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基于多模态数据的普惠金融信用评估模型优化1

基于多模态数据的普惠金融信用评估模型优化

摘要

本研究报告旨在构建一个基于多模态数据的普惠金融信用评估模型优化方案，以

解决传统信用评估体系在服务普惠金融群体时存在的覆盖不足、评估偏差等问题。报告

系统分析了当前普惠金融信用评估的现状与挑战，结合国家政策导向与行业发展趋势，

提出了融合结构化数据、非结构化文本数据、图像数据等多模态信息的信用评估框架。

通过深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿技术，构建了动态、多维的信用评分

模型，显著提升了评估的准确性与公平性。研究方案包括详细的技术路线、实施步骤、

风险控制措施及预期效益分析，为金融机构提升普惠金融服务能力提供了理论依据与

实践指导。

引言与背景

1.1研究背景

普惠金融作为全球金融发展的重要方向，旨在为社会所有阶层和群体提供有效、全

方位的金融服务。然而，传统信用评估体系主要依赖历史信贷记录、收入证明等有限维

度数据，导致大量缺乏传统信用记录的”信用白户”被排除在正规金融服务之外。据世界

银行统计，全球仍有约17亿成年人无法获得基础金融服务，其中发展中国家占比高达

80%。在中国，根据中国人民银行发布的《中国普惠金融指标分析报告（2021）》，约有

4.5亿成年人缺乏有效的信贷记录，这部分人群主要分布在农村地区、小微企业主及自

由职业者群体。

随着数字技术的快速发展，多模态数据在信用评估中的应用潜力日益凸显。多模态

数据是指包含文本、图像、音频、视频等多种形式的信息集合，能够更全面地反映个人

或企业的信用状况。例如，通过分析小微企业的经营场所图像、交易流水文本、社交行

为数据等，可以构建更立体的信用画像。本研究正是在这一背景下，探索如何利用多模

态数据优化普惠金融信用评估模型，扩大金融服务覆盖面，提升评估准确性与公平性。

1.2研究意义

本研究的理论意义在于丰富了信用评估的理论体系，将多模态学习、跨模态融合等

前沿技术引入金融风险评估领域，为解决信息不对称问题提供了新思路。实践意义则体

现在三个方面：一是帮助金融机构更精准地识别普惠金融群体的信用风险，降低坏账

率；二是扩大金融服务覆盖面，使更多缺乏传统信用记录的人群获得信贷机会；三是促

进金融公平，减少因数据维度单一导致的评估偏差。

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从社会价值看，优化信用评估模型有助于激活普惠金融市场潜力，支持实体经济发

展。根据中国银行业协会数据，2022年我国普惠型小微企业贷款余额已达23.6万亿元，

同比增长24.1%。然而，仍有大量小微企业面临融资难问题。本研究提出的解决方案有

望进一步提升金融服务的可获得性，助力实现共同富裕目标。

1.3研究范围与边界

本研究聚焦于普惠金融场景下的信用评估模型优化，主要服务对象包括小微企业

主、个体工商户、农村居民等传统金融服务覆盖不足的群体。研究数据来源限定为公开

可获取的多模态数据，如企业经营信息、社交行为数据、公开交易记录等，不涉及任何

隐私敏感信息。技术范围涵盖数据采集、预处理、特征工程、模型构建、评估优化等全

流程，重点解决多模态数据融合、小样本学习、模型可解释性等关键技术问题。

需要明确的是，本研究不涉及信用评估模型的法律合规性分析，也不讨论特定金融

机构的业务流程改造问题。研究假设所有数据采集和使用均符合相关法律法规要求，重

点从技术角度探讨模型优化路径。

研究概述

2.1研究目标

本研究的总体目标是构建一个基于多模态数据的普惠金融信用评估优化模型，具

体分解为四个子目标：一是建立多模态数据采集与标准化处理流程，确保数据质量与一

致性；二是设计跨模态特征融合算法，提取对信用评估有价值的综合特征；三是开发动

态信用评分模型，实现实时风险评估与预警；四是验证模型效果，确保评估准确率提升

15%以上，同时降低评估偏差率20%以上。

为实现这些目标，研究将采用分阶段推进策略，先完成基础数据平台建设，再逐步

引入各类模态数据，最后进行模型集成与优化。预期通过18个月的研究周期，形成一

套完整的技术方案和实施指南，为金融机构提供可直接应用的解决方案。

2.2研究内容

研究内容主要包含五个方面：多模态数据采集与治理、跨模态特征工程、信用评估

模型构