截至2026年6月末，我国社会融资规模存量为462.06万亿元，同比增长7.4%。上半年社会融资规模增量累计为20.84万亿元。信贷结构持续改善，发挥着促进经济转型的作用。
我国数字金融专家肖剑涛指出，当前我国信贷体系正在经历由“规模增长”向“结构优化”和“风险控制能力提升”转变的重要拐点，而数字化手段，特别是以大数据、人工智能、区块链等为代表的金融科技手段，正日益成为信贷风险防控体系建设的核心力量。
肖剑涛表示，从4月份金融运行数据看，信贷增长速度基本符合宏观调控导向，反映出政策传导机制持续畅通，企业投资意愿恢复，金融活水流向制造业、中小微企业、绿色产业等关键领域。但同时必须看到，信贷扩张的快速推进不可避免地带来风险积聚的问题。一方面，信用风险的“隐性化”问题依然存在，部分借款人的还款能力和偿债意愿在传统风控手段下难以被精准识别；另一方面，在部分新兴领域、数字平台或供应链金融场景中，传统信贷风控模型适配性不足，数据割裂、行为追踪困难等问题制约了风险监测的及时性和准确性。因此，在信贷总量持续扩张、结构持续优化的过程中，必须同步强化对风险的动态识别、智能判断和快速响应机制，尤其是在小微金融、消费信贷和跨平台信用投放等场景中，构建高度敏捷和可溯源的数字化风险防控体系显得尤为迫切。
在肖剑涛看来，数字化风险防控的核心目标，不仅仅是提高不良贷款预警的精准度，更重要的是通过技术手段推动风险前置化管理、过程化控制和智能化决策，实现金融资源的更合理配置和风险成本的有效压降。他指出，传统信贷模式往往依赖于抵押物和历史信用记录，对小微企业、个体经营户等“信用空白人群”存在天然排斥，而数字化风险控制体系则可借助企业经营数据、交易行为、社交关系等多维数据构建新型信用画像，扩大信贷覆盖面，在保证风险可控的前提下释放更大信贷空间。
例如，在供应链金融领域，通过对上下游交易数据的实时采集和智能分析，可以有效揭示企业真实经营状况和资金流转路径，为银行提供动态风险预警；在消费金融领域，通过用户支付行为、应用使用偏好、设备风险信息等数据维度综合评估信用水平，可实现对新用户的秒级风控与差异化授信。此外，利用区块链技术建立可验证的信贷数据链条，能够在不同金融机构之间共享真实可信的企业信用信息，防范“多头借贷”和“重复融资”风险；而在风控策略制定方面，借助人工智能与机器学习算法对历史不良数据进行深度挖掘，可构建自我学习、自我优化的智能风控模型，实现风险识别的“进化式”增强。
对于我国信贷金融的发展方向，肖剑涛判断，未来金融资源配置效率的竞争，实质上将演变为对“数据+技术+监管协同”能力的综合较量。那些能够率先构建起数据可信、风控智能、响应高效的数字风险管理体系的机构，将在新一轮信贷扩张周期中取得先发优势。
正如肖剑涛所言：“数字金融的本质不只是技术的应用，而是对金融服务逻辑和治理机制的重塑。在中国经济转型与高质量发展的关键阶段，信贷资源的科学配置和风险防控将对金融体系的可持续性发展起到重要作用。”（文/郭涛）