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金融领域有些现象，比人们想象中更复杂。

一家开了十年、每天都在赚钱的街边小店，想从银行贷10万元周转，并不总是容易；而一家连续亏损多年的上市公司，却可能获得大额授信。

这背后并不是“嫌贫爱富”，更深层的原因在于，传统金融体系很难低成本地理解中国数千万的小微企业。

小微企业的生意太具体了。小餐馆看翻台率，汽修店靠回头客，小工厂依赖稳定订单和供应链关系……这些能力真实存在，却常常不在财报里，也不在抵押物里。银行要判断它们的经营状况和还款能力，需要大量人力、时间和经验。

过去十多年，中国数字普惠金融一直在尝试用技术破解这道难题。从移动互联网，到云计算和大数据，再到今天的AI，每一次技术进步，都让银行离小微经营者更近一步。

2026年6月16日，在中国国际金融展上，网商银行披露了AI信贷系统的新进展：基于大模型的人机协同信贷审批模式，已在小微信贷业务中规模化落地。在同等人力条件下，相关业务审批产能提升约7倍。

这意味着，AI正在进入普惠金融的关键流程，让金融服务从“看得见”，走向“看得懂”。

开在手机里的银行

过去，小微经营者要从银行获得贷款，往往要跑网点、交材料、等审批，还需要抵押物或担保。

对一家街边小店、一个淘宝卖家、一家十几人的小工厂来说，这道门槛并不低。很多经营者不是没有真实生意，而是很难用传统方式证明自己。

移动互联网的普及，让变化开始发生。金融服务第一次可以离开网点，走进手机。申请、授信、放款，不再必须依赖线下柜台和层层材料。一部手机，开始成为小微经营者身边的银行网点。

2015年，网商银行成立，“310”小微贷款服务也成为行业标配：3分钟申请、1分钟放款、0人工干预。无需抵押、无需担保，经营者通过手机就可以完成贷款申请。

这不只是流程变快了。更重要的是，银行第一次可以用一种低成本、可规模化的方式，服务过去难以触达的小微经营者。

很多小微企业主第一次感受到：原来没有抵押物，也能获得银行的信任；原来一家小店、一门小生意，也可以被银行认真对待。

小微金融的第一道门，就这样被技术推开了。

当数据开始读懂信用

手机解决了“触达”的问题，但小微金融更难的，是“识别”。

小微企业数量庞大、形态各异，很多没有规范财报，也缺少抵押物。传统信贷方式很难低成本判断它们的真实经营状况。

云计算和大数据的发展，带来了新的可能。

交易、支付、物流、税票、供应链等经营数据，开始成为判断小微信用的重要依据。银行不再只看抵押物和财报，也开始通过真实经营行为，识别一家小微企业的信用状况和还款能力。

一家小店的稳定流水，一个小工厂的持续订单，一个农户的种植周期，一个商家的履约记录，都可以成为信用的一部分。

技术普惠的价值，也在这里显现出来：不是简单把金融服务搬到线上，而是让更多真实经营、认真做生意的小微企业，有机会被看见、被理解、被服务。

小微金融由此从“有没有抵押”，走向“是否真实经营”。

但数据能够帮助银行看见更多经营行为，却不一定能完整解释一家企业为什么稳定、为什么有韧性。流水背后是什么客群，订单背后是什么产业链关系，库存背后是什么销售节奏，这些都需要更深的理解。

也正是在这里，AI开始走进小微金融的新场景。

AI走进小微经营现场

到了AI时代，小微经营者的需求已经不只是一笔贷款。

他们还关心现金流怎么安排，账期怎么管理，票据怎么使用，闲置资金如何打理，经营风险如何提前发现。

与此同时，小微企业的经营也越来越具体、越来越复杂。单看流水、订单或抵押物，已经不足以完整理解一家企业的经营质量。

过去几年，网商银行围绕不同小微场景做了多项探索。比如，“大山雀”用卫星遥感和AI看懂一块田，让农户的庄稼也能成为信用；“大雁”用AI识别产业链关系，让银行不只看单个小微企业，也能看见它背后的订单、客户和供应链价值；“百灵”用AI辅助风控，更准确地识别小微企业的真实经营能力和信用风险。

这些探索说明，AI正在让银行从“看见小微”，进一步走向“看懂小微”。

它不仅能识别一张图片、一段语音、一份凭证，也能结合行业特征、产业链关系、经营节奏和资金需求，帮助银行更全面地理解一家小微企业。

但这仍然只是开始。

AI时代的小微金融，不只是审批更快、流程更短，而是银行服务小微企业的方式正在发生变化。未来的银行，可能不再只是提供贷款的机构，也会逐步成为小微经营者身边的经营助手、资金顾问和长期陪伴者。

这也是“AI银行”的真正方向：用AI看懂小微，用金融更好服务小微。

从“看见”到“看懂”

从“看见”到“看懂”，只差一个字，却是信贷技术的一道坎。

看见，是识别流水、图片、证照、凭证这些信息碎片；看懂，是把碎片拼合起来，还原一家企业真实的生意逻辑。

网商银行此次披露的AI信贷系统，核心并不是用大模型替代人工决策，而是构建“量化模型+大模型+信贷专家”的人机协同体系：AI负责信息整理、初步分析和风险提示，信贷专家聚焦复杂、高风险案件，并保留最终判断权。

在这个体系里，AI首先要懂行业。

同样是年营收千万级的工厂，如果它位于头部品牌的稳定供应链中，和散落在通用加工赛道里，风险质地可能完全不同。看企业，不能只看表面数据，还要看它在行业里的位置，看它的上下游关系、订单稳定性和议价能力。

网商银行已为13大产业、235条产业链子链搭建审批认知框架。每个行业靠什么赚钱、上下游关系如何、核心风险点在哪里、什么样的企业更具稳定性，都有对应的判断逻辑。

河南安阳一家生产摩托车锻造轮毂的工厂，就是一个典型例子。

单看企业规模和财务数据，它只是一家普通制造企业。但AI沿着产业链进一步分析发现，它的产品进入了张雪机车等国内外头部摩托车企业供应链，订单和回款更具稳定性。这样的企业，就有机会获得更匹配其经营质量的授信支持。

AI也在改变尽调方式。

过去，线下尽调高度依赖信贷员跑现场：看厂房、盘库存、核证照、访谈经营者。一趟下来少则大半天，多则两三天，效率和标准化都很难兼顾。

现在，企业主可以按照系统指引拍摄厂房，AI识别设备型号、开机状态和库存规模；拍摄门头和证照，AI核验经营主体真实性；通过语音沟通，AI还能结合行业特征自动生成问题，边交流边提取关键经营信息。

目前，这套多模态理解系统已覆盖50多个线下经营场景。过去需要一整天完成的尽调工作，如今可在1小时内完成；识别准确率超过95%，整体尽调效率提升约3倍。

更关键的是，AI辅助审批必须可信、可解释、可复核。

信贷审批不是简单判断“能不能贷”，而是要在风险、额度、期限、场景之间找到合适的平衡。越是复杂的小微企业，越需要专家经验，也越需要决策过程清晰可追溯。

网商银行自研的LogGER框架，正是为了让AI沿着可追溯的逻辑链给出分析和建议。通俗地说，就是把信贷专家的决策逻辑沉淀进模型，让AI既能辅助判断，也能留下清晰的判断路径。

人机边界也很清楚：AI不是最终裁判，而是专家助手。它负责处理重复、繁杂的信息整理和初筛工作，专家则把精力放在复杂案件、关键风险和最终决策上。

在“AI预审、专家把关、按需介入”的模式下，同等人力条件下，相关业务审批产能提升约7倍，客户满意度达到97%。

这意味着，AI开始真正进入银行核心生产流程。它不再只是停留在客服、营销等外围场景，而是进入了信贷审批中最依赖经验判断的环节。

从AI信贷到“AI CFO”

回看过去十多年，可以看到一条清晰的主线：科技不断降低服务成本，也不断拓宽信用识别的边界。

从一部手机里的银行，到数据里的信用，再到AI对经营逻辑的理解，小微金融正在一步步接近它真正要服务的人。

网商银行的成长史，正是这一进程的缩影。截至2025年末，网商银行综合金融服务已累计服务超过7722万户小微经营者；贷款客户中，约七成此前从未在其他机构获得过经营性贷款，约八成企业规模在10人以下。

这组数据背后，是中国小微金融最重要的命题：如何让数量庞大、形态各异的小微经营者，也能获得稳定、可持续的金融服务。

如今，当AI开始进入银行最依赖经验的生产环节，一个新的问题也随之出现：银行业会发生什么变化？

贷款不会是终点。AI能打开银行理解小微企业的新能力。当银行更准确地理解一家小店的现金流、库存、客流、订单、行业位置和经营节奏，它能够提供的服务就不再只是“给不给贷款”，而是更贴近经营场景的综合金融支持。

这也是网商银行提出“AI CFO”的深层含义。

对很多小微企业来说，最缺的并不只是钱，也包括对资金、账期、成本、收益和风险的系统管理能力。大企业可以请CFO，小微经营者往往只能靠自己摸索。

未来，AI有机会把这些能力变得更普惠：什么时候该补货，什么时候要控制现金流，票据如何安排，闲置资金如何管理，贷款额度和期限如何匹配经营节奏，都可以通过一个更懂生意的智能助手，变成小微企业日常经营中的具体建议。

AI时代的新“310”模式，也由此浮现：360度感知用户，1对1提供更贴合经营场景的金融服务，0延时实时交互。

当AI真正看懂街边小店，AI银行才能从概念走向现实：不只是把钱贷出去，更是把金融服务嵌入每一个真实的经营现场，陪小店周转过一个旺季，帮工厂接住一笔订单，也让更多认真做生意的人，在需要的时候被看见、被理解、被支持。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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