在金融强国战略与人工智能技术深度赋能的背景下，我国征信业智能化面临着制度性壁垒、数据约束效应与技术应用瓶颈三重困境。现有研究过度聚焦技术要素的局部优化，忽视了制度与数据的协同演进需求，导致行业陷入“局部优化、整体停滞”的恶性循环。

    以DeepSeek大模型的技术突破为切入点，系统解析了DeepSeek大语言模型不仅通过低算力需求、强化学习策略和显性化决策链条重建了行业应用人工智能技术的信心，缓解了数据孤岛与模型幻觉问题，更通过开源生态推动技术平权，形成技术、数据与制度要素的动态适配机制。基于此，提出了“数据飞轮—分层赋能—制度护航”的协同框架，为智能征信生态的可持续发展提供方法论支撑。

    近年来，以人工智能（Artificial Intelligence，AI）为代表的新型技术不断催生新业态，各领域以科技为引擎加速更新迭代，人工智能应用成为新的重要经济增长点。政策层面，国家持续加大金融领域的人工智能应用，新一代人工智能创新发展试验区建设、《金融科技发展规划（2022—2025年）》等政策文件，持续推动人工智能与金融业务深度融合发展。在人工智能应用与政策支持的双轮驱动下，征信业正迎来前所未有的变革机遇。征信业智能化既是贯彻落实国家“人工智能+”决策部署的重要举措，也是主动适应数字经济时代发展的必然选择。

    当前学界对征信业智能化的探索主要聚焦于应用层面的单向突破，在制度、数据和技术维度存在系统性研究局限。一方面，研究视角多侧重探讨单一要素对征信智能化的影响，如修补监管制度漏洞、提升数据治理标准、优化评分模型，却缺乏对三者之间关系的系统性解构，导致研究常陷入局部优化；另一方面，要素之间交互机制研究的深度不足，在制度层面，学者虽意识到传统监管框架，特别是对算法歧视、模型可解释性等风险的规制滞后，但未能深入剖析现有制度刚性对技术创新活力与数据流通空间的约束机制；

    在数据层面，征信数据质量评估、数据治理方面的研究已为征信业智能化提供有益的理论借鉴，而对于数据安全流通的技术实践亟待突破，数据的高效配置与合理利用能力落地受到限制；

    在技术层面，工具主义倾向使研究倾向追求模型准确性，而忽视了技术落地对制度适应性和数据要素质量的深层依赖。这种单点式研究范式将复杂的制度、数据、技术三元协同简化为单向因果，未能形成交互的动态反馈闭环。因此，征信业智能化亟须构建兼顾制度、数据与技术相协同的研究框架。

    2025年初，深度求索公司发布的 DeepSeek-R1开源大模型凭借显著的成本优势与推理能力引发广泛关注。该模型通过全面开源策略与底层技术创新，迅速渗透至工业控制、智能终端、教育医疗等领域，成为推动 AI 商业化落地的关键转折点。

    在这一背景下，DeepSeek 是否能够发挥其破局效应，打破征信业智能化体系中制度、数据、技术三元割裂的现实局限，是当前人工智能发展局势下亟须探讨的重要议题。

    本文聚焦当前征信业智能化进程中存在的制度性壁垒、数据约束效应和技术应用瓶颈三大困境，系统解析 DeepSeek 大模型的算法创新、数据处理模式与开源协作生态对传统征信范式的重构，提出制度、数据、技术协同突破的转型方案，形成兼具理论创新性与实践可行性的转型路径，为智能征信生态的可持续发展提供方法论支撑。

    一、征信业智能化的三重约束

    在数字化转型浪潮的推动下，智能征信体系虽展现出巨大潜力，但其发展进程正面临制度、数据和技术三重维度的结构性约束。这些约束并非孤立存在，而是通过复杂的相互作用形成演化困境，制约着智能征信从理论构想到实践落地的跨越。

    1.制度约束：数据安全与算法可解释性挑战

    征信智能化应用在显著降低内容生产成本、提升服务效能方面展现出发展潜力。与此同时，数据安全防护体系不完善、个人信息泄露风险以及算法歧视等深层问题也在智能化转型中逐渐显现。当前，我国采取技术创新与监管框架持续完善并行的双轨制监管思路，《数据安全法》《个人信息保护法》等法规为数据安全提供了坚实保障，但数据安全流通中的权属关系、交易规则、隐私保护等方面仍存在模糊地带。征信机构在获取和整合涉及大量敏感信息的数据时，因数据共享过程中存在着泄露和恶意利用风险，潜在的法律责任对数据共享持谨慎态度。

    另一方面，智能化转型面临可解释性的监管压力。为满足更精准、更全面的征信智能需求，人工智能技术的深度应用推动算法模型日趋复杂化，其决策过程变得难以理解和解释。监管机构为确保征信服务的公平性和透明性，要求算法必须具备可解释性以便对算法决策进行监督和审查。在此约束下，征信机构的算法设计和应用过程需投入更多的资源和精力以满足监管的合规性要求。诸如，深度神经网络等机器学习模型在信用评估中表现出较高的准确性，而其“黑箱”特性难以向监管机构和客户提供清晰的决策依据，迫使征信机构投入额外成本保障合规。

    2.数据约束：标注缺失与数据孤岛的双重困境

    在征信智能化应用中，高质量数据不仅是构建信用评估模型精准性和可靠性的核心要素，更是支撑风险定价、反欺诈模型等智能系统的基石。完整、准确且多源异构的数据通过提升机器学习模型的推理效能，更好地反映信用评分结果与用户真实风险，提升模型精度。

    然而，高质量标注数据缺失问题使模型训练陷入窘境。征信智能化对金融、征信专业知识的日益增长需求推高人力成本，同时，非结构化数据多样化（如文本、图像、音频）且标注复杂度高，囿于现有标注工具处理复杂场景数据存在局限，非结构化数据标注效率低下且错误率居高不下。这种高质量标注数据的缺失难以充分捕捉关键风险特征，最终削弱模型输出的准确性和可靠性。

    而数据孤岛的形成既有外部制度和市场竞争的壁垒，也与内部多源异构数据的割裂管理有关。不同机构之间的数据归属、隐私保护和商业利益约束，跨机构数据共享机制难以建立，数据往往分散在银行、电商平台、征信机构等多个主体手中，如同被高墙围起来的孤岛难以进行整合，数据流通受到严重阻碍。多源异构的数据格式与标准规范的缺失，叠加大量非结构化数据的处理难题，机构内部之间的数据也难以互联互通。这种内部数据割裂与外部流通壁垒相互叠加，形成数据价值转化的双重阻碍，智能化应用因此缺乏全面、动态的数据支持，难以实现精准决策。

    总体而言，标注缺失与数据孤岛的双重约束，本质上反映了征信智能在数据应用进程中面临的治理困境。高昂的标注成本限制了高质量数据的供给，而数据孤岛则阻碍了数据价值的释放。

    3.技术约束：模型能力与落地场景的断层

    目前，人工智能大模型的复杂推理与生成式能力尚未完全转化为实践效能，中小机构仍依赖规则引擎或传统机器学习。这一现象揭示了大模型能力与场景落地之间存在明显断层，这一断层的形成受多重因素影响，其中技术经济壁垒与模型幻觉问题尤为突出。

    在数据隐私安全合规框架约束下，绝大多数征信机构被迫放弃第三方云计算服务，通过自建算力平台实现私有化部署。这种安全合规要求往往伴随数倍的成本增长，以千亿参数规模的基础模型为例，从硬件集群搭建到算法团队组建的全流程投入已形成明显的成本门槛，尤其在模型持续优化和动态迭代过程中产生的运维成本，使得多数机构陷入技术投入产出比失衡的困境。

    更具隐蔽性的挑战则源于大语言模型的生成式特性与不可解释性耦合形成的幻觉问题。模型幻觉对应用实践的根本性威胁在于其不可控性导致的信任瓦解，当算法输出的信用评分偏离客户真实风险画像时，不仅会引发资产错配、风险敞口扩大等显性损失，更会动摇征信机构对智能决策系统的应用信心。这种信任危机与技术经济困境的叠加，使大模型既难以被征信机构初步采用，更无法持续优化，最终导致技术落地陷入僵局。

    上述三重约束并非孤立存在，而是形成了如图1所示的约束强化恶性循环：制度约束限制数据共享与流通，导致标注数据不足；数据不足迫使模型依赖低质量输入，加剧技术应用的不可靠性；技术缺陷又反过来削弱监管机构对数据开放的信心，进一步收紧制度管控。这种恶性循环使得征信业智能化陷入局部优化但整体停滞的困境。

    二、DeepSeek大模型的破局效应：技术创新与范式变革

    尽管大模型在金融行业的应用已非新鲜事物，但一直未能实现在征信领域规模化应用落地。DeepSeek系列大模型凭借“低成本训练”与“高性能推理”的核心技术突破，为征信业智能化提供了破局思路，以技术创新为突破点，全面打破“制度限制、数据匮乏与技术局限相互掣肘”的恶性循环，开启征信智能化升级的新篇章。

    1.技术创新突破算力瓶颈，重建行业应用信心

    DeepSeek 团队采用多维度的技术协同优化策略：通过混合专家系统（Mixture of Experts，MoE）架构降低计算复杂度，结合多层潜在注意力优化（Multi-head Latent Attention，MLA）算法压缩内存占用，依托双流水线（Dual Pipe）框架提升GPU并行效率，并创新性引入 8 位浮点（Floating Point 8-bit，FP8）混合精度训练框架实现计算与存储资源的双重优化。

    这种技术组合拳可使模型训练成本得到指数级降低。DeepSeek 官方发布的技术报告显示，DeepSeek-V3 ① 全周期训练成本仅 278.8 万 GPU 小时，综合成本约557.6万美元，仅为GPT-4训练成本（约1亿美元）的5.6%左右，展现极高性价比。这种可量化的经济性突破，从根本上消除了行业对“大模型=高成本”的固有认知，重燃了机构参与智能化转型的信心。

    对于更广泛的中小机构而言，技术应用的核心诉求并非自主训练模型，而在于现有AI模型的推理能力如何实现低成本、高效率的落地应用。在此之前，大模型推理能力较弱时，通常需要借助精心设计的提示词与复杂的多智能体工程来实现，效果非常依赖开发者的专业能力和工程能力，且泛化能力较弱。

    随着DeepSeek大模型推理能力的显著增强，大大降低了复杂逻辑推理应用的建设难度，提升了大模型在垂 直场景应用中的广度和深度。并且DeepSeek技术团队证明了通过向高效小模型蒸馏DeepSeek-R1 大模型的输出数据，可显著提升小模型推理能力。这为行业在模型部署和应用上提供了更多选择，降低了对大模型的依赖，同时也提高了小模型的性能和实用性。

    除此之外，DeepSeek-R1 在输出时可显示完整的推理路径，形成独特的显式决策链条。这种方式不仅提升了输出结果的可溯源性，更构建了人机交互的信任通道。用户可以通过检查特征筛选、逻辑推演等中间过程，直观验证模型决策的合理性，这在风险管理要求严苛的征信领域具有重要价值。这种显式推理技术虽未完全突破神经网络的黑箱特性，但有效回应了金融监管对算法透明度的合规诉求，为人工智能在征信核心业务中的深度应用奠定了信任基础。

    2.“慢思考”能力缓解数据困境，开启认知驱动新范式

    DeepSeek的轻量化部署方案，使机构能够以较低算力成本构建私有化AI系统。其强大的原生推理能力，无需依赖外部数据流通获取训练资源，有效规避了相关安全风险与流通障碍。更重要的是，DeepSeek-R1 在 DeepSeek-R1-Zero 基础上，引入了由优化后的DeepSeek-V3自动生成的高质量思维链（Chain-of-Thought）标注数据。这不仅解决了基础模型输出可读性差的问题，更关键的是显著提升了模型处理复杂问题的推理能力，实现了类人的“慢思考”。这项创新的核心价值在于，它开创了一种缓解大模型落地核心瓶颈的新范式：利用模型自身生成高质量标注数据。这极大地减少了对昂贵且耗时的传统人工标注的依赖，有效解决了高质量标注数据严重短缺的困境。这种“自生成、自优化”的训练策略，对于医疗、金融等数据壁垒森严、隐私安全要求高、且人工标注成本极其昂贵的垂直领域意义重大。它为这些领域突破数据与成本的双重制约，实现大模型高效落地提供了切实可行的路径。

    该技术路线激发了垂直领域知识深化的新方法：通过小规模但高密度的领域决策思维标注，有效捕捉专家经验中的隐性知识。这使得模型在金融风险评估、医疗诊断等复杂场景中展现出类人化的多步推理能力。这标志着数据赋能范式的一次重大升级——从单纯依赖业务结果反馈的“数据驱动”，跃迁至融合业务决策思维与领域知识沉淀的“认知驱动”，重塑了垂直领域大模型落地的方法论。

    未来，在征信等高壁垒行业，大模型应用将趋向“通用大模型基座+领域检索增强生成（RAG）知识库+强化学习动态优化”的融合架构。在确保数据主权的前提下，利用RAG实现合规知识检索，并通过强化学习持续吸收业务决策流中的隐性经验，最终构建具备领域认知进化能力的智能决策系统。

    3.开源策略实现AI平权，推动行业数字生态建设

    DeepSeek 完全开源了模型权重，所遵循的 MITLicense开源协议极为宽松，允许其他开发者将模型用于商业用途并进行模型蒸馏，引发全球复制热潮，被Facebook首席人工智能科学家杨立昆誉为“开源模型对闭源模型的胜利”。根据 AI 产品榜 https：//aicpb.com 数据显示，在没有任何广告投放的情况下，该模型仅用7天就实现了1亿用户增长，成为全球增速最快的AI原生应用。这一现象吸引了大量中小企业和开发者参与应用开发，各行各业也纷纷积极拥抱这一新兴技术，真正形成了全行业智能化转型的浪潮，产生了显著的“AI平权”效应。

    这种“AI平权”效应不仅推动了技术的普及，更进一步扩大了数据需求，可能会倒逼数据流通与共享机制的完善。当前，我国已将数据列为生产要素，国家数据局等部门正积极推动高质量数据集建设。

    未来政策可能会通过“分级开放”机制来平衡安全与流通需求，例如敏感数据本地化、非敏感数据云端共享等。DeepSeek的技术策略与行业应用热潮，通过实践验证了数据流通的价值与痛点，为监管层提供了制定针对性法规的现实依据。预计未来，技术创新的蓬勃发展将对制度创新形成有力推动，促使政策在数据安全分级、跨域共享机制、AI伦理规范等方向不断完善，逐步构建兼顾创新与安全的数字生态体系。

    总的来说，如图2所示，DeepSeek-R1大模型的出现全面打破了当前“数据、技术、制度”的恶性循环制约，有效推动了人工智能技术的普及，通过降低算力成本和应用门槛，触发全行业应用场景的规模化落地。进而凸显出数据要素的战略地位，倒逼机构加速推进数据治理体系升级，典型表现为业务决策思维链标注与多源异构数据整合，进一步释放数据价值。数据价值的释放客观上要求制度层面的适应性变革，由此形成技术创新、价值释放、制度演进的协同进化机制。

    例如，在数据维度，推动制定安全合规的数据流通制度；在算法维度，加速算法伦理框架与行业准入标准的制定完善。这种技术要素与制度环境的动态适配，最终构建起“技术突破驱动数据战略升级、数据战略升级倒逼制度创新、制度创新反哺技术发展”的良性循环系统。

    三、基于 DeepSeek 赋能的征信业智能化路径设计

    鉴于 DeepSeek-R1 模型实现了算力成本的显著下降，本研究在转型路径设计中暂不探讨有关基础算力平台的建设，现提出如图 3 所示的转型框架。该框架以 DeepSeek 为代表的人工智能技术为支点，构筑起融合内生动力引擎、深度技术支撑与安全基座保障的转型路径。其中，数据作为基础性生产资料驱动价值流转，技术发挥垂直领域穿透作用，制度则构建系统性防护网络，三者形成从机构能力重构到产业生态升级的完整进化链条，为征信业智能化提供了兼具可行性与可持续性的实施路径。

    1.筑牢根基：数据飞轮构建智能征信内生动力

    当DeepSeek算法模型突破传统算力约束后，数据质量与数量的提升对模型性能的关系依然遵循scaling law（规模化法则或规模定律）的规律，这使得征信机构积累的高价值数据资产从辅助性生产要素跃升为决定智能化转型成败的战略性资源，推动征信机构进入“数据精耕”的时代。

    当前征信机构的数据问题主要在于缺乏自我强化的内生机制，由于数据处理的各环节相互脱节，未能形成良性互动的良性循环。这种机制缺陷已成为智能化转型的主要瓶颈，例如，信贷结构化数据与替代性非结构化数据仍处于分割管理状态，既未实现有效关联分析，也未能深度挖掘数据间的潜在价值；静态数据供给难以支撑实时化、场景化的动态风险识别需求，同时也未能有效建立用户反馈数据收集机制，使得模型迭代无据可依等。数据飞轮机制正是针对这一症结提出的解决方案，其本质是通过构建数据采集、加工、应用、反馈的增强回路，形成数据质量提升与智能决策能力进化相互促进的良性循环。

    在大模型全面赋能的时代，建立契合大模型发展需求的数据飞轮是数据治理的重点，如图3所示，本研究构建的基于 DeepSeek 技术的征信领域数据飞轮实施框架共包含四个阶段。

    （1）数据采集：多维异构数据源的系统性整合。

    数据采集环节聚焦于构建全域覆盖的数据资源池，通过整合结构化信贷数据（如还款记录、资产负债信息）与非结构化替代数据（如司法执行记录、工商信息等），突破传统“数据孤岛”的物理边界。为实现动态场景适配，还可引入基于 DeepSeek-R1 模型的智能语义解析技术，对多源异构数据进行实时清洗与标准化映射。例如，利用大模型的上下文理解能力，自动识别司法文书中关键风险标签（如失信被执行人信息），并将其转化为可计算的信用风险特征。这一过程不仅为后续技术赋能提供高质量数据输入，更通过动态扩展数据边界支撑算法体系中高频、复杂场景的需求。

    （2）数据加工：知识库构建与思维链标注。

    数据加工阶段着力于实现数据价值密度的提升与认知逻辑的结构化表达，通过知识库与推理路径显性化构建智能征信的认知基础设施。首先基于DeepSeek-R1 模型的内容理解能力，对非结构化文本进行实体识别、关系抽取及事件解析，将碎片化信息转化为可计算的领域知识单元，构建动态更新的征信知识图谱。其次，针对复杂风险信号的推理需求，引入思维链标注机制，利用大模型的逻辑推演能力对风险传导路径进行显式标注，最终由业务专家进行审核入库，增强了风险评估过程的可解释性。最后，采用多模态特征融合技术，将结构化数据进一步向量化，非结构化数据语义化，从而构建一个统一的特征表示空间，以支持跨模态数据的高效处理和分析，为后续的智能化应用提供标准化数据接口。

    （3）数据应用：个性化服务与多场景价值渗透。

    数据应用是数据飞轮实现价值转化的关键环节，其核心在于将加工后的高价值数据按需供给到征信业务的各种场景，驱动如信用评估等业务的智能化升级与征信服务的个性化供给，最终实现数据价值的场景化释放。

    在信用评估等核心业务上，在DeepSeek技术赋能下征信机构能够突破传统静态信用评估模式，构建动态、多维的信用画像，从而提升信用服务的精准性和适应性。例如，在信贷审批场景中，通过融合还款记录、司法执行信息及工商变更等多维数据流，构建可反映主体信用状况变化的动态评估指标；在供应链金融场景中，通过关联交易数据、物流信息与企业关联图谱的动态分析，可提前捕捉因核心企业资金波动引发的链式风险传导信号，形成基于数据关联网络的风险预警机制。

    在个性化服务的数据供给上，可以通过DeepSeek的语义理解与推理能力将用户行为数据中的隐含信用需求特征（如短期流动性偏好或长期偿付能力倾向）映射至差异化的服务策略中。例如，针对个人用户的差异化需求，基于非金融行为数据的深度挖掘，构建用户流动性偏好、消费周期特征等信用需求画像，支撑“千人千面”的信用产品设计；对于企业客户，则通过解析财务报表语义特征与行业知识库的关联规则，包含供应链稳定性、行业景气度等维度的定制化风险评估矩阵。

    （4）数据反馈：闭环迭代与技术进化。

    反馈机制是数据飞轮持续运转的核心驱动力。通过业务场景的交互数据（如模型误判案例、新增行业标准等）回流，驱动多层次技术体系的协同优化，例如，反馈数据用于Prompt模板的动态调整，提升语义理解精准度；领域增量知识通过自动化清洗补充至知识库，强化领域适应性；基于反馈数据量化风险阈值，调整强化学习的奖励模型参数，优化决策策略的稳健性。

    数据飞轮以反馈为纽带，通过业务需求洞察反向扩展数据采集边界，同时倒逼加工阶段的技术创新（如开发新型特征提取算法），使征信机构数据越用越活，模型越用越精。

    2.深化赋能：技术驱动业务场景智能化跃迁

    DeepSeek-R1 模型出现之后，大模型在垂直领域的赋能开始从外围辅助向核心业务渗透。本研究按照成本集约、算法高效原则，构建如图3所示的分层算法体系，形成从通用场景到专业场景的技术穿透路径，以期全面提升征信机构对内和对客、高频和低频、简单和复杂等多场景的应用需求。

    基础能力层采用通用大模型的原生推理能力赋能对领域基础知识要求不高的内部提效业务场景，如智能办公、翻译、辅助方案生成等。此层面的应用策略强调保持模型原生能力的完整性，避免通过微调产生大模型通用知识能力偏移的风险。通过结构化提示模板提升任务响应精准度，最大程度维护了模型的泛化能力，为征信业务场景的持续演进提供了技术基础。

    领域增强层采用“模型蒸馏+RAG 增强”的策略，解决征信知识密集并对时效要求较高的场景适应性难题，如智能客服、监管合规审查、公文写作等场景。在具体实施中，首先将征信法规、业务标准等非结构化知识进行向量化存储，构建可扩展的领域知识库；其次将 DeepSeek-R1 模型通过知识蒸馏技术将大模型的语义理解能力迁移至轻量级模型，设计动态检索机制，通过混合检索（Hybrid Search）整合语义匹配与关键词匹配，实现知识点精准定位；最后构建反馈闭环系统，将业务交互中的增量知识如案例解析等自动化清洗并补充至知识库。这种技术组合在保障响应效率的同时，可有效辅助业务人员提升专业能力和工作效率。

    专业强化层面向反欺诈识别、小微企业信用评估、关联风险评估等核心业务场景，需构建“思维链+强化学习”技术框架。此类场景因数据维度复杂、决策逻辑非线性、风险要素动态关联等特点，传统机器学习模型往往难以有效捕捉逻辑推理的特征关系，尤其是缺乏对复杂业务规则的可解释性支持。

    为此，需通过思维链构建与强化学习优化相结合的方式实现技术突破：一方面，将业务专家对复杂问题的决策过程分解为多级可解析步骤，例如在信贷场景中，先通过特征提取层抽取历史逾期次数、收入负债比等信贷行为特征，再通过关系推理层分析担保圈识别、资金流向追踪等关联网络，最终由权重评估层动态计算风险因子权重，形成可解释的思维链模块；另一方面，设计面向大模型训练的强化学习策略，构建融合领域知识的奖励模型，通过量化业务规则和风险阈值等约束条件，将其转化为强化学习的正向奖励项（符合规则）和惩罚项（触发风险阈值），并持续优化模型策略，使模型在反欺诈识别、信用评估等复杂决策中，既能通过思维链保持决策过程的可解释性（如关键步骤符合风控逻辑），又能借助强化学习动态适应风险要素变化，最终实现欺诈识别率、风险评估准确率等核心指标的系统性提升，同时满足监管对AI模型透明性与合规性的严格要求。

    这种分层赋能的模式，通过融合大模型的通用能力与行业专业知识，智能化覆盖各类业务场景，与数据飞轮形成动态配合，即业务数据持续优化模型，模型迭代不断开拓新场景，推动征信业务迈向智能决策的新阶段。

    3.制度护航：打造智能征信的安全发展基础

    智能征信的可持续发展不仅依赖技术与数据的突破，更需通过制度设计构建系统性防护网络，以平衡创新效率与风险控制、个体权益与公共利益之间的矛盾。制度体系作为智能化转型的“稳定器”，需围绕数据安全、算法伦理和生态协同三大维度，构建覆盖全生命周期的治理框架，确保技术创新始终在合规轨道上运行，并为行业生态的长期繁荣提供底层保障。

    （1）数据安全：从合规底线到主动防御。

    在数据采集与应用过程中，需建立“分级分类—动态加密—最小授权”的安全管理机制。基于《个人信息保护法》《数据安全法》《数据安全技术数据分类分级规则》等法规要求，对征信数据实施敏感度分级（如身份信息、金融交易记录为高敏感级），并针对不同级别设计差异化的存储与流转规则，例如高敏感数据仅限通过联邦学习结合可信执行环境或同态加密实现协作建模，确保原始数据不离开本地；中低敏感数据流转需采用国密算法加密，并覆盖计算、传输和存储全链路保护。同时，引入区块链技术实现数据操作的全流程追溯审计，通过零知识证明等密码学工具确保数据使用“可验不可见”，从技术层面强化法律条款的落地效力。

    （2）算法伦理：从黑箱运行到透明可控。

    针对算法歧视、模型偏见等潜在风险，需构建“事前评估—事中监控—事后追责”的治理链条。事前通过算法影响评估识别模型在公平性、可解释性上的缺陷，例如利用反事实公平性测试验证不同群体（如不同地域、性别）的信用评分偏差；事中部署模型监控平台，实时检测输出结果的统计异常（如特定行业授信通过率骤降）；事后建立算法审计与问责机制，明确模型开发者、使用者与监管方的责任边界，避免“技术中立性”成为逃避伦理责任的借口。

    （3）生态协同：从孤立监管到多元共治。

    为促进行业间信息的安全有序流动，构建“标准共建—风险共担—价值共享”的协同治理生态，可以充分借鉴《政务数据共享条例》的精髓。在标准共建层面，推动相关部门牵头制定统一的智能征信技术标准（如特征工程规范、模型可解释性分级），明确其作为标准制定核心主体的责任。此举旨在避免各机构重复开发，降低协作壁垒，提升数据互操作性与共享效率。在风险共担层面，明确参与机构的安全管理责任，建立行业级风险信息共享平台（如欺诈特征库、黑名单联合更新机制）。平台需采取必要的技术防护措施（如数据加密、访问控制）保障共享数据安全，并建立清晰的权责边界，确保“谁提供谁负责、谁使用谁负责”，通过集体智慧与安全可控的共享机制共同抵御系统性风险。在价值共享层面，探索数据要素确权与收益分配模型（如基于贡献度的数据价值计量），明确参与各方的权利与义务边界。该机制应严格遵循最小必要原则，依法管控数据采集与使用范围，在激发多方参与数据生态建设积极性、促进数据价值释放、开放创新的同时，筑牢安全防线，坚决防范和打击数据超范围使用、隐私泄露等滥用行为，确保数据要素在合法合规框架内善用，最终提升整体服务效能与社会获得感。

    制度护航并非对技术创新的限制，而是通过规则明晰化降低市场不确定性，为智能征信创造“包容性创新”环境。数据安全机制保障了公众信任的可持续积累，算法伦理治理增强了技术应用的社会接受度，而生态协同模式则加速了行业资源的高效整合。三者共同作用，使智能征信既能抵御外部风险冲击，又能内生驱动技术与制度的迭代互促，最终实现“安全”与“发展”的动态均衡。

    四、结论与展望

    当前，我国征信体系在智能化进程中面临着制度性壁垒、数据约束效应和技术应用瓶颈的三重结构性困境，其相互强化的负反馈机制导致行业陷入局部优化但整体停滞的僵局。DeepSeek大模型凭借低成本训练、高性能推理与显性化决策链条等技术创新，为破解这一困境提供了系统性方案：通过算法经济性突破重建行业信心，以强化学习与思维链标注缓解数据约束，并借开源策略推动技术普惠与生态共建。由此形成的“技术突破驱动数据战略升级、数据价值释放倒逼制度创新、制度演进反哺技术发展”的协同进化机制，重构了智能征信发展的底层逻辑。

    本文提出的智能征信转型框架以技术创新为支点，构建数据飞轮、分层赋能与制度护航的支撑体系。数据飞轮通过采集、加工、应用与反馈的闭环增强，推动数据治理从被动整合转向主动进化；分层算法体系实现通用能力与专业场景的深度融合，促进技术应用从边缘辅助向核心决策跃迁；制度护航则以动态治理框架平衡创新效率与风险防控，为行业生态提供长期稳定的发展基座。三者协同作用，最终形成技术、数据与制度动态适配的机制。

    未来智能征信的持续发展，一方面要紧跟数据、技术、制度的前沿突破，通过构建数据驱动、技术赋能、制度适配的动态循环体系，实现三者从机械叠加到有机融合的范式转变；另一方面，还应该注重对复合型人才的培养，当前行业转型的复杂性已超越单一学科边界，仅依赖技术专家或传统风控专家均难以驾驭智能征信的系统性变革。更重要的是构建开放包容的行业文化。政策应鼓励数据共享与技术开源，建立跨机构协作网络，通过共享数据沙盒与联合研发平台降低行业创新门槛。同时，需通过立法保障数据伦理与隐私安全，为技术创新提供清晰的边界与稳定的预期。唯有在技术、人才、文化层面形成合力，智能征信才能真正突破困局，迈向智能化发展的新阶段，为社会信用体系建设提供坚实支撑。

    作者：刘素辉（中国人民银行征信中心博士后科研工作站）；林盼盼（上海财经大学博士后）

    来源：《征信》 2025年第8期