金融与科技的深度融合，为中国银行业在防范金融风险方面注入了强大的动力。自2000年初的金融科技1.0到2020年的金融科技4.0，中国银行业经历了深刻的数字化升级与重构。信贷风险管理逐渐从分散走向集中，使银行能全面掌握贷款的行业、地区及所有制分布。同时，银行实现了个人和法人客户的统一视图、评价、营销管理和信用管理，为银行积累了大量关于客户违约率和违约损失率的数据。此外，银行还研发了包括市场风险管理、内部资本充足评估和风险加权资产计量在内的先进风险管理系统，并通过数据大集中构建了大型数据仓库，如工商银行建立起千亿级的大模型并成功应用。
这些变革不仅改变了银行的客户行为、商业模式，
还通过统一的信息平台、强大的硬件设施、便捷的通信、友好的客户界面及先进的安全技术，大幅增强了银行的风险管理能力。
银行业在金融科技方面的投资也在持续增长。据IDC（互联网数据中心）和中商产业研究院数据（见下图），从2021年至2023年，中国银行业IT投资规模持续攀升，年复合增长率高达11.2%，预计在2026年将达到2212.76亿元。
金融科技的显著成效在不良贷款管理上尤为突出。自2001年首次剥离不良贷款后，尽管贷款总额从11.2万亿元增长到2023年的237.6万亿元，增长了21.2倍，但不良贷款率却从25.3%降至1.62%，下降了23.68个百分点。这一显著成就归功于金融科技在信贷风险管理中的广泛应用。
然而，尽管中国在金融科技支付领域领先全球，
但在资产转化方面，金融科技应用仍显不足，尚处于初步探索阶段。
这主要源于风险管理的复杂性。传统的风险管理方法往往依赖于孤立、静态、碎片化的数据，聚焦于企业财务和历史经营业绩等历史报表的分析，这种方法存在明显的时滞问题，仅凭单点或抽样、静态的调查分析难以准确判断交易的真实性。
随着发展中国家经济的转型，经济活动日趋错综复杂，企业所面对的交易伙伴日益增多，这导致了欺诈风险的攀升。与此同时，信用市场的摩擦和交易成本也随之上涨。加之企业跨界经营已渐成趋势，使得融资与结算信息越发碎片化，物流与资金流日益分离，进一步推动了交易成本的增加。这一系列因素相互交织，共同为资产转化领域的金融科技应用带来了前所未有的巨大挑战。
尽管银行业已积累大量金融数据，但内部数据整合仍不充分，导致数据的有效性、多维性和低成本挖掘面临挑战。结构化数据与非结构化数据收集脱节，静态金融信息与动态行为信息分析未能有效结合。同时，单一企业、项目的数据分析忽视了关联链条的整体性分析，导致信贷决策缺乏全面性。贷前审查与贷后管理、监控之间衔接不足，也形成了信贷风险管理的盲区。
这些数据短板使得银行虽拥有海量信息，却难以发挥其优势，反而受“数据贫血症”困扰。
一些金融机构宣称利用大数据或人工智能技术控制风险，但因数据量不足、数据源单一，其风险模型准确性受到影响。新兴金融机构过度依赖数据作为营销和风控依据，但风险管理能力薄弱。更令人担忧的是，一些机构试图通过提高利息覆盖高风险成本，或盲目跟随和模仿其他金融机构的授信策略，存在着巨大风险隐患。在信贷融资规模迅速扩张的背景下，这些滞后爆发的风险成了一个悬而未决的问题。
金融业作为数据密集型行业，其决策过程高度依赖于数据的支持。通过运用大模型，银行能够实现风险的有效甄别、精准定价、实时监测与妥善处置，进而优化资产转化和配置效率。在当前技术迅猛发展的背景下，
人工智能技术的崛起及其在金融领域的深入应用，正为信贷风险管理注入前所未有的变革力量与创新契机。
一、数据是发展新质生产力的重要基础，数据价值必须在应用场景中才能实现。
银行在探索人工智能大模型的优势时，首要任务是加强数据资产的积累与管理，其中包括了支付数据等多种关键信息。然而，目前银行普遍仅记录支付凭证的入账方资料，却忽略了另一方的宝贵数据。
倘若这些数据能够被结构化并精准挖掘，将对银行产生极大的价值。
同时，为了构建完善的数据生态，银行需要整合各类数据，如柜面业务、结算、担保等，以及与客户相关的机构信息。银行应全面搜集与业务紧密相关的数据，并加强与POS终端、ATM、网上银行等多元化数据源的融合。此外，与银行业务紧密相连的投资公司、公募基金等数据资源同样具有重要价值，但目前尚未得到充分利用，因此银行应加大对这些数据的采集与分析力度。
银行还应主动与其他银行、企事业单位以及电商平台进行数据共享与协作。这些机构掌握着丰富的企业与个人数据，对于信贷风险管理而言至关重要。政府也需加速立法进程，推动数据产权的合理交换与使用，从而为信贷风险管理提供更为坚实的数据基础。
