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本報（chinatimes.net.cn）記者付樂 上海攝影報道
月均攔截異常身份證超4500張、鎖定1500個疑似黑灰產團伙……這組來自海爾消費金融的數據，揭開了信貸「秒批」背後的風控邏輯。
當前，消費金融行業正從規模擴張轉向質量競爭，從「跑馬圈地」轉向「精耕細作。海爾消費金融也通過技術降本、場景深耕等方式服務消費者。
「秒批」背後的黑科技
當前，大模型的出現為消費金融行業帶來深遠變革。
海爾消費金融首席信息官梁樹峯對《華夏時報》記者表示，作為里程碑式的技術躍遷，大模型能直接從原始數據提取特徵，突破專家經驗侷限。未來，用戶有望僅通過視頻等方式，便捷獲取金融服務，甚至享受專屬陪伴機器人服務。
海爾消費金融首席信息官 梁樹峯
2024年5月，海爾消費金融與火山引擎宣佈共同成立金融大模型聯合創新實驗室。在活體檢測與身份覈驗環節，大模型能精準識別活體真僞、判斷身份證合成情況，月均成功攔截異常身份證超4500張。
AI如何識別高風險客羣？
梁樹峯表示，大模型利用圖像特徵識別技術，甄別身份證異常、背景異常等情況，能發現並攔截疑似欺詐行為。異常信息結合圖譜分析，可識別團伙欺詐，防範黑產風險。藉助大模型多模態特徵識別、背景分析等技術，鎖定欺詐意圖用戶，海爾消費金融大模型目前已識別出1500個疑似黑灰產團伙。
在風控方面，例如用戶在APP上出現異常操作行為，類似反覆修改地址等，會被實時記錄並傳輸至風控模型。在圖像活體檢測環節，運用大模型能夠精準識別用戶使用的是視頻、照片還是真實本人。在身份證覈驗環節，AI可識別身份證拍照存在的模板化加工、背景圖片高度相似等異常情況。
「因其處理難度大，在以往，背景信息常被忽略，例如，背景是有白板的辦公室環境，可初步判斷為辦公場所。尤其在識別團伙欺詐、僞造信息及刻意規避規則的欺詐行為方面，大模型發揮着重要作用。」梁樹峯表示。
「識別僞造身份證，或特殊背景等異常圖像至關重要。」他稱，大模型能形成人類難以理解但模型可識別的顯著分類數據，再將這些數據融入關係圖譜分析，觀察這類人羣在圖關係中的特徵，如是否位於同一區域、同一網絡空間、預留聯繫人是否相同等。再結合關係網絡及黑名單信息，可判斷異常個體是否屬於團伙。例如，若某人被識別為異常，且其第一層關係中20%至30%的人已違約，則可能被認定為團伙成員。
此外，在多重身份驗證流程中，除人臉識別外，還融入了聲紋識別技術。尤其在客服環節，聲紋識別若發現多個投訴賬號聲紋相同，從而識別黑產團伙，保障金融安全。
「聲音本身帶有情緒信息。我們可以結合用戶聲音及圖像中的表情，分析用戶意願，判斷是否存在欺詐行為。特別是線下場景或遠程面審，通過用戶語言和表情可大致判斷該人狀態。」梁樹峯表示。
不過，梁樹峯也坦言，技術其實並非最大的難點。當前挑戰更多在於技術與業務間的平衡。例如，主要渠道合作方在某些場景中對審批時效性要求高，必須在幾秒內完成。
一方面，主要渠道合作方對審批時效和通過率要求嚴格。互聯網大廠渠道流量大、峯值高，需進行資源隔離，確保獨立資源滿足高性能響應需求。另一方面，為提高審核通過率，海爾消費金融摒棄傳統單一模型，採用動態模型，依據用戶分層和流量實時調整模型及數據加載策略。
在風控體系發展方面，梁樹峯將其分為四個階段：第一階段是依賴專家經驗設定規則的專家型風控；第二階段是大數據風控，結合專家規則與大數據統計規律；第三階段是規則加模型，在特定場景更多應用AI模型進行評分，如預測違約率；第四階段是智能風控，未來有望突破專家經驗天花板，利用非結構化數據和大模型能力直接提取特徵規律。例如，專家通常認為徵信查詢次數多風險高，而AI結合多項因素，可能發現此類用戶借還款頻繁、還款意願強，風險未必高。
梁樹峯稱，傳統「專家+規則」模型泛化能力差，難以應對客羣和渠道的微小變化。AI能更好地挖掘數據價值和規律，結合大模型高維參數帶來的智力湧現，並且有很強的泛化能力，加上強化學習，可以突破當前決策瓶頸。
AI驅動風險定價
AI技術也助力風險定價更加精準。貸前基於精準分層定價；貸中根據用戶行為動態調整額度與利率；貸後預測用戶還款表現，針對性調整催收策略。
消費金融服務用戶借款金額普遍較小，需藉助技術覆蓋更廣用戶羣。海爾消費金融用戶平均借款金額約3000元，場景分期可達1萬元甚至10萬元。而利率受風險影響，用戶復購頻率直接關聯盈利。
談及獲客成本，梁樹峯認為，主要消耗在互聯網平臺的流量投放，白熱化競爭推高了成本。在用戶服務方面，海爾消費金融致力於利用AI提升服務質效。例如，通過智能客服系統結合大模型的意圖理解和語言生成能力，未來或可實現人機協同，根據用戶性格和喜好配置專屬智能體，優化服務體驗。
梁樹峯還提到，數字化轉型正從「+AI」向「AI+」模式轉變。這將推動金融服務更加智能化、精細化，為用戶提供全面優質的體驗，讓AI能力如水電氣般觸手可得。
嚴控B端商戶
在消費金融行業競爭加劇的背景下，場景金融可以說是一條差異化發展道路。
業內普遍認為，場景金融比現金分期更具挑戰，需同時考量用戶風險、商戶風險及管理效率，其中最具挑戰的環節在於對B端合作商戶的嚴格篩選與深度綁定。
「場景金融的核心競爭力在於對合作商戶的嚴格篩選與管理。」海爾消費金融場景業務負責人對《華夏時報》記者指出。
首先，基於行業成長性設定差異化額度。其次，建立商戶准入機制。綜合評估商戶的經營穩定性、服務交付能力、經營者風格及合規性，確保合作資格合規。再次，實施精細化運營與動態風控。對商戶進行ABCD分級管理，差異化配置額度與通過率，持續監控並動態調整，不合規即終止合作。最後執行差異化客戶回訪。針對不同風險等級的商戶，其採取差異化電話覈實與消費決策提醒。
據本報記者瞭解，在消費金融行業，線上環境雖增加識別難度，但通過對行業的理解，模型能預判不同客羣的發展趨勢與收入潛力。針對不同客羣的風險特徵和還款能力差異，消費金融機構會實施差異化的風險定價策略。對於優質客羣，一般由商戶貼息為學員提供利息分期服務，降低其決策門檻與經濟負擔。
對於佈局場景的初衷，上述負責人坦言，一是服務實體經濟，促進真實消費，直接服務於居民特定的生活場景的消費升級；二是優化差異化風險定價。根據不同場景的消費特徵、客羣風險、資金流向的可控性；三是優化客戶體驗。針對特定場景設計更貼合用戶需求的產品，如貼息、前低後高等；四是生態協同，獲取優質流量。家電分期服務集團主業，促進家電成套解決方案。
海爾消費金融採用風險定價策略，根據用戶貸款用途，及所屬客羣的風險水平和未來價值潛力，在審核通過率、產品體驗、定價、服務額度等多維度實施差異化策略。
「目標是減少對前端人工輸入的依賴，讓系統高效、精準評估客羣風險與價值，並在定價、額度、通過率等方面自動應用差異化決策，實現更加智能化的運營。」上述負責人稱。
上述負責人表示，我們的初衷是建立長期陪伴關係，在用戶當前學習或技能提升階段提供支持，培養信任與良好體驗。當用戶未來成長起來，在人生不同階段如家庭裝修、婚慶籌備、子女教育，產生新的金融需求時，基於過往的良好體驗，會優先想到使用過的產品。
當前，部分消費金融機構的定價策略着眼於用戶生命週期價值最大化，通過具有吸引力的價格培育長期關係，為將來服務用戶生命週期的多個關鍵場景奠定基礎。
科技應用不僅提升了風控能力，也優化了產品體驗。海爾消費金融將金融產品嵌入消費決策的關鍵環節，如在支付頁面提供明顯的分期支付選項，消除用戶資金不足的尷尬。
目前，海爾消費金融提供家電、教育、醫美等場景分期服務，業務主要通過B2B2C模式展業，為符合條件的商戶提供線上金融業務及合規培訓等，其推出的「智家分期」產品，目前正在全國緊鑼密鼓鋪開。
責任編輯：馮櫻子 主編：張志偉