當金融扶持實體經濟的政策與日益收緊的風險管控要求相碰撞時，銀行從業人員難免陷入“想貸不敢貸”的兩難境地。近期，合合信息旗下啟信寶企業端產品”啟信慧眼”發布“銀行對公信貸解決方案”新版本，將人工智能、商業大數據技術和多家銀行業務場景沉淀相融合，進一步提升銀行對公信貸營銷協同與風控能力。據悉，該方案自發布以來，已在上千家銀行落地。
中小企業是擴大就業、改善民生、促進創業創新的重要力量。人民銀行有關負責人曾表示，各金融機構要持續增加對科技創新、綠色發展、制造業等領域小微企業的信貸投放，支持培育更多“專精特新”企業。
成立初期的中小型企業經常存在缺乏抵押資產、征信數據等情況，對此類企業的授信評估成為了一個行業性的難題。中國人民銀行曾在《中國小微企業金融服務報告（2018）》做過統計，發現我國中小企業的平均壽命在三年左右。與此相對的是，小微企業平均在成立四年零四個月后第一次獲得貸款。中小企業平均壽命“三年魔咒”由此而來。
科技型企業是推動實體經濟智能化轉型的重要主體，其中，尚處于成長期的中小規模企業占據絕大多數，是政策扶持的重點對象。
銀行拓客痛點：在變動的名單中理清“思路”
“政策鼓勵銀行對域內的科技型企業增加信貸投入，需要報送明細數據，工作量非常大。但我們銀行此前沒有針對高科技企業名單做專門的區分，想要深入做下去很困難。”江蘇某農商行客戶經理在采訪中透露，和大型銀行相比，中小型銀行內部數據難以支撐拓客評估，業務人員也缺乏領域專業知識，對高科技企業進行資信評估和認定時難免出現遺漏。
即便是數字化基礎較好，人力資源豐厚的大型銀行，想要系統地掌握最新的優質中小企業名單也并不容易。
根據工信部《優質中小企業梯度培育管理暫行辦法》，優質中小企業被分為創新型中小企業、專精特新中小企業和專精特新小巨人企業三大類，名單每年更新。2022年第四批國家級專精特新小巨人名單認定通過了4328家企業，相比較于第三批的2930家，增加了48%。除了國家級認定，專精特新企業還有省級與市級認定，這些名單公布于各個地方政府網站，零散的分布讓名單搜索、整合、更新與篩選更加困難。
商業大數據技術的引入，可有效幫助業務人員在變動的名單中理清“思路”。以啟信慧眼為代表的商業大數據科技產品推出了“專精特新企業庫”、“專精特新小巨人企業庫”等專項企業名單庫，將國家級、省級、市級的專精特新認定名單整合為“知識數據”，現已涵蓋多級專精特新小巨人企業，以及6萬家專精特新中小企業，幫助銀行及時找到優質企業，提供融資服務。
基于銀行數字化轉型及拓客需求，啟信慧眼還推出了涵蓋制造業單項冠軍、隱形冠軍、服務型制造示范企業、雛鷹企業在內的超過二十種科技認定企業庫。通過使用科技企業、綠色企業名單挖掘功能，某股份制商業銀行總行一年內累計從啟信慧眼專題企業庫中提取超過三百萬條營銷名單，助力其2021年度綠色信貸增速120%。
名單+商機模型，AI幫銀行“萬里挑一”
銀行擁有了充足名單的基礎上，還需要及時捕捉信貸營銷信號，才能真正找到近期有資金需求的企業。能否及時捕捉到目標企業的營銷信號，取決于銀行是否能夠及時了解企業的商機事件，以及對各類商機事件背后業務信號的敏銳洞察。
啟信慧眼“銀行對公信貸解決方案”包含“銀行商機事件庫”，基于“營銷名單+商機數據挖掘+信貸產品規則模型”能力組合，自動化挖掘企業經營動態中的營銷信號事件，并智能轉化為“開戶、存款、授信”等銀行業務信號，讓一線的客戶經理迅速了解企業動態并提供基本精準匹配的信貸服務，提升營銷效率。
獲取潛在營銷名單后，銀行便能夠根據本行信貸產品規則，自主構建信貸產品模型，將模型應用在營銷名單庫及區域新增商機中，挖掘到符合信貸營銷規則的精準商機，釋放了大量商機過濾、清洗的時間和人力成本。據悉，2022年，某國有銀行分行曾通過啟信慧眼商機事件功能挖掘到一家高新企業信貸商機，完成千萬級別信貸。
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