新增贷款难找优质客户、首贷户拓展受限、不良率持续上升，传统风控模型难以及时反映企业经营风险。与此同时，个人经营贷不良率升至近年高位，2025年上半年金融服务投诉量同比激增4倍。这些信号提醒我们，普惠金融正从“增量时代”迈入“提质关口”。

近日，在深圳举行的第四期“见微知信·聚焦高质量增长”闭门研讨会上，与会的近二十家银行普惠和风控负责人普遍认为金融机构既要完成“普”与“惠”的政策目标，又要守住资产质量底线，压力前所未有。对此，金蝶征信业务负责人朱海勃现场以《高质量数据助力普惠金融高质量发展》为题作了分享，给出明确思路：以高质量数据为根基、数据与场景结合来做获客和风控，并献计“破局三策”。

普惠困局：根源在企业经营之困

当前普惠信贷的深层困境，根源在于小微企业持续承压的经营现实。

据腾讯研究院《2025Q2中小微企业经营状况与数字化转型调研报告》显示，过去十个季度，小微企业盈利水平与营收增速持续下滑，经营压力不断加剧。在自身造血能力不足、负债水平高企的背景下，许多企业已难以依靠真实经营现金流覆盖贷款本息。

过去，银行风控普遍信奉一个原则：第一还款来源必须来自企业经营现金流，且能覆盖本息。但在当前环境下，这一理想化标准正遭遇现实挑战。一位银行小微业务负责人坦言：“现在符合‘流水覆盖本息’标准的企业，不到三成。”

为满足贷款条件，不少企业不得不采取虚构交易流水、购买发票冲高纳税额等方式“美化”数据。这些操作屡见不鲜，导致部分依赖税票数据的信用贷款产品出现集中爆雷。

在此背景下，风控的实质已悄然变味：它不再是对企业真实偿债能力的判断，而是成为客户经理的“尽职免责工具”。只要企业材料齐全、流程合规，即便后续形成不良，也能以“程序无瑕疵”规避追责。风险被掩盖，问题被延后，最终累积成更大的隐患。

破局三策：从“看结果”到“看过程”

面对困局，金蝶征信提出三大对策，其核心是：以高质量数据为支撑，推动风控逻辑从静态判断向动态管理转变。

第一，从“贷前定终身”转向“贷中动态监控”。

中小企业经营波动剧烈，现金流每15到30天就可能发生显著变化。仅靠一次性的纳税或财报数据做决策，无异于“刻舟求剑”。真正有效的风控，必须依赖高频、细颗粒度的经营数据。发票数据因其每日生成、覆盖真实交易链条，成为反映企业经营节奏的最佳载体。今年以来，金蝶征信已陆续中标多家国有大行和股份制银行的发票数据项目，推动风控逻辑从“结果导向”迈向“过程管理”。

第二，从“广撒网”转向“精准选客”。

不是所有小微都值得支持，也不是所有行业都适合投放。金蝶征信提出的优选标准包括弱周期（如必需消费品）、历史逾期率低、行业壁垒高（如高端制造）、数字化程度高。更重要的是，要看企业在产业链中的位置。据新华信用《财税数据风控白皮书》研究显示，与4家以上大型企业保持稳定交易的小企业，坏账率仅为普通客户的51%；产业链上下游企业的平均风险比普通客群低46%。金蝶征信推出的企业关系图谱基于AI+GraphRAG技术，融合2亿+工商司法数据、400万企业授权税票及超40亿张发票，构建了覆盖8000万企业、5亿条交易关系的动态图谱，帮助银行精准锁定核心企业生态圈中的优质小微客户。

第三，从“防假账”升级到“防假业务”。

如今的骗贷已不再是简单的财务造假，而是“真发票+假交易”。如某农业科技公司主营业务为水果，却虚增大量钢材销售，手法隐蔽，传统风控难以识别。金蝶征信推出的“税票反欺诈AI模型2.0”，融合发票流向、购销匹配度、股权关联、行业合理性等多维数据，自动识别异常交易模式，有效拦截空壳公司虚开、虚假贸易等新型骗贷行为。

高质量数据的正解：从“看见数据”到“读懂数据”

从此次“见微知信”活动来看，金蝶征信正在推动普惠金融的逻辑从“看见数据”走向“读懂数据”。高质量数据的正确打开方式，是让数据在场景中“会说话”，场景要用数据来穿透，二者结合，才能让金融机构“看得更清、判得更准、控得更稳”。让金融机构从“看结果”走向“看过程”，从“静态评估”迈向“动态预警”，形成可落地、可量化的风控与获客能力。

普惠金融的未来，不在于放了多少贷款，而在于是否真正帮到了对的人。唯有如此，才能实现可持续的“既普又惠”。正如朱海勃在分享中所言：“高质量普惠，不只是要有数据，更要让数据在场景里会说话。”在高质量发展的时代命题下，金蝶征信的“数据+场景”模式，或许正在为普惠金融找到一条兼顾规模与质量的可行路径。

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