從“金融活水”到“智能伙伴”，郵儲銀行如何以AI重塑中小微金融新生態？

2026年7月17日，2026世界人工智能大會在上海開幕。會上披露，近年來，中國堅持有效市場和有為政府相結合，加強人工智能科技創新，積極推進“人工智能+”行動，培育各類主體共生共榮的健康生態，智能經濟核心產業規模已經超過萬億元人民幣，“中國智造”已成為中國式現代化的又一亮麗名片。

當“人工智能+”上升為國家行動，當智能經濟邁入萬億級規模，當政策紅利與AI浪潮交匯，中小微金融生態的“重塑”有了更清晰的坐標。

坐標的一點，在陜西洛川。

蘋果倉儲中心里，一箱箱蘋果碼得整齊，物流單據、購銷合同、歷史流水散落在交易檔口和快遞網點之間。過去，這些“看不見”的經營痕跡很難被銀行認可為信用依據。直到一群數智化服務工程師來到這里，把它們變成了可量化的授信指標。前臺，AI賦能客戶經理完成盡調與方案生成；中臺，智能信審助理實現自動審查；貸后，智能監測與自動處置能力持續運轉。

洛川只是坐標上的一個點。整個坐標系中，類似的案例很多。目前，民營中小微企業仍面臨“兩難”：輕資產、無抵押，傳統信貸邏輯下融資受阻；研發周期長、階段性虧損，傳統評價體系難以給出合理估值。融資堵點不疏解，政策善意便難以真正傳導至市場末梢。

在2026年初，財政部等四部委聯合印發《關于實施民間投資專項擔保計劃的通知》，以5000億元專項額度為支撐，旨在疏通民間投資的融資堵點。

政策落地的關鍵一環，在于能否將分散的融資需求與差異化的金融產品高效匹配。

面對現實需求與政策導向，郵儲銀行的解題思路是：以數智化能力為底座，以銀擔協同為通道，以科技金融為突破，將政策工具、產品創新與服務效率三者貫通。政策落地不足半年，郵儲銀行專項擔保貸款投放已超40億元，金額與戶數均居國有大行前列。這背后，是郵儲銀行以數智化能力為底座，將政策紅利快速轉化為企業可及、可用、可持續的融資方案。

疏通民企融資堵點，讓數據替經營者“說話”

當金融供給側的評價方式還停留在“看報表、看抵押”的舊框架里，再充裕的政策額度也只能懸在空中，到不了真正需要的人手里。

中小微融資難的根源，本質上是信息不對稱下的信任斷裂——銀行看報表和抵押物，企業擁有的是訂單、流水和經營能力，兩套話語體系之間的鴻溝遲遲難以彌合。如今，數智化能力正在穿透這層壁壘，“信用”的定義正在被重寫。

山西太原某機械制造有限公司曾因擴產升級存在中長期資金缺口，但抵押物不足、融資渠道受限。

得知這一現狀，郵儲銀行山西省分行聯合山西省融資擔保有限公司，借助數智化審批流程與銀擔系統直連，從業務受理到放款僅用2個工作日。

在郵儲銀行與銀擔協同的過程中，深度融入數智化能力，針對民企融資中信息不對稱與風險收益不匹配的堵點，構建起“敢貸、愿貸、能貸、快貸”的長效機制。

在銀擔協同層面，郵儲銀行與國家融資擔保基金聯合發文，建立雙方聯合推進機制。在數智化提效上，貸前接入稅務、工商、司法、電力及核心企業ERP數據，疊加專利價值、人才團隊等“科技數據”，構建多維企業信用畫像，弱化抵押物依賴；通過抓取企業開票、納稅數據，將傳統審批周期壓縮至分鐘級。

由此，銀擔協同疏通“敢貸”意愿，數智化解決“快貸”效率，二者深度融合形成合力，有效打通民企融資的“毛細血管”。

這一實踐重構了銀行“識人”的方式。政策額度層層傳導，鏈條越長、末梢獲得感越弱。而數據驅動的信用評估，讓經營行為本身成為信用憑證，大幅縮短了政策意圖與企業需求之間的距離。

類似的邏輯在洛川得到了另一種驗證。

洛川美利鮮果業的負責人劉延利，擴大保鮮冷庫租賃時，流動資金被前期采購占滿，輕資產運營無廠房可押，跑了幾家機構都碰了壁。轉機來自一支由數智化服務工程師和信貸研發人員組成的科技團隊——他們扎進洛川，跑遍倉儲中心、快遞網點、交易檔口，將散落的購銷合同、流水、物流單據逐項采集驗證，搭建起專屬信用評估模型，全國首款蘋果產業純信用信貸產品“蘋果信用產業貸”由此誕生。從申請到200萬元到賬，只用了3天，零抵押。自該產品上線以來已累計投放4500萬元。

全鏈路數智化，讓創新“兌現”為生產力

金融真正長在產業鏈上，政策工具才能沿著產業脈絡精準傳導，而非在“最后一公里”散失。如果說“看未來”解決的是“貸給誰”的問題，那么產品矩陣解決的是“怎么融進生意里”。

河北館陶，全國最大的禽蛋產業互聯網平臺“雞蛋幫”連接著2萬多戶養殖戶2000多家供應商，卻一直受困于線下結算效率低、資金流和信息流對不上賬。

郵儲銀行數智化服務工程師聯合數字人民幣部，打造“平臺通”產品，借助數字人民幣低成本、可溯源、智能合約的優勢，把交易、結算、對賬全部搬到了鏈上。

郵儲銀行由此成為首家在禽蛋產業使用數字人民幣結算的銀行。更重要的是，這套模板不局限于家禽養殖，未來可復制到蔬菜、畜牧等各個農業細分領域。

全鏈路、全流程協同的故事也在四川發生。

四川某鋼結構制造有限公司和某檢測有限公司均為省級專精特新企業，面臨階段性科研資金周轉壓力。

郵儲銀行四川省分行通過數智化客群畫像與擔保產品智能匹配，差異化對接擔保e貸和產業貸，銀擔全流程協同，分別發放500萬元和200萬元專項擔保貸款。

郵儲銀行瞄準科技型企業“輕資產、缺抵押、長周期”的痛點，將評價維度從財務報表延伸到技術能力與成長空間，借助數智化工具將“技術流”轉化為“資金流”，政策額度得以沿著產業鏈，精準流向真正需要“輸血”的創新環節。

底座之上：數智化能力如何支撐金融創新走深走實

從山西太原到陜西洛川的蘋果倉儲，從館陶的禽蛋集散地到四川的制造企業，每一個縣域案例，都是郵儲銀行能力底座在具體場景中的“接口”。

在科技支撐端，郵儲銀行聯合華為發布“郵智”系列金融開源大模型，走出了一條小參數、強能力、輕量化的金融垂域路徑——模型上線周期由2周縮短到1天，部署成本降低80%以上。

據了解，該行構建“AI2ALL”數智生態，建成集模型研發、數據工程、運維調度于一體的大模型運營體系，日均模型交互Token量達100億，大模型應用場景突破370項，覆蓋前中后臺各業務領域。

在數據端，郵儲銀行上半年啟動了115個數據分析項目，全行數據資產累計達300余萬項，推進超6萬信息項的字段級認責，推動數據責任由粗放的“數據認領”轉變為精細的“字段確權”。

這套底座的意義在于：它讓前線的數智化服務工程師不是一個人在戰斗。他們能把蘋果倉儲的購銷單據“翻譯”成授信依據，能把漁船的北斗軌跡轉化為信用憑證，能讓數字人民幣跑在禽蛋產業鏈上，是因為背后有完整的模型體系、數據資產和智能系統在托底。

“十五五”規劃明確提出，大力發展科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融，全面實施“人工智能+”行動，加強人工智能同科技創新、產業發展、文化建設、民生保障、社會治理相結合。2025年中央經濟工作會議進一步要求，深化拓展“人工智能+”，完善人工智能治理。

據了解，郵儲銀行積極踐行國家戰略，制定“十五五”IT規劃及人工智能子規劃，推動實現對外“一個客戶，一個智慧郵儲銀行”，對內“一個崗位，一個智能助手+N個專業智能體”。

銀行的數智化發展從來不是階段性的風口，而是重塑銀行持續增長底座的長期戰役。當數智化服務工程師的腳步遍及縣域產業一線，當AI能力底座貫穿全行前中后臺，金融“活水”才能真正精準滴灌到實體經濟最需要的毛細血管中。

（作者 陳曦）