他们发现，这些下沉市场最普遍的需求，并非大银行服务的标准化融资，而是高度“非标准化”的：

1. 基于特定交易（如订单、应收账款）的短期周转需求，而非基于固定资产的长期贷款。

2. 对交易对手方信誉的判断需求，尤其是在进行跨地域、跨熟人圈交易时。

3. 对自身信用资产的“可视化”和“可流转”需求，以便在需要时能够用作证明或抵押。

4. 极低的成本容忍度，无法承担复杂的流程和高昂的服务费。

更深一层，这些需求的背后，核心痛点是“信任成本”过高。熟人社会的信任边界有限，无法支撑更大范围的商业合作；而现代金融体系的信任建立方式（抵押、报表、征信记录）对于他们来说又门槛太高，或者不适用。

三、 技术匹配：褪去炫技，回归本质

带着这些最原始的需求，团队再次审视“智伞”的技术库。

“我们之前是不是太执着于技术的‘先进性’和‘完美性’了？”方哲在会议上反思，“比如我们的联邦学习模型，追求极致的精度和安全性，需要庞大的算力和数据支撑。但对于李老板来说，他可能只需要一个能快速验证那家外地公司是否曾经有过严重拖欠货款记录的工具，哪怕准确率只有80%，也比他完全靠猜要好一万倍。”

思路开始转变。

“也许，我们不需要一开始就试图建立一个覆盖全市场的、完美的风控系统。我们可以先提供一些‘轻量级’、‘模块化’的工具。”一位产品经理兴奋地说，“比如，为那个渔业小镇开发一个极简版的‘互助链’，就记录每次互助的金额、时间和参与者，规则提前写好，到期自动提醒，记录不可篡改。这不需要多高的技术，但能解决他们的大问题。”

“还有李老板的订单融资需求，”林薇接着分析，“我们是否可以和当地的龙头企业或行业协会合作？由他们来提供核心企业的订单信息确权，然后我们基于这些确权的订单，为李老板这样的上游小供应商提供快速的融资撮合？我们的技术用来确保订单数据和资金流向的透明和不可篡改，降低多方之间的信任成本。”