新增貸款難找優(yōu)質客戶、首貸戶拓展受限、不良率持續(xù)上升，傳統風控模型難以及時反映企業(yè)經營風險。與此同時，個人經營貸不良率升至近年高位，2025年上半年金融服務投訴量同比激增4倍。這些信號提醒我們，普惠金融正從“增量時代”邁入“提質關口”。
近日，在深圳舉行的第四期“見微知信·聚焦高質量增長”閉門研討會上，與會的近二十家銀行普惠和風控負責人普遍認為金融機構既要完成“普”與“惠”的政策目標，又要守住資產質量底線，壓力前所未有。對此，金蝶征信業(yè)務負責人朱海勃現場以《高質量數據助力普惠金融高質量發(fā)展》為題作了分享，給出明確思路：以高質量數據為根基、數據與場景結合來做獲客和風控，并獻計“破局三策”。
普惠困局：根源在企業(yè)經營之困
當前普惠信貸的深層困境，根源在于小微企業(yè)持續(xù)承壓的經營現實。
據騰訊研究院《2025Q2中小微企業(yè)經營狀況與數字化轉型調研報告》顯示，過去十個季度，小微企業(yè)盈利水平與營收增速持續(xù)下滑，經營壓力不斷加劇。在自身造血能力不足、負債水平高企的背景下，許多企業(yè)已難以依靠真實經營現金流覆蓋貸款本息。
過去，銀行風控普遍信奉一個原則：第一還款來源必須來自企業(yè)經營現金流，且能覆蓋本息。但在當前環(huán)境下，這一理想化標準正遭遇現實挑戰(zhàn)。一位銀行小微業(yè)務負責人坦言：“現在符合‘流水覆蓋本息’標準的企業(yè)，不到三成�！�
為滿足貸款條件，不少企業(yè)不得不采取虛構交易流水、購買發(fā)票沖高納稅額等方式“美化”數據。這些操作屢見不鮮，導致部分依賴稅票數據的信用貸款產品出現集中爆雷。
在此背景下，風控的實質已悄然變味：它不再是對企業(yè)真實償債能力的判斷，而是成為客戶經理的“盡職免責工具”。只要企業(yè)材料齊全、流程合規(guī)，即便后續(xù)形成不良，也能以“程序無瑕疵”規(guī)避追責。風險被掩蓋，問題被延后，最終累積成更大的隱患。
破局三策：從“看結果”到“看過程”
面對困局，金蝶征信提出三大對策，其核心是：以高質量數據為支撐，推動風控邏輯從靜態(tài)判斷向動態(tài)管理轉變。
面對困局，金蝶征信提出三大對策，其核心是：以高質量數據為支撐，推動風控邏輯從靜態(tài)判斷向動態(tài)管理轉變。
第一，從“貸前定終身”轉向“貸中動態(tài)監(jiān)控”。
中小企業(yè)經營波動劇烈，現金流每15到30天就可能發(fā)生顯著變化。僅靠一次性的納稅或財報數據做決策，無異于“刻舟求劍”。真正有效的風控，必須依賴高頻、細顆粒度的經營數據。發(fā)票數據因其每日生成、覆蓋真實交易鏈條，成為反映企業(yè)經營節(jié)奏的最佳載體。今年以來，金蝶征信已陸續(xù)中標多家國有大行和股份制銀行的發(fā)票數據項目，推動風控邏輯從“結果導向”邁向“過程管理”。
第二，從“廣撒網”轉向“精準選客”。
不是所有小微都值得支持，也不是所有行業(yè)都適合投放。金蝶征信提出的優(yōu)選標準包括弱周期（如必需消費品）、歷史逾期率低、行業(yè)壁壘高（如高端制造）、數字化程度高。更重要的是，要看企業(yè)在產業(yè)鏈中的位置。據新華信用《財稅數據風控白皮書》研究顯示，與4家以上大型企業(yè)保持穩(wěn)定交易的小企業(yè)，壞賬率僅為普通客戶的51%；產業(yè)鏈上下游企業(yè)的平均風險比普通客群低46%。金蝶征信推出的企業(yè)關系圖譜基于AI+GraphRAG技術，融合2億+工商司法數據、400萬企業(yè)授權稅票及超40億張發(fā)票，構建了覆蓋8000萬企業(yè)、5億條交易關系的動態(tài)圖譜，幫助銀行精準鎖定核心企業(yè)生態(tài)圈中的優(yōu)質小微客戶。
第三，從“防假賬”升級到“防假業(yè)務”。
如今的騙貸已不再是簡單的財務造假，而是“真發(fā)票+假交易”。如某農業(yè)科技公司主營業(yè)務為水果，卻虛增大量鋼材銷售，手法隱蔽，傳統風控難以識別。金蝶征信推出的“稅票反欺詐AI模型2.0”，融合發(fā)票流向、購銷匹配度、股權關聯、行業(yè)合理性等多維數據，自動識別異常交易模式，有效攔截空殼公司虛開、虛假貿易等新型騙貸行為。
高質量數據的正解：從“看見數據”到“讀懂數據”
從此次“見微知信”活動來看，金蝶征信正在推動普惠金融的邏輯從“看見數據”走向“讀懂數據”。高質量數據的正確打開方式，是讓數據在場景中“會說話”，場景要用數據來穿透，二者結合，才能讓金融機構“看得更清、判得更準、控得更穩(wěn)”。讓金融機構從“看結果”走向“看過程”，從“靜態(tài)評估”邁向“動態(tài)預警”，形成可落地、可量化的風控與獲客能力。
普惠金融的未來，不在于放了多少貸款，而在于是否真正幫到了對的人。唯有如此，才能實現可持續(xù)的“既普又惠”。正如朱海勃在分享中所言：“高質量普惠，不只是要有數據，更要讓數據在場景里會說話�！痹诟哔|量發(fā)展的時代命題下，金蝶征信的“數據+場景”模式，或許正在為普惠金融找到一條兼顧規(guī)模與質量的可行路徑。
