日前，金蝶信科首席运营官朱海勃在接受中国证券报记者采访时表示，目前小微金融服务面临三个难题，分别是“发现难、转化难、识别难”，导致小微金融服务的可得率不高。金蝶信科通过场景创新、产品智能匹配模型及数据驱动的解决方案，可以有效解决上述问题。

朱海勃表示，过去几年，金蝶信科与百家余银行金融机构合作，服务了150万企业，在此过程中积累了大量企业授权的财税数据，并推出“泾渭云”企业大数据征信云服务。

“泾渭云”提炼和总结了3000多个核心风险标签。以各行业风险差异标签为例，根据“泾渭云”风险数据显示，不同行业的风险值不同，且随着时段变化而产生波动。2022年，特定行业如住宿餐饮和交通运输的风险较高，至2023年7月，住宿餐饮、交通运输的风险降低，而建筑业的风险升高。从细分行业来看，纺织、木制品和食品饮料行业风险高于制造业平均水平，矿产品风险亦高于批发零售业平均水平。

朱海勃认为，当下小微金融服务的难点，在于企业信贷需求产生流程中的三个关键环节：发现、转化、识别。金蝶信科通过场景创新、产品智能匹配模型及数据驱动的解决方案，可以有效解决发现难、转化难和识别难问题。

朱海勃介绍，首先，金蝶信科构建了多维获客场景，解决发现难题。金蝶信科通过金蝶SaaS云服务系统，帮助金融机构高效发现融资需求。面向中小企业，金蝶信科将信用评估服务嵌入金蝶“精斗云”，客户在使用软件时授权数据，基于模型为其评分，从而获取低成本且优质的金融服务。面向中大型企业，金蝶信科在金蝶云·星空系统中嵌入了“金蝶效融”供应链金融服务平台，帮助金融机构直达四万家核心企业产业链场景中，批量发现优质小微客群。

此外，金蝶基于隐私计算功能，帮助银行精准识别优质企业的上下游关系，以批量识别潜在优质客户，定义核心企业白名单。目前，金蝶信科每日能够精准获取4000个企业的融资需求。其次，金蝶信科打造了产品匹配模型，解决转化难题。该模型基于3000多个数据标签，建立400多个产品匹配规则。根据金融产品的准入规则和客户的数据信用情况，帮助客户精准匹配金融产品，从而提高产品的转化率。

最后，金蝶信科提升了信息真实性与数据质量，解决识别难题。金蝶信科通过数据分析和隐私计算等技术，特别是对于涉及虚开发票、伪造身份、伪造业务、数据处理错误等情况进行监控和修正，以提高数据质量和识别欺诈。

“共建一个多维的金融数据底座，成为整个金融行业的基础设施。”朱海勃表示，未来，破解普惠难题仍需解决数据的丰富性，金融数据底座需要由核心企业、征信公司、交易所等具有数据资源的机构共同构建。通过整合征信信息、财产信息、工商司法信息、税务信息等多维数据，为金融科技创新提供基础动力，共建共享数字化可持续金融生态，才能够助力小微普惠实体经济高质量发展。