大模型如何助力奇富科技泛小微用户快速攀升

    本报记者 袁传玺

    近日，奇富科技发布的2023年四季度财报显示，其泛小微用户占比从30%提升至50%。这一显著增长背后，大模型技术发挥了不可或缺的作用。通过精准识别小微用户身份，构建更加细致、完备的用户画像，大模型为小微用户提供了量身定制的金融帮扶，助力小微企业成长。

    小微金融领域一直面临着信息不对称、风险难以把控等挑战。传统的信贷用户画像构建方法往往难以全面、深入地了解小微用户的真实情况，导致金融服务难以精准匹配用户需求。而大模型技术的引入，为这一问题提供了新的解决方案。

    奇富科技通过引入大模型技术，对海量数据进行深度挖掘和分析。在小微身份识别方面，大模型能够综合用户在各个平台的行为数据、质量信息以及需求特征，准确判断用户是否为企业主、个体户等小微身份。同时，大模型还能基于国标行业分类，结合风险和需求角度，重新优化行业分类标准，为小微用户提供更加精准的行业标签。

    除了身份和行业信息的识别，奇富科技还深入挖掘小微用户的负债信息和竞品使用情况。通过对用户在消金、小贷、银行等机构的负债信息进行整合和分析，奇富科技能够全面了解用户的整体负债状况，为金融机构提供风险把控的重要依据。同时，通过对竞品信息的挖掘，奇富科技能够更好地了解用户在市场上的竞争情况，为制定更精准的金融服务策略提供数据支持。

    在构建用户画像的过程中，奇富科技还积极运用图计算、知识图谱、NLP型等先进技术。图计算能够建立各种关系的数据网络，通过图传播、聚类等方法，全面理解用户在不同场景下的关联；知识图谱则能够输出人、企业、行业等关联性的画像信息，为金融机构提供更为完整的风险和经营画像特征；NLP和大语言模型则能够从文本数据中挖掘用户的表征信息，提升对用户经营和风险管理的能力。

    大模型技术的应用效果显著。奇富科技通过大模型技术的赋能，成功实现了对小微用户行业特征的重新定义与划分，行业信息覆盖率高达94.5%。同时，公司还利用知识融合、推理与发现等技术手段，构建了小微用户知识图谱，深度剖析了多种复杂关系类型，为风险管理和用户全生命周期管理提供了有力支持。截至2023年四季度末，奇富科技已为中国超过2610万的小微及家庭兼职小微用户提供了适用于信贷场景的行业标签，助力他们实现更好的资金周转和发展。

    未来，随着大模型技术的不断发展和完善，其在小微金融领域的应用将更加广泛和深入。通过持续优化算法模型、丰富数据源、提升数据处理能力，奇富科技将为小微用户提供更加个性化、精准的金融服务。同时，大模型还将在风险控制、用户体验等方面发挥更大的作用，推动小微金融领域的持续创新和发展。

（编辑 王江浩）