全球经济正经历数字化和服务化转型，在数字经济浪潮席卷金融领域的当下，消费金融行业正经历着前所未有的技术变革，我国消费金融行业在数字化转型中亟须新动能。人工智能（AI）技术的迅速发展为消费金融行业的发展提供了新机遇，借助人工智能大模型，我国中小消费金融机构能够更精准地把握市场趋势，创新产品和服务，满足多样化需求，开拓新业务增长点，提升服务效率，加速消费金融机构数智化升级。
政策与技术双赋能促进消费金融发展
近年来，国家将提振消费作为扩大内需的核心战略。消费金融是我国促进居民消费和经济增长的重要引擎。我国金融政策积极扩大对消费支持的深度力度广度，不断加大对消费金融的支持，普惠金融的数字化智能化便捷化供给水平明显提升。
我国消费市场庞大，消费金融需求日益增长且多样化，消费者对便捷、高效、个性化金融服务的需求持续上升。消费金融机构积极响应国家消费刺激政策，加强对消费市场的研究，充分挖掘存量及县域客群的消费贷款需求，不断加大对个人消费贷款的投放力度，加快消费金融服务的便捷性、可得性、适配性，叠加人工智能大模型技术强大的数据处理与分析能力，可有效提升我国消费金融服务效率，保持消费金融健康可持续发展。
构建全国消费金融数据共享联盟平台。通过多种方式打通消费金融数据互联互通，共建共生共用共享系统，打通消费金融公司内部数据与外部数据、第三方机构数据的共享，建立消费金融数据流通机制。构建全国消费金融数据共享联盟平台，实现银行、消费金融公司、电商平台等机构数据的互联互通。
消费金融机构自主研发和协同研发助力我国消费金融大模型建设。中小消费金融机构既可以依托自身实力，构建具有自主知识产权的消费金融大模型，也可以与头部消费金融机构开展合作。随着人工智能技术的迭代升级，消费金融大模型也需要不断迭代优化，我国仍需关注国内外人工智能大模型技术发展动态，不断优化政策环境，鼓励金融机构与企业积极探索创新应用，使人工智能大模型成为我国消费金融发展的核心竞争力。
AI消费金融大模型提升服务效率
通过人工智能大模型在获客、风控、营销、服务、智能决策等场景中的深度应用，可有效破解区域发展不平衡、风控成本高等难题，提升消费金融服务广度、宽度、深度，延伸消费金融客户群向县域地区扩张下沉，触达数字普惠金融“最后一公里”。
消费金融数据互联互通助力AI大模型实现消费金融精准营销。将客户的社交媒体网络数据、个人出行票据、住宿票据和平台消费数据等多维数据，与消费者行为轨迹、聊天软件语音数据、图像数据等多模态数据融合，大模型通过分析海量客户数据，能够精准把握客户的消费习惯和偏好，从而实现个性化的金融产品推荐，为消费者设计更加精准、个性化和高效的金融产品和金融服务。通过精准营销，不仅提高了客户满意度，还显著提升了营销效率和转化率。
AI技术实现消费场景与数字金融的深度融合。依托数字技术将信贷服务嵌入电商平台、旅游、餐饮、文体娱乐等多元消费场景，加强对服务型及耐用品等大额消费的信贷支持，引导消费升级，促进产业协同发展，实现金融服务与消费者需求的精准匹配。促进线上线下融合，推动数字金融与实体商业、供应链上下游企业协同发展，构建覆盖广泛的消费信贷生态体系。
大模型加速消费金融新产品开发。消费金融机构可依托AI大模型开发以文旅暑期游消费分期贷和新产品开发、新技术应用、新产品销售的消费分期贷等消费金融新场景，抢占技术应用先机，通过深耕消费应用场景、技术赋能、消费金融生态协同的组合策略，打造差异化竞争优势，在智能金融新赛道上实现换道超车，为我国经济高质量发展注入智慧动能。
AI优化消费金融智能客服系统。建立国家级消费金融数据共享平台，整合税务、社保、电商等多类数据资源，运用消费金融大模型构建客户全景画像。开发智能消费产品推荐引擎，对消费者实现多样化个性化服务，努力提升客户转化率。通过大模型训练提升消费金融复杂问题解决能力，大模型的情绪分析功能可以帮助企业优化客户关系，在贷后管理中实现对客户情绪的实时监测和干预，显著提升客户满意度和还款意愿。在客户服务领域，大模型可以极大提升智能客服的能力，通过优化智能客服系统，实现较高的客户意图识别准确率，智能化客服系统不仅能够24小时不间断服务，还能通过情绪识别功能提供更加人性化的服务。
AI大模型优化消费业务流程，提升效率。在全国推广AI+消费金融标准化审批流程，实现小额贷款秒批秒贷，建立跨机构大模型消费服务共享中心，降低中小金融机构技术应用成本。开发消费金融智能合同生成系统，提升电子合同处理效率，降低人工干预错误率。
AI大模型提升消费风控能力
实现差异化授信策略和风险动态管控。支持人工智能大模型在消费智能获客、客户智能推荐、信贷风控等领域的应用，积累经验并形成可推广的模式。构建多模态风险识别系统，利用大模型整合用户行为、交易记录、社交数据等，建立动态画像机制，实现差异化授信策略和风险动态管控。
构建全国统一的消费金融风险预警平台。运用大模型整合分析百万级交易数据，提升消费金融风险识别的准确度。建立动态消费金融风险评估模型，根据宏观经济数据、行业风险特征实时调整风控策略。研发消费金融反欺诈大模型，提高对于团伙欺诈的识别准确率。
加强消费金融数据安全治理，制定消费金融数据安全管理办法。建立消费金融数据分类分级保护制度，建设国家级金融数据安全监测中心，实现消费金融数据全生命周期监控。推广多方安全计算等技术，在保护数据隐私的前提下实现跨机构数据共享。
前瞻布局智能监管体系，推动监管科技落地。完善AI风控监管规则，利用大模型技术对金融机构产品定价、用户识别、风险控制等进行全流程穿透式监管，建立风控成效评估与风险预警机制。尽快制定涵盖模型透明度、可解释性、算法偏见、伦理风险等方面的监管标准，强化模型全生命周期管理，完善监管制度保障。允许头部机构开展智能授信创新，建立模型偏见检测与审计标准。强化消费贷资金流向监测，逐步实现智能预警全覆盖，确保大模型合规、安全应用，符合伦理标准。
（作者：刘书霞系北京大学计算机学院访问学者、河北科技师范学院智链科技创新应用研究中心主任；欧阳日辉系中央财经大学中国互联网经济研究院副院长）
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