“大模型真正实现自己的价值，一定是在产业应用中。”京东集团CEO许冉在7月13日举办的2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会上指出。许冉表示，大模型的价值=算法×算力×数据×产业厚度的平方。前3个指标固然重要，但技术在产业场景落地应用，创造实际价值才是关键。当产业效率和产业的边界拓展得到质的提升以后，大模型才有了更重要的实际价值和意义，这将不亚于又一次工业革命。具体在供应链金融场景下，大模型能发挥哪些作用？

大模型助力供应链金融风控

“数智供应链训练了产业大模型，而大模型则依托供应链深入产业。”京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏表示，供应链产业链上的大模型更有价值，因为供应链链条越长，带来的数据相关性越高；相关性高的训练数据越多、模型越大，这些模型才能解决实际场景中的问题，带来更好的经济和社会价值，也有助于获取更多的资源持续发展。

供应链金融科技是综合运用前沿科技手段，站在供应链产业链整体布局角度，整合物流、资金流、商流、信息流等数据信息，在真实交易背景下，构建核心企业与上下游企业一体化的金融供给体系和风险评估体系，提供系统性的金融解决方案。其中，风控能力是核心，也是供应链金融能否产生积极成效的关键因素。

京东科技企业风险部负责人孙歌在接受采访时表示，“目前大模型非常热，从供应链金融来看，大模型技术能够很好地通过技术优势，把非结构化信息转变为结构化信息。现在很多业务场景已经在用大模型技术做尝试和探索，这与供应链金融未来的发展，尤其是风控方向的发展非常契合，所以我们会在这个领域持续不断地创新和研究。”

据悉，京东供应链金融科技目前进入风控3.0阶段，已经助力产业链中小微企业获得融资服务超百亿次，单笔业务秒级审批，自动化率达95%以上。

数智化风控贯穿供应链上下游

数智风控体系的打造与升级，离不开前沿数字科技的应用。近几年来，随着人工智能技术的不断发展与演进，大模型等最新科技对数智化风控体系建设的完善作用日渐显著。

近年来，京东供应链金融科技一直关注大模型技术，并进行了一系列实践。目前，在行业风险监测与预警、动产融资模式下“押品准入+估值”、应收融资模式下供应商信用评估、小微金融模式下中小企业信用评估等领域进行了相关的探索实践。

例如，行业风险监测与预警场景下，可通过大语言模型技术，对海量公开数据在行业维度、行业关联维度、企业维度、企业关联维度进行理解和分析，生成行业舆情、行业景气度、行业政策风险、行业产业关联度等指数，并输出产业链图谱、行业研究报告、行业风险政策等内容。这些内容可为不同行业开展供应链金融业务、动态化调整风控行业政策提供依据。

在“押品准入+估值”场景下，借助于多模态大模型对于信息的超强提取和整合能力，可对海量的商品标题、商品详情、商品图片、商品评论、订单信息等非结构化和结构化文本数据、图片数据进行处理，形成押品估值模型和押品监控模型，实现质押价格自动评估和健康度实时监测。

在供应商信用评估场景下，利用大模型技术分析整合各供应商在零售平台上的商品评论、评分、店铺评价、售后等重要非结构化文本信息，形成对于供应商的消费者负反馈指数（CCR），结合组成供应商评级模型，实现对供应商的画像和分层管理。

在中小企业信用评估场景下，针对中小微企业的经营流水、征信报告、财务报表，应用大语言模型技术，可提炼出超过50万个风险指标，支持输出信用解读报告和经营能力报告，实现了准入、额度、定价的自主决策，提高了风险评估能力和效率。

通过这些方式，使得供应链金融业务由传统的“数据强链接”尝试向“数据弱链接”“泛供应链金融”方向转变，如此可以将更多中小企业纳入供应链金融业务范围。