从“人控”到“智控”：小雨点小贷的普惠金融新实践

近年来，普惠金融服务在覆盖面、可得性和便利度等方面明显提高，伴随数字技术的飞速迭代与全场景深度渗透，普惠金融服务的各个环节也得以重塑。小雨点小贷依托大数据与金融科技等手段，将小微企业业务特征融入风险评估模型，建立了特色化、数字化、智能化风控解决方案，实现了从“人控”到“智控”的转变。

“评估动态经营”提升贷前准入精准度

传统风控过度依赖静态的资产和财务报表，这扇门将大量有真实经营能力的小微企业挡在了门外。小雨点小贷的破局之道，在于将风控的锚点从传统的“评估静态资产”转向“评估动态经营”。为此，小雨点自主研发了贯穿贷前、贷中、贷后全流程的智能风控解决方案。其中，最核心的是“北斗七星”智能风控模型。这是一个由多个小模型组成的模型矩阵，可根据不同行业与场景的需求，进行快速迭代、组合与优化配置。

为了实现对企业经营状况的精准刻画，该模型拓展了多维数据源，不仅整合了工商、司法、征信等基础数据，还纳入了发票、税务等经营数据。此外，小雨点还与支付、物流、移动通信等机构合作，将这些特征融入风险评估模型，从而提升贷前准入的精准度。

人工复核验证机制降低容错成本

金融应用涉及资金安全与合规，容错成本极高。大模型的“幻觉”问题，可能会在金融领域引发灾难性的连锁反应。因此，小雨点小贷始终将大模型定位为“辅助工具”，而非“决策替代品”。

小雨点建立了一套“场景分级适配”框架。在营销文案、客户咨询等容错率较高的场景，可以充分释放大模型的效率优势。但在核心的风控决策环节，则必须有人工复核验证机制，并确保算法的透明度与可解释性。这一思路与监管导向高度契合。近年来，中国的金融科技监管框架日趋完善。其中，由中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022—2025年）》作为顶层设计，明确要求健全智能算法管理规则，建立模型安全评估和合规审计体系，提升算法可解释性、透明性、公平性和安全性。

严守合规红线，构建数据安全屏障

随着《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》的深入实施，数据的“可用不可见”已成为行业趋势。在底层的数据合规与隐私保护方面，小雨点小贷同样建立了严格的体系。在制度上，制定并实施了完备的数据合规与隐私保护制度，由专责合规团队牵头进行全流程审查，并定期开展全员培训。而对于数据相关的流程管控，会确保上下游合作方均有所需的用户信息授权及用途证明，并建立数据使用日志以实现全程追溯，定期接受内外部审计。

技术层面，坚持“有效而负责任”原则，对所有客户数据进行加密处理，采集数据遵循“最小必要”原则，并采用隐私计算等技术，确保用户信息处理的安全性，同时严格控制数据访问权限。

小雨点智能风控解决方案的落地，实现了金融资源配置效率与风险防控能力的双向提升。小雨点小贷将秉持“打造负责任的金融科技平台”的企业愿景，在AI技术创新中，始终以合规为前提，精准锚定小微市场主体的真实需求，让金融活水更精准、更安全、更高效地浇灌实体经济的沃土，为小微企业的高质量发展注入源源不断的金融动能。

来源：罗马观察报