■ 林书正
当前，数字经济与实体经济深度融合，供应链金融已成为服务中小微企业的成熟工具。作为缓解中小微企业融资难、贯通产业链循环的重要抓手，传统供应链金融信用机制存在信息不对称、评估静态化、风控低效、信用传导不畅等突出痛点，难以直接满足数字经济发展需求。人工智能（AI）大模型凭借多源数据处理与动态风险研判的技术优势，已成为重构供应链金融信用体系的理想工具。本文先分析传统供应链金融信用机制的现实困境，再系统探讨AI 大模型对供应链金融信用机制的重塑逻辑，继而构建“数据—模型—机制—场景”四层体系，最后从合规、监管、协同等维度提出具体实践策略。
一、传统供应链金融信用机制的现实困境
一是信用评估依赖静态信息，以财务报表、抵押物和担保关系为核心的传统评价体系，与中小微企业轻资产、少报表的特点适配性较差，导致大量履约良好的企业难以获得贷款支持。二是交易、物流、资金等数据分散于各主体且高度碎片化，人工核验存在周期长、成本高的问题，信息不对称与核验低效现象突出。三是信用传导范围有限，核心企业直接确权模式仅能覆盖一级供应商/经销商，二三级及末端企业难以进入服务体系，形成“上热下冷”的市场格局。四是风控体系被动滞后，贷前依赖人工审核、贷中缺乏实时监测、贷后依靠定期巡检的传统模式，显著抑制金融机构放贷意愿。上述问题导致供应链金融“不敢贷、不愿贷”现象长期存在，而AI大模型的技术突破为解决这一困境提供了全新可能。
二、AI 大模型对供应链金融信用机制的重塑逻辑
首先，实现多源数据可信融合。通过整合交易、税务、物流、物联网等多源结构化与非结构化数据，AI大模型可自动完成数据清洗、校验与脱敏，构建完整的数据链条，有效提升信息真实性与可追溯性，打破产业链的数据孤岛。其次，构建动态精准信用画像。通过提取企业经营稳定性、履约记录、资金往来等多维度指标，AI大模型可动态更新信用评分，彻底摆脱对静态财务报表的依赖，实现企业信用状况的实时刻画，让信用评价更贴合企业经营实际。再次，升级全流程智能风控体系。贷前实现智能准入与反欺诈识别，贷中开展自动审批与资金动态监测，贷后触发实时风险预警，形成覆盖贷前、贷中、贷后全周期的智能风控闭环，大幅提升风控的效率与精准度。最后，实现信用普惠传导。通过产业链逻辑梳理实现核心企业信用的分层传递，将信用覆盖范围从一级供应商/经销商延伸至二三级及末端企业，有效扩大服务半径，达成普惠金融全覆盖目标，激活产业链末端的经济活力。
三、基于AI大模型的供应链金融信用机制构建
以“数据为基、模型为核、机制为要、场景为本”为基本方针，构建四层协同体系：数据层搭建可信底座，整合政务、金融、产业、物流、物联网等多源数据，通过区块链存证确保可追溯性，结合OCR、NLP技术实现单据智能解析，提升核验效率；模型层构建AI大模型矩阵，包括信用评估模型、风险预测模型和欺诈识别模型，通过持续训练优化算法精度，保障模型输出的可靠性；机制层建立四大核心机制，动态信用评级机制确保评价时效性，智能授信定价机制实现差异化额度与利率，链上信用共享机制促进合规信息互通，全周期风险处置机制实现风险早发现早处置；场景层聚焦制造业、零售业、农业等重点领域，开发订单融资、仓单质押、应收账款融资等特色场景应用，推动技术与业务深度融合。
四、基于AI大模型的供应链金融信用机制实践建议
一是强化数据合规共享。首先需贯彻《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》的精神，为此应建立授权使用、脱敏处理的数据共享机制，并由政府牵头建设公共数据平台，保障数据流通的安全性与合规性。二是就强化模型监管治理做系统、有层次的说明：监管部门先出台 AI 模型应用规范，厘清训练、评估、迭代各环节的要求，再让模型做到可解释、可审计，同时金融机构据此建立健全的内部治理体系，定期做风险评估，防范模型算法带来的潜在风险。三是主动、有力地推进政银企链协同，把政府引导、金融机构主导、核心企业参与、科技公司支撑诸种要素结合起来，打通数据及业务闭环，由此自然地形成“数据共享、风险共担、利益共赢”的格局，凝聚产业链金融服务的多方合力。
五、结语
AI大模型并非对传统供应链金融信用机制的简单优化，而是系统性重构，其技术特性与供应链金融的发展需求形成了高度契合。通过AI大模型改造供应链金融，能够更精准地识别、评价与传递信用，有效缓解中小微企业融资难题，让金融“活水”更高效地浇灌实体经济。未来，随着技术成熟、场景深化与监管完善，AI 大模型将全面融入供应链金融全流程，助力构建高效、安全、普惠的信用体系，推动产业链高效畅通与经济高质量发展，为数字经济与实体经济融合发展注入新动能。
（作者单位：广西大学）
