AI重构大消费｜AI金融，消费信贷“一人一策”

来源：滚动播报

（来源：北京商报）

清晨6点，北京老城区的胡同还带着晨雾的凉意，一位23岁的外卖骑手跨上刚买的新电动车，准备开始一天的接单。就在几天前，他在专卖店看中这辆工作用车，打开银行借款申请时，系统在几分钟就为他匹配了一笔贷款额度，顺利完成了交易。尽管只有半年的工作流水和接单记录，但这个刚入职的年轻人，却在AI的“注视”下被迅速读懂。一瞬间完成人脸核验，三分钟敲定授信额度——这样高度流畅的线上信贷体验，如今已是消费金融领域的常见风景。AI正以肉眼可见的速度赋能信贷全产业链条：压缩业务时长、替代重复人力、升级贷后风控，在各大银行的主力信贷产品背后，都有它的身影。

如今，大中型银行纷纷自建大模型底座，中小机构则采购轻量化智能工具。从审批、客户画像，到算力权益信用卡的创新实验，AI正在推动信贷服务迈向“一人一策”的定制化模式。然而，在技术狂奔的同时，AI算法黑箱与模型幻觉带来的决策溯源等难题，仍是AI消费信贷迈向成熟必须跨越的鸿沟。

真实的观测场

这样的场景不是AI剧本的夸张演绎，而是2026年消费金融领域的日常。对用户而言，方便快捷是AI赋能金融产品最直观的感受，而银行网点的信贷柜台，也成为这场数字化变革真实的观测场。

AI系统全面上线之前，在国有大行个贷经理赵岩（化名）的记忆里，一笔普通消费贷走完基础流程，最快也要半小时。若碰上资料繁杂、征信轻微瑕疵的客户，在网点耗上一两个小时是家常便饭。

如今，赵岩所在银行网点已经完成信贷智能化的全面落地，AI触角已深度嵌入贷前、贷中、贷后全链路：智能核验与系统秒批将单笔业务办理时长大幅压缩，网点单日办单量直接翻倍；至于那些纸质录入、基础资质审核、常规短信提醒等机械重复劳动，已悉数被AI接管。而在贷后环节，AI智能外呼轻松搞定轻度逾期催收，让人工催收工作量锐减60%。

放眼当下，建设银行“快贷”、邮储银行“邮享贷”、招商银行“闪电贷”、中信银行“信秒贷”等银行的消费信贷产品中，都有AI赋能的身影。

当线上信贷完成“进化”，作为传统零售业务核心的信用卡，同样正在经历一场由AI驱动的底层重塑。

一位股份制银行信用卡中心人士透露，持卡人通过手机银行提交信用卡申请后，多模态AI首先通过人脸识别、证件识别完成身份核验，杜绝冒用身份申卡的欺诈行为。系统在用户授权范围内，自动整合征信、资产流水、社保公积金、日常消费行为等上百项维度数据，搭建动态信用画像，AI审批落地后，信用卡人工初审工作量下降超65%，形成“AI初筛+人工复核”的风控架构，对于AI判定为低风险、高置信度的标准化申请，系统可实现秒级自动审批通过，而针对其他复杂情况，则流转至人工进行研判与二次复核。

缩量时代的“数智”突围

喧嚣落幕，潮水转向，在中国消费信贷周期迎来拐点的背景下，AI站上行业变革的舞台中央。

经历此前数年粗放扩张的“跑马圈地”阶段后，行业隐患逐步显现：机构一味冲刺发卡规模，催生大量“睡眠卡”；客群持续下沉，共债风险持续累积，叠加宏观环境对居民消费意愿形成影响，中国消费信贷正式告别“重运营、广覆盖”的增量拓客时代。

截至2026年上半年末，居民消费贷款回落至57.12万亿元，拆分结构来看，短期消费贷减少6662亿元，降幅达7.02%。信用卡市场同样寒意凛冽，2026年一季度，信用卡卡量规模再次走低，全国存量规模6.87亿张，较2022年三季度峰值累计减少1.2亿张。

在此背景下，行业逻辑被改写，转向对客户存量价值的挖掘。新旧模式交替中，AI被寄予厚望。那么，AI究竟能解决行业哪些长期痛点？在消费信贷、信用卡业务中可以落地到哪些场景？

一位股份制银行个贷部门人士表示，AI最核心的价值，就是补齐传统风控“一刀切”、客户经营粗放的短板。依托AI搭建动态风控与差异化定价体系，银行能对次优客群精准分层，在可控风险范围内挖掘收益；同时借助智能运营盘活存量授信客户，降低对高价外部渠道流量的依赖。

素喜智研高级研究员苏筱芮表示，与传统模式相比，AI进入消费信贷领域能够在消费场景中实现对用户的主动触达，从个性化风控与定价层面实现提效。同时，与消费场景有效结合，AI工具能够成为嵌入场景的智能服务，在消费行为发生的真实节点介入，依托多智能体协同架构，在交易瞬间完成决策。在决策层面，AI还能够从标准化审批升级成“一人一策”的实时响应，推动实现消费信贷的精准服务与场景深度融合。

定制化或将成为创新方向

当粗放扩张的时代落幕，精准而非规模，才是消费信贷下半场的制胜利器，AI带来的技术变革可谓正当时。

资金与技术积淀雄厚的大中型银行，普遍选择自建自营技术底座，推动AI在信贷业务全场景规模化落地。例如，工商银行优化智能审贷平台，开发基于人工智能新一代技术的信贷智能体矩阵“智贷通”、评审数字助手“工小审”落地全流程智能风控；中国银行依托BOCAI大模型能力平台，已构建智能助手400+、RPA覆盖3600+场景，在信贷、营销、运营等领域实现深度赋能。

县域农商行、小型城商行则通过公开招标、外部采购引入成熟智能系统。智能催收、线上贷前核验、客户智能画像等轻量化工具快速普及，补齐数字化短板。

银行端的技术军备竞赛背后，更深层的驱动力来自消费市场底层逻辑的变迁。长久以来，国内消费信贷锚定实物消费展开，家电、汽车、家装分期构成行业基本盘。但当下消费市场正在发生转向,演唱会、文旅沉浸体验、医美康养、电竞赛事等非实物消费场景，正成为消费市场的新增量。

市场变化亦催生全新的信贷构想，一位银行从业者在接受北京商报记者采访时提出，未来AI驱动的消费信贷，有望打破“先申请、后消费”的固有模式。金融机构可以对接文旅平台、医美门店、潮玩商城、本地生活商户等场景，依托AI实时捕捉用户浏览、预约、下单等行为轨迹，精准识别消费意图。在交易结账环节，系统自动匹配分期额度，无需用户单独提交贷款申请，实现“消费即授信”。

在博通咨询首席分析师王蓬博看来，在预期中，AI消费信贷可打通多场景消费数据，通过模型识别用户差异化消费需求，配置小额循环授信模式，将信贷服务前置嵌入社交、体验、服务类消费场景，实现场景融合与精准服务，未来定制化将成为创新方向。

新的尝试已然到来。过去两个月，多家大中型商业银行密集上线AI算力信用卡，瞄准科技从业者客群开辟新赛道、打通消费积分与AI算力双向兑换通道。全行业标准化生态建设也已落地，中国银联携手15家商业银行，推出AI智能体银行卡产品，标志着银行卡从支付工具向AI能力分发载体演进。

“说不定，这就是银行消费信贷生态破局的一处新入口，”一位银行信用卡中心人士感慨，眼下这场围绕AI算力权益的探索让行业看见了全新的可能性。

技术狂奔下的风险暗涌

从智能审批到风险定价，从客户画像到贷后管理，AI技术的深度嵌入，让信贷流程实现了从“人工密集”到“智能高效”的跨越。

然而，技术狂奔的另一面，是风险暗涌，当AI手握信贷决策的“生杀大权”，那些潜藏在算法背后的隐患，正逐渐浮出水面。

在接受北京商报记者采访时，多位银行人士表达了担忧，他们认为，信贷业务的本质是风险与收益的平衡，而决策的可解释性、可追溯性，是金融风控的基本底线。但大模型的参数复杂性，让其决策过程如同一个无法穿透的黑箱，即便给出了授信结论，也难以清晰说明决策依据，一旦出现风险事件，责任界定、问题溯源便成了难题。更值得警惕的是“模型幻觉”，AI可能基于训练数据的偏差，做出非理性决策。

此外，现有信贷AI模型大多依托征信报告、银行卡流水、客户基础信息等标准化量化数据建模，擅长识别可量化的显性风险，但对于客户突发失业、家庭重大变故、临时经营亏损等无法通过数据直观体现的隐性风险，却缺乏预判能力。这类风险往往具有突发性、隐蔽性，一旦爆发，客户逾期概率大幅上升，而此时只能依靠基层客户经理上门实地核实、一对一协商还款，增加了不良资产处置的难度和成本，也让前期的风控努力化为泡影。

“安全是金融行业的生命线，”苏筱芮指出，目前看，大模型幻觉等问题在金融场景下风险极高，而AI的黑箱特性使其决策存在难以解释等瓶颈。金融机构应当从战略层面对人工智能应用实施统一规划，搭建覆盖需求分析、数据准备、训练开发、部署运行、维护迭代、评估退出的全生命周期闭环管理体系，将安全基因从AI研发的起点就植入全流程，于治理架构、技术能力、人才队伍、行业协同等多个维度同步发力，最终推动机构自身实现从被动合规到主动治理的积极转变，促使AI真正成为金融业高质量发展的可靠引擎。

“行业需要针对算法风险与新型欺诈风险建立新的整套防控体系，机构搭建可追溯的算法模型架构，定期完成模型校验与迭代，解决AI幻觉、算法黑箱与模型偏差问题。同时整合设备、行为、人脸等多维核验工具抵御换脸、虚假数据骗贷行为，规范数据采集使用标准，搭建行业风险信息共享机制，配合监管常态化算法备案与核查，全方位把控智能化信贷风险，”王蓬博如是说道。

【一线对话】

星图金融研究院副院长薛洪言：贴合新型消费需求，AI应融入场景弱化工具介入感

北京商报：与传统消费信贷相比，AI消费信贷对大消费市场的赋能价值有何区别？

薛洪言：与传统消费信贷相比，AI消费信贷对大消费市场的赋能价值正在经历一场深层次的逻辑变革。传统消费信贷更多承担了购买力跨期配置的功能，侧重于解决消费者当下的资金缺口，而AI消费信贷的探索方向则更倾向于将金融服务前置到消费决策的源头，通过与消费场景的深度融合，试图在需求尚未完全成熟时便提供更为贴合的选择方案。这种转变的意义在于，它让金融服务从被动响应走向主动对接，从单纯的资金支持工具向助力消费增长的综合服务体系延伸，其本质是在用数字化的手段打通供需之间的信息与效率堵点，为整个消费市场注入更灵活的流动性。

北京商报：当下情绪消费、社交消费、体验式服务消费快速崛起，AI消费信贷如何针对性适配这类新型消费需求，实现精准服务、场景深度融合？

薛洪言：面对当下情绪消费、社交消费和体验式消费的崛起，这类消费的非物质性和瞬时性特征对金融服务提出了全新挑战。新型AI消费信贷的适配逻辑，不在于简单地扩大额度或降低门槛，而在于让金融服务回归场景本身，在消费者产生情感共鸣和体验意愿的恰当时机，提供与之匹配的灵活信用支持，让信贷环节自然地融入到消费体验之中，消费者感受到的是服务体验的完整性，而非金融工具的介入感。通过技术手段提升对消费场景的理解能力和响应速度，让金融服务真正服务于人们对美好生活的多元化追求，是这一领域发展的核心方向。

北京商报：未来1—2年，AI消费信贷行业会出现何种突破、模式创新？行业将迎来哪些机遇？

薛洪言：展望未来一到两年，AI消费信贷行业有望迎来新一轮深化发展的窗口期。随着政策层面对“人工智能+消费”的持续引导，以及各行各业数字化场景的加速普及，金融服务与日常消费的连接点将更加密集和多元。行业可能在智能服务体系建设、跨平台场景协同等方面取得务实进展，但其核心仍应牢牢立足于服务实体经济、满足人民美好生活需求的根本定位。机遇在于，更广泛的市场需求、更丰富的应用场景以及更完善的政策环境，将为行业的健康有序发展提供广阔空间，关键在于如何在创新探索与合规稳健之间找到可持续的平衡路径。

北京商报：AI信贷依托多源数据、算法模型开展风险决策，但存在AI幻觉、算法黑箱、模型偏差等结构性风险，同时AI换脸、虚假数据骗贷等新型欺诈手段频发，在您看来，如何应对新型信贷风险？

薛洪言：应对AI幻觉、算法黑箱及深度伪造骗贷等交织风险，需要建立“以AI治AI、以制度管AI、以透明释AI”的三层防御体系。技术上部署多模态融合识别的实时反欺诈系统，精准捕捉单一模态下难以察觉的欺诈线索；制度上将可解释AI工具升级为标配，确保每笔决策可验证、可申诉并建立偏见审计机制；更重要的是明确人机责任边界，大模型应定位于风险识别和辅助决策工具，通过置信度分级处理将低置信度结果强制转入人工复核，同时以检索增强生成压缩幻觉空间。最终，安全边界不在于模型有多强大，而在于系统是否具备在损失发生前完成纠偏的能力。

北京商报记者 宋亦桐