在如今科技快速发展的情况下，算法对信用有了新的理解，智能体在DeFi协议里有自主的作为，这让我们不禁思考，金融领域究竟迎来了怎样的变革。并且，在Web3.0时代，DAO和AI进行了深度融合，这正在给金融行业带来许多颠覆性的改变。

信用认知革新

在传统观念中，信用主要依靠数据拟合来进行评估。然而现在，算法开始把信用看作是社会关系的一种映射。这一转变有着重大的意义，它不再仅仅局限于冰冷的数据，而是会综合考虑社会中的各种关系。比如说在评估企业信用的时候，会考虑其上下游的供应链关系等。新的信用评估方式更加全面且准确，能为金融决策提供更可靠的依据。

大模型突破了结构化数据的局限，它能够解析300余类非结构化数据，进而构建动态3D信用图谱。传统银行在数据获取方面存在短板，而3D信用图谱填补了这一鸿沟。3D信用图谱让金融机构能够更立体地了解信用主体，使其不再仅仅依赖有限的数据维度。

成本大幅降低

新加坡星展银行的DASH实验项目取得了惊人的效果，AI代理协调的DAO架构使跨境支付成本急剧下降，降至传统体系的1/14，在全球经济交流日益频繁的当下，跨境支付需求旺盛，成本如此大幅度降低，会极大地促进国际贸易的发展，众多中小企业在跨境业务中也能够节省大量开支。

风控模型通过链上行为数据训练展现出了优势。Compound协议的经验显示，它能把不良贷款率控制在0.8%，比传统银行平均水平优化了46%。这降低了银行的风险损失，还使得资金能在市场中更安全地流转。

数据治理变革

以往银行进行信用评估主要依赖央行征信报告，然而现在企业供应链记录成为了新锚点，且是永久存储的。这种数据治理模式具有颠覆性，原因在于它更贴合企业实际经营情况。企业供应链记录能够实时反映其业务往来，进而让信用评估更具时效性与准确性。

在传统贷款风控里，主要凭借过去数年的财务报表，这存在一定的滞后性。AI驱动的智能合约创造了“当下即未来”的定价模型。小微企业申请贷款时，AI能够实时模拟其未来经营场景，生成动态授信曲线，进而为企业提供更灵活合理的贷款额度。

监管能力增强

传统区块链资金追溯仅能展现交易地址间的数字流动，而AI赋能的智能合约构建了“三维监管图谱”，它能够更清晰全面地呈现资金流向，使监管部门对金融交易情况清楚明白，对防范金融犯罪、维护金融稳定起到了重要作用。

国外一些银行比如摩根大通，开发出了基于大模型的风险解释器，解决了“算法黑箱”带来的监管困局，该风险解释器能把复杂的AI决策转化为可审计的合规报告，让监管机构能够更好地监督金融机构的运营，以此确保金融体系合规运行。

场景金融拓展

分析客户朋友圈旅行照片，结合LBS数据，能生成个性化旅游分期方案，这一创新举措让场景金融产品渗透率有了本质性跃升，银行借此能更精准地把握客户需求，提供符合客户实际情况的金融产品。

AI图文技术引发了内容生产方面的变革，它能够达成视觉化的产品说明书，使银行产品从专业术语变得更容易被理解，在银行财富管理App里引入这个功能后，有希望显著提高客户平均阅读时长，提升客户体验。

客户体验提升

AI图文技术使银行营销告别了粗放时代，过去是“一张海报打天下”。它能够实现内容实时生产，让对客户的影响从统一话术转变为千人千面。银行依据客户不同的需求和偏好，推送个性化金融信息，以此提高营销效果。

AI图生文技术给银行服务增添了人格化魅力，实现了从机械应答到有温度对话的转变。客户与银行客服交流时，能体会到更贴心的服务，进而增强对银行的信任以及忠诚度。

这种在金融领域发生的变革，是效率工具的简单量变，还是金融契约文明的重大变局？欢迎大家在评论区留言讨论，也别忘了点赞和分享这篇文章！