2013年，“大数据”的概念在一夜之间风起云涌，那一年也被公认为大数据元年。起初，银行业似乎人人都在讨论，却没人真正见过大数据。很长一段时间，大数据未曾在银行业结出果实。

之后，以互联网支付、采用互联网模式运营的银行为代表的金融科技大爆发，在蓬勃发展的机器学习、深度学习的加持下，大数据在零售和小微企业金融领域大放异彩，大数据也终成银行业新常态。

这也点燃了银行业采用科技手段对公司金融业务进行决策数字化、智能化和自动化的升级热情。领先金融机构不断传出建设对公金融大脑的消息。

不可否认，公司金融业务中数据的应用范围、数据获取、特征及标签的加工与应用的自动化水平得到了显著提升，然而业务决策仍然需要专业人员、审贷委员会的人脑进行。

2023年，“大模型”横空出世，其在特定领域的惊艳表现让人们看到了拥有智能决策助手的可能性。人类对于智能的追求和探索，让我们无法不联想到银行在金融大脑方面的坚持与期许，经历了瓶颈期之后，对公金融大脑的探索即将展开新的篇章。

如何实现“公司金融决策智能”?通过现有的大模型技术训练而涌现出来吗?显然这仍有漫长的道路要走。我们认为，不积跬步，无以至千里，决策关键环节中对专家共性行为的数字化和组件化是必经之路，唯此方能逐步完善金融大脑拼图。

一、数智化信贷政策

信贷政策是银行信贷投放的纲领，是主动式管理的核心，是金融大脑的中枢管控组件。目前，经济发展面临一定挑战和不确定性，一些行业的底层逻辑和发展前景快速变化，行业风险超越个体风险上升为关注要点。同时，我国加快发展现代产业体系，推动产业升级，新兴产业呈现变化快，技术复杂，商业周期区别于传统行业，所处内外环境复杂多变等特点，行业认知壁垒显著提升。银行信贷政策需要数智化升级，动态捕捉行业变化及风险，快速认知与剖析新兴产业，为信贷政策决策赋能。

1、行业数智化分析

对于行业的数智化分析应当具备四方面的能力：

1)第一，对每个行业进行数字化描述，包括但不限于行业的经营模型(如资产运营模式、盈利模式、产业链地位等)，景气周期，价值分布，行业竞争格局，政策导向等，为用户提供行业的基础认知，并引导后续具体政策要素的制定。

2)第二，基于行业经营及财务大数据对行业的现状进行动态和准确的量化评价，识别并提示行业风险，包括但不限于客户行业所处成长周期位置，盈利能力及质量水平，行业债务水平的健康程度及可持续性等。

3)第三，采用宏观、中观与微观三位一体的结构化量化分析体系对行业的经营表现进行预测，体系应能反映宏观向特定行业的传导逻辑，应能反映中观层面行业间的共振、传导、行业周期及趋势的影响，并能穿透到行业中的微观个体并作出有效的分层与分群。

4)第四，以产业链视角对行业进行刻画，为用户提供洞悉产业全局的量化决策依据。

上述统一框架需适用所有行业，然而新兴产业数智化分析无疑有更高的要求。

1)首先，我们认为行业数智化分析应能基于国家及地区的引导政策、热点投资方向、行研分析等，探知识别新兴产业。

2)其次，对新兴产业的画像需要重点剖析产业的业务逻辑、最终产品的应用现状及前景、所处的发展阶段、国外领先市场的情况，利用股权投资数据和企业财务经营数据刻画行业经营状况。此外，还需重点剖析产业链布局、关键生产要素和技术及相关瓶颈、国内外政策导向及监管要求等关键内容，形成产业发展可行性评价。

3)最后，刻画行业特有的经营旅程，如芯片行业特色研发流程中的流片，梳理各环节的经营风险、关键标志、金融服务需求，并将金融产品与其进行映射。

2、区域数智化分析

区域的数智化分析应对区域性银行和银行区域分支机构的客群挖掘、信贷业务以及区域政信业务的投放提供决策引导。

1)第一，构建区域政信的全景展示，包括经济实力、财政实力、狭义及广义债务水平和构成、非财政资源和金融资源等。

2)第二，建立区域的产业现状及发展潜力的画像和量化评价。首先是刻画区域行业布局，对整体布局特点以及龙头行业为用户提供清晰描述。

3)在此基础上，基于工商、财务及经营数据对区域产业经营表现进行量化评价。进一步，结合行业数智化分析能力中的行业预测模型形成区域产业经营表现的预测。

上述多维度的分析与展示帮助信贷决策人员以全局视角了解潜在机遇与风险，为银行提供客群挖掘的产业指引，也为评价区域财政实力潜力及偿债能力提供支持。

二、企业财务经营动态分析

企业评级和大数据预警等数智化实践在公司信贷业务中逐渐普及，然而这些是信贷决策机制上的补充，仍无法替代信贷流程中基于专家经验的评估与决策，银行需要构建数智化尽调、审批和贷后管理等能力，这均离不开对企业财务和经营的动态分析能力。

1、财务风险分析

相比评级和预警中应用的关键财务指标，财务报表和财务数据为银行提供了企业全面和立体的经营信息，有效使用财务数据，识别企业财报质量、财务