邓白氏 宣布推出基于 Gemini Enterprise 构建的 AI 功能，用于驱动复杂的信贷与风险工作流程。此次合作通过 Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议）服务器集成实现，旨在帮助用户构建受治理的 AI 系统，以实现更快的客户入驻、更稳健的风险决策以及可扩展的信贷业务流程。

AI 正日益成为金融机构评估客户、发放信贷和管理风险过程中不可或缺的一部分，这也提升了支撑这些决策的信息的重要性。然而，根据邓白氏 2026 年的一项调查，仅有 8% 的金融服务和保险机构表示其企业数据已完全准备好大规模支持 AI。这一差距有助于解释为何在受监管工作流程中部署 AI 的企业不仅关注自动化本身，还关注底层数据的质量、可追溯性与治理。

该公司表示，其 D&B Commercial Graph™ 通过提供基础背景信息层，使智能体能够理解全球经济中的商业身份、关系与风险，从而支持向更可靠的 AI 工作流程转型。由此产生的输出结果具有一致性、可解释性，且可审计。

“银行花了几十年时间建设数字基础设施。下一个竞争优势在于为 AI 构建智能基础设施。”邓白氏金融与信贷业务总经理 Scott Spencer 表示，“我们与 Gemini Enterprise 的合作通过将决策建立在经验证的商业背景信息之上，帮助金融机构将 AI 应用于其每天做出的关键业务决策。”

对金融机构而言，此次合作带来三项实际益处：

• 加速客户获取、信贷评估、合规以及风险决策工作流程。
• 持续监控，超越传统的“了解你的客户”（KYC）与“了解你的业务”（KYB）计划。
• 借助经验证的商业背景信息，增强智能体工作流程中的治理、可解释性与可信度。

“金融机构希望在其最复杂的工作流程中运用 AI，但不能在信任与透明度上妥协。”Google Cloud 副总裁 Satish Thomas 表示，“通过将邓白氏经验证的商业数据与 Gemini Enterprise for Financial Services 相连接，我们正帮助各组织放心地实现自动化，提供以准确、可审计数据为根基的 AI 速度。”

“金融机构在推进决策现代化的同时，还需应对不断上升的风险、监管期望与数据复杂性，压力重重。”邓白氏风险管理总经理 Alex Zuck 表示，“解决方案并非简单地将 AI 加入现有工作流程，而是要通过将持续更新的商业背景信息与 AI 能力相结合，实现超越以往可能的运营转型。这一集成有助于针对迫近的风险提供及时警报，同时也能帮助企业发现新机遇。邓白氏经验证的商业背景信息与 Gemini Enterprise for Financial Services 的结合，有望改变金融服务行业对风险的思考方式。”