10月28日至29日，“香港金融科技周2024”与香港亚洲博览馆开幕。本年度香港金融科技周以“点亮金融科技新航道”为主题，吸引来自超过100个经济体、逾三万名与会者，汇聚银行、证券、投资、保险及科技等领域的全球行业领袖，共同探讨金融及科技的未来。

会上，供应链科技平台公司盛业（HK06069.HK，股价6.960港元，总市值68.8亿港元）战略发展部创新业务总监黄文昌就金融科技在普惠金融领域的应用方面进行圆桌论坛讨论。

会后，黄文昌在接受《每日经济新闻》记者（以下简称“NBD”）专访时表示，查“三表”、看资产、走审核的传统贷款审批流程对中小企业较难获得贷款。随着金融科技的发展，现在可以推动产业数据转化为信用信息，从而破解信息不对称的融资痛点，扩大普惠金融的覆盖范围。

盛业战略发展部创新业务总监 黄文昌 图片来源：受访者

要重视交易本身，精准评估企业在供应链中交易的真实性和合理性

NBD：我注意到公司以前是做保理业务的，现在和供应链金融、金融科技这两块联系特别紧密，请问其中的内在逻辑是什么？

黄文昌：保理业务是供应链金融的一部分，通过应收账款的管理与融资，帮助企业解决资金周转问题。而供应链金融的核心，在于通过整合物流、资金流、信息流等数据和信息，实现对供应链中各环节企业的金融服务。

此前我们发现市场存在一些痛点。一是供应链上企业的业务交易并非“一手交钱、一手交货”，虽然买方的信用很好，但是买方和卖方之间的支付周期特别长，这会导致卖方难以及早拿到货款扩大经营。

二是很多比较小的企业由于规模小、信用评级不高、财务信息不健全等问题，没有办法在传统的金融体系中获得贷款支持。

针对这些融资痛点，我们采用“重交易、轻主体”的风控模式，通过重视交易本身而非企业主体，结合金融科技手段，精准评估企业在供应链中交易的真实性和合理性，从而为中小企业提供“全流程线上化”的供应链普惠金融服务。

NBD：近年来，传统金融机构也非常重视供应链金融，而且现在行业中也在强调“脱核”。与传统金融机构相比，盛业这种发展模式有何独特优势？

黄文昌：首先是产业生态链和科技赋能能力。只有深入产业供应链、覆盖供应链全环节，并运用人工智能和大数据进行分析，才能更全面地评估交易的真实性和合理性。

其次是风险控制模式，我们可以获取产业信息和数据，从而对整个交易生态进行风险评估，使得风控更加精准全面。比如,在基建板块，卖方的货物送到现场，就会有电子板来称货车的轻重，我们就可以用科技抓取这个数据并识别供应商送货单是否真实。其实，此类信息可以通过科技平台来抓取，结合起来就能成为很全面的交易数据，这种细致的风险控制也是传统金融机构难以实现的。

至于“脱核”模式，我们采用“重交易、轻主体”的模式，主要就是关注产业链上中小微企业的履约行为和交易画像。

产业生态链越丰富、产业数据越完善，风控模型就会更精准

NBD：科技系统需要嵌入到产业链中的数据节点上吗？

黄文昌：是的。科技系统链接产业链中的各个节点数据，不仅能够提升金融服务的效率和安全性，还能够通过实时数据监控和分析，优化风险控制模式，实现更精准的金融服务。也就是说，产业生态链越丰富，相应的产业数据长度、宽度就越完善，风控模型就会更精准。

NBD：你介绍说服务的客户中有30%是无法在传统金融机构获得融资的“首贷户”，盛业的定位是什么？与传统金融机构之间的竞争合作关系如何？

黄文昌：我们其实也是帮助金融机构进行贷款投放，更多的是合作关系。

目前我国的中小企业贡献了约60%的GDP，有很强的融资需求。但很多传统的金融机构没有办法按照较固定的风控逻辑去向中小企业投放资金，因此可以通过我们的科技平台去接触到中小企业很多不同的资产，从而进行资金投放。

所以我们的科技平台也能为传统金融机构提供大数据分析、大数据风控等信息，帮助开展普惠金融业务，目前，盛业平台链接资金合作方超过130家，已经成为传统金融机构落实普惠金融工作的重要合作伙伴。

AI不能解决风控的本质问题，风控的核心是对产业交易生态深度的理解

NBD：谈起科技就绕不开人工智能这个话题，你觉得AI还会怎样重塑普惠金融？

黄文昌：现在AI已经不算是很新兴的概念了，日常生活中已经随处可见AI的应用。在商业领域，AI可以被视为一个强有力的辅助工具，帮助普惠金融业务降低成本并提高效率。但是AI不能够解决风控的本质问题，风控的核心是数据源的真实性，以及对产业交易生态深度的理解。

NBD：目前有没有一些具体的AI场景落地？

黄文昌：科技赋能的场景比较多，比如合同可以自动录入云平台；包括我们的销售人员与客户访谈后，科技可以快速地将客户能接受的价格、期限等要素导入到平台上等。

此外，借款方的回款时间也可以用AI来测算。通过分析过往的记录，AI能够预测客户汇款的时间。目前，AI测算的准确率已经超过了80%。科技的应用不仅能够进行批量分析，还能进行多维度的分析，这使得分析更加高效和精准。

相比之下，人工分析需要先收集资料，然后再进行分析，这不仅耗时，而且准确度可能不如AI。因此，科技的运用在提高效率和准确性方面具有明显优势。