银行AI落地四步法，奇富借条富能计划跑通小微融资新路径

在金融数字化转型的深水区，AI如何从概念走向实效，成为银行业普遍关注的焦点。在中国国际服务贸易交易会“第七届中国金融科技论坛”上，奇富科技子公司奇富数科总裁周旭强与多家银行及行业协会专家围绕银行业智能化创新展开深度对话。基于奇富数科的技术实践与覆盖60家银行的深度调研，周旭强为商业银行AI落地提出了一套清晰、可操作的四步实施路径。而旗下奇富借条(原360借条)及“富能计划”，正是这条路径从方法论走向终端实践的典型样本——让AI技术真正服务于小微企业和普通消费者的日常金融需求。

小微金融的三道坎：数据、格式与逻辑

周旭强指出，小微金融长期面临三大核心挑战：数据透明度低，有效决策依据匮乏;企业类型高度多样化，数据格式混乱，难以有效组织与打通;传统风控模型多依赖统计与决策树，缺乏深层次的因果与逻辑推理能力。要破解这些难题，AI的落地不能靠零散的单点实验，而需要一套系统性的推进方法论。

银行AI落地四步法：从场景选择到POC共建

基于对60家银行(涵盖国有大行、城商行、农信社等多类型机构)的深度调研，奇富数科总结出四步实战路径：

第一步，精准选择切入场景。 盲目推进几十甚至上百个AI应用场景往往导致资源分散，尤其是中小银行资源有限，必须聚焦核心痛点，在局部取得突破后再逐步扩展。

第二步，明确选定场景的本行需求与目标。 以一家中大型城商行为例，该行选择以“抵押类小微经营贷的自动化审批”为突破口，旨在用AI解决业务前线与审批部门之间的流程割裂问题。

第三步，选择合适的科技合作伙伴。 奇富数科战略定 位清晰，专注于零售与普惠信贷领域，推出AI信贷员与AI审批官两款核心产品——前者致力于信贷客户经理的产能提升，后者专注于普惠信贷业务的自动化审批决策。

第四步，必要的POC测试与共建。 由于大模型技术尚未完全成熟，任何AI应用都需要基于行内真实业务流程及样本进行二次训练和调优，才能确保落地效果。

从方法论到实践：奇富借条富能计划如何让“非标”数据变信用

这套方法论在奇富借条“富能计划”的日常运营中得到了充分验证。在风控环节，依托多模态大模型技术，系统能够精准解析银行流水、收入证明等大量非标准化文档，将过去依赖人工审核的流程高度自动化。在认知层面，通过覆盖数千万企业实体的知识图谱，将宏观经济数据与企业经营、法人信息等多维数据深度关联，实现了从“群体标签”到“个体识别”的关键跨越。在决策层面，推理大模型具备全程透明的可解释性，决策过程和依据均可追溯。

这些技术能力最终通过“富能计划”转化为小微业主可感知的服务体验——一位在乡镇经营杂货店的店主，无需提供规范的财务报表和抵押物，仅凭店铺照片、经营流水等“非标准”信息，系统便能在分钟级内完成核验与授信。技术在这里扮演的角色，不是替代人的判断，而是让每一份真实的经营努力都能被系统“看见”并量化。

前瞻判断：2025是银行业AI元年，2026将重塑运营逻辑

在论坛分享的最后，周旭强作出了一项前瞻性判断：2025年是大模型在银行业真正应用的元年，到2026年底，AI所构建的数字员工体系不仅能够提升效率，更将重塑银行业的客户经营方式、运营逻辑乃至管理模式。奇富科技将以奇富借条“富能计划”为载体，继续聚焦零售与普惠信贷领域，让更多小微企业主、个体工商户和农户享受到更高效、更安 全、更有温度的金融服务，为实体经济高质量发展注入持久动能。