展规划》的起步之年，伴随人工智能与数据要素的深度融合，金融科技在赋能信贷业务方面必将迎来新的机遇与挑战。未来银行业的竞争，将不再是单一产品或渠道的竞争，而是延伸至信贷生态构建与价值链整合的整体竞争。

　　面对这一历史性变革，商业银行必须展现出更强的战略决心和执行力，坚持系统性发展理念，以数据能力建设为基、以智能风控体系为核、以组织人才变革为翼，协同并进，系统构建数字化时代的竞争壁垒。唯有如此，方能在日益激烈的市场竞争中构筑起真正的核心优势，精准高效地服务实体经济，切实答好“五篇大文章”这份时代考卷，最终实现信贷业务乃至全行的高质量与可持续发展。

　　（作者单位：中国农业银行研发中心）