來源：經濟參考報

全球經濟正經歷數位化與服務化轉型 在數位經濟浪潮席捲金融領域的當下，消費金融產業正經歷前所未有的技術變革，我國消費金融產業在數位化轉型中亟需新動能。人工智慧（AI）技術的快速發展為消費金融產業的發展提供了新契機，透過人工智慧大模型，我國中小消費金融機構得以更精準地掌握市場趨勢、創新產品與服務、滿足多元化需求、開拓新業務增長點、提升服務效率，加速消費金融機構的數智化升級。

政策與技術雙賦能推動消費金融發展

近年來，國家將提振消費列為擴大內需的核心戰略，而消費金融是我國促進居民消費與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、力度與廣度，持續加大對消費金融的扶持，普惠金融在數位化、智慧化、便捷化方面的供給水準顯著提升。

我國消費市場規模龐大，消費金融需求日漸增長且更趨多元，消費者對便捷、高效、個人化金融服務的需求持續攀升。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，不斷加大個人消費貸款的投放力度，提升消費金融服務的便捷性、可及性與適配性。疊加人工智慧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，確保消費金融實現健康可持續發展。

構建全國性消費金融數據共用聯盟平台。透過多種方式打通消費金融數據的互聯互通，共建、共生、共用數據系統，實現消費金融公司內部數據與外部數據、第三方機構數據的共用，建立消費金融數據流通機制。同時構建全國性消費金融數據共用聯盟平台，達成銀行、消費金融公司、電商平台等機構間的數據互聯互通。 消費金融機構自主研發與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憑藉自身實力，構建具備自主知識產權的消費金融大模型，也可與頭部消費金融機構展開合作。隨著人工智慧技術的迭代升級，消費金融大模型亦需持續優化迭代，我國仍需關注國內外人工智慧大模型技術的發展動態，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，使人工智慧大模型成為我國消費金融發展的核心競爭力。

AI消費金融大模型提升服務效率

透過人工智慧大模型在客戶獲取、風險控制、行銷推廣、客戶服務、智慧決策等場景的深度應用，可有效解決區域發展不均衡、風控成本過高等難題，提升消費金融服務的廣度、寬度與深度，推動消費金融客群向縣域地區下沉拓展，觸達數位普惠金融的“最後一公里”。

消費金融數據互聯互通助力AI大模型實現消費金融精準行銷。將客戶的社交媒體網路數據、個人出行票據、住宿票據、平台消費數據等多維度數據，與消費者行為軌跡、即時通訊軟體語音數據、圖像數據等多模態數據相融合。大模型透過分析海量客戶數據，能夠精準掌握客戶的消費習慣與偏好，從而實現個人化金融產品推薦，為消費者設計更精準、個人化且高效的金融產品與服務。透過精準行銷，不僅能提高客戶滿意度，還可顯著提升行銷效率與轉化率。

AI技術實現消費場景與數位金融的深度融合 依託數位技術將信貸服務嵌入電商平台、旅遊、餐飲、文體娛樂等多元消費場景，加強對服務型消費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。同時推動線上線下融合，促進數位金融與實體商業、供應鏈上下游企業協同發展，構建覆蓋範圍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。消費金融機構可依託AI大模型，開發文旅暑期遊消費分期貸，以及聚焦新產品研發、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。透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，在智慧金融新賽道上實現換道超車，為我國經濟高品質發展注入智慧動能。

 AI優化消費金融智慧客服系統。建立國家級消費金融數據共用平台，整合稅務、社保、電商等各類數據資源，運用消費金融大模型構建客戶全景畫像。開發智慧消費產品推薦引擎，為消費者提供多元化、個人化服務，全力提升客戶轉化率。透過大模型訓練增強消費金融領域複雜問題的解決能力，大模型的情緒分析功能可協助企業優化客戶關係，在貸後管理中實現對客戶情緒的即時監測與干預，顯著提升客戶滿意度與還款意願。在客戶服務領域，大模型能大幅提升智慧客服的能力，透過優化智慧客服系統，實現較高的客戶意圖識別準確率；智慧化客服系統不僅可提供24小時不間斷服務，還能透過情緒識別功能提供更具人性化的服務。

 AI大模型優化消費業務流程，提升效率。在全國範圍內推廣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用中心，降低中小金融機構的技術應用成本。開發消費金融智慧合同生成系統，提升電子合同處理效率，減少人工干預帶來的錯誤率。

AI大模型提升消費風控能力

實現差異化授信策略與風險動態管控 支援人工智慧大模型在消費領域智慧獲客、客戶智慧推薦、信貸風控等場景的應用，積累經驗並形成可推廣的模式。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、社交數據等資訊，建立動態畫像機制，實現差異化授信策略與風險動態管控。

構建全國統一的消費金融風險預警平台。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，依據巨觀經濟數據、行業風險特徵即時調整風控策略。研發消費金融反詐騙大模型，提高對團伙詐騙的識別準確率。

加強消費金融數據安全治理，制訂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週期監控。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用。

前瞻佈局智慧監管體系，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的產品定價、用戶識別、風險控制等環節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。儘快制訂涵蓋模型透明度、可解釋性、演算法偏見、倫理風險等方面的監管標準，強化模型全生命週期管理，完善監管制度保障。允許頭部機構開展智慧授信創新，建立模型偏見檢測與審計標準。加強消費貸資金流向監測，逐步實現智慧預警全覆蓋，確保大模型的合規、安全應用，並符合倫理標準。