文章总结： 苏商银行将AI应用于小微信贷全流程，推出智能材料审核助手等工具，使材料退件率从50%降至不足20%。同时与英特尔在算力共建、token运营、绿色算力三大方向合作。建议其他银行可借鉴其AI赋能信贷及算力合作模式。 综合评分： 80 文章分类： 解决方案,数据安全,应用安全

苏商银行实现小微信贷全流程AI应用，算力上与英特尔明确三大合作方向

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木子剑 木子剑

智探AI应用

2026年7月13日 19:02 广东

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当下，银行加速布局AI大模型已成为必要选择。就在近日，作为数字银行的苏商银行透露了AI领域的进展，一是关于AI赋能小微信贷，二是关于与芯片厂商达成合作。可见，苏商银行的AI发展正迎来新局面。

重点关注智能信贷，实现小微信贷全流程AI应用

7月6日，苏商银行表示，其已将AI用于小微信贷全流程。

据悉，小微企业以往在申请贷款时存在痛点，信贷材料的初次打回率甚至高达50%，意味着近半数的客户难过“材料审核”这一关，需要经历“提交-打回-修改”的循环；而对于银行来说，需要面对虚假材料、文件篡改等隐形风险，以及线下尽调中存在的“图片模糊、字迹不清”等问题。

苏商银行针对上述问题推出了AI工具。

其中，针对材料不过关的痛点，推出智能材料审核助手。其基于多模态大模型技术，可解析各类贷款申请材料。客户在提交时，系统会同步进行校验，对问题材料即时提示并引导修改。该助手上线以来，客户经理和信贷审核人员的工作效率提升，材料退件率从50%降至不足20%。

针对虚假材料、文件算改等风险，研发AI智能防伪检测功能。其基于深度神经网络技术，可精准比对合同、资质等各类材料的原始信息，一旦发现造假或篡改痕迹，可进行实时预警和拦截。

针对图片模糊、字迹不清等问题，打造图片质量智能识别工具。该工具可自动核验图片的清晰度和完整度，不合格图片会实时提醒重拍，上线以来识别准确率接近100%。

此外，苏商银行还打造了行业知识智能助手，其整合行业数据，覆盖产业链上的各类经营场景。审批人员只需通过系统提问，可获得专业、准确的行业分析。而在贷前环节发挥作用的产调信息智能返现功能，则可自动识别并一键回填信息，免去人工手录的步骤。

事实上，除了上述场景，苏商银行已在多个领域推进AI应用。该行副行长黄进近日表示，目前已实现AI信贷审批、智能风控审查、全域智能服务等场景规模化落地。

据《智探AI应用》了解，苏商银行的大模型应用场景数在之前已破百。其2025年报显示，AI技术在该行已实现较为全面的应用，在超过110个业务场景中落地。而“智能信贷”是苏商银行相当关注的一个方面。

苏商银行2025年报中的董事长致辞显示，信贷是银行的核心业务，AI就要在信贷业务中率先应用。因此，该行对信贷获客、尽调、审批、合同、预警、贷后、审计等环节进行系统性重构，推进AI+企业信贷全流程优化。

基于此，才有了上述将AI用于小微信贷全流程的科技成果。

重视AI算力建设，与英特尔明确三大核心合作方向

据悉，苏商银行成立于2017年6月，位于南京，是江苏省首家数字银行。对于AI技术，苏商银行近年来正加速布局，并将大模型能力建设确立为推动智能化金融服务、提升自主可控能力的重要抓手。

数据显示，苏商银行每年将营业收入的6%至8%投入科技研发，自2023年起，又将科技投入的10%专项用于人工智能领域，连续三年累计专项投入超9000万元。

从时间线来看，苏商银行在AI领域起步较早。

自2017年开始，苏商银行就关注到AI技术，并进行相关研究。2023年正式成立AI研究团队，牵头建设“南京市金融大模型工程技术研究中心”，全面统筹大模型技术创新与场景应用。

苏商银行曾在2025年12月透露，其AI研究团队全部具备硕博学历，核心成员来自卡内基梅隆大学、清华大学、南京大学等院校。

《智探AI应用》获悉，在AI基础设施建设方面，苏商银行研究中心已建设AI大模型应用平台和AI算力平台的双基座，以及数据处理、模型训练、部署管理、模型评测、应用开发、安全管理等六大平台。

在算力方面，苏商银行自主建设集中式GPU算力池，采用云原生算力管理和虚拟GPU调度机制，提升了算力利用效率。

值得注意的是，就在近日，苏商银行还与半导体芯片制造商进行交流，有望通过合作进一步优化AI算力。

7月3日，苏商银行透露，英特尔中国到访该行，双方围绕人工智能基础设施建设、金融大模型应用、算力共建共享、Token调度运营、绿色低碳数据中心打造等领域进行交流。

在此次交流中，双方明确三大核心合作方向：

一是深化算力共建协同。针对苏商银行金融大模型、AI智能体平台、知识库问答、智能审查、AI推理等业务场景，多维度验证不同算力架构下的性能、稳定性、能效比与成本表现，打磨适配数字银行业务的最优定制化算力解决方案。

二是创新Token运营合作机制。联合搭建覆盖Token计量、调用监测、资源调度、成本核算和服务结算的全流程运营体系，推动算力资源由传统“设备投入”向更加灵活、可度量、可运营的轻量化算力模式升级。

三是探索绿色算力建设。

双方的合作，或有利于解决当前金融AI Token调用规模持续增长、算力精细化运营不足等痛点。

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