文｜消金界

近期人民銀行發佈的《2025年第一季度中國貨幣政策執行報告》中，重點提到提振消費是當前擴內需穩增長的關鍵點。報告專欄2聚焦支持提振和擴大消費，體現了宏觀政策更加註重促消費。同時指出當前我國銀行、消費金融公司、汽車金融公司等多層次消費金融服務體系建設較爲完善，爲消費市場穩定發展提供了重要支撐。

在這一體系中，金融科技平臺是產業鏈的重要一環。根據中國普惠金融研究院（CAFI）發佈的《金融科技平臺對傳統金融行業的影響研究》（以下稱“《研究》”），金融科技平臺通過線上助貸模式，幫助中小銀行的消費信貸業務實現了50%的增長，客戶數量增加40%-50%，同時將放貸效率提升7倍。

金融科技正以前所未有的速度和深度重塑金融市場，成爲推動消費增長、優化風險管理和提升消費者權益保護等業務的核心驅動力，並在海外市場開拓、提升全球競爭力方面表現出強大的潛力。2025年3月中央金融工作會議提出的“五篇大文章”中，數字金融更是成爲串聯科技金融、綠色金融等領域的紐帶。在政策東風下，金融科技與傳統銀行正在上演一場精彩的“雙人舞”。其中，以螞蟻集團、微衆、度小滿、奇富科技等爲代表的金融科技平臺，正在助力金融機構重塑商業模式，推動普惠金融的發展。

 驅動業務爆發式增長

近年來，金融科技在普惠信貸的深度融合，顯著提升了金融服務效率並擴大了覆蓋範圍。《研究》指出，這種增長的核心驅動力在於金融科技解決了傳統信貸模式中的關鍵瓶頸——信息不對稱和運營效率低下。

以奇富科技旗下銀行業數智化解決方案提供商奇富數科的數字普惠信貸解決方案FocusPRO 2.0爲例，該平臺通過獨創的“小微信貸三段式逐級授信體系”，整合線上大數據、用戶自證信用數據與線下智能盡調採集的財務數據，實現了對小微用戶經營狀況的快速、真實、全面還原。這種技術的深度應用使得消費信貸服務能夠覆蓋更廣泛的人羣，特別是傳統金融機構難以觸達的“信用白戶”和首貸用戶。

AI大模型的興起進一步加速了這一趨勢。奇富科技CEO吳海生表示，大模型應用即將迎來爆發期，這將極大加速AI在金融領域的滲透，尤其是在數據要素儲備與人才密度上具備顯著優勢的中國，在“AI+銀行”的探索已處於領先地位。這種技術變革正在重構銀行的業務管理與運營模式，推動消費信貸服務從傳統的“人工作業”向“智能化、自動化”轉型。

值得注意的是，金融科技對消費信貸的賦能不僅體現在效率提升上，還顯著擴大了服務覆蓋面。

數據顯示，在傳統金融機構融資時受到不同排斥程度的羣體中，有65.69%在金融科技平臺助貸模式幫助下獲得了銀行貸款。這種覆蓋面的擴大直接激活了消費增量空間，研究團隊對問卷調查數據進行實證分析發現，各類客戶通過金融科技平臺獲得貸款後，相比未獲得金融科技平臺貸款的情況，會讓小微企業對未來經營的信心增長10.5%，生產經營投入增加62.30%；會讓消費者的消費增加57.55%。正如CAFI研究員汪雯羽博士所言：“健康而適當的消費信貸服務有助於釋放出更大的消費增量空間，拉動經濟持續向好發展”。

 降低金融業系統性風險

還記得揹着賬本走村串戶的“揹包銀行”時代嗎？那時的信貸員要手工記錄每一筆貸款，審批流程動輒數週。而今天，消費者只需在手機上點幾下，貸款就能秒到賬。這種轉變背後正是金融科技發揮了重要作用。

之所以效率能實現跨越式提升，主要是在控制風險上的鉅變。傳統信貸風控主要依賴人工審覈與有限的客戶數據，效率低且難以實時準確評估風險，尤其對缺乏抵押物或信用記錄的客戶，傳統風控手段往往失效。金融科技平臺通過大數據、人工智能等技術，整合消費、社交、支付等多維度非金融數據，構建了更爲精準的風控模型，實現了風險管理從“人防”向“技防”“智控”的轉變。

AI驅動的智能風控模型在提升風險識別精度方面表現尤爲突出。研究表明，金融危機前信息技術使用率提高一個標準差的銀行，在危機期間的不良貸款率可以減少10%。金融科技在風險管理領域的應用不僅改善了銀行的信用風險，還可以令銀行提升5%-10%的收入，降低15%-20%的成本。這種效益主要源於風控模型的持續優化和數據的多維整合。2024年螞蟻發佈的新一代融合AI風控引擎AIR Engine（AI FUSE Risk Engine），在原有的決策式AI架構上通過引入生成式AI能力，進一步提升風控智能化水平。奇富數科的FocusPRO 2.0通過聲紋、圖像、視頻等多模態數據融合技術識別欺詐風險，採用語音大模型實現AI審覈及案調，將“智能化”有效地應用到了風險管控的各個環節。

在資產質量方面，金融科技的應用也帶來了顯著改善。根據6家上市金融科技平臺披露的2024年第三季度數據，90天逾期率與第二季度相比均出現了不同程度下降，其中奇富科技逾期率下降0.68個百分點至2.72%，小贏科技下降1.16個百分點至3.22%。這種資產質量的改善反映了智能風控系統的有效性，尤其是在經濟環境波動時期，技術驅動的風險管理展現出更強的適應性和穩定性。

值得注意的是，金融科技還通過數據共享與合作機制增強了全行業的風控能力。南京銀行與阿里雲、螞蟻集團合作建設的“鑫雲+”互聯網金融平臺採取“1+2+3N”的合作模式，連接中小銀行與數字場景，既包含助貸模式的業務導流，也支持聯合貸款業務的技術對接。2018-2020年間，該平臺的用戶從近千萬戶增長至4500萬戶，累計貸款從820億元增長至4801億元，在規模快速擴張的同時保持了較低的風險水平。這種平臺化合作模式打破了數據孤島，實現了風險信息的共享與協同防控，爲中小銀行提供了與其風險承受能力相匹配的信貸業務拓展路徑。

隨着監管對金融科技風險認識的深化，監管科技(RegTech)也在快速發展。人民銀行《金融科技發展規劃(2022-2025年)》指出要健全自動化風險控制機制，強調需積極運用大數據、人工智能等技術拓展事前風險信息獲取維度，強化事中風險計量、模型研發、特徵提取等能力建設。這種“監管+科技”的雙重防控體系，正在構建更爲穩健的金融科技生態，確保創新與風險的平衡發展。

 賦能消費信貸的三大趨勢

金融科技對消費信貸的賦能已取得顯著成效，但從技術演進、監管環境和社會需求的變化來看，這一領域仍有巨大的發展潛力和創新空間。未來幾年，金融科技在消費信貸領域的應用將呈現三個主要趨勢，進一步深化其對消費增長、風險防控和消費者保護的正向影響。

AI大模型的深度應用將成爲金融科技賦能消費信貸的核心驅動力。隨着算法算力的提升和數據資源的積累，大模型技術在金融領域的應用正從邊緣場景向核心業務滲透。吳海生預測：“在金融領域，大模型應用即將迎來爆發期，這將極大加速AI在金融領域的滲透”。這種技術演進將主要體現在三個層面：一是風險管理的智能化升級，通過大模型對非結構化數據的理解和分析，填補傳統風控的數據盲區；二是客戶服務的個性化提升，基於對用戶行爲和偏好的深度學習，提供更精準的產品推薦和財務建議；三是運營效率的質變式提高，利用大模型的生成能力和知識整合功能，自動化處理大量重複性工作。據行業估計，大模型的廣泛應用有望在未來3-5年內將消費信貸的審批效率再提升30-50%，同時將風險識別準確率提高20%以上。

開放銀行與生態化合作將重構消費信貸的市場格局。隨着監管對數據要素市場化配置的推進，金融機構與科技平臺之間的數據壁壘將逐步打破，形成一個更爲開放、協同的數字金融生態。南京銀行“鑫雲+”平臺的實踐表明，通過“1+2+3N”的合作模式連接中小銀行與數字場景，能夠實現規模效應與風險控制的平衡。未來，這種生態化合作將進一步深化，可能出現跨機構、跨行業的聯合風控平臺和共享徵信系統，使風險數據能夠在不侵犯隱私的前提下合理流動。

華興銀行與奇富數科在AI技術研發、數據處理、全流程服務等方面的合作也表明也這種趨勢，不僅能夠幫助銀行彌補技術短板，還能擴大金融科技平臺的服務半徑，形成良性互促的發展格局。

監管層面也在順應這一趨勢，正如中國人民銀行原副行長李東榮所指出的，數字金融是助力金融機構做好科技金融、養老金融、普惠金融、綠色金融“大文章”的紐帶與助推器，其關鍵驅動力爲數據要素和數字技術。

全球化發展將爲金融科技平臺開闢新的增長空間。隨着國內市場競爭的加劇和監管環境的成熟，領先的金融科技平臺開始將目光投向海外市場，特別是“一帶一路”沿線國家和新興經濟體。這些地區普遍存在金融服務覆蓋率低、傳統銀行網點不足的問題，爲中國成熟的金融科技解決方案提供了廣闊的應用場景。螞蟻集團早在2016年就開始加快出海戰略，將中國的數字普惠金融經驗和技術推向全世界。交通銀行甘肅省分行利用數字技術推動人民幣跨境支付，通過“數字化結算+海外機構”模式支持本地外向型企業發展，兩天內即可配合客戶出具跨境履約保函。

未來，隨着人民幣國際化和數字絲綢之路建設的推進，金融科技平臺的出海步伐將進一步加快，不僅輸出技術服務，還可能參與東道國的金融基礎設施建設，形成可持續的商業模式。正如中金公司研報指出的，“具備出海能力的領先信貸科技公司亦有望開拓第二增長曲線”。中國的金融科技平臺有望在全球範圍內助力金融業轉型升級，輸出中國金融科技模式，提升全球金融效率。