全球經濟正經歷數字化和服務化轉型，在數字經濟浪潮席卷金融領域的當下，消費金融行業正經歷著前所未有的技術變革，我國消費金融行業在數字化轉型中亟須新動能。人工智能（AI）技術的迅速發展為消費金融行業的發展提供了新機遇，借助人工智能大模型，我國中小消費金融機構能夠更精準地把握市場趨勢，創新產品和服務，滿足多樣化需求，開拓新業務增長點，提升服務效率，加速消費金融機構數智化升級。
近年來，國家將提振消費作為擴大內需的核心戰略。消費金融是我國促進居民消費和經濟增長的重要引擎。我國金融政策積極擴大對消費支持的深度力度廣度，不斷加大對消費金融的支持，普惠金融的數字化智能化便捷化供給水平明顯提升。
我國消費市場龐大，消費金融需求日益增長且多樣化，消費者對便捷、高效、個性化金融服務的需求持續上升。消費金融機構積極響應國家消費刺激政策，加強對消費市場的研究，充分挖掘存量及縣域客群的消費貸款需求，不斷加大對個人消費貸款的投放力度，加快消費金融服務的便捷性、可得性、適配性，疊加人工智能大模型技術強大的數據處理與分析能力，可有效提升我國消費金融服務效率，保持消費金融健康可持續發展。
構建全國消費金融數據共享聯盟平臺。通過多種方式打通消費金融數據互聯互通，共建共生共用共享系統，打通消費金融公司內部數據與外部數據、第三方機構數據的共享，建立消費金融數據流通機制。構建全國消費金融數據共享聯盟平臺，實現銀行、消費金融公司、電商平臺等機構數據的互聯互通。
消費金融機構自主研發和協同研發助力我國消費金融大模型建設。中小消費金融機構既可以依托自身實力，構建具有自主知識產權的消費金融大模型，也可以與頭部消費金融機構開展合作。隨著人工智能技術的迭代升級，消費金融大模型也需要不斷迭代優化，我國仍需關注國內外人工智能大模型技術發展動態，不斷優化政策環境，鼓勵金融機構與企業積極探索創新應用，使人工智能大模型成為我國消費金融發展的核心競爭力。
通過人工智能大模型在獲客、風控、營銷、服務、智能決策等場景中的深度應用，可有效破解區域發展不平衡、風控成本高等難題，提升消費金融服務廣度、寬度、深度，延伸消費金融客戶群向縣域地區擴張下沉，觸達數字普惠金融“最后一公里”。
消費金融數據互聯互通助力AI大模型實現消費金融精準營銷。將客戶的社交媒體網絡數據、個人出行票據、住宿票據和平臺消費數據等多維數據，與消費者行為軌跡、聊天軟件語音數據、圖像數據等多模態數據融合，大模型通過分析海量客戶數據，能夠精準把握客戶的消費習慣和偏好，從而實現個性化的金融產品推薦，為消費者設計更加精準、個性化和高效的金融產品和金融服務。通過精準營銷，不僅提高了客戶滿意度，還顯著提升了營銷效率和轉化率。
AI技術實現消費場景與數字金融的深度融合。依托數字技術將信貸服務嵌入電商平臺、旅游、餐飲、文體娛樂等多元消費場景，加強對服務型及耐用品等大額消費的信貸支持，引導消費升級，促進產業協同發展，實現金融服務與消費者需求的精準匹配。促進線上線下融合，推動數字金融與實體商業、供應鏈上下游企業協同發展，構建覆蓋廣泛的消費信貸生態體系。
大模型加速消費金融新產品開發。消費金融機構可依托AI大模型開發以文旅暑期游消費分期貸和新產品開發、新技術應用、新產品銷售的消費分期貸等消費金融新場景，搶占技術應用先機，通過深耕消費應用場景、技術賦能、消費金融生態協同的組合策略，打造差異化競爭優勢，在智能金融新賽道上實現換道超車，為我國經濟高質量發展注入智慧動能。
AI優化消費金融智能客服系統。建立國家級消費金融數據共享平臺，整合稅務、社保、電商等多類數據資源，運用消費金融大模型構建客戶全景畫像。開發智能消費產品推薦引擎，對消費者實現多樣化個性化服務，努力提升客戶轉化率。通過大模型訓練提升消費金融復雜問題解決能力，大模型的情緒分析功能可以幫助企業優化客戶關系，在貸后管理中實現對客戶情緒的實時監測和干預，顯著提升客戶滿意度和還款意愿。在客戶服務領域，大模型可以極大提升智能客服的能力，通過優化智能客服系統，實現較高的客戶意圖識別準確率，智能化客服系統不僅能夠24小時不間斷服務，還能通過情緒識別功能提供更加人性化的服務。
AI大模型優化消費業務流程，提升效率。在全國推廣AI+消費金融標準化審批流程，實現小額貸款秒批秒貸，建立跨機構大模型消費服務共享中心，降低中小金融機構技術應用成本。開發消費金融智能合同生成系統，提升電子合同處理效率，降低人工干預錯誤率。
實現差異化授信策略和風險動態管控。支持人工智能大模型在消費智能獲客、客戶智能推薦、信貸風控等領域的應用，積累經驗并形成可推廣的模式。構建多模態風險識別系統，利用大模型整合用戶行為、交易記錄、社交數據等，建立動態畫像機制，實現差異化授信策略和風險動態管控。
構建全國統一的消費金融風險預警平臺。運用大模型整合分析百萬級交易數據，提升消費金融風險識別的準確度。建立動態消費金融風險評估模型，根據宏觀經濟數據、行業風險特征實時調整風控策略。研發消費金融反欺詐大模型，提高對于團伙欺詐的識別準確率。
加強消費金融數據安全治理，制定消費金融數據安全管理辦法。建立消費金融數據分類分級保護制度，建設國家級金融數據安全監測中心，實現消費金融數據全生命周期監控。推廣多方安全計算等技術，在保護數據隱私的前提下實現跨機構數據共享。
前瞻布局智能監管體系，推動監管科技落地。完善AI風控監管規則，利用大模型技術對金融機構產品定價、用戶識別、風險控制等進行全流程穿透式監管，建立風控成效評估與風險預警機制。盡快制定涵蓋模型透明度、可解釋性、算法偏見、倫理風險等方面的監管標準，強化模型全生命周期管理，完善監管制度保障。允許頭部機構開展智能授信創新，建立模型偏見檢測與審計標準。強化消費貸資金流向監測，逐步實現智能預警全覆蓋，確保大模型合規、安全應用，符合倫理標準。
來源：經濟參考報 作者：劉書霞 歐陽日輝
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