4月10日，在数字产业链金融产业峰会上，网商银行宣布升级大研系统，并将AI大模型能力应用于其中首次。
产业链金融。
记者了解到，大型车型主要应用于两个方面。
首先，利用知识抽取能力构建产业链图谱。
大模型读取海量的产品信息和企业关系信息后，形成产业链图谱，让整个产业链上下游的小微企业“看得见”。
其次，通过信息分析能力，可以对小微企业的经营状况进行二级评估。
大模型就像24小时智能行业研究专家，阅读研究报告，判断行业趋势，分析小微企业数据，评估其信用状况。
值得注意的是，这款应用并不直接生成内容并与用户交互，而是在后台成为金融风控系统的“助手”，帮助金融机构识别小微企业。
网商银行行长冯亮介绍了AI大模型能力在产业链金融领域的应用。
目前，网商银行已利用大型模型构建了汽车、医疗、建筑等9个行业方向的产业链图谱，为产业链上下游数千家小微企业识别出超强的信用画像效率。
小微企业增长10倍。
在汽车、医疗产业链上，网商银行将其与金融风控系统相结合，提高小微企业信贷覆盖率和满意度。
大型人工智能模型的破解和识别非常困难。
小微企业要想“不丢链”了解大模型应用的价值，首先需要了解产业链金融遇到的困难。
峰会上，网商银行行长冯亮讲述了一个典型的产业链小微经营者的故事。
在浙江嘉兴，潘义成经营着一家名为成达新材料科技有限公司的公司，其主营业务是生产高温尼龙材料。
新材料的研发需要较长的时间，需要资金投入。
客户付款周期长达3个月，周转需要资金。
这些都是小微经营者普遍的金融需求。
然而，几年前潘义成向银行申请信贷服务时，仍然需要抵押房产，需要等待一周。
成达只是金融服务产业链上下游小微企业困境的一个缩影。
“金融机构眼中成达的画像是这样的——一家普通小微企业。
工商信息显示，其从事机械制造，年营业额在万元左右。
目前还不清楚他生产什么产品。
”因此，如果没有品牌企业的担保，金融机构很难给予成大符合其业务需求的贷款金额。
”冯亮说。
今年3月，网商银行技术团队开始尝试用大模型来解决成大的问题。
首先，我们需要从产业链的角度“看”成达。
大模型利用知识抽取能力，从海量信息中理解数据，形成产业链图谱。
然后通过多模态数据融合、协同推理等技术识别小微企业主营业务，并精准挂载到产业链上。
比如，在汽车产业链中，大车型“看到”发动机制造商、4S店、轴承制造商等各个环节，然后看到各个环节分布着哪些企业，将它们编织成一张网。
整个过程中，大模型就像一盏探照灯，照亮了产业链上下游的每一个小企业。
这样，大研系统就可以识别出成大位于汽车产业链中。
拥有12项专利，是浙江省高新技术企业。
成达生产的尼龙材料最终去了比亚迪汽车，成为保护连杆核心电子部件的绝缘层。
而且其位于浙江嘉兴的新兴材料生产基地具有“靠近水源”的供应优势。
浙江成达创始人潘义成看到这一点后，仍然需要看清小企业的经营状况。
大模型可以自动读取大量研究报告，生成最适合描述小微用户的商业画像。
这个过程就像一个AI产业研究专家，研究产业，形成趋势判断，分析小企业的各种经营数据，对其经营状况形成评分。
这些评级，在一定程度上代表了他的还款能力。
当程达来网商银行申请信贷服务时，风控系统结合大模型构建的产业链图谱，知道其位于比亚迪的供应链中。
经核实，最终提供了1万元的纯信用贷款。
当毛细小微企业能够大规模获得便捷灵活的金融支持时，产业链的金融协调和运行效率也将得到大幅提升。
以汽车产业链为例，网商银行大研系统已为1万多家小微企业提供授信额度。
获得金融服务的用户中，64%首次获得纯信用贷款，近3%成为科技型企业并获得较高额度。
由于有了即时贷款、即时审批的金融服务，他们的经营实现了“零账单期”，可以接到更多的订单，每月的发货量平均增加了17%。
大模型未来产业化应用的关键是寻找场景。
“我们找到了方向，但现在还不能说挖到了丰富的宝藏，大模型的产业化应用还有很长的路要走。
”网商银行高级工程师方柯告诉记者。
值得注意的是，大研系统并没有利用大模型生成能力直接与客户交互。
“金融行业对安全和风险要求极其严格，大模型的应用中还存在很多问题需要验证。
”方克举例说，大模型会造成“错觉”。
如果对客户的业务情况判断错误，后果可能是：真金白银的损失。
因此，在大研系统的实际应用中，大模型绘制的产业链图谱将为风控系统提供客户识别、业务评分和画像。
但最终，小微经营者获得的贷款金额仍需接受风控系统的多维度交叉验证。
结果。
“风控系统是大研系统的“神经中枢”，也是大模型的“守门员”。
为什么网商银行能够将大模型的能力应用到产业链金融场景中？方克认为，这得益于网商银行智能风控系统的积累。
网商银行成立第一天，就采用大数据风控方式为小微经营者提供服务（3分钟申请，最快1分钟放款，0人工干预）。
截至年底，已服务小微经营者超过1万家。
在网商银行的风控体系中，也广泛运用包括图计算在内的人工智能技术，为小微企业提供安全便捷的金融服务。
“超大客户量、数据和风控能力的积累，以及小微运营商的知识积累，共同构成了网商银行利用大模型探索产业链金融应用的基础。
”方克告诉记者。
IDC中国副总裁兼首席分析师吴连峰表示，对于大机型高价值应用来说，最关键的是找到合适的场景。
它至少要满足两个条件，一是海量数据的分析，二是需要昂贵的专家知识。
网商银行的大研系统提供了创新样本。
它用大模型构建产业链图谱和专家级信用评分，让更好的金融服务流向产业链的毛细血管。
在发展新生产力和“人工智能+”的产业主张下，这不失为创新金融服务、更好服务实体经济、推动产业升级的有益探索。