—— 南京师范大学学子探研银行大模型征信应用之道
2026年2月27日，南京师范大学“数智领航，征信致远”社会实践团队奔赴无锡，围绕“大模型技术在银行征信与信贷领域的应用”展开调研。团队先后走访中国农业银行无锡经济开发区支行、交通银行无锡湖滨支行，并通过线上方式访谈无锡农村商业银行，深入了解不同层级、不同类型银行在人工智能浪潮下的实践探索与现实挑战。
中国农业银行无锡经济开发区支行
当日上午10时，团队首站抵达中国农业银行无锡经济开发区支行。通过对科技与网络部负责人朱宏刚的深切访谈，团队了解到，目前农业银行实行“总行主导、分行辅助、网点落地”的三级协同模式，大模型在该行整体处于“辅助为主、决策为辅”阶段。目前主要应用于两类场景：一是知识库建设，包括内部制度问答、编程支持等，提升信息检索与知识复用效率；二是辅助计算，如贷前企业画像初筛、贷中流水监控等，聚焦于标准化、可解释性强的环节。
对于未来3—5年的发展判断，该行认为技术将加速渗透，但难以替代人工，将长期处于“AI提效、专家把关”的共生状态。最大瓶颈仍是高质量、全维度、可信数据的获取与治理能力，实时、动态、全景式企业信用画像的实现，依赖跨部门数据壁垒破除与可信基础设施建设。
图 1 中国农业银行无锡经济开发区支行合影
交通银行无锡湖滨支行
午后，团队来到交通银行无锡湖滨支行。访谈重点聚焦大模型在征信与信贷领域的具体应用场景及其局限性。
本次访谈对象是交通银行信息团队负责人张海涛，据介绍，该行目前主要将大模型应用于撰写授信报告、客户准入初筛等环节，大模型应用后，人工计算和数据录入工作量显著减少。在系统来源方面，银行同时使用自建模型与少量外部模型，各机构风控逻辑与风险偏好差异较大，难以完全依赖外部模型。
值得一提的是，大模型在数据时效性方面优势突出。相比传统接口更新延迟可达半月以上，大模型接入使工商变更、涉诉信息等动态风险数据更新缩短至1—2天，显著增强贷后风险响应能力。
与此同时，模型也存在明显短板与潜在风险：一是“高分未必优质、低分一定存疑”的单向判定逻辑；二是易被外部中介利用“数据包装”绕过风控；三是无法识别数据真实性。
图2 交通银行无锡湖滨支行访谈过程中团队记录
无锡农村商业银行
本次调研的第三站，团队来到了无锡农村商业银行前洲支行，通过线上方式向总部数字银行部门周军进行了访谈。
在访谈中，团队了解到，大模型目前在征信业务中处于授信环节的较规模化应用阶段，但整体仍属小范围试点，与前两次银行的访谈观点不谋而合的是，大模型目前在银行征信领域主要承担辅助性角色，尚未能够直接用于最终信贷决策。
已落地的应用场景包括信贷额度生成、反洗钱预警识别、贷前贷后报告辅助生成等。在数据应用方面，该行已引入舆情、环保等非结构化数据，大模型显著提升了对长文本、交易备注等语义信息的理解能力，弥补了传统小模型在文字理解类特征提取上的短板。
谈及技术与合规瓶颈，该行指出核心制约在于责任追究机制缺失导致可解释性不足，叠加隐私合规要求严格，依赖持牌机构合作、客户明确授权、可信数据空间建设。
从清晨到日暮，从国有大行到地方农商行，此次社会实践调研之行，团队走出校园接触金融科技一线实践，不仅积累了大模型在银行征信领域应用的第一手资料，更深刻认识到，大模型赋能金融征信并非简单的技术替代，而是技术、数据、制度、人才多方协同的系统工程。未来，要让大模型真正成为破解中小微企业融资难题的抓手，既需要推进技术的本地化落地，更需要加快破除数据壁垒、完善合规授权体系、培育金融科技复合型人才。团队成员表示，将以此次调研为基础，继续深入研究大模型赋能金融征信的优化路径，以青年视角为金融科技高质量发展、助力实体经济提质增效贡献思考与力量。
图 3 团队访谈过程中进行提问
（南京师范大学商学院：彭思媛、张小蕊、章子卓、曹睿哲、赵一宁、陆昱含、秦方成）
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