从数字化到数智化，科技之于金融业的重构不断加深，无论是核心系统还是具体应用，科技创新一直引领金融业寻找安全、效率和成本的最优解。
小额、高频、信用风险复杂的纯线上金融业务，更是如此。
千万用户场景，数十家合作金融机构，千万级交易订单数量，是一家金融科技公司面临的日常业务需求。如果仅以传统展业模式应对，根本无法做到规模与成本的平衡，亦谈不上服务体验的便捷优化。
唯有借助强大的技术力，通过AI等新兴技术再造业务全流程，方能激发展业效能，驱动金融服务提质增效。这也意味着，以AI为代表的科技创新对金融机构和金融科技公司而言，从一道选择题变成必答题。
对此，麦肯锡曾在一份关于区域型银行AI变革报告中指出，未来三年，AI对银行利润率的影响逐步提升60%-80%。其中，软件开发、运营、市场营销、风控与法务这四个板块的增效潜力最大。
趋势既定，先行者“增长飞轮”率先转动。作为金融科技行业的代表公司，成立九年的微财数科，坚定拥抱科技，大力投入AI，以云原生牵引全云模式升级，搭建全流程数字服务体系，实现营销、风控、资产管理数智化转型，进而对金融机构和用户需求敏捷响应。
创新之路没有终点。大模型、智能体等新技术变革正在发生，微财数科基于数据积累、工具能力、系统优势，继续投身金融服务创新，在数字普惠金融浪潮中锚定智能向善的坐标与航向。
数字化再造，激发生态效能
从高速扩张到稳定发展，过去十年，金融科技行业依托助贷模式与金融机构、消费者广泛连接，经历了一个快速增长、质量增厚、技术沉淀的上行周期。下一个十年，伴随政策调整，金融科技行业必然也会迎来新一轮周期考验。
其实，不只是政策变动带来影响，金融科技行业亦面临存量竞争压力，以及长尾客群信用风险波动冲击。这些因素决定了金融科技企业在展业过程中，必须具备较强的降本增效能力和合规把控能力，以缓解成本和风险问题。
如何实现效能进阶？答案是科技创新。
相较传统金融服务模式，金融科技具备的独特优势和能力便是科技创新。通过前沿AI技术和大数据风控能力，金融科技平台既能够实现智能化、精细化运营，也可以推出差异化产品和服务，在金融机构和消费者之间高效促成金融服务。
目前，主流金融科技平台均把AI、大模型、智能体等新兴技术应用到公司运营办公和贷前、贷中、贷后所涉及的营销、风控、服务等环节，智能决策和智能服务水平显著提升，有效降低经营成本，提高展业效率。
拿微财数科来讲，微财数科通过自主研发的“一云四生态系统”，构建了覆盖精准获客、智能化风控、精细化运营的全流程数字化服务体系，为小微企业主、个体工商户及新市民群体提供高效、便捷的金融科技服务。
该架构具体可分为智慧营销、资金管理、资产管理和智能信审四大核心系统，实现了从前端获客到后端风控的全链路数字化。其中：
智慧营销方案基于独有的数据特征和算法，自研用户分层模型，通过技术打造多层次自动化营销策略，为用户带来丰富体验；
智能信审引擎采用机器学习前沿算法，全作业流程100%自动化，助力金融机构快速授信；并通过多维模型，打造可靠反诈屏障；
资金管理系统通过项目配置、额度管控、数据驾驶舱满足金融机构项目的个性化需求和精细化运营；
资产管理平台运用大数据及AI算法，建立一站式、多层次的科学管理体系，在智能客服、多元调解、系统能力输出等方面赋能行业。
聚焦核心自研，全线数字化再造，微财数科的硬核科技正在被看见。2025年7月，由数央网、数央公益主办的“CFS第十四届财经峰会 2025” 在上海举行，微财数科凭借在金融科技领域的实践，荣获 “2025 杰出金融科技创新奖”。
全云化升级，夯实科技根基
数据驱动的风控模型，智能支撑的决策服务，是微财数科服务金融机构和用户的生态引擎，也是金融科技行业提质增效的缩影。然而，实现这一路径并不简单，战略魄力、成本投入、人才团队、算力支持等，缺一不可。
换言之，金融科技企业想要做到业务全流程智能化，必须具备强大的中后台支撑，从敏捷开发到核心系统稳定性，金融科技的技术生态之基尤其重要。
另外，从服务场景来看，金融科技的核心价值正在于填补传统金融服务的空白地带。其中，数量庞大、分布广泛的小微客群是最具代表性的服务对象 —— 他们可能是街边便利店的店主、社区菜场的摊主，也可能是县域里的小型加工厂经营者、乡镇上的农业合作社带头人。这类群体的经营规模虽小，却是国民经济的 “毛细血管”，其融资需求往往与日常经营周转、季节性备货、扩大生产等场景深度绑定，对服务的及时性、灵活性要求极高。
这种高并发的金融需求，通常以线上服务满足，对金融服务主体的服务迭代、服务时效和系统稳定性有着极高要求。加之金融业务本身属于数据密集型服务，数据安全的重要性也十分凸显。
因此，一个兼顾成本与效益，效率与安全的金融科技解决方案必不可少。从金融科技行业实践来看，普遍选择上云路径，借力云计算技术实现算力优化和数据安全，进而提升AI应用开发效率和用户体验。
微财数科在上云战略上比较果断，为了解决实体服务器稳定性弱的痛点，以及计算资源成本优化，微财数科直接将最核心S级服务搬上了云。此后，微财数科从混合云转向全云模式，通过多云架构，实现资源动态调度，应对业务高峰期的计算需求。
全云化模式的升级，不仅提升系统稳定性和并发处理能力，确保全年无服务中断，而且作为底层基础设施，全云模式提供弹性计算资源与存储能力，支撑大数据平台和 AI 应用的运行。
AI中台发力，数智服务进阶
目前，微财数科正在基于全云化核心系统支撑，构建AI大模型能力，以AI中台为载体强化智能体开发效率。据悉，微财数科的AI中台作为公司级的AI坚实底座，为各个业务场景下的AI提效、转型与创新提供了有力支撑。
借助AI中台，微财数科实现了AI技术在全业务流程中的快速研发、共享复用和高效部署管理。同时，AI中台还促进了数据资源的整合和共享，为决策提供了更加全面和准确的数据支持。
2025 年将成为 AI 应用大规模落地的一年。在金融科技领域，AI 有望与智能营销、风险管理、欺诈检测、运营管理等业务环节深度融合，甚至通过多应用协同进一步提升服务效率。
对于微财数科这类金融科技企业而言，它们在金融大模型研发与 AI 技术创新方面具备更为显著的优势。
一方面，这些企业依托小额高频的金融服务场景，积累了海量用户行为数据。这些数据可用于训练金融垂直领域的大模型，能让 AI 模型的逻辑更科学、决策更精准，从而更好地适配用户需求。
另一方面，它们与各类金融机构保持着紧密协作，在获客、风控、用户管理等环节为金融机构提供支持，因此十分了解金融机构的差异化需求。这一优势有助于推动模型优化，提升模型落地后的稳定性。
从全云架构的夯实到 AI 技术的深度渗透，微财数科以 “自研” 为锚点，在数智化转型的浪潮中持续突破。面对大模型与智能体的技术新浪潮，其沉淀的数据根基、系统能力与生态协同优势，正成为驱动金融服务升级的核心动能。未来，沿着 “智能向善” 的路径，微财数科不仅将继续书写金融科技的创新答卷，更将以技术普惠之力，为数字金融的高质量发展注入持久动能。
