小微企业是经济发展的重要动力。贡献了全国80%的就业，70%左右的专利发明权，60%以上的GDP和50%以上的税收。

银保监会《关于2019年进一步提升小微企业金融服务质效的通知》中要求，增加银行信贷在小微企业融资总量中的比重、带动小微企业融资成本整体下降，并提出全年要实现“贷款增速不低于各项贷款增速、贷款户数不低于上年同期”的“两增”目标。在政策引导下，越来越多的机构开始助力小微贷款，小微贷款的局面开始转变。

小微企业信贷的特征：短、小、频、急

小微企业主要是个体工商户、家庭作坊和小微企业，具有资产规模小、无有效抵押或有效担保不足、财务信息不规范、生命周期短等特点。他们的信贷一般在几千到几十万之间，期限从几个月到几年不等，贷款周期短、频繁贷款（比如本月贷款、半年后还款，2个月又贷款）、放款急。

小微企业信贷存在以下问题：

1、小微企业分布较为广泛，难以集中获取多家企业的信息，服务边际成本较高。

2、小微企业缺乏抵押品，经营风险大，道德风险难以把控。

3、小微企业在资金、人才、技术等方面都处于竞争劣势，公司治理不完善、缺乏核心竞争能力，自身抗行业风险能力较低。

4、小微企业因为缺乏公司治理，财务管理不规范，大贷款用途更加难以把握和监控。

5、小微企业信贷单笔业务小，金融机构利润有限。

对金融机构来说，每一笔信贷资金都是要收回来的，每笔资金要用到合法合规的正常经营中。对于金融机构来说小微信贷主要有以下风险：

1、还款意愿低：信贷申请企业虚假借贷，包含团伙欺诈、黑中介欺诈、冒名欺诈、设备工厂欺诈风险，以及信贷人员违规操作、未履行审核审查义务的风险。

2、还款能力低：信贷申请企业存在资金挪用等风险。

顶象用人工智能技术助力小微企业信贷

小微企业的信息不透明、不健全、生存能力薄弱，对于资金的需求往往“短、小、频、急”，而金融机构获取小微企业信息难度大、成本高，针对小微企业的风险评估难度高，准确性不足。

为了弥补企业信息的不足，很多金融机构将小微企业的支付、贷款、税务等信息纳入风控。不过，也有很多金融机构将小微企业与上下游企业在贸易往来中的资金流、信息流、物流等信息纳入在风控环节，通过真实的贸易往来，且贸易往来中形成的应收账款、存货、预付账款等资产形成虚拟的信用抵押品。

根据小微企业信贷的特征，顶象金融反欺诈解决方案利用人工智能等前沿技术助力小微企业信贷申请、反欺诈、贷后资金监测等，并能够根据不同场景进行策略定制，保障业务的健康开展。

1、精准的反欺诈识别与信用核验：基于设备型号、行为特征、访问频率、地理位置等多维特征进行风险识别，以及覆盖数亿人群的反欺诈数据和互联网业务安全数据服务的查询与核验，再与Dinsight实时风控引擎良好补充，有效发现团伙欺诈、黑中介欺诈、冒名欺诈、设备工厂等欺诈风险行为。

2、让申贷用户画像更丰富，并及时掌控信贷资金动向：基于第三方、自有沉淀的借贷人数据（紧急联系人、互通电话、同一网络、从属关系、经营流水、税务信息、设备登录等数据），利用关联网络技术，构建用户关系图谱，勾勒出用户的个体特征和画像。同时，基于交易业务数据，借助于规则或模型识别图谱中异常的资金交易行为，及时监测异常资金交易，及时了解贷中资金动向。

3、构建基于需求的策略模型，辅助做好企业授信：具备丰富风控系统开发和运营经验的专业咨询团队，采用大数据分析和先进的机器学习算法，帮助金融客户定制化开发和建设专属的量化风险体系，包括全生命周期的信用评分模型（包括但不限于申请评分模型（A卡）、行为评分模型（B卡）和催收评分模型（C卡））、反欺诈侦测模型、基于关联网络技术的欺诈网络识别，并设计信贷审批策略、贷后预警策略、早期催收和晚期催收策略、反欺诈策略、授信额度策略、风险定价策略等，提升信贷风控和反欺诈水平。

顶象是国内首个主打业务安全的创新企业，提供全链路的反欺诈方案与专家服务，增强企业业务安全的能力，实现业务健康发展，已服务中国银行、民生银行、江苏银行、国家电网、饿了么、同程艺龙、中国国航等逾千家企业。