近日，繼DeepSeek創始人梁文鋒之后，MiniMax（稀宇科技）創始人閆俊杰作為AI大模型企業代表參加了2026年首場總理座談會。

距DeepSeek橫空出世、席卷全球，即將滿一周年。

在這個時間節點，我們可以思考一下，“AI+信用”的下一步是什么？

在剛過去的2025年里，公共信用領域與以DeepSeek為首的人工智能的融合，通過“技術嵌入流程、數據驅動決策”的核心邏輯，已完成從技術試點到規模化落地應用的跨越。

在服務優化、監管升級、場景拓展三大維度形成可落地、可復制的實踐路徑，既破解了傳統信用服務中的效率瓶頸，也通過具體操作流程的革新，讓AI賦能社會信用體系建設從概念轉化為可見可感的成效。

公共信用領域的智能化轉型始于2023年底，短短兩年時間，這一技術已經深刻改變了公共信用服務的面貌。從最初的智能問答系統到如今覆蓋全業務流程的智能信用管家，AI正成為公共信用體系不可或缺的“智慧大腦”。

“AI+信用”地區實踐案例

?智能問答已逐步替代傳統客服。深圳上線“DeepSeek版信用AI助手”，知識庫包含4536條有效問答，大量如“行政處罰信息公示期如何計算”“嚴重失信主體名單如何進行信用修復”等常見問題，實現了即時自動應答。曾經需要人工反復解釋的流程類問題，如今市民和企業能夠隨時獲得清晰指引，服務窗口排長隊的現象明顯改善。

?材料預審智能化提升辦事效率。在杭州等地的信用修復申請中，系統能夠自動識別材料信息，對不合規情況提供具體修改建議。申請人從過去的“反復跑、多次改”變為現在的“一次上傳、快速反饋”，平均處理時間大大縮短。

?信用畫像技術讓信用變得“可視可用”。廣州等地利用AI技術整合多維度信用數據，構建了覆蓋眾多市場主體的動態信用畫像。這些畫像包含行為特征、履約能力、風險傾向的立體描繪，為交通、醫療、消費等“信用+”場景提供了堅實支撐。

?智能場景賦能信用修復全流程。寧波市落地應用浙江省首個“信用修復AI助手”。該助手構建“數據—知識—模型—能力—場景”五位一體智能體系，設計全流程智能場景打通流程梗阻，可向全市經營主體提供信用修復到期提醒、可修復信息檢測診斷、修復申請智能生成、證明材料合規性預審、修復進度自動反饋等服務，構建“監測-診斷-合規-提升”全鏈條信用賦能體系。截至2025年底，經營主體信用修復申請審核一次通過率達100%，同比提升35%；信用修復申請提交材料減少60%以上，辦結時限縮短80%。

AI如何重塑社會信用體系

傳統模式下，海量信用數據的整理、分析和應用面臨巨大挑戰，而AI大模型優秀的數據提取與處理能力，使系統能夠高效處理這些高度標準化和規范化的數據。因此，數據處理能力的指數級提升是AI賦能公共信用的基礎。

公共信用服務正從傳統的人力服務型向人機交互型轉變，從“人找服務”向“服務找人”演進。

智能預審、信用自檢等功能模塊的出現，使信用主體能夠更加便捷地獲取服務，大幅降低了制度性交易成本。

監管模式的創新是AI應用的重要價值。通過引入機器學習構建的異常檢測模型和風險傳播模型，信用監管實現了從“經驗驅動”向“數據驅動”，這種轉變使監管更加精準、公平，減少了對市場主體的不必要干預。

AI應用的現實邊界

盡管AI在公共信用領域取得了顯著成效，但在實際應用中仍然面臨著一些挑戰，在推進過程中需把握好幾個平衡。

數據安全與隱私保護是AI應用必須面對的首要問題。公共信用信息涉及大量個人和企業的敏感數據，如何在利用這些數據提升服務水平的同時確保數據安全，是所有AI系統必須解決的核心問題。

算法公平性與透明度同樣是不可忽視的挑戰。信用評價和風險預警算法如果存在隱性偏見，對于復雜個案的信用評估、修復審核等事項，仍需保留專業人員的最終判斷權，避免“算法黑箱”帶來的不公。

技術賦能與人文關懷的平衡尤為關鍵。智能系統高效便捷，但公共信用服務本質上面向的是人。各地在推進AI應用時，普遍保留傳統服務渠道。

AI+“信用”的發展趨勢

公共信用領域的AI應用目前呈現更加深入和廣泛的發展態勢。技術融合將更加深入，AI將與區塊鏈、物聯網等新興技術進一步融合，形成更加智能、可信的“信用”工具。

信用服務將更加個性化，系統能夠根據用戶的特定需求和信用狀況，提供定制化的信用管理建議和修復方案。

服務場景將更加廣泛，公共信用服務將進一步向醫療、交通、消費等民生領域延伸，形成更加豐富多元的“信易+”應用生態。

標準體系將逐步完善，隨著AI在公共信用領域的廣泛應用，相關技術標準、服務規范和倫理準則將逐步建立，為行業的健康發展提供制度保障。

【案例匯編】

【專家觀點】

【信用案例】

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【值得收藏】

編輯：源源

校稿：昊宇

來源：源點蘇研院