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。