11月18日，度小滿金融聯合中國中小企業協會啟動「小微加油站」，面向全國小微企業主提供總額20億、年化綜合利率最低達到3.65%的小微金融服務。這也是度小滿金融對去年底推出的「小微加油站」計劃的一次升級——在保持超低利率的前提下，貸款規模還將擴大一倍。

貸得出、利率低，“小微加油站”計劃背后是一系列挑戰：比如抵押物不足，需要嚴把風險關；許多小微企業主征信記錄空白，信用評級困難。如何讓這些可能本身信用很好，但未能被風控系統精準識別的小微客戶，也能享用到優質金融服務？度小滿的大膽離不開一個關鍵詞：技術中臺。

度小滿數據智能應用部總經理、技術委員會執行主席楊青認為，相較于聚焦風控維度的評估，「技術中臺」是將數據轉化為一種能力，為精細化運營提供參考依據。“技術中臺”不僅可以帶來風控效果的提升，而且可以結合場景，滿足不同金融業務的需求。

楊青所說的技術中臺，是指將包括征信報告、互聯網行為數據在內的各類數據，以及NLP、知識圖譜、圖算法、因果推斷等算法集成起來提供一體化的服務——幫助平臺更高效地描繪出精準、全面的用戶畫像，并提供與之相匹配的策略支持。

重新理解用戶

怎樣才能讓征信數據有限甚至空白的優質小微企業主，能夠被金融機構發現并提供服務，就要重新認識用戶。主要分為三步：

第一步，挖掘存量信息。傳統征信報告中其實有大量價值信息未能被充分挖掘，度小滿利用NLP自然語言處理技術和圖計算對征信報告進行識別，將原本的幾十、幾百個風險指標，擴大到了40多萬個維度，從中可以提取出很多的價值變量，大概覆蓋 95% 的業務需求，提升信貸效率的同時使風險降低了25%。比如借助時序神經網絡模型，發掘隱藏在征信報告時序信息背后的行為特點，找到以貸養貸的潛在風險；利用圖機器學習，洞察數據或事物之間的隱藏關系，對信用風險評估也非常有幫助。

第二步，豐富增量信息。度小滿將原本不受重視的弱金融屬性數據，借助技術手段進行分析評級，達到輔助征信的效果，比如某位借款人可能是首次貸款，風險未知，但結合他某一段時間內一直在某一個公司工作的行為數據，可以初步給出穩定性高的標簽。此外，OCR文本識別也可以豐富小微企業數據維度，對申請人的工商信息、交易信息、稅務信息、司法信息進行識別，增加用戶畫像的精準度，結合AI算法，能夠對用戶提交的圖像資料進行防篡改檢測，進而降低欺詐風險。

第三步，提升風控效率。度小滿將低代碼開發應用在金融和互聯網領域，構建了自助、可視化操作的低代碼平臺，讓迭代更新耗時的風控策略模型，單次迭代由月、周級到小時級，年均已支持10萬條策略上線，滿足金融機構高效洞察用戶、敏捷風控的需求。

數據壁壘+效率壁壘，為小微企業主搭建了一條通向普惠金融的真實通道。

不斷降低服務成本

以往也有小微企業能夠從傳統銀行或互聯網金融平臺貸到款，但由于風險系數相對較高，缺乏質抵押物，會被設定更高的利息水平，高昂成本同樣令人發愁。

由此可見，借到錢只是一個維度，如果不能降低經營成本，同樣無法起到長期普惠的效果。

為了突破成本關卡，度小滿從兩個技術方向努力，讓金融服務“惠而不貴”：

首先是借助RPA（機器人流程自動化）技術，智能語音機器人能夠替代客服、信用審核、語音質檢、貸后管理等業務中六成以上的重復性工作，為金融機構降低服務成本。

目前，度小滿語音機器人人機交流的準確率可達90%，實現多輪復雜對話，發音自然，用戶無感率達到99%。2019年11月，度小滿的“基于人工智能技術的智能語音機器人金融應用”、“基于人工智能和大數據技術的智能風控平臺金融服務”項目已經成功入選了北京金融科技應用首批試點。

其次，前沿的AI算法降低轉化成本。比如借助因果推斷模型，能夠分析用戶面對不同額度、價格時的內在原因，預判優惠力度的轉化效果，從而更有效地指導服務，目前已經將整體運營效率提升了20%，每個月節省一千多萬的優惠券成本，更好地讓利給小微客戶。

小微企業遍布地域廣泛、數量眾多，這些努力在降低經營成本上效果明顯，才讓金融機構邁過成本關，普惠金融的故事才能真正開始。

成立三年以來，度小滿致力于用科技為更多人提供值得信賴的金融服務，通過人工智能等技術創新和應用，持續降低小微企業整體融資成本，2020年新冠肺炎疫情以來，度小滿服務的小微客戶，平均利率下降14%，人均放款額增加65%。目前，度小滿已累計服務小微企業主、個體工商戶超1000萬，其中六成是“員工在5人以下”的小店主。

隨著小微企業在社會經濟中扮演著越來越重要的角色，小微金融市場必將有巨大的增長潛力，度小滿打造的“技術中臺”應用前景值得期待。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的度小满启动“小微加油站”，让低息服务可持续的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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