在金融強國戰(zhàn)略與人工智能技術深度賦能的背景下，我國征信業(yè)智能化面臨著制度性壁壘、數據約束效應與技術應用瓶頸三重困境?，F有研究過度聚焦技術要素的局部優(yōu)化，忽視了制度與數據的協同演進需求，導致行業(yè)陷入“局部優(yōu)化、整體停滯”的惡性循環(huán)。

    以DeepSeek大模型的技術突破為切入點，系統(tǒng)解析了DeepSeek大語言模型不僅通過低算力需求、強化學習策略和顯性化決策鏈條重建了行業(yè)應用人工智能技術的信心，緩解了數據孤島與模型幻覺問題，更通過開源生態(tài)推動技術平權，形成技術、數據與制度要素的動態(tài)適配機制?；诖?，提出了“數據飛輪—分層賦能—制度護航”的協同框架，為智能征信生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展提供方法論支撐。

    近年來，以人工智能（Artificial Intelligence，AI）為代表的新型技術不斷催生新業(yè)態(tài)，各領域以科技為引擎加速更新迭代，人工智能應用成為新的重要經濟增長點。政策層面，國家持續(xù)加大金融領域的人工智能應用，新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設、《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》等政策文件，持續(xù)推動人工智能與金融業(yè)務深度融合發(fā)展。在人工智能應用與政策支持的雙輪驅動下，征信業(yè)正迎來前所未有的變革機遇。征信業(yè)智能化既是貫徹落實國家“人工智能+”決策部署的重要舉措，也是主動適應數字經濟時代發(fā)展的必然選擇。

    當前學界對征信業(yè)智能化的探索主要聚焦于應用層面的單向突破，在制度、數據和技術維度存在系統(tǒng)性研究局限。一方面，研究視角多側重探討單一要素對征信智能化的影響，如修補監(jiān)管制度漏洞、提升數據治理標準、優(yōu)化評分模型，卻缺乏對三者之間關系的系統(tǒng)性解構，導致研究常陷入局部優(yōu)化；另一方面，要素之間交互機制研究的深度不足，在制度層面，學者雖意識到傳統(tǒng)監(jiān)管框架，特別是對算法歧視、模型可解釋性等風險的規(guī)制滯后，但未能深入剖析現有制度剛性對技術創(chuàng)新活力與數據流通空間的約束機制；

    在數據層面，征信數據質量評估、數據治理方面的研究已為征信業(yè)智能化提供有益的理論借鑒，而對于數據安全流通的技術實踐亟待突破，數據的高效配置與合理利用能力落地受到限制；

    在技術層面，工具主義傾向使研究傾向追求模型準確性，而忽視了技術落地對制度適應性和數據要素質量的深層依賴。這種單點式研究范式將復雜的制度、數據、技術三元協同簡化為單向因果，未能形成交互的動態(tài)反饋閉環(huán)。因此，征信業(yè)智能化亟須構建兼顧制度、數據與技術相協同的研究框架。

    2025年初，深度求索公司發(fā)布的 DeepSeek-R1開源大模型憑借顯著的成本優(yōu)勢與推理能力引發(fā)廣泛關注。該模型通過全面開源策略與底層技術創(chuàng)新，迅速滲透至工業(yè)控制、智能終端、教育醫(yī)療等領域，成為推動 AI 商業(yè)化落地的關鍵轉折點。

    在這一背景下，DeepSeek 是否能夠發(fā)揮其破局效應，打破征信業(yè)智能化體系中制度、數據、技術三元割裂的現實局限，是當前人工智能發(fā)展局勢下亟須探討的重要議題。

    本文聚焦當前征信業(yè)智能化進程中存在的制度性壁壘、數據約束效應和技術應用瓶頸三大困境，系統(tǒng)解析 DeepSeek 大模型的算法創(chuàng)新、數據處理模式與開源協作生態(tài)對傳統(tǒng)征信范式的重構，提出制度、數據、技術協同突破的轉型方案，形成兼具理論創(chuàng)新性與實踐可行性的轉型路徑，為智能征信生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展提供方法論支撐。

    一、征信業(yè)智能化的三重約束

    在數字化轉型浪潮的推動下，智能征信體系雖展現出巨大潛力，但其發(fā)展進程正面臨制度、數據和技術三重維度的結構性約束。這些約束并非孤立存在，而是通過復雜的相互作用形成演化困境，制約著智能征信從理論構想到實踐落地的跨越。

    1.制度約束：數據安全與算法可解釋性挑戰(zhàn)

    征信智能化應用在顯著降低內容生產成本、提升服務效能方面展現出發(fā)展?jié)摿ΑＥc此同時，數據安全防護體系不完善、個人信息泄露風險以及算法歧視等深層問題也在智能化轉型中逐漸顯現。當前，我國采取技術創(chuàng)新與監(jiān)管框架持續(xù)完善并行的雙軌制監(jiān)管思路，《數據安全法》《個人信息保護法》等法規(guī)為數據安全提供了堅實保障，但數據安全流通中的權屬關系、交易規(guī)則、隱私保護等方面仍存在模糊地帶。征信機構在獲取和整合涉及大量敏感信息的數據時，因數據共享過程中存在著泄露和惡意利用風險，潛在的法律責任對數據共享持謹慎態(tài)度。

    另一方面，智能化轉型面臨可解釋性的監(jiān)管壓力。為滿足更精準、更全面的征信智能需求，人工智能技術的深度應用推動算法模型日趨復雜化，其決策過程變得難以理解和解釋。監(jiān)管機構為確保征信服務的公平性和透明性，要求算法必須具備可解釋性以便對算法決策進行監(jiān)督和審查。在此約束下，征信機構的算法設計和應用過程需投入更多的資源和精力以滿足監(jiān)管的合規(guī)性要求。諸如，深度神經網絡等機器學習模型在信用評估中表現出較高的準確性，而其“黑箱”特性難以向監(jiān)管機構和客戶提供清晰的決策依據，迫使征信機構投入額外成本保障合規(guī)。

    2.數據約束：標注缺失與數據孤島的雙重困境

    在征信智能化應用中，高質量數據不僅是構建信用評估模型精準性和可靠性的核心要素，更是支撐風險定價、反欺詐模型等智能系統(tǒng)的基石。完整、準確且多源異構的數據通過提升機器學習模型的推理效能，更好地反映信用評分結果與用戶真實風險，提升模型精度。

    然而，高質量標注數據缺失問題使模型訓練陷入窘境。征信智能化對金融、征信專業(yè)知識的日益增長需求推高人力成本，同時，非結構化數據多樣化（如文本、圖像、音頻）且標注復雜度高，囿于現有標注工具處理復雜場景數據存在局限，非結構化數據標注效率低下且錯誤率居高不下。這種高質量標注數據的缺失難以充分捕捉關鍵風險特征，最終削弱模型輸出的準確性和可靠性。

    而數據孤島的形成既有外部制度和市場競爭的壁壘，也與內部多源異構數據的割裂管理有關。不同機構之間的數據歸屬、隱私保護和商業(yè)利益約束，跨機構數據共享機制難以建立，數據往往分散在銀行、電商平臺、征信機構等多個主體手中，如同被高墻圍起來的孤島難以進行整合，數據流通受到嚴重阻礙。多源異構的數據格式與標準規(guī)范的缺失，疊加大量非結構化數據的處理難題，機構內部之間的數據也難以互聯互通。這種內部數據割裂與外部流通壁壘相互疊加，形成數據價值轉化的雙重阻礙，智能化應用因此缺乏全面、動態(tài)的數據支持，難以實現精準決策。

    總體而言，標注缺失與數據孤島的雙重約束，本質上反映了征信智能在數據應用進程中面臨的治理困境。高昂的標注成本限制了高質量數據的供給，而數據孤島則阻礙了數據價值的釋放。

    3.技術約束：模型能力與落地場景的斷層

    目前，人工智能大模型的復雜推理與生成式能力尚未完全轉化為實踐效能，中小機構仍依賴規(guī)則引擎或傳統(tǒng)機器學習。這一現象揭示了大模型能力與場景落地之間存在明顯斷層，這一斷層的形成受多重因素影響，其中技術經濟壁壘與模型幻覺問題尤為突出。

    在數據隱私安全合規(guī)框架約束下，絕大多數征信機構被迫放棄第三方云計算服務，通過自建算力平臺實現私有化部署。這種安全合規(guī)要求往往伴隨數倍的成本增長，以千億參數規(guī)模的基礎模型為例，從硬件集群搭建到算法團隊組建的全流程投入已形成明顯的成本門檻，尤其在模型持續(xù)優(yōu)化和動態(tài)迭代過程中產生的運維成本，使得多數機構陷入技術投入產出比失衡的困境。

    更具隱蔽性的挑戰(zhàn)則源于大語言模型的生成式特性與不可解釋性耦合形成的幻覺問題。模型幻覺對應用實踐的根本性威脅在于其不可控性導致的信任瓦解，當算法輸出的信用評分偏離客戶真實風險畫像時，不僅會引發(fā)資產錯配、風險敞口擴大等顯性損失，更會動搖征信機構對智能決策系統(tǒng)的應用信心。這種信任危機與技術經濟困境的疊加，使大模型既難以被征信機構初步采用，更無法持續(xù)優(yōu)化，最終導致技術落地陷入僵局。

    上述三重約束并非孤立存在，而是形成了如圖1所示的約束強化惡性循環(huán)：制度約束限制數據共享與流通，導致標注數據不足；數據不足迫使模型依賴低質量輸入，加劇技術應用的不可靠性；技術缺陷又反過來削弱監(jiān)管機構對數據開放的信心，進一步收緊制度管控。這種惡性循環(huán)使得征信業(yè)智能化陷入局部優(yōu)化但整體停滯的困境。

    二、DeepSeek大模型的破局效應：技術創(chuàng)新與范式變革

    盡管大模型在金融行業(yè)的應用已非新鮮事物，但一直未能實現在征信領域規(guī)模化應用落地。DeepSeek系列大模型憑借“低成本訓練”與“高性能推理”的核心技術突破，為征信業(yè)智能化提供了破局思路，以技術創(chuàng)新為突破點，全面打破“制度限制、數據匱乏與技術局限相互掣肘”的惡性循環(huán)，開啟征信智能化升級的新篇章。

    1.技術創(chuàng)新突破算力瓶頸，重建行業(yè)應用信心

    DeepSeek 團隊采用多維度的技術協同優(yōu)化策略：通過混合專家系統(tǒng)（Mixture of Experts，MoE）架構降低計算復雜度，結合多層潛在注意力優(yōu)化（Multi-head Latent Attention，MLA）算法壓縮內存占用，依托雙流水線（Dual Pipe）框架提升GPU并行效率，并創(chuàng)新性引入 8 位浮點（Floating Point 8-bit，FP8）混合精度訓練框架實現計算與存儲資源的雙重優(yōu)化。

    這種技術組合拳可使模型訓練成本得到指數級降低。DeepSeek 官方發(fā)布的技術報告顯示，DeepSeek-V3 ① 全周期訓練成本僅 278.8 萬 GPU 小時，綜合成本約557.6萬美元，僅為GPT-4訓練成本（約1億美元）的5.6%左右，展現極高性價比。這種可量化的經濟性突破，從根本上消除了行業(yè)對“大模型=高成本”的固有認知，重燃了機構參與智能化轉型的信心。

    對于更廣泛的中小機構而言，技術應用的核心訴求并非自主訓練模型，而在于現有AI模型的推理能力如何實現低成本、高效率的落地應用。在此之前，大模型推理能力較弱時，通常需要借助精心設計的提示詞與復雜的多智能體工程來實現，效果非常依賴開發(fā)者的專業(yè)能力和工程能力，且泛化能力較弱。

    隨著DeepSeek大模型推理能力的顯著增強，大大降低了復雜邏輯推理應用的建設難度，提升了大模型在垂 直場景應用中的廣度和深度。并且DeepSeek技術團隊證明了通過向高效小模型蒸餾DeepSeek-R1 大模型的輸出數據，可顯著提升小模型推理能力。這為行業(yè)在模型部署和應用上提供了更多選擇，降低了對大模型的依賴，同時也提高了小模型的性能和實用性。

    除此之外，DeepSeek-R1 在輸出時可顯示完整的推理路徑，形成獨特的顯式決策鏈條。這種方式不僅提升了輸出結果的可溯源性，更構建了人機交互的信任通道。用戶可以通過檢查特征篩選、邏輯推演等中間過程，直觀驗證模型決策的合理性，這在風險管理要求嚴苛的征信領域具有重要價值。這種顯式推理技術雖未完全突破神經網絡的黑箱特性，但有效回應了金融監(jiān)管對算法透明度的合規(guī)訴求，為人工智能在征信核心業(yè)務中的深度應用奠定了信任基礎。

    2.“慢思考”能力緩解數據困境，開啟認知驅動新范式

    DeepSeek的輕量化部署方案，使機構能夠以較低算力成本構建私有化AI系統(tǒng)。其強大的原生推理能力，無需依賴外部數據流通獲取訓練資源，有效規(guī)避了相關安全風險與流通障礙。更重要的是，DeepSeek-R1 在 DeepSeek-R1-Zero 基礎上，引入了由優(yōu)化后的DeepSeek-V3自動生成的高質量思維鏈（Chain-of-Thought）標注數據。這不僅解決了基礎模型輸出可讀性差的問題，更關鍵的是顯著提升了模型處理復雜問題的推理能力，實現了類人的“慢思考”。這項創(chuàng)新的核心價值在于，它開創(chuàng)了一種緩解大模型落地核心瓶頸的新范式：利用模型自身生成高質量標注數據。這極大地減少了對昂貴且耗時的傳統(tǒng)人工標注的依賴，有效解決了高質量標注數據嚴重短缺的困境。這種“自生成、自優(yōu)化”的訓練策略，對于醫(yī)療、金融等數據壁壘森嚴、隱私安全要求高、且人工標注成本極其昂貴的垂直領域意義重大。它為這些領域突破數據與成本的雙重制約，實現大模型高效落地提供了切實可行的路徑。

    該技術路線激發(fā)了垂直領域知識深化的新方法：通過小規(guī)模但高密度的領域決策思維標注，有效捕捉專家經驗中的隱性知識。這使得模型在金融風險評估、醫(yī)療診斷等復雜場景中展現出類人化的多步推理能力。這標志著數據賦能范式的一次重大升級——從單純依賴業(yè)務結果反饋的“數據驅動”，躍遷至融合業(yè)務決策思維與領域知識沉淀的“認知驅動”，重塑了垂直領域大模型落地的方法論。

    未來，在征信等高壁壘行業(yè)，大模型應用將趨向“通用大模型基座+領域檢索增強生成（RAG）知識庫+強化學習動態(tài)優(yōu)化”的融合架構。在確保數據主權的前提下，利用RAG實現合規(guī)知識檢索，并通過強化學習持續(xù)吸收業(yè)務決策流中的隱性經驗，最終構建具備領域認知進化能力的智能決策系統(tǒng)。

    3.開源策略實現AI平權，推動行業(yè)數字生態(tài)建設

    DeepSeek 完全開源了模型權重，所遵循的 MITLicense開源協議極為寬松，允許其他開發(fā)者將模型用于商業(yè)用途并進行模型蒸餾，引發(fā)全球復制熱潮，被Facebook首席人工智能科學家楊立昆譽為“開源模型對閉源模型的勝利”。根據 AI 產品榜 https：//aicpb.com 數據顯示，在沒有任何廣告投放的情況下，該模型僅用7天就實現了1億用戶增長，成為全球增速最快的AI原生應用。這一現象吸引了大量中小企業(yè)和開發(fā)者參與應用開發(fā)，各行各業(yè)也紛紛積極擁抱這一新興技術，真正形成了全行業(yè)智能化轉型的浪潮，產生了顯著的“AI平權”效應。

    這種“AI平權”效應不僅推動了技術的普及，更進一步擴大了數據需求，可能會倒逼數據流通與共享機制的完善。當前，我國已將數據列為生產要素，國家數據局等部門正積極推動高質量數據集建設。

    未來政策可能會通過“分級開放”機制來平衡安全與流通需求，例如敏感數據本地化、非敏感數據云端共享等。DeepSeek的技術策略與行業(yè)應用熱潮，通過實踐驗證了數據流通的價值與痛點，為監(jiān)管層提供了制定針對性法規(guī)的現實依據。預計未來，技術創(chuàng)新的蓬勃發(fā)展將對制度創(chuàng)新形成有力推動，促使政策在數據安全分級、跨域共享機制、AI倫理規(guī)范等方向不斷完善，逐步構建兼顧創(chuàng)新與安全的數字生態(tài)體系。

    總的來說，如圖2所示，DeepSeek-R1大模型的出現全面打破了當前“數據、技術、制度”的惡性循環(huán)制約，有效推動了人工智能技術的普及，通過降低算力成本和應用門檻，觸發(fā)全行業(yè)應用場景的規(guī)?；涞亍＿M而凸顯出數據要素的戰(zhàn)略地位，倒逼機構加速推進數據治理體系升級，典型表現為業(yè)務決策思維鏈標注與多源異構數據整合，進一步釋放數據價值。數據價值的釋放客觀上要求制度層面的適應性變革，由此形成技術創(chuàng)新、價值釋放、制度演進的協同進化機制。

    例如，在數據維度，推動制定安全合規(guī)的數據流通制度；在算法維度，加速算法倫理框架與行業(yè)準入標準的制定完善。這種技術要素與制度環(huán)境的動態(tài)適配，最終構建起“技術突破驅動數據戰(zhàn)略升級、數據戰(zhàn)略升級倒逼制度創(chuàng)新、制度創(chuàng)新反哺技術發(fā)展”的良性循環(huán)系統(tǒng)。

    三、基于 DeepSeek 賦能的征信業(yè)智能化路徑設計

    鑒于 DeepSeek-R1 模型實現了算力成本的顯著下降，本研究在轉型路徑設計中暫不探討有關基礎算力平臺的建設，現提出如圖 3 所示的轉型框架。該框架以 DeepSeek 為代表的人工智能技術為支點，構筑起融合內生動力引擎、深度技術支撐與安全基座保障的轉型路徑。其中，數據作為基礎性生產資料驅動價值流轉，技術發(fā)揮垂直領域穿透作用，制度則構建系統(tǒng)性防護網絡，三者形成從機構能力重構到產業(yè)生態(tài)升級的完整進化鏈條，為征信業(yè)智能化提供了兼具可行性與可持續(xù)性的實施路徑。

    1.筑牢根基：數據飛輪構建智能征信內生動力

    當DeepSeek算法模型突破傳統(tǒng)算力約束后，數據質量與數量的提升對模型性能的關系依然遵循scaling law（規(guī)模化法則或規(guī)模定律）的規(guī)律，這使得征信機構積累的高價值數據資產從輔助性生產要素躍升為決定智能化轉型成敗的戰(zhàn)略性資源，推動征信機構進入“數據精耕”的時代。

    當前征信機構的數據問題主要在于缺乏自我強化的內生機制，由于數據處理的各環(huán)節(jié)相互脫節(jié)，未能形成良性互動的良性循環(huán)。這種機制缺陷已成為智能化轉型的主要瓶頸，例如，信貸結構化數據與替代性非結構化數據仍處于分割管理狀態(tài)，既未實現有效關聯分析，也未能深度挖掘數據間的潛在價值；靜態(tài)數據供給難以支撐實時化、場景化的動態(tài)風險識別需求，同時也未能有效建立用戶反饋數據收集機制，使得模型迭代無據可依等。數據飛輪機制正是針對這一癥結提出的解決方案，其本質是通過構建數據采集、加工、應用、反饋的增強回路，形成數據質量提升與智能決策能力進化相互促進的良性循環(huán)。

    在大模型全面賦能的時代，建立契合大模型發(fā)展需求的數據飛輪是數據治理的重點，如圖3所示，本研究構建的基于 DeepSeek 技術的征信領域數據飛輪實施框架共包含四個階段。

    （1）數據采集：多維異構數據源的系統(tǒng)性整合。

    數據采集環(huán)節(jié)聚焦于構建全域覆蓋的數據資源池，通過整合結構化信貸數據（如還款記錄、資產負債信息）與非結構化替代數據（如司法執(zhí)行記錄、工商信息等），突破傳統(tǒng)“數據孤島”的物理邊界。為實現動態(tài)場景適配，還可引入基于 DeepSeek-R1 模型的智能語義解析技術，對多源異構數據進行實時清洗與標準化映射。例如，利用大模型的上下文理解能力，自動識別司法文書中關鍵風險標簽（如失信被執(zhí)行人信息），并將其轉化為可計算的信用風險特征。這一過程不僅為后續(xù)技術賦能提供高質量數據輸入，更通過動態(tài)擴展數據邊界支撐算法體系中高頻、復雜場景的需求。

    （2）數據加工：知識庫構建與思維鏈標注。

    數據加工階段著力于實現數據價值密度的提升與認知邏輯的結構化表達，通過知識庫與推理路徑顯性化構建智能征信的認知基礎設施。首先基于DeepSeek-R1 模型的內容理解能力，對非結構化文本進行實體識別、關系抽取及事件解析，將碎片化信息轉化為可計算的領域知識單元，構建動態(tài)更新的征信知識圖譜。其次，針對復雜風險信號的推理需求，引入思維鏈標注機制，利用大模型的邏輯推演能力對風險傳導路徑進行顯式標注，最終由業(yè)務專家進行審核入庫，增強了風險評估過程的可解釋性。最后，采用多模態(tài)特征融合技術，將結構化數據進一步向量化，非結構化數據語義化，從而構建一個統(tǒng)一的特征表示空間，以支持跨模態(tài)數據的高效處理和分析，為后續(xù)的智能化應用提供標準化數據接口。

    （3）數據應用：個性化服務與多場景價值滲透。

    數據應用是數據飛輪實現價值轉化的關鍵環(huán)節(jié)，其核心在于將加工后的高價值數據按需供給到征信業(yè)務的各種場景，驅動如信用評估等業(yè)務的智能化升級與征信服務的個性化供給，最終實現數據價值的場景化釋放。

    在信用評估等核心業(yè)務上，在DeepSeek技術賦能下征信機構能夠突破傳統(tǒng)靜態(tài)信用評估模式，構建動態(tài)、多維的信用畫像，從而提升信用服務的精準性和適應性。例如，在信貸審批場景中，通過融合還款記錄、司法執(zhí)行信息及工商變更等多維數據流，構建可反映主體信用狀況變化的動態(tài)評估指標；在供應鏈金融場景中，通過關聯交易數據、物流信息與企業(yè)關聯圖譜的動態(tài)分析，可提前捕捉因核心企業(yè)資金波動引發(fā)的鏈式風險傳導信號，形成基于數據關聯網絡的風險預警機制。

    在個性化服務的數據供給上，可以通過DeepSeek的語義理解與推理能力將用戶行為數據中的隱含信用需求特征（如短期流動性偏好或長期償付能力傾向）映射至差異化的服務策略中。例如，針對個人用戶的差異化需求，基于非金融行為數據的深度挖掘，構建用戶流動性偏好、消費周期特征等信用需求畫像，支撐“千人千面”的信用產品設計；對于企業(yè)客戶，則通過解析財務報表語義特征與行業(yè)知識庫的關聯規(guī)則，包含供應鏈穩(wěn)定性、行業(yè)景氣度等維度的定制化風險評估矩陣。

    （4）數據反饋：閉環(huán)迭代與技術進化。

    反饋機制是數據飛輪持續(xù)運轉的核心驅動力。通過業(yè)務場景的交互數據（如模型誤判案例、新增行業(yè)標準等）回流，驅動多層次技術體系的協同優(yōu)化，例如，反饋數據用于Prompt模板的動態(tài)調整，提升語義理解精準度；領域增量知識通過自動化清洗補充至知識庫，強化領域適應性；基于反饋數據量化風險閾值，調整強化學習的獎勵模型參數，優(yōu)化決策策略的穩(wěn)健性。

    數據飛輪以反饋為紐帶，通過業(yè)務需求洞察反向擴展數據采集邊界，同時倒逼加工階段的技術創(chuàng)新（如開發(fā)新型特征提取算法），使征信機構數據越用越活，模型越用越精。

    2.深化賦能：技術驅動業(yè)務場景智能化躍遷

    DeepSeek-R1 模型出現之后，大模型在垂直領域的賦能開始從外圍輔助向核心業(yè)務滲透。本研究按照成本集約、算法高效原則，構建如圖3所示的分層算法體系，形成從通用場景到專業(yè)場景的技術穿透路徑，以期全面提升征信機構對內和對客、高頻和低頻、簡單和復雜等多場景的應用需求。

    基礎能力層采用通用大模型的原生推理能力賦能對領域基礎知識要求不高的內部提效業(yè)務場景，如智能辦公、翻譯、輔助方案生成等。此層面的應用策略強調保持模型原生能力的完整性，避免通過微調產生大模型通用知識能力偏移的風險。通過結構化提示模板提升任務響應精準度，最大程度維護了模型的泛化能力，為征信業(yè)務場景的持續(xù)演進提供了技術基礎。

    領域增強層采用“模型蒸餾+RAG 增強”的策略，解決征信知識密集并對時效要求較高的場景適應性難題，如智能客服、監(jiān)管合規(guī)審查、公文寫作等場景。在具體實施中，首先將征信法規(guī)、業(yè)務標準等非結構化知識進行向量化存儲，構建可擴展的領域知識庫；其次將 DeepSeek-R1 模型通過知識蒸餾技術將大模型的語義理解能力遷移至輕量級模型，設計動態(tài)檢索機制，通過混合檢索（Hybrid Search）整合語義匹配與關鍵詞匹配，實現知識點精準定位；最后構建反饋閉環(huán)系統(tǒng)，將業(yè)務交互中的增量知識如案例解析等自動化清洗并補充至知識庫。這種技術組合在保障響應效率的同時，可有效輔助業(yè)務人員提升專業(yè)能力和工作效率。

    專業(yè)強化層面向反欺詐識別、小微企業(yè)信用評估、關聯風險評估等核心業(yè)務場景，需構建“思維鏈+強化學習”技術框架。此類場景因數據維度復雜、決策邏輯非線性、風險要素動態(tài)關聯等特點，傳統(tǒng)機器學習模型往往難以有效捕捉邏輯推理的特征關系，尤其是缺乏對復雜業(yè)務規(guī)則的可解釋性支持。

    為此，需通過思維鏈構建與強化學習優(yōu)化相結合的方式實現技術突破：一方面，將業(yè)務專家對復雜問題的決策過程分解為多級可解析步驟，例如在信貸場景中，先通過特征提取層抽取歷史逾期次數、收入負債比等信貸行為特征，再通過關系推理層分析擔保圈識別、資金流向追蹤等關聯網絡，最終由權重評估層動態(tài)計算風險因子權重，形成可解釋的思維鏈模塊；另一方面，設計面向大模型訓練的強化學習策略，構建融合領域知識的獎勵模型，通過量化業(yè)務規(guī)則和風險閾值等約束條件，將其轉化為強化學習的正向獎勵項（符合規(guī)則）和懲罰項（觸發(fā)風險閾值），并持續(xù)優(yōu)化模型策略，使模型在反欺詐識別、信用評估等復雜決策中，既能通過思維鏈保持決策過程的可解釋性（如關鍵步驟符合風控邏輯），又能借助強化學習動態(tài)適應風險要素變化，最終實現欺詐識別率、風險評估準確率等核心指標的系統(tǒng)性提升，同時滿足監(jiān)管對AI模型透明性與合規(guī)性的嚴格要求。

    這種分層賦能的模式，通過融合大模型的通用能力與行業(yè)專業(yè)知識，智能化覆蓋各類業(yè)務場景，與數據飛輪形成動態(tài)配合，即業(yè)務數據持續(xù)優(yōu)化模型，模型迭代不斷開拓新場景，推動征信業(yè)務邁向智能決策的新階段。

    3.制度護航：打造智能征信的安全發(fā)展基礎

    智能征信的可持續(xù)發(fā)展不僅依賴技術與數據的突破，更需通過制度設計構建系統(tǒng)性防護網絡，以平衡創(chuàng)新效率與風險控制、個體權益與公共利益之間的矛盾。制度體系作為智能化轉型的“穩(wěn)定器”，需圍繞數據安全、算法倫理和生態(tài)協同三大維度，構建覆蓋全生命周期的治理框架，確保技術創(chuàng)新始終在合規(guī)軌道上運行，并為行業(yè)生態(tài)的長期繁榮提供底層保障。

    （1）數據安全：從合規(guī)底線到主動防御。

    在數據采集與應用過程中，需建立“分級分類—動態(tài)加密—最小授權”的安全管理機制。基于《個人信息保護法》《數據安全法》《數據安全技術數據分類分級規(guī)則》等法規(guī)要求，對征信數據實施敏感度分級（如身份信息、金融交易記錄為高敏感級），并針對不同級別設計差異化的存儲與流轉規(guī)則，例如高敏感數據僅限通過聯邦學習結合可信執(zhí)行環(huán)境或同態(tài)加密實現協作建模，確保原始數據不離開本地；中低敏感數據流轉需采用國密算法加密，并覆蓋計算、傳輸和存儲全鏈路保護。同時，引入區(qū)塊鏈技術實現數據操作的全流程追溯審計，通過零知識證明等密碼學工具確保數據使用“可驗不可見”，從技術層面強化法律條款的落地效力。

    （2）算法倫理：從黑箱運行到透明可控。

    針對算法歧視、模型偏見等潛在風險，需構建“事前評估—事中監(jiān)控—事后追責”的治理鏈條。事前通過算法影響評估識別模型在公平性、可解釋性上的缺陷，例如利用反事實公平性測試驗證不同群體（如不同地域、性別）的信用評分偏差；事中部署模型監(jiān)控平臺，實時檢測輸出結果的統(tǒng)計異常（如特定行業(yè)授信通過率驟降）；事后建立算法審計與問責機制，明確模型開發(fā)者、使用者與監(jiān)管方的責任邊界，避免“技術中立性”成為逃避倫理責任的借口。

    （3）生態(tài)協同：從孤立監(jiān)管到多元共治。

    為促進行業(yè)間信息的安全有序流動，構建“標準共建—風險共擔—價值共享”的協同治理生態(tài)，可以充分借鑒《政務數據共享條例》的精髓。在標準共建層面，推動相關部門牽頭制定統(tǒng)一的智能征信技術標準（如特征工程規(guī)范、模型可解釋性分級），明確其作為標準制定核心主體的責任。此舉旨在避免各機構重復開發(fā)，降低協作壁壘，提升數據互操作性與共享效率。在風險共擔層面，明確參與機構的安全管理責任，建立行業(yè)級風險信息共享平臺（如欺詐特征庫、黑名單聯合更新機制）。平臺需采取必要的技術防護措施（如數據加密、訪問控制）保障共享數據安全，并建立清晰的權責邊界，確?！罢l提供誰負責、誰使用誰負責”，通過集體智慧與安全可控的共享機制共同抵御系統(tǒng)性風險。在價值共享層面，探索數據要素確權與收益分配模型（如基于貢獻度的數據價值計量），明確參與各方的權利與義務邊界。該機制應嚴格遵循最小必要原則，依法管控數據采集與使用范圍，在激發(fā)多方參與數據生態(tài)建設積極性、促進數據價值釋放、開放創(chuàng)新的同時，筑牢安全防線，堅決防范和打擊數據超范圍使用、隱私泄露等濫用行為，確保數據要素在合法合規(guī)框架內善用，最終提升整體服務效能與社會獲得感。

    制度護航并非對技術創(chuàng)新的限制，而是通過規(guī)則明晰化降低市場不確定性，為智能征信創(chuàng)造“包容性創(chuàng)新”環(huán)境。數據安全機制保障了公眾信任的可持續(xù)積累，算法倫理治理增強了技術應用的社會接受度，而生態(tài)協同模式則加速了行業(yè)資源的高效整合。三者共同作用，使智能征信既能抵御外部風險沖擊，又能內生驅動技術與制度的迭代互促，最終實現“安全”與“發(fā)展”的動態(tài)均衡。

    四、結論與展望

    當前，我國征信體系在智能化進程中面臨著制度性壁壘、數據約束效應和技術應用瓶頸的三重結構性困境，其相互強化的負反饋機制導致行業(yè)陷入局部優(yōu)化但整體停滯的僵局。DeepSeek大模型憑借低成本訓練、高性能推理與顯性化決策鏈條等技術創(chuàng)新，為破解這一困境提供了系統(tǒng)性方案：通過算法經濟性突破重建行業(yè)信心，以強化學習與思維鏈標注緩解數據約束，并借開源策略推動技術普惠與生態(tài)共建。由此形成的“技術突破驅動數據戰(zhàn)略升級、數據價值釋放倒逼制度創(chuàng)新、制度演進反哺技術發(fā)展”的協同進化機制，重構了智能征信發(fā)展的底層邏輯。

    本文提出的智能征信轉型框架以技術創(chuàng)新為支點，構建數據飛輪、分層賦能與制度護航的支撐體系。數據飛輪通過采集、加工、應用與反饋的閉環(huán)增強，推動數據治理從被動整合轉向主動進化；分層算法體系實現通用能力與專業(yè)場景的深度融合，促進技術應用從邊緣輔助向核心決策躍遷；制度護航則以動態(tài)治理框架平衡創(chuàng)新效率與風險防控，為行業(yè)生態(tài)提供長期穩(wěn)定的發(fā)展基座。三者協同作用，最終形成技術、數據與制度動態(tài)適配的機制。

    未來智能征信的持續(xù)發(fā)展，一方面要緊跟數據、技術、制度的前沿突破，通過構建數據驅動、技術賦能、制度適配的動態(tài)循環(huán)體系，實現三者從機械疊加到有機融合的范式轉變；另一方面，還應該注重對復合型人才的培養(yǎng)，當前行業(yè)轉型的復雜性已超越單一學科邊界，僅依賴技術專家或傳統(tǒng)風控專家均難以駕馭智能征信的系統(tǒng)性變革。更重要的是構建開放包容的行業(yè)文化。政策應鼓勵數據共享與技術開源，建立跨機構協作網絡，通過共享數據沙盒與聯合研發(fā)平臺降低行業(yè)創(chuàng)新門檻。同時，需通過立法保障數據倫理與隱私安全，為技術創(chuàng)新提供清晰的邊界與穩(wěn)定的預期。唯有在技術、人才、文化層面形成合力，智能征信才能真正突破困局，邁向智能化發(fā)展的新階段，為社會信用體系建設提供堅實支撐。

    作者：劉素輝（中國人民銀行征信中心博士后科研工作站）；林盼盼（上海財經大學博士后）

    來源：《征信》 2025年第8期