随着生成式AI技术浪潮席卷全球，人工智能正从效率工具转变为重构产业流程的核心力量。在数据密集、决策复杂的企业风控领域，一场由技术驱动的深层变革正在发生。长期以来，传统风控依赖人力处理财务、股权、经营、法律等多维信息，流程繁复、效率低下，尤其难以应对产业金融转型中对风险精准识别与高效决策的要求。在这一背景下，天创信用以AI技术深度融入企业风控全链条，不仅致力于解决当前业务痛点，更意在引领一场从理念到实践的系统性变革，为金融行业注入“新质生产力”。
精准锚定行业痛点，从效率瓶颈到能力重构
传统企业风控长期面临多重困境：一是在处理高维、异构、非线性企业数据时模型能力不足，难以形成立体风险画像；二是高度依赖人工，信贷审批与贷后管理耗时长、主观性强，成为业务扩展的瓶颈；三是在产融转型背景下，缺乏对产业链、周期风险的深度洞察工具。
对此，天创信用清晰梳理金融机构在AI应用上的演进需求：短期通过AI替代重复性劳动，实现基础自动化；中期构建企业级自动化决策能力，支持信贷建议与风险预测；长期则为中小银行提供从零搭建产业金融服务能力的系统化方案，助力战略转型。
分层技术架构与关键突破，让AI“读懂”企业风险
为应对企业风控的复杂性，天创信用设计了“分层协同、大小模型结合”的AI架构。在底座层面，通过海量金融文本进行垂直领域训练，提升模型在财务术语与风险逻辑上的专业度；在应用层，则开发并持续迭代一系列专用模型，如行业语料库与知识图谱，实现与业务场景的紧密贴合。
在关键技术环节，天创信用实现了针对性突破：面对中小微企业样本稀疏的难题，利用大模型先验知识激活零散数据，提升小样本下的风控精准度；通过决策溯源机制，对AI结论提供可解释的数据依据，满足合规与业务复核需求；在工程层面，实现视觉模型与业务流程的深度结合，保障高准确率与场景定制化能力。
从“通用风控”到“行业专家”，智能体赋能业务增长
天创信用强调，企业风控不存在“一刀切”模型。基于多年在信用科技领域的深耕与行业数据积累，公司为钢铁、医疗、零售等不同产业打造定制化风控模型，使其能识别仅凭公开数据难以捕捉的深层风险。
为提升业务可用性，天创信用将风控能力封装为“产融智能体”，可7×24小时自动完成数据采集、多维分析、风险识别与报告生成，并输出授信建议，成为业务人员随时调用的“AI风控专家”。
价值跃迁：从辅助工具到增长引擎
天创信用的AI风控正在实现从“提效”到“驱动增长”的质变。在业务拓展上，帮助银行突破人力与效率限制，覆盖以往难以服务的复杂企业客户，开拓新增市场。在产品演进上，风控AI正从“报告助手”逐步发展为可输出明确决策建议的“分析专家”，未来有望在合规框架内直接驱动信贷投放与贷后预警。
从更深远的视角看，天创信用通过对企业经营状况的精准刻画与趋势预测，将其AI能力延伸至更广泛的商业信用场景，致力于成为驱动信用体系运转的“业务增长引擎”。
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