近日，继DeepSeek创始人梁文锋之后，MiniMax（稀宇科技）创始人闫俊杰作为AI大模型企业代表参加了2026年首场总理座谈会。
距DeepSeek横空出世、席卷全球，即将满一周年。
在这个时间节点，我们可以思考一下，“AI+信用”的下一步是什么？
在刚过去的2025年里，公共信用领域与以DeepSeek为首的人工智能的融合，通过“技术嵌入流程、数据驱动决策”的核心逻辑，已完成从技术试点到规模化落地应用的跨越。
在服务优化、监管升级、场景拓展三大维度形成可落地、可复制的实践路径，既破解了传统信用服务中的效率瓶颈，也通过具体操作流程的革新，让AI赋能社会信用体系建设从概念转化为可见可感的成效。
公共信用领域的智能化转型始于2023年底，短短两年时间，这一技术已经深刻改变了公共信用服务的面貌。从最初的智能问答系统到如今覆盖全业务流程的智能信用管家，AI正成为公共信用体系不可或缺的“智慧大脑”。
✅智能问答已逐步替代传统客服。深圳上线“DeepSeek版信用AI助手”，知识库包含4536条有效问答，大量如“行政处罚信息公示期如何计算”“严重失信主体名单如何进行信用修复”等常见问题，实现了即时自动应答。曾经需要人工反复解释的流程类问题，如今市民和企业能够随时获得清晰指引，服务窗口排长队的现象明显改善。
✅材料预审智能化提升办事效率。在杭州等地的信用修复申请中，系统能够自动识别材料信息，对不合规情况提供具体修改建议。申请人从过去的“反复跑、多次改”变为现在的“一次上传、快速反馈”，平均处理时间大大缩短。
✅信用画像技术让信用变得“可视可用”。广州等地利用AI技术整合多维度信用数据，构建了覆盖众多市场主体的动态信用画像。这些画像包含行为特征、履约能力、风险倾向的立体描绘，为交通、医疗、消费等“信用+”场景提供了坚实支撑。
✅智能场景赋能信用修复全流程。宁波市落地应用浙江省首个“信用修复AI助手”。该助手构建“数据—知识—模型—能力—场景”五位一体智能体系，设计全流程智能场景打通流程梗阻，可向全市经营主体提供信用修复到期提醒、可修复信息检测诊断、修复申请智能生成、证明材料合规性预审、修复进度自动反馈等服务，构建“监测-诊断-合规-提升”全链条信用赋能体系。截至2025年底，经营主体信用修复申请审核一次通过率达100%，同比提升35%；信用修复申请提交材料减少60%以上，办结时限缩短80%。
传统模式下，海量信用数据的整理、分析和应用面临巨大挑战，而AI大模型优秀的数据提取与处理能力，使系统能够高效处理这些高度标准化和规范化的数据。因此，数据处理能力的指数级提升是AI赋能公共信用的基础。
公共信用服务正从传统的人力服务型向人机交互型转变，从“人找服务”向“服务找人”演进。
智能预审、信用自检等功能模块的出现，使信用主体能够更加便捷地获取服务，大幅降低了制度性交易成本。
监管模式的创新是AI应用的重要价值。通过引入机器学习构建的异常检测模型和风险传播模型，信用监管实现了从“经验驱动”向“数据驱动”，这种转变使监管更加精准、公平，减少了对市场主体的不必要干预。
尽管AI在公共信用领域取得了显著成效，但在实际应用中仍然面临着一些挑战，在推进过程中需把握好几个平衡。
数据安全与隐私保护是AI应用必须面对的首要问题。公共信用信息涉及大量个人和企业的敏感数据，如何在利用这些数据提升服务水平的同时确保数据安全，是所有AI系统必须解决的核心问题。
算法公平性与透明度同样是不可忽视的挑战。信用评价和风险预警算法如果存在隐性偏见，对于复杂个案的信用评估、修复审核等事项，仍需保留专业人员的最终判断权，避免“算法黑箱”带来的不公。
技术赋能与人文关怀的平衡尤为关键。智能系统高效便捷，但公共信用服务本质上面向的是人。各地在推进AI应用时，普遍保留传统服务渠道。
公共信用领域的AI应用目前呈现更加深入和广泛的发展态势。技术融合将更加深入，AI将与区块链、物联网等新兴技术进一步融合，形成更加智能、可信的“信用”工具。
信用服务将更加个性化，系统能够根据用户的特定需求和信用状况，提供定制化的信用管理建议和修复方案。
服务场景将更加广泛，公共信用服务将进一步向医疗、交通、消费等民生领域延伸，形成更加丰富多元的“信易+”应用生态。
标准体系将逐步完善，随着AI在公共信用领域的广泛应用，相关技术标准、服务规范和伦理准则将逐步建立，为行业的健康发展提供制度保障。
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