传统规则策略更多依赖单点指标校验：查发票真伪、看纳税记录、比对工商司法信息。但在黑灰产链条化作业下，欺诈团伙通过空壳养壳、制造流水，使非真实经营的企业，在准入阶段呈现高合规性。面对“真发票、假交易”的新型欺诈行为，单一指标越来越难发现企业背后的交易异常。

金蝶征信的差异化服务，源自团队长期扎根小微信贷市场第一线，对企业真实经营场景的深刻理解，以及与各大银行多轮次联合建模的实战积累。2026年，金蝶征信完成税票反欺诈AI模型升级，将企业关系图谱、产业链图谱引入反欺诈底层，不再孤立地看一家企业，而是看它和谁做生意、资金怎么流转。模型降低公共节点噪声干扰，并提升隐蔽团伙欺诈风险识别能力，进一步强化对申报异常、关联交易、循环开票等风险特征的识别，已在多家国有银行、股份制银行及头部消金公司实现规模化落地。

某银行真实业务测试中，模型对超过1万家企业样本进行评估，识别出317个高风险样本，其中包含76个已确认欺诈样本。相较原有企业单体评估方案，加入企业上下游关系特征后，已确认欺诈样本召回率相对提升30%，Lift相对提升25%。

2025年，《关于加强商业银行互联网助贷业务管理提升金融服务质效的通知》（助贷新规）正式实施，明确要求银行必须独立有效开展核心风控环节。在此背景下，金融机构需要更加可解释、可审计、可追溯的风控能力。

IDC分析师思二勋认为，“金蝶征信作为国内小微信贷风控赛道兼具合规资质与数据场景壁垒的核心服务商，精准匹配银行提质风控刚需，成为产业端与普惠金融之间重要的信用数据桥梁，赛道长期价值突出”。金融机构正在加快从外部助贷依赖，转向自主建模、自主管理和全流程风险控制。据悉，金蝶征信构建的AI原生信用决策引擎，可帮助银行以更低成本完善专家级风控能力，已成功签约中国建设银行、交通银行等头部大行。该引擎基于业务场景优化，输出可解释、可追溯的风险依据，提升风控决策的审计留痕和合规管理能力，在部分反欺诈场景中，欺诈识别率可提升至95.5%以上。

作为首批获得中国人民银行企业征信备案的机构，金蝶征信已获批广东省唯一的企业信贷风控AI大模型工程技术研究中心。未来，金蝶征信将继续围绕税票贷反欺诈AI ，提升经营真实性识别、关联风险分析和贷中动态监测能力，推动产品从辅助拦截向动态感知与辅助决策演进，迈向更高效、更安全的小微信贷智能化新阶段。