文 | 孙扬 

江苏苏商银行股份有限公司

消费金融业务专家

图｜由作者提供

尽管我国消费金融公司的总资产已突破1.2万亿元，但部分消费金融业务仍存在经营效率不高的问题。本文探讨了消费金融业务当前面临的问题，以及AIGC（ArtificiaIlntelligence Generated Content，人工智能生成内容）的技术特点，分析了AIGC在营销服务、风险审批、深度存量运营、贷后管理方面可以起到的赋能作用，并结合相关案例进行研究。

最后，本文对AIGC赋能消费金融业务的风险进行了分析，并对AIGC在消费金融业务中的应用提出了四点针对性的建议：打好数据基础设施；先从小范围切入再扩大应用范围；建设私有云模式的本地基础设施；针对特定领域开发定制化的大模型。

一、消费金融转型和AIGC兴起

（一）消费金融业务亟需转型

消费金融是向各阶层消费者提供消费贷款的一种现代金融服务方式。消费金融公司是消费金融业务的专营机构，其业务主要包括个人耐用消费品贷款及一般用途个人消费贷款、信贷资产转让及同业拆借、发行金融债等。

2009年，中国银行业监督管理委员会发布《消费金融公司试点管理办法》，在北京、上海、天津、成都4个城市开放消费金融试点，2010年，国内首批4家持牌消费金融公司应运而生。消费金融公司的发展适应了中国经济从投资主导型向消费主导型转变的需要。

中国银行业协会日前发布的《中国消费金融公司发展报告（2024）》显示，截至目前，我国已成立31家消费金融公司，2023年，消费金融公司总资产已经突破1.2万亿元。然而，消费金融公司稳定发展的背后也存在隐忧。9月以来，随着上市机构财报的陆续发布，消费金融头部机构也发布了2024年半年报。数据显示，几个头部消费金融公司的业绩都出现了下滑，招联消费金融上半年净利润为1 7.2 4亿元，同比下降7.41%；马上消费金融2024年上半年净利润为10.68亿元，同比下降20.66%；中银消费金融上半年亏损3.05亿元；兴业消费金融上半年净利润为2.77亿元，同比下降78.09%。

消费金融业务近几年进入了瓶颈期。一方面，资产端利率不断被下调；另一方面，企业的经营成本不断升高。流量成本越来越高，但消费金融企业的存量经营不充分；数据成本不断增加，但企业对于数据的利用不充分。客户增多，增加了客服的座席成本，但企业对存量客户经营不充分，资产贷后管理效率不高。消费金融业务急需新的技术带来产业的升级和突破，助力消费金融转型，寻找新的发展路径。

（二）AIGC的兴起，助推消费金融行业转型

2022年11月，OpenAI公司发布了ChatGPT，迅速引起了业界的广泛关注，这标志着AIGC的兴起。2024年2月，OpenAI发布了文本生成视频大模型Sora。AIGC全称是人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content），AIGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习，AIGC可以根据输入的条件生成与之相关的内容。

例如，通过输入关键词、描述或样本，AIGC可以生成与之相匹配的文章、图像、音频等。AIGC的核心技术包括：生成对抗网络（GAN）、文本图片互搜索（CLIP）、序列数据处理（Transformer）、扩散模型（Diffusion Models）、自回归语言模型（GPT）、多模态技术、生成算法等技术等。

AIGC是人工智能从1.0到2.0的里程碑。TE智库发布的《企业AIGC商业落地应用研究报告》显示，AIGC的主要应用领域为营销（内容生产、媒体传播）、办公（文本/代码生成、自动化流程）、在线客服（富文本沟通、自动主动对话）、人力资源（简历筛选、人员分析）、基础作业（法律、设计等）。AIGC不仅能有效降低劳动密集型业务的成本，还能在高端创意领域发挥重要作用。

对于消费金融行业而言，其发展已不仅限于规模扩张，而是正在向数字化、智能化和场景化转型，迫切需要新技术的推动以实现质的飞跃，进而推动消费金融产业的升级，进入新的发展阶段。行业有望通过AIGC技术赋能智慧营销、智能客服等环节，优化资源配置、降低运营成本、提升数据分析能力、降低风险发生率等，加快行业的数字化转型升级。

二、AIGC有助于提升消费金融业务效率 

（一）AIGC对消费金融业务的重要作用

1.消费金融的劳动密集特性需要AIGC的支持

消费金融业务是一个面向广大消费者的普惠金融业务，也是一个比较复杂的金融业务，特点包括额度低、客户分散、线下队伍庞大、劳动密集、数字化程度高、场景化程度高、流量获取对平台依赖高、经营管理依赖的因素较多、贷后管理工作比较复杂等。消费金融是一个复杂的金融业务，要依赖大量的人力和劳动，需要AIGC等智能化技术帮助提升运营效率。

2.场景化的消费金融业务需要AIGC的助力

消费金融总体上可分为两类，一类是面向消费场景的消费类贷款，另一类是无明确场景的现金信用贷款。面向消费场景的消费金融业务包括汽车金融、家电金融、教育金融、电商金融等。场景化的消费金融对垂直领域知识的深度整合提出了更高的要求，AIGC大模型具有很强的知识整合、知识库建设的能力，能够帮助消费金融机构构建面向场景的领域知识体系。

3.AIGC赋能消费金融业务全流程

消费金融业务全流程共包括营销服务、风险审批、存量经营、贷后管理四个环节（如图1所示）。虽然消费金融业务全流程数字化程度较高，但是对于数据的垂直整合及横向整合并不充分。AIGC可以帮助企业深度整合消费金融数据，赋能业务全流程，具体可以起到提升营销效率、提升风险审批精准度、辅助做好深度存量运营、提升贷后催收的及时性和效率等作用。

图1 消费金融业务全流程 

（二）AIGC如何提升消费金融的营销服务效率

1.智能客服业务提升用户体验

消费金融行业是一个高度依赖营销的领域，由于贷款金额通常较小且分散，消费金融机构每天都需要处理大量的客户咨询。在业务高峰期，客服成本就会迅速增加。而AIGC技术通过智能客服和数字人等应用，能够提供全天候在线服务，使服务更加亲切和人性化。智能客服能理解更复杂的语言，提供更精准的答案，提升用户体验。

目前，广发银行、马上消费金融、微众银行、中邮消费金融、苏商银行已经开发了客服领域的大模型应用，以提升消费金融的营销服务效率。

马上消费金融公司开发了大模型应用平台Power Agent，打造了“天镜”大模型体系，提升大模型应用效率。马上消费金融将大模型应用于智能客服领域，开发了人机协同大模型，在2023年人工座席没有增长的情况下，实现营销业务增长68%。值得一提的是，马上消费金融的人机大模型在提升营销过程的合规性和风险治理方面也起到了突出的作用。

互联网银行微众银行开发了大模型AI Agent，通过大语言模型技术，完成了贷款知识库中相似问题的智能推荐，较传统人工客服营销的处理效率提升两倍以上。中邮消费金融基于大模型开发了“邮远见”，帮助座席客服理解客户的意图和需求，提供话术推荐和知识点提醒。“邮远见”还可以为座席客服记录问题、总结对话和创建工单，使其工作效率提升增幅达到38.23%。

苏商银行开发了基于大模型的在线客服助手，利用知识库以及对客户语音的识别转换，帮助客服人员快速生成回答，提升了客户服务的效率。

2.精准营销提高营销转化率

信用卡业务是消费金融领域的重要组成部分。信用卡行业已经步入了数字化和虚拟卡的新时代，其营销策略也随之转向了数字化渠道。AIGC可以帮助金融机构更精准地进行营销，通过分析用户数据，向不同群体推送个性化的金融产品信息，提高营销转化率。

广发银行信用卡团队上线了“智说”AIGC大模型，可在工作人员输入目标客户、短信内容、参与方式等信息后，快速生成不同风格的推广文案。据了解，该大模型后续将实现短信编写、文案润色与审批等功能。

（三）AIGC如何提升风险审批的精准度

1.自动化生成报告，提高服务效率

消费金融信贷审批环节对精准度有着极高的要求，需要对客户的欺诈风险和信用风险进行准确评估和识别。这一环节对于控制信贷风险、保障金融机构资产安全至关重要。金融机构需要综合运用各种风险评估工具和模型，对客户的信用状况、还款能力、欺诈可能性等进行全方位的分析和判断。

在这一过程中，大数据、人工智能等技术手段应用越来越广泛。然而，当前大模型还存在“幻觉”等问题，不能直接嵌入到消费金融信贷风险审批的流程中。目前，大模型技术在消费金融领域的应用主要集中在辅助风险审批和提升服务效率方面。比如招联消费金融、农业银行通过“审批智能体”自动化生成信审报告，江苏银行使用大语言模型帮助员工审核信贷的相关材料，网商银行通过大雁系统大模型实现对客户的全面画像等。招联消费金融2024年7月发布了80亿参数轻量级大模型“招联智鹿二代”，提升了智能信审的效率。该公司利用大模型技术，创新打造“审批智能体”，支持自动化生成信审报告，从大量看似琐碎的信息中识别出有效信息。

中国农业银行基于ChatABC大模型提供信贷报告生成服务，报告准确率达84%。在某分行的应用实践中，客户经理编写单份信贷报告的时间平均减少了50分钟，而针对单一客户的全流程报告编写则节省了约1.2个工作日的人力。（未完，完整内容请订阅。）

编辑｜张孟月 校对｜吴政希

文献来源：孙扬.AIGC如何赋能消费金融业务[J].科技与金融,2024(10):22-27.

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