文 | 由曦

先来看两个提问：

小微企业信贷的本质是什么？

小微企业理财的本质是什么？

在网商银行行长冯亮的眼中，这两个问题都和*预测*相关。

前者，是*预测*小微企业未来的经营性现金流和负债的关系。

后者则正好反过来，是*预测*的是小微企业什么时候有钱、什么时候用钱。

而*预测*，就要靠AI。

三个加拿大经济学家Ajay Agrawal, Joshua Gans和Avi Goldfarb，在他们《权力与预测》一书中指出，从商业角度看，AI本质上是一个“预测机器”。

金融预测机器

预测是决定的前提，AI预测能改变人们做决定的方式。

预测能力的提升，给网商银行带来了很多改变，今天的网商银行，正在成为一个金融预测机器。

先来看下面这个例子。

最近，随着2023年财报的公布，很多媒体说网商银行“缩表”，并将其归因为信贷需求不足、增长乏力，但实际却并非如此。真实的原因是，AI提升了网商银行对于用户存取款行为预测能力，也就相应的减少了流动性备付金，相应的资产规模就下降了。这种“缩表”，难道不是银行业念兹在兹的内涵式发展道路么？

这只是预测带来经营提升的一个例子。

事实上，在预测这件事情，网商银行已经做了9年，如果追溯到网商银行前身阿里小贷的话，预测客户还款能力的尝试，其实从2010年就开始了。

那时经常说“310”，就是“3分钟申请，1秒钟放贷，0人工干预”。当时能做到这些，正是因为阿里小贷能根据用户的数据预测偿还能力。如今，这种预测已经极大迭代了，网商银行的信贷预测能基于对企业历史交易数据、行业趋势和市场环境的综合分析，这大大提高了贷款审批的精准度和效率。

目前，AI已经在信贷审批、客户画像分析、产业链金融服务、风险管理、理财产品匹配、24小时理财服务、企业实控人识别、数据安全和隐私保护等多方面，极大提升了网商银行的预测能力，也深入融入到了网商银行的日常运营中，使其能够在满足小微企业的借贷和资金管理等金融需求的同时，也能优化自身的风险管理和运营效率。

以银行理财产品代销为例，目前网商银行代销规模已达6100亿，在国内仅次于招商银行，这也得AI技术可以预测客户的资金流动，这样网商银行就能将客户的资金配置需求与资管机构产品供给做精准的匹配。

这样的例子还有很多。

当我问冯亮对AI的看法时，冯亮表示，目前AI的着力点，是替代现在用户需求大，但同时需要大量人工的领域。

他解释说，如果用传统的方法，以网商银行目前的业务规模，至少需要1-2万人的客户经理和贷款审批团队，但网商银行目前所有行员加起来只有1600人，其中一半以上在从事技术研发工作。

其实，这原本需要的大量人工，有很多是在做预测和判断的工作。

在没有AI之前，银行传统模式是靠规则来判断，通常考虑的因素包括财务报表数据、信用评分、抵押或者担保要求、贷款用途、行业特性、政策支持等方面。这些规则是为了防止出现风险，但是也拉高了门槛，降低了效率，导致小微企业融资长期成为一个难题。

在有了AI之后，银行对于用户行为反馈的预测就更精准了，这时预测就取代了规则，甚至决定也是由AI直接做出的。

AI应用：网商银行在哪个阶段？

尽管网商银行已经做了这么多，但在冯亮看来，从未来回看现在，这中间还有很大鸿沟，还有很多领域AI都可以发力。

“这件事情是不是可以做得更深呢？”

“太有可能了！”

那么，今天的网商银行在什么阶段呢？

在《权力与预测》一书中，加拿大经济学家Ajay Agrawal, Joshua Gans和Avi Goldfarb，讨论了人工智能（AI）如何颠覆性地影响经济和社会。根据书中的观点，AI的应用通常经历几个阶段：引入、预测、权力和转型。

引入（Introduction）：在这个阶段，AI技术被引入到特定的行业或领域，开始替代一些简单的、重复性的任务。

预测（Prediction）：随着技术的发展，AI开始用于更复杂的任务，比如预测和模式识别，它可以帮助企业更好地理解数据和趋势。

决策（直译为权力，但是这里翻译成决策或者判断更好）（Power）：AI技术变得更加强大，开始影响决策过程，提供深入的洞察力，甚至在某些情况下可以做出自主决策。

转型（Transformation）：最终，AI技术将导致整个行业或领域的根本性变革，改变竞争格局，创造全新的商业模式和市场。

Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence

我认为，网商银行的AI应用正处于从预测阶段向决策阶段过渡的时期。

理由如下，网商银行已经在利用AI进行客户数据的分析和处理，比如通过“百灵系统”进行图像和数据的识别、加工和处理，以及使用AI技术来预测客户的现金流和贷款需求。同时，AI在网商银行的应用开始影响决策过程，例如在信贷审批、风险管理、理财产品推荐等方面提供支持，使决策更加精准和高效。

更进一步，据冯亮介绍，网商银行正在探索如何将AI技术更深入地整合到业务中，比如通过产业链金融的视角重新评估小微企业在产业链中的位置和作用，这种评估甚至可以深入到产业链的第四级或者第五级别（详情见），这可能会最终导致银行服务模式和产品设计的根本性变革。

优势：高质量的私域数据

那么，问题接着来着，网商银行能做的其他银行也能做么？在AI这件事情，网商银行的护城河有多高？

一位机器学习大神级的专家，jbetker，2023年6月在自己的博客发了一个贴 ，说他已经在OpenAI工作了一年，训练了各种各样的模型，配置了各种各样的参数，他发现一个规律：

这就如同不管哪个学生聪明哪个学生笨，只要他们都努力读书，他们最终都学成了学校用的教材的样子。

网商银行行长冯亮也持同样的观点，长期来讲，模型上很难产生很大的区分度。用他的话说，真正最后有区分度的还是数据，还是高质量的模型训练数据，预训练这样的数据，特别是专业领域里、私域里的数据。

本文作者由曦与网商银行行长冯亮的合影

而这正是网商银行的优势。

网商银行是长在数字平台上的银行，经过9年的数据化运营，其拥有大量的私域数据，这些数据都是实打实的业务数据。根据2023年财报，网商银行已经累计向超过5300万小微客户提供了贷款，在金融领域里，网商银行已经服务了这么大体量级的客户，客户的行为模式、借款后的反馈，这些都形成了大量的私域数据。

甚至说即便一个客户还没有在网商银行做个贷款，网商银行也可以通过像来自阿里系电商的数据，支付宝的实体收付数据，以及经过百灵系统用户自己上传的数据，还有大山雀系统卫星遥感的数据， 来丰富其数据维度。

在冯亮看来，网商银行下一步要做的，就是如何把这些数据价值结合大模型和AI优势，把它提炼出来、挖掘出来。

每一次新技术都会对行业格局进行重新洗牌，网商银行AI势能如果能起来的话，其优势将会进一步巩固。

网商银行在AI上的应用，不仅加强了自身的竞争优势，也为行业贡献了价值。

目前，网商银行贷款用户74%的首贷户，完成首贷之后，他们的数据就可以到央行征信上为其他金融机构所共享。这一点对于国内整个金融系统其他同行也很关键。

所以，在全行业书写数字化金融这篇大文章的过程中，网商银行写下了重要的一个创新章节。

从2015年6月25日成立开始，网商银行已经走过了9个年头。作为数字化经营为先的民营银行，网商银行始终将自己定位在传统银行的补充者的角色，聚焦普惠金融和小微金融，为小微企业主、个体工商户和农户提供金融服务。户均7万元的贷款额度，体现了其在普惠小微金融服务领域的努力和坚持。

但从行业角度来说，我觉得更值得关注的是，是它在无人区的开拓，以及对行业的认知和探索。网商银行是原生数字化银行，十年前，他们用数字化运营的方式，来做小微贷款，开创了一个新的业态，这种积累为他们从数字化过渡到智能化提供了坚实的基础。

所以，对于从业者来说，关注网商银行，就是关注中国银行业在AI的领域的前沿实践，关注数字金融的最新进展。而对于网商银行来说，坚持服务普惠小微初心，继续充当金融行业补充者的角色，探索中国银行业未来的可能性，也是网商银行的意义所在。