在金融強(qiáng)國戰(zhàn)略與人工智能技術(shù)深度賦能的背景下，我國征信業(yè)智能化面臨著制度性壁壘、數(shù)據(jù)約束效應(yīng)與技術(shù)應(yīng)用瓶頸三重困境。現(xiàn)有研究過度聚焦技術(shù)要素的局部優(yōu)化，忽視了制度與數(shù)據(jù)的協(xié)同演進(jìn)需求，導(dǎo)致行業(yè)陷入“局部優(yōu)化、整體停滯”的惡性循環(huán)。

    以DeepSeek大模型的技術(shù)突破為切入點，系統(tǒng)解析了DeepSeek大語言模型不僅通過低算力需求、強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略和顯性化決策鏈條重建了行業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)的信心，緩解了數(shù)據(jù)孤島與模型幻覺問題，更通過開源生態(tài)推動技術(shù)平權(quán)，形成技術(shù)、數(shù)據(jù)與制度要素的動態(tài)適配機(jī)制?；诖?，提出了“數(shù)據(jù)飛輪—分層賦能—制度護(hù)航”的協(xié)同框架，為智能征信生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展提供方法論支撐。

    近年來，以人工智能（Artificial Intelligence，AI）為代表的新型技術(shù)不斷催生新業(yè)態(tài)，各領(lǐng)域以科技為引擎加速更新迭代，人工智能應(yīng)用成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長點。政策層面，國家持續(xù)加大金融領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用，新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設(shè)、《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》等政策文件，持續(xù)推動人工智能與金融業(yè)務(wù)深度融合發(fā)展。在人工智能應(yīng)用與政策支持的雙輪驅(qū)動下，征信業(yè)正迎來前所未有的變革機(jī)遇。征信業(yè)智能化既是貫徹落實國家“人工智能+”決策部署的重要舉措，也是主動適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代發(fā)展的必然選擇。

    當(dāng)前學(xué)界對征信業(yè)智能化的探索主要聚焦于應(yīng)用層面的單向突破，在制度、數(shù)據(jù)和技術(shù)維度存在系統(tǒng)性研究局限。一方面，研究視角多側(cè)重探討單一要素對征信智能化的影響，如修補(bǔ)監(jiān)管制度漏洞、提升數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)、優(yōu)化評分模型，卻缺乏對三者之間關(guān)系的系統(tǒng)性解構(gòu)，導(dǎo)致研究常陷入局部優(yōu)化；另一方面，要素之間交互機(jī)制研究的深度不足，在制度層面，學(xué)者雖意識到傳統(tǒng)監(jiān)管框架，特別是對算法歧視、模型可解釋性等風(fēng)險的規(guī)制滯后，但未能深入剖析現(xiàn)有制度剛性對技術(shù)創(chuàng)新活力與數(shù)據(jù)流通空間的約束機(jī)制；

    在數(shù)據(jù)層面，征信數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)治理方面的研究已為征信業(yè)智能化提供有益的理論借鑒，而對于數(shù)據(jù)安全流通的技術(shù)實踐亟待突破，數(shù)據(jù)的高效配置與合理利用能力落地受到限制；

    在技術(shù)層面，工具主義傾向使研究傾向追求模型準(zhǔn)確性，而忽視了技術(shù)落地對制度適應(yīng)性和數(shù)據(jù)要素質(zhì)量的深層依賴。這種單點式研究范式將復(fù)雜的制度、數(shù)據(jù)、技術(shù)三元協(xié)同簡化為單向因果，未能形成交互的動態(tài)反饋閉環(huán)。因此，征信業(yè)智能化亟須構(gòu)建兼顧制度、數(shù)據(jù)與技術(shù)相協(xié)同的研究框架。

    2025年初，深度求索公司發(fā)布的 DeepSeek-R1開源大模型憑借顯著的成本優(yōu)勢與推理能力引發(fā)廣泛關(guān)注。該模型通過全面開源策略與底層技術(shù)創(chuàng)新，迅速滲透至工業(yè)控制、智能終端、教育醫(yī)療等領(lǐng)域，成為推動 AI 商業(yè)化落地的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點。

    在這一背景下，DeepSeek 是否能夠發(fā)揮其破局效應(yīng)，打破征信業(yè)智能化體系中制度、數(shù)據(jù)、技術(shù)三元割裂的現(xiàn)實局限，是當(dāng)前人工智能發(fā)展局勢下亟須探討的重要議題。

    本文聚焦當(dāng)前征信業(yè)智能化進(jìn)程中存在的制度性壁壘、數(shù)據(jù)約束效應(yīng)和技術(shù)應(yīng)用瓶頸三大困境，系統(tǒng)解析 DeepSeek 大模型的算法創(chuàng)新、數(shù)據(jù)處理模式與開源協(xié)作生態(tài)對傳統(tǒng)征信范式的重構(gòu)，提出制度、數(shù)據(jù)、技術(shù)協(xié)同突破的轉(zhuǎn)型方案，形成兼具理論創(chuàng)新性與實踐可行性的轉(zhuǎn)型路徑，為智能征信生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展提供方法論支撐。

    一、征信業(yè)智能化的三重約束

    在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮的推動下，智能征信體系雖展現(xiàn)出巨大潛力，但其發(fā)展進(jìn)程正面臨制度、數(shù)據(jù)和技術(shù)三重維度的結(jié)構(gòu)性約束。這些約束并非孤立存在，而是通過復(fù)雜的相互作用形成演化困境，制約著智能征信從理論構(gòu)想到實踐落地的跨越。

    1.制度約束：數(shù)據(jù)安全與算法可解釋性挑戰(zhàn)

    征信智能化應(yīng)用在顯著降低內(nèi)容生產(chǎn)成本、提升服務(wù)效能方面展現(xiàn)出發(fā)展?jié)摿?。與此同時，數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系不完善、個人信息泄露風(fēng)險以及算法歧視等深層問題也在智能化轉(zhuǎn)型中逐漸顯現(xiàn)。當(dāng)前，我國采取技術(shù)創(chuàng)新與監(jiān)管框架持續(xù)完善并行的雙軌制監(jiān)管思路，《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護(hù)法》等法規(guī)為數(shù)據(jù)安全提供了堅實保障，但數(shù)據(jù)安全流通中的權(quán)屬關(guān)系、交易規(guī)則、隱私保護(hù)等方面仍存在模糊地帶。征信機(jī)構(gòu)在獲取和整合涉及大量敏感信息的數(shù)據(jù)時，因數(shù)據(jù)共享過程中存在著泄露和惡意利用風(fēng)險，潛在的法律責(zé)任對數(shù)據(jù)共享持謹(jǐn)慎態(tài)度。

    另一方面，智能化轉(zhuǎn)型面臨可解釋性的監(jiān)管壓力。為滿足更精準(zhǔn)、更全面的征信智能需求，人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用推動算法模型日趨復(fù)雜化，其決策過程變得難以理解和解釋。監(jiān)管機(jī)構(gòu)為確保征信服務(wù)的公平性和透明性，要求算法必須具備可解釋性以便對算法決策進(jìn)行監(jiān)督和審查。在此約束下，征信機(jī)構(gòu)的算法設(shè)計和應(yīng)用過程需投入更多的資源和精力以滿足監(jiān)管的合規(guī)性要求。諸如，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型在信用評估中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性，而其“黑箱”特性難以向監(jiān)管機(jī)構(gòu)和客戶提供清晰的決策依據(jù)，迫使征信機(jī)構(gòu)投入額外成本保障合規(guī)。

    2.數(shù)據(jù)約束：標(biāo)注缺失與數(shù)據(jù)孤島的雙重困境

    在征信智能化應(yīng)用中，高質(zhì)量數(shù)據(jù)不僅是構(gòu)建信用評估模型精準(zhǔn)性和可靠性的核心要素，更是支撐風(fēng)險定價、反欺詐模型等智能系統(tǒng)的基石。完整、準(zhǔn)確且多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)通過提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型的推理效能，更好地反映信用評分結(jié)果與用戶真實風(fēng)險，提升模型精度。

    然而，高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)缺失問題使模型訓(xùn)練陷入窘境。征信智能化對金融、征信專業(yè)知識的日益增長需求推高人力成本，同時，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多樣化（如文本、圖像、音頻）且標(biāo)注復(fù)雜度高，囿于現(xiàn)有標(biāo)注工具處理復(fù)雜場景數(shù)據(jù)存在局限，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)注效率低下且錯誤率居高不下。這種高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的缺失難以充分捕捉關(guān)鍵風(fēng)險特征，最終削弱模型輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。

    而數(shù)據(jù)孤島的形成既有外部制度和市場競爭的壁壘，也與內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的割裂管理有關(guān)。不同機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)歸屬、隱私保護(hù)和商業(yè)利益約束，跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享機(jī)制難以建立，數(shù)據(jù)往往分散在銀行、電商平臺、征信機(jī)構(gòu)等多個主體手中，如同被高墻圍起來的孤島難以進(jìn)行整合，數(shù)據(jù)流通受到嚴(yán)重阻礙。多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)格式與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的缺失，疊加大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理難題，機(jī)構(gòu)內(nèi)部之間的數(shù)據(jù)也難以互聯(lián)互通。這種內(nèi)部數(shù)據(jù)割裂與外部流通壁壘相互疊加，形成數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化的雙重阻礙，智能化應(yīng)用因此缺乏全面、動態(tài)的數(shù)據(jù)支持，難以實現(xiàn)精準(zhǔn)決策。

    總體而言，標(biāo)注缺失與數(shù)據(jù)孤島的雙重約束，本質(zhì)上反映了征信智能在數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)程中面臨的治理困境。高昂的標(biāo)注成本限制了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的供給，而數(shù)據(jù)孤島則阻礙了數(shù)據(jù)價值的釋放。

    3.技術(shù)約束：模型能力與落地場景的斷層

    目前，人工智能大模型的復(fù)雜推理與生成式能力尚未完全轉(zhuǎn)化為實踐效能，中小機(jī)構(gòu)仍依賴規(guī)則引擎或傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)。這一現(xiàn)象揭示了大模型能力與場景落地之間存在明顯斷層，這一斷層的形成受多重因素影響，其中技術(shù)經(jīng)濟(jì)壁壘與模型幻覺問題尤為突出。

    在數(shù)據(jù)隱私安全合規(guī)框架約束下，絕大多數(shù)征信機(jī)構(gòu)被迫放棄第三方云計算服務(wù)，通過自建算力平臺實現(xiàn)私有化部署。這種安全合規(guī)要求往往伴隨數(shù)倍的成本增長，以千億參數(shù)規(guī)模的基礎(chǔ)模型為例，從硬件集群搭建到算法團(tuán)隊組建的全流程投入已形成明顯的成本門檻，尤其在模型持續(xù)優(yōu)化和動態(tài)迭代過程中產(chǎn)生的運維成本，使得多數(shù)機(jī)構(gòu)陷入技術(shù)投入產(chǎn)出比失衡的困境。

    更具隱蔽性的挑戰(zhàn)則源于大語言模型的生成式特性與不可解釋性耦合形成的幻覺問題。模型幻覺對應(yīng)用實踐的根本性威脅在于其不可控性導(dǎo)致的信任瓦解，當(dāng)算法輸出的信用評分偏離客戶真實風(fēng)險畫像時，不僅會引發(fā)資產(chǎn)錯配、風(fēng)險敞口擴(kuò)大等顯性損失，更會動搖征信機(jī)構(gòu)對智能決策系統(tǒng)的應(yīng)用信心。這種信任危機(jī)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)困境的疊加，使大模型既難以被征信機(jī)構(gòu)初步采用，更無法持續(xù)優(yōu)化，最終導(dǎo)致技術(shù)落地陷入僵局。

    上述三重約束并非孤立存在，而是形成了如圖1所示的約束強(qiáng)化惡性循環(huán)：制度約束限制數(shù)據(jù)共享與流通，導(dǎo)致標(biāo)注數(shù)據(jù)不足；數(shù)據(jù)不足迫使模型依賴低質(zhì)量輸入，加劇技術(shù)應(yīng)用的不可靠性；技術(shù)缺陷又反過來削弱監(jiān)管機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)開放的信心，進(jìn)一步收緊制度管控。這種惡性循環(huán)使得征信業(yè)智能化陷入局部優(yōu)化但整體停滯的困境。

    二、DeepSeek大模型的破局效應(yīng)：技術(shù)創(chuàng)新與范式變革

    盡管大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用已非新鮮事物，但一直未能實現(xiàn)在征信領(lǐng)域規(guī)模化應(yīng)用落地。DeepSeek系列大模型憑借“低成本訓(xùn)練”與“高性能推理”的核心技術(shù)突破，為征信業(yè)智能化提供了破局思路，以技術(shù)創(chuàng)新為突破點，全面打破“制度限制、數(shù)據(jù)匱乏與技術(shù)局限相互掣肘”的惡性循環(huán)，開啟征信智能化升級的新篇章。

    1.技術(shù)創(chuàng)新突破算力瓶頸，重建行業(yè)應(yīng)用信心

    DeepSeek 團(tuán)隊采用多維度的技術(shù)協(xié)同優(yōu)化策略：通過混合專家系統(tǒng)（Mixture of Experts，MoE）架構(gòu)降低計算復(fù)雜度，結(jié)合多層潛在注意力優(yōu)化（Multi-head Latent Attention，MLA）算法壓縮內(nèi)存占用，依托雙流水線（Dual Pipe）框架提升GPU并行效率，并創(chuàng)新性引入 8 位浮點（Floating Point 8-bit，F(xiàn)P8）混合精度訓(xùn)練框架實現(xiàn)計算與存儲資源的雙重優(yōu)化。

    這種技術(shù)組合拳可使模型訓(xùn)練成本得到指數(shù)級降低。DeepSeek 官方發(fā)布的技術(shù)報告顯示，DeepSeek-V3 ① 全周期訓(xùn)練成本僅 278.8 萬 GPU 小時，綜合成本約557.6萬美元，僅為GPT-4訓(xùn)練成本（約1億美元）的5.6%左右，展現(xiàn)極高性價比。這種可量化的經(jīng)濟(jì)性突破，從根本上消除了行業(yè)對“大模型=高成本”的固有認(rèn)知，重燃了機(jī)構(gòu)參與智能化轉(zhuǎn)型的信心。

    對于更廣泛的中小機(jī)構(gòu)而言，技術(shù)應(yīng)用的核心訴求并非自主訓(xùn)練模型，而在于現(xiàn)有AI模型的推理能力如何實現(xiàn)低成本、高效率的落地應(yīng)用。在此之前，大模型推理能力較弱時，通常需要借助精心設(shè)計的提示詞與復(fù)雜的多智能體工程來實現(xiàn)，效果非常依賴開發(fā)者的專業(yè)能力和工程能力，且泛化能力較弱。

    隨著DeepSeek大模型推理能力的顯著增強(qiáng)，大大降低了復(fù)雜邏輯推理應(yīng)用的建設(shè)難度，提升了大模型在垂 直場景應(yīng)用中的廣度和深度。并且DeepSeek技術(shù)團(tuán)隊證明了通過向高效小模型蒸餾DeepSeek-R1 大模型的輸出數(shù)據(jù)，可顯著提升小模型推理能力。這為行業(yè)在模型部署和應(yīng)用上提供了更多選擇，降低了對大模型的依賴，同時也提高了小模型的性能和實用性。

    除此之外，DeepSeek-R1 在輸出時可顯示完整的推理路徑，形成獨特的顯式?jīng)Q策鏈條。這種方式不僅提升了輸出結(jié)果的可溯源性，更構(gòu)建了人機(jī)交互的信任通道。用戶可以通過檢查特征篩選、邏輯推演等中間過程，直觀驗證模型決策的合理性，這在風(fēng)險管理要求嚴(yán)苛的征信領(lǐng)域具有重要價值。這種顯式推理技術(shù)雖未完全突破神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱特性，但有效回應(yīng)了金融監(jiān)管對算法透明度的合規(guī)訴求，為人工智能在征信核心業(yè)務(wù)中的深度應(yīng)用奠定了信任基礎(chǔ)。

    2.“慢思考”能力緩解數(shù)據(jù)困境，開啟認(rèn)知驅(qū)動新范式

    DeepSeek的輕量化部署方案，使機(jī)構(gòu)能夠以較低算力成本構(gòu)建私有化AI系統(tǒng)。其強(qiáng)大的原生推理能力，無需依賴外部數(shù)據(jù)流通獲取訓(xùn)練資源，有效規(guī)避了相關(guān)安全風(fēng)險與流通障礙。更重要的是，DeepSeek-R1 在 DeepSeek-R1-Zero 基礎(chǔ)上，引入了由優(yōu)化后的DeepSeek-V3自動生成的高質(zhì)量思維鏈（Chain-of-Thought）標(biāo)注數(shù)據(jù)。這不僅解決了基礎(chǔ)模型輸出可讀性差的問題，更關(guān)鍵的是顯著提升了模型處理復(fù)雜問題的推理能力，實現(xiàn)了類人的“慢思考”。這項創(chuàng)新的核心價值在于，它開創(chuàng)了一種緩解大模型落地核心瓶頸的新范式：利用模型自身生成高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)。這極大地減少了對昂貴且耗時的傳統(tǒng)人工標(biāo)注的依賴，有效解決了高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)嚴(yán)重短缺的困境。這種“自生成、自優(yōu)化”的訓(xùn)練策略，對于醫(yī)療、金融等數(shù)據(jù)壁壘森嚴(yán)、隱私安全要求高、且人工標(biāo)注成本極其昂貴的垂直領(lǐng)域意義重大。它為這些領(lǐng)域突破數(shù)據(jù)與成本的雙重制約，實現(xiàn)大模型高效落地提供了切實可行的路徑。

    該技術(shù)路線激發(fā)了垂直領(lǐng)域知識深化的新方法：通過小規(guī)模但高密度的領(lǐng)域決策思維標(biāo)注，有效捕捉專家經(jīng)驗中的隱性知識。這使得模型在金融風(fēng)險評估、醫(yī)療診斷等復(fù)雜場景中展現(xiàn)出類人化的多步推理能力。這標(biāo)志著數(shù)據(jù)賦能范式的一次重大升級——從單純依賴業(yè)務(wù)結(jié)果反饋的“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，躍遷至融合業(yè)務(wù)決策思維與領(lǐng)域知識沉淀的“認(rèn)知驅(qū)動”，重塑了垂直領(lǐng)域大模型落地的方法論。

    未來，在征信等高壁壘行業(yè)，大模型應(yīng)用將趨向“通用大模型基座+領(lǐng)域檢索增強(qiáng)生成（RAG）知識庫+強(qiáng)化學(xué)習(xí)動態(tài)優(yōu)化”的融合架構(gòu)。在確保數(shù)據(jù)主權(quán)的前提下，利用RAG實現(xiàn)合規(guī)知識檢索，并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)持續(xù)吸收業(yè)務(wù)決策流中的隱性經(jīng)驗，最終構(gòu)建具備領(lǐng)域認(rèn)知進(jìn)化能力的智能決策系統(tǒng)。

    3.開源策略實現(xiàn)AI平權(quán)，推動行業(yè)數(shù)字生態(tài)建設(shè)

    DeepSeek 完全開源了模型權(quán)重，所遵循的 MITLicense開源協(xié)議極為寬松，允許其他開發(fā)者將模型用于商業(yè)用途并進(jìn)行模型蒸餾，引發(fā)全球復(fù)制熱潮，被Facebook首席人工智能科學(xué)家楊立昆譽為“開源模型對閉源模型的勝利”。根據(jù) AI 產(chǎn)品榜 https：//aicpb.com 數(shù)據(jù)顯示，在沒有任何廣告投放的情況下，該模型僅用7天就實現(xiàn)了1億用戶增長，成為全球增速最快的AI原生應(yīng)用。這一現(xiàn)象吸引了大量中小企業(yè)和開發(fā)者參與應(yīng)用開發(fā)，各行各業(yè)也紛紛積極擁抱這一新興技術(shù)，真正形成了全行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的浪潮，產(chǎn)生了顯著的“AI平權(quán)”效應(yīng)。

    這種“AI平權(quán)”效應(yīng)不僅推動了技術(shù)的普及，更進(jìn)一步擴(kuò)大了數(shù)據(jù)需求，可能會倒逼數(shù)據(jù)流通與共享機(jī)制的完善。當(dāng)前，我國已將數(shù)據(jù)列為生產(chǎn)要素，國家數(shù)據(jù)局等部門正積極推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。

    未來政策可能會通過“分級開放”機(jī)制來平衡安全與流通需求，例如敏感數(shù)據(jù)本地化、非敏感數(shù)據(jù)云端共享等。DeepSeek的技術(shù)策略與行業(yè)應(yīng)用熱潮，通過實踐驗證了數(shù)據(jù)流通的價值與痛點，為監(jiān)管層提供了制定針對性法規(guī)的現(xiàn)實依據(jù)。預(yù)計未來，技術(shù)創(chuàng)新的蓬勃發(fā)展將對制度創(chuàng)新形成有力推動，促使政策在數(shù)據(jù)安全分級、跨域共享機(jī)制、AI倫理規(guī)范等方向不斷完善，逐步構(gòu)建兼顧創(chuàng)新與安全的數(shù)字生態(tài)體系。

    總的來說，如圖2所示，DeepSeek-R1大模型的出現(xiàn)全面打破了當(dāng)前“數(shù)據(jù)、技術(shù)、制度”的惡性循環(huán)制約，有效推動了人工智能技術(shù)的普及，通過降低算力成本和應(yīng)用門檻，觸發(fā)全行業(yè)應(yīng)用場景的規(guī)?；涞?。進(jìn)而凸顯出數(shù)據(jù)要素的戰(zhàn)略地位，倒逼機(jī)構(gòu)加速推進(jìn)數(shù)據(jù)治理體系升級，典型表現(xiàn)為業(yè)務(wù)決策思維鏈標(biāo)注與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合，進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)價值。數(shù)據(jù)價值的釋放客觀上要求制度層面的適應(yīng)性變革，由此形成技術(shù)創(chuàng)新、價值釋放、制度演進(jìn)的協(xié)同進(jìn)化機(jī)制。

    例如，在數(shù)據(jù)維度，推動制定安全合規(guī)的數(shù)據(jù)流通制度；在算法維度，加速算法倫理框架與行業(yè)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的制定完善。這種技術(shù)要素與制度環(huán)境的動態(tài)適配，最終構(gòu)建起“技術(shù)突破驅(qū)動數(shù)據(jù)戰(zhàn)略升級、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略升級倒逼制度創(chuàng)新、制度創(chuàng)新反哺技術(shù)發(fā)展”的良性循環(huán)系統(tǒng)。

    三、基于 DeepSeek 賦能的征信業(yè)智能化路徑設(shè)計

    鑒于 DeepSeek-R1 模型實現(xiàn)了算力成本的顯著下降，本研究在轉(zhuǎn)型路徑設(shè)計中暫不探討有關(guān)基礎(chǔ)算力平臺的建設(shè)，現(xiàn)提出如圖 3 所示的轉(zhuǎn)型框架。該框架以 DeepSeek 為代表的人工智能技術(shù)為支點，構(gòu)筑起融合內(nèi)生動力引擎、深度技術(shù)支撐與安全基座保障的轉(zhuǎn)型路徑。其中，數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)性生產(chǎn)資料驅(qū)動價值流轉(zhuǎn)，技術(shù)發(fā)揮垂直領(lǐng)域穿透作用，制度則構(gòu)建系統(tǒng)性防護(hù)網(wǎng)絡(luò)，三者形成從機(jī)構(gòu)能力重構(gòu)到產(chǎn)業(yè)生態(tài)升級的完整進(jìn)化鏈條，為征信業(yè)智能化提供了兼具可行性與可持續(xù)性的實施路徑。

    1.筑牢根基：數(shù)據(jù)飛輪構(gòu)建智能征信內(nèi)生動力

    當(dāng)DeepSeek算法模型突破傳統(tǒng)算力約束后，數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量的提升對模型性能的關(guān)系依然遵循scaling law（規(guī)?；▌t或規(guī)模定律）的規(guī)律，這使得征信機(jī)構(gòu)積累的高價值數(shù)據(jù)資產(chǎn)從輔助性生產(chǎn)要素躍升為決定智能化轉(zhuǎn)型成敗的戰(zhàn)略性資源，推動征信機(jī)構(gòu)進(jìn)入“數(shù)據(jù)精耕”的時代。

    當(dāng)前征信機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)問題主要在于缺乏自我強(qiáng)化的內(nèi)生機(jī)制，由于數(shù)據(jù)處理的各環(huán)節(jié)相互脫節(jié)，未能形成良性互動的良性循環(huán)。這種機(jī)制缺陷已成為智能化轉(zhuǎn)型的主要瓶頸，例如，信貸結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與替代性非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍處于分割管理狀態(tài)，既未實現(xiàn)有效關(guān)聯(lián)分析，也未能深度挖掘數(shù)據(jù)間的潛在價值；靜態(tài)數(shù)據(jù)供給難以支撐實時化、場景化的動態(tài)風(fēng)險識別需求，同時也未能有效建立用戶反饋數(shù)據(jù)收集機(jī)制，使得模型迭代無據(jù)可依等。數(shù)據(jù)飛輪機(jī)制正是針對這一癥結(jié)提出的解決方案，其本質(zhì)是通過構(gòu)建數(shù)據(jù)采集、加工、應(yīng)用、反饋的增強(qiáng)回路，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量提升與智能決策能力進(jìn)化相互促進(jìn)的良性循環(huán)。

    在大模型全面賦能的時代，建立契合大模型發(fā)展需求的數(shù)據(jù)飛輪是數(shù)據(jù)治理的重點，如圖3所示，本研究構(gòu)建的基于 DeepSeek 技術(shù)的征信領(lǐng)域數(shù)據(jù)飛輪實施框架共包含四個階段。

    （1）數(shù)據(jù)采集：多維異構(gòu)數(shù)據(jù)源的系統(tǒng)性整合。

    數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)聚焦于構(gòu)建全域覆蓋的數(shù)據(jù)資源池，通過整合結(jié)構(gòu)化信貸數(shù)據(jù)（如還款記錄、資產(chǎn)負(fù)債信息）與非結(jié)構(gòu)化替代數(shù)據(jù)（如司法執(zhí)行記錄、工商信息等），突破傳統(tǒng)“數(shù)據(jù)孤島”的物理邊界。為實現(xiàn)動態(tài)場景適配，還可引入基于 DeepSeek-R1 模型的智能語義解析技術(shù)，對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行實時清洗與標(biāo)準(zhǔn)化映射。例如，利用大模型的上下文理解能力，自動識別司法文書中關(guān)鍵風(fēng)險標(biāo)簽（如失信被執(zhí)行人信息），并將其轉(zhuǎn)化為可計算的信用風(fēng)險特征。這一過程不僅為后續(xù)技術(shù)賦能提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入，更通過動態(tài)擴(kuò)展數(shù)據(jù)邊界支撐算法體系中高頻、復(fù)雜場景的需求。

    （2）數(shù)據(jù)加工：知識庫構(gòu)建與思維鏈標(biāo)注。

    數(shù)據(jù)加工階段著力于實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值密度的提升與認(rèn)知邏輯的結(jié)構(gòu)化表達(dá)，通過知識庫與推理路徑顯性化構(gòu)建智能征信的認(rèn)知基礎(chǔ)設(shè)施。首先基于DeepSeek-R1 模型的內(nèi)容理解能力，對非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行實體識別、關(guān)系抽取及事件解析，將碎片化信息轉(zhuǎn)化為可計算的領(lǐng)域知識單元，構(gòu)建動態(tài)更新的征信知識圖譜。其次，針對復(fù)雜風(fēng)險信號的推理需求，引入思維鏈標(biāo)注機(jī)制，利用大模型的邏輯推演能力對風(fēng)險傳導(dǎo)路徑進(jìn)行顯式標(biāo)注，最終由業(yè)務(wù)專家進(jìn)行審核入庫，增強(qiáng)了風(fēng)險評估過程的可解釋性。最后，采用多模態(tài)特征融合技術(shù)，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)一步向量化，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)語義化，從而構(gòu)建一個統(tǒng)一的特征表示空間，以支持跨模態(tài)數(shù)據(jù)的高效處理和分析，為后續(xù)的智能化應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口。

    （3）數(shù)據(jù)應(yīng)用：個性化服務(wù)與多場景價值滲透。

    數(shù)據(jù)應(yīng)用是數(shù)據(jù)飛輪實現(xiàn)價值轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心在于將加工后的高價值數(shù)據(jù)按需供給到征信業(yè)務(wù)的各種場景，驅(qū)動如信用評估等業(yè)務(wù)的智能化升級與征信服務(wù)的個性化供給，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的場景化釋放。

    在信用評估等核心業(yè)務(wù)上，在DeepSeek技術(shù)賦能下征信機(jī)構(gòu)能夠突破傳統(tǒng)靜態(tài)信用評估模式，構(gòu)建動態(tài)、多維的信用畫像，從而提升信用服務(wù)的精準(zhǔn)性和適應(yīng)性。例如，在信貸審批場景中，通過融合還款記錄、司法執(zhí)行信息及工商變更等多維數(shù)據(jù)流，構(gòu)建可反映主體信用狀況變化的動態(tài)評估指標(biāo)；在供應(yīng)鏈金融場景中，通過關(guān)聯(lián)交易數(shù)據(jù)、物流信息與企業(yè)關(guān)聯(lián)圖譜的動態(tài)分析，可提前捕捉因核心企業(yè)資金波動引發(fā)的鏈?zhǔn)斤L(fēng)險傳導(dǎo)信號，形成基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險預(yù)警機(jī)制。

    在個性化服務(wù)的數(shù)據(jù)供給上，可以通過DeepSeek的語義理解與推理能力將用戶行為數(shù)據(jù)中的隱含信用需求特征（如短期流動性偏好或長期償付能力傾向）映射至差異化的服務(wù)策略中。例如，針對個人用戶的差異化需求，基于非金融行為數(shù)據(jù)的深度挖掘，構(gòu)建用戶流動性偏好、消費周期特征等信用需求畫像，支撐“千人千面”的信用產(chǎn)品設(shè)計；對于企業(yè)客戶，則通過解析財務(wù)報表語義特征與行業(yè)知識庫的關(guān)聯(lián)規(guī)則，包含供應(yīng)鏈穩(wěn)定性、行業(yè)景氣度等維度的定制化風(fēng)險評估矩陣。

    （4）數(shù)據(jù)反饋：閉環(huán)迭代與技術(shù)進(jìn)化。

    反饋機(jī)制是數(shù)據(jù)飛輪持續(xù)運轉(zhuǎn)的核心驅(qū)動力。通過業(yè)務(wù)場景的交互數(shù)據(jù)（如模型誤判案例、新增行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等）回流，驅(qū)動多層次技術(shù)體系的協(xié)同優(yōu)化，例如，反饋數(shù)據(jù)用于Prompt模板的動態(tài)調(diào)整，提升語義理解精準(zhǔn)度；領(lǐng)域增量知識通過自動化清洗補(bǔ)充至知識庫，強(qiáng)化領(lǐng)域適應(yīng)性；基于反饋數(shù)據(jù)量化風(fēng)險閾值，調(diào)整強(qiáng)化學(xué)習(xí)的獎勵模型參數(shù)，優(yōu)化決策策略的穩(wěn)健性。

    數(shù)據(jù)飛輪以反饋為紐帶，通過業(yè)務(wù)需求洞察反向擴(kuò)展數(shù)據(jù)采集邊界，同時倒逼加工階段的技術(shù)創(chuàng)新（如開發(fā)新型特征提取算法），使征信機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)越用越活，模型越用越精。

    2.深化賦能：技術(shù)驅(qū)動業(yè)務(wù)場景智能化躍遷

    DeepSeek-R1 模型出現(xiàn)之后，大模型在垂直領(lǐng)域的賦能開始從外圍輔助向核心業(yè)務(wù)滲透。本研究按照成本集約、算法高效原則，構(gòu)建如圖3所示的分層算法體系，形成從通用場景到專業(yè)場景的技術(shù)穿透路徑，以期全面提升征信機(jī)構(gòu)對內(nèi)和對客、高頻和低頻、簡單和復(fù)雜等多場景的應(yīng)用需求。

    基礎(chǔ)能力層采用通用大模型的原生推理能力賦能對領(lǐng)域基礎(chǔ)知識要求不高的內(nèi)部提效業(yè)務(wù)場景，如智能辦公、翻譯、輔助方案生成等。此層面的應(yīng)用策略強(qiáng)調(diào)保持模型原生能力的完整性，避免通過微調(diào)產(chǎn)生大模型通用知識能力偏移的風(fēng)險。通過結(jié)構(gòu)化提示模板提升任務(wù)響應(yīng)精準(zhǔn)度，最大程度維護(hù)了模型的泛化能力，為征信業(yè)務(wù)場景的持續(xù)演進(jìn)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

    領(lǐng)域增強(qiáng)層采用“模型蒸餾+RAG 增強(qiáng)”的策略，解決征信知識密集并對時效要求較高的場景適應(yīng)性難題，如智能客服、監(jiān)管合規(guī)審查、公文寫作等場景。在具體實施中，首先將征信法規(guī)、業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)等非結(jié)構(gòu)化知識進(jìn)行向量化存儲，構(gòu)建可擴(kuò)展的領(lǐng)域知識庫；其次將 DeepSeek-R1 模型通過知識蒸餾技術(shù)將大模型的語義理解能力遷移至輕量級模型，設(shè)計動態(tài)檢索機(jī)制，通過混合檢索（Hybrid Search）整合語義匹配與關(guān)鍵詞匹配，實現(xiàn)知識點精準(zhǔn)定位；最后構(gòu)建反饋閉環(huán)系統(tǒng)，將業(yè)務(wù)交互中的增量知識如案例解析等自動化清洗并補(bǔ)充至知識庫。這種技術(shù)組合在保障響應(yīng)效率的同時，可有效輔助業(yè)務(wù)人員提升專業(yè)能力和工作效率。

    專業(yè)強(qiáng)化層面向反欺詐識別、小微企業(yè)信用評估、關(guān)聯(lián)風(fēng)險評估等核心業(yè)務(wù)場景，需構(gòu)建“思維鏈+強(qiáng)化學(xué)習(xí)”技術(shù)框架。此類場景因數(shù)據(jù)維度復(fù)雜、決策邏輯非線性、風(fēng)險要素動態(tài)關(guān)聯(lián)等特點，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型往往難以有效捕捉邏輯推理的特征關(guān)系，尤其是缺乏對復(fù)雜業(yè)務(wù)規(guī)則的可解釋性支持。

    為此，需通過思維鏈構(gòu)建與強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化相結(jié)合的方式實現(xiàn)技術(shù)突破：一方面，將業(yè)務(wù)專家對復(fù)雜問題的決策過程分解為多級可解析步驟，例如在信貸場景中，先通過特征提取層抽取歷史逾期次數(shù)、收入負(fù)債比等信貸行為特征，再通過關(guān)系推理層分析擔(dān)保圈識別、資金流向追蹤等關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，最終由權(quán)重評估層動態(tài)計算風(fēng)險因子權(quán)重，形成可解釋的思維鏈模塊；另一方面，設(shè)計面向大模型訓(xùn)練的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，構(gòu)建融合領(lǐng)域知識的獎勵模型，通過量化業(yè)務(wù)規(guī)則和風(fēng)險閾值等約束條件，將其轉(zhuǎn)化為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的正向獎勵項（符合規(guī)則）和懲罰項（觸發(fā)風(fēng)險閾值），并持續(xù)優(yōu)化模型策略，使模型在反欺詐識別、信用評估等復(fù)雜決策中，既能通過思維鏈保持決策過程的可解釋性（如關(guān)鍵步驟符合風(fēng)控邏輯），又能借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)動態(tài)適應(yīng)風(fēng)險要素變化，最終實現(xiàn)欺詐識別率、風(fēng)險評估準(zhǔn)確率等核心指標(biāo)的系統(tǒng)性提升，同時滿足監(jiān)管對AI模型透明性與合規(guī)性的嚴(yán)格要求。

    這種分層賦能的模式，通過融合大模型的通用能力與行業(yè)專業(yè)知識，智能化覆蓋各類業(yè)務(wù)場景，與數(shù)據(jù)飛輪形成動態(tài)配合，即業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化模型，模型迭代不斷開拓新場景，推動征信業(yè)務(wù)邁向智能決策的新階段。

    3.制度護(hù)航：打造智能征信的安全發(fā)展基礎(chǔ)

    智能征信的可持續(xù)發(fā)展不僅依賴技術(shù)與數(shù)據(jù)的突破，更需通過制度設(shè)計構(gòu)建系統(tǒng)性防護(hù)網(wǎng)絡(luò)，以平衡創(chuàng)新效率與風(fēng)險控制、個體權(quán)益與公共利益之間的矛盾。制度體系作為智能化轉(zhuǎn)型的“穩(wěn)定器”，需圍繞數(shù)據(jù)安全、算法倫理和生態(tài)協(xié)同三大維度，構(gòu)建覆蓋全生命周期的治理框架，確保技術(shù)創(chuàng)新始終在合規(guī)軌道上運行，并為行業(yè)生態(tài)的長期繁榮提供底層保障。

    （1）數(shù)據(jù)安全：從合規(guī)底線到主動防御。

    在數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用過程中，需建立“分級分類—動態(tài)加密—最小授權(quán)”的安全管理機(jī)制?；凇秱€人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)安全法》《數(shù)據(jù)安全技術(shù)數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則》等法規(guī)要求，對征信數(shù)據(jù)實施敏感度分級（如身份信息、金融交易記錄為高敏感級），并針對不同級別設(shè)計差異化的存儲與流轉(zhuǎn)規(guī)則，例如高敏感數(shù)據(jù)僅限通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)結(jié)合可信執(zhí)行環(huán)境或同態(tài)加密實現(xiàn)協(xié)作建模，確保原始數(shù)據(jù)不離開本地；中低敏感數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)需采用國密算法加密，并覆蓋計算、傳輸和存儲全鏈路保護(hù)。同時，引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)操作的全流程追溯審計，通過零知識證明等密碼學(xué)工具確保數(shù)據(jù)使用“可驗不可見”，從技術(shù)層面強(qiáng)化法律條款的落地效力。

    （2）算法倫理：從黑箱運行到透明可控。

    針對算法歧視、模型偏見等潛在風(fēng)險，需構(gòu)建“事前評估—事中監(jiān)控—事后追責(zé)”的治理鏈條。事前通過算法影響評估識別模型在公平性、可解釋性上的缺陷，例如利用反事實公平性測試驗證不同群體（如不同地域、性別）的信用評分偏差；事中部署模型監(jiān)控平臺，實時檢測輸出結(jié)果的統(tǒng)計異常（如特定行業(yè)授信通過率驟降）；事后建立算法審計與問責(zé)機(jī)制，明確模型開發(fā)者、使用者與監(jiān)管方的責(zé)任邊界，避免“技術(shù)中立性”成為逃避倫理責(zé)任的借口。

    （3）生態(tài)協(xié)同：從孤立監(jiān)管到多元共治。

    為促進(jìn)行業(yè)間信息的安全有序流動，構(gòu)建“標(biāo)準(zhǔn)共建—風(fēng)險共擔(dān)—價值共享”的協(xié)同治理生態(tài)，可以充分借鑒《政務(wù)數(shù)據(jù)共享條例》的精髓。在標(biāo)準(zhǔn)共建層面，推動相關(guān)部門牽頭制定統(tǒng)一的智能征信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)（如特征工程規(guī)范、模型可解釋性分級），明確其作為標(biāo)準(zhǔn)制定核心主體的責(zé)任。此舉旨在避免各機(jī)構(gòu)重復(fù)開發(fā)，降低協(xié)作壁壘，提升數(shù)據(jù)互操作性與共享效率。在風(fēng)險共擔(dān)層面，明確參與機(jī)構(gòu)的安全管理責(zé)任，建立行業(yè)級風(fēng)險信息共享平臺（如欺詐特征庫、黑名單聯(lián)合更新機(jī)制）。平臺需采取必要的技術(shù)防護(hù)措施（如數(shù)據(jù)加密、訪問控制）保障共享數(shù)據(jù)安全，并建立清晰的權(quán)責(zé)邊界，確保“誰提供誰負(fù)責(zé)、誰使用誰負(fù)責(zé)”，通過集體智慧與安全可控的共享機(jī)制共同抵御系統(tǒng)性風(fēng)險。在價值共享層面，探索數(shù)據(jù)要素確權(quán)與收益分配模型（如基于貢獻(xiàn)度的數(shù)據(jù)價值計量），明確參與各方的權(quán)利與義務(wù)邊界。該機(jī)制應(yīng)嚴(yán)格遵循最小必要原則，依法管控數(shù)據(jù)采集與使用范圍，在激發(fā)多方參與數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)積極性、促進(jìn)數(shù)據(jù)價值釋放、開放創(chuàng)新的同時，筑牢安全防線，堅決防范和打擊數(shù)據(jù)超范圍使用、隱私泄露等濫用行為，確保數(shù)據(jù)要素在合法合規(guī)框架內(nèi)善用，最終提升整體服務(wù)效能與社會獲得感。

    制度護(hù)航并非對技術(shù)創(chuàng)新的限制，而是通過規(guī)則明晰化降低市場不確定性，為智能征信創(chuàng)造“包容性創(chuàng)新”環(huán)境。數(shù)據(jù)安全機(jī)制保障了公眾信任的可持續(xù)積累，算法倫理治理增強(qiáng)了技術(shù)應(yīng)用的社會接受度，而生態(tài)協(xié)同模式則加速了行業(yè)資源的高效整合。三者共同作用，使智能征信既能抵御外部風(fēng)險沖擊，又能內(nèi)生驅(qū)動技術(shù)與制度的迭代互促，最終實現(xiàn)“安全”與“發(fā)展”的動態(tài)均衡。

    四、結(jié)論與展望

    當(dāng)前，我國征信體系在智能化進(jìn)程中面臨著制度性壁壘、數(shù)據(jù)約束效應(yīng)和技術(shù)應(yīng)用瓶頸的三重結(jié)構(gòu)性困境，其相互強(qiáng)化的負(fù)反饋機(jī)制導(dǎo)致行業(yè)陷入局部優(yōu)化但整體停滯的僵局。DeepSeek大模型憑借低成本訓(xùn)練、高性能推理與顯性化決策鏈條等技術(shù)創(chuàng)新，為破解這一困境提供了系統(tǒng)性方案：通過算法經(jīng)濟(jì)性突破重建行業(yè)信心，以強(qiáng)化學(xué)習(xí)與思維鏈標(biāo)注緩解數(shù)據(jù)約束，并借開源策略推動技術(shù)普惠與生態(tài)共建。由此形成的“技術(shù)突破驅(qū)動數(shù)據(jù)戰(zhàn)略升級、數(shù)據(jù)價值釋放倒逼制度創(chuàng)新、制度演進(jìn)反哺技術(shù)發(fā)展”的協(xié)同進(jìn)化機(jī)制，重構(gòu)了智能征信發(fā)展的底層邏輯。

    本文提出的智能征信轉(zhuǎn)型框架以技術(shù)創(chuàng)新為支點，構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪、分層賦能與制度護(hù)航的支撐體系。數(shù)據(jù)飛輪通過采集、加工、應(yīng)用與反饋的閉環(huán)增強(qiáng)，推動數(shù)據(jù)治理從被動整合轉(zhuǎn)向主動進(jìn)化；分層算法體系實現(xiàn)通用能力與專業(yè)場景的深度融合，促進(jìn)技術(shù)應(yīng)用從邊緣輔助向核心決策躍遷；制度護(hù)航則以動態(tài)治理框架平衡創(chuàng)新效率與風(fēng)險防控，為行業(yè)生態(tài)提供長期穩(wěn)定的發(fā)展基座。三者協(xié)同作用，最終形成技術(shù)、數(shù)據(jù)與制度動態(tài)適配的機(jī)制。

    未來智能征信的持續(xù)發(fā)展，一方面要緊跟數(shù)據(jù)、技術(shù)、制度的前沿突破，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、技術(shù)賦能、制度適配的動態(tài)循環(huán)體系，實現(xiàn)三者從機(jī)械疊加到有機(jī)融合的范式轉(zhuǎn)變；另一方面，還應(yīng)該注重對復(fù)合型人才的培養(yǎng)，當(dāng)前行業(yè)轉(zhuǎn)型的復(fù)雜性已超越單一學(xué)科邊界，僅依賴技術(shù)專家或傳統(tǒng)風(fēng)控專家均難以駕馭智能征信的系統(tǒng)性變革。更重要的是構(gòu)建開放包容的行業(yè)文化。政策應(yīng)鼓勵數(shù)據(jù)共享與技術(shù)開源，建立跨機(jī)構(gòu)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，通過共享數(shù)據(jù)沙盒與聯(lián)合研發(fā)平臺降低行業(yè)創(chuàng)新門檻。同時，需通過立法保障數(shù)據(jù)倫理與隱私安全，為技術(shù)創(chuàng)新提供清晰的邊界與穩(wěn)定的預(yù)期。唯有在技術(shù)、人才、文化層面形成合力，智能征信才能真正突破困局，邁向智能化發(fā)展的新階段，為社會信用體系建設(shè)提供堅實支撐。

    作者：劉素輝（中國人民銀行征信中心博士后科研工作站）；林盼盼（上海財經(jīng)大學(xué)博士后）

    來源：《征信》 2025年第8期