AI大模型如何赋能消费金融?多家消金公司透露应用细节

从智能客服到AI调解,从精准反诈到经验萃取⋯⋯截至2025年,消费金融公司在AI大模型领域的部署已经取得了显著成效,并在实际业务中发挥了重要作用。

近日,在杭银消费金融公司于杭州举办的消费金融行业“科技赋能、提振消费”高质量发展主题论坛上,多家消费金融公司透露了AI大模型的最新应用情况。

《每日经济新闻》记者发现,与会的各家消费金融公司均在AI大模型方面有所部署。由于资源禀赋、战略目标等差异,各家在AI大模型能力上各有侧重。

例如,马上消费金融强调大模型对群体经验的萃取,招联消费金融侧重人机协同提升贷后管理质效,蚂蚁消费金融重视AI技术在普惠信贷方面的应用,杭银消费金融则强调大模型对风控体系的赋能。

大模型已在调解对话、智能风控等领域实现应用

在会上,蚂蚁消费金融首席信息官刘义从普惠金融的视角指出,数字技术是破解普惠金融难题的关键。蚂蚁消费金融目前已基于智能信贷平台,构建链接机构、惠及大众、服务实体三位一体的普惠信贷生态体系,并在交互式自证、智能运营、消保科技等多个领域将AI大模型应用于业务实践。

例如,在交互式自证方面,公司构建的金融领域识别理解大模型可识别20余种自证材料,并从中抽取关键信息,进而更新客户画像,实现精准授信;在消保科技方面,公司打造了集识人、共情、讲理、普法能力于一体的AI调解员,帮助服务员优化调解对话、辅助分析和风险预警,实现高效疏解并减少投诉。

杭银消费金融副总经理段美宁介绍,杭银消费金融的客群特点是小而散——交易额度小(笔均交易金额430元)、分散程度高(2025年交易笔数已达3.5亿笔)、信用待成长(无有效信用卡的账户占比超38%),对此,公司坚持自主风控,构建了“信用大脑”风控体系,以寻求业务发展与风险稳健的动态平衡,并提升信用风险管理的智能化、数字化、精细化、系统化水平。

他补充说,数据是大模型构建过程中的重中之重。在自有数据资源有限的情况下,公司通过整合人行征信和三方数据,采用横向维度拓展与纵向时序深化策略挖掘数据价值。此外,他表示,风控策略是消费信贷的核心,公司通过搭建智能化驱动的精细化风控策略体系,利用大模型提升风险识别的精准度。

业内:需构建覆盖全链路安全合规的可信AI技术治理体系

马上消费金融常务副总经理蒋宁表示,公司一直致力于用技术来解决消费金融领域的服务效率、普惠的风控决策,以及体验合规等关键问题。在AI方面,公司已推出了“天镜”大模型3.0,其特点在于,可将业务过程中散落的服务对话、操作日志、规则文档等原始数据转化为机器可读的结构化知识,以完成对集体经验的萃取和内化,并最终让机器按照人的最佳实践,实现智能服务。

但他也指出,金融领域大模型仍面临三大问题:其一,金融极其追求安全合规,目前大模型输出是基于概率的“模糊的正确”,存在安全可信风险;其二,金融等产业应用场景追求精准性与严谨性,大模型在问题推理拆解的准确性、稳定性上不足;其三,金融知识经验提取难度大,传统AI难以精准感知情感、自然表达欠佳、客户体验满意度不足。

因此,他认为行业需要构建覆盖“算法—算力—数据”全链路安全合规的可信AI技术治理体系,通过组合式AI(大模型+小模型)适配金融场景精确严谨需求,以及突破基于强化学习的自训练交互式服务等关键技术,提升多方合作业务办理效率和用户服务体验。

招联消费金融副总经理兼首席信息官王耀南指出,消费金融行业正面临获客更难、竞争更激烈、监管更严的常态,在这样的存量竞争时代,贷后正成为高质量发展的关键,其价值需要被重估。王耀南以招联消费金融的业务实践为例,提出从催收管理到资产运营跃迁的贷后经营思路,即从“盯着一笔账”转变为“经营一个人”,实现从一次性的“交易终结”到可持续的“关系经营”。经过几年的努力,公司常规催收的回收占比已经降至4%。

“大部分逾期客户不是不想还款。从数据上来看,我们每天大概有两万多名逾期客户会主动登录我们的App。你不去催他,他自己也会来。可以把握客户访问的机会,跟客户主动协商,达成一个合适的还款方案,比如缓期、减免等。”他表示,最好的帮助,是让客户重新找回掌控生活节奏的信心,进而成为客户值得信任的伙伴。

在这背后,公司通过“智鹿”大模型进行智能挖掘、实时决策,构建人机协同的贷后服务模式,比如让AI负责所有标准化的辅助工作,让人工专家回归最需要创造力和同理心的深度沟通,从而提升整体贷后服务效能。此外,公司还依托大模型,打造了集预防、处置、管理于一体的消保管理体系,比如通过AI图像和声纹识别等多种手段,实现反欺诈并精准打击黑灰产。

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风君子

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