也談人工智慧在消費金融領域的場景應用體現

消費金融，即信用消費，是指向各階層消費者提供的主要以生活消費為目的的貸款產品和金融服務，是一種現代的金融服務方式。

我國的消費金融業務起步於中國銀行1985年發行的信用卡，在2009年中國銀監會正式啟動消費金融公司試點，國家真正從政策角度明確對消費金融行業的支援，現已形成相當規模，成為我國消費升級的重要推動力。

目前我國從事消費金融業務的主體既有持牌(準)金融機構，如 商業銀行、汽車金融公司、 消費金融公司以及 小額貸款公司，也有依託網際網路發展起來的電商平臺等。

每一輪科技浪潮的興起，最先受益的往往就是金融行業。自然， 人工智慧的快速發展也未能避開這一定律。作為一項新興技術，人工智慧正在對金融產品、服務渠道、服務方式、風險管理、授信融資、投資決策等帶來新一輪變革。

那麼具體到消費金融領域，人工智慧的應用主要集中在哪些呢？

——包括 智慧營銷、智慧風控、智慧催收、智慧客服、貸款審批等場景。

豐富的消費場景、完善的風控能力和較低的業務成本共同構成了消費金融企業的核心競爭力，人工智慧技術在這三大核心競爭力的形成中都發揮著重要作用。

智慧營銷——拓寬應用場景

智慧營銷指的是將人的創新性、創造力和先進的移動網際網路、物聯網等新興技術融合應用於消費金融的品牌營銷中，以滿足消費者的個性化、碎片化、動態化需求，有利於降低消費金融獲客成本，提高精準營銷效率。具體來說，人工智慧可以根據借款人的財務狀況、貸款用途、還款能力等指標，對應產品的特徵，個性化推薦貸款產品；針對信用評分較高的借款人設定優惠利率和還款期限，提高其復貸率。

智慧風控、智慧催收——加強風險控制

一、智慧風控

首先，人工智慧有助於消費金融企業篩選優質借款人。電商、支付平臺等參與主體對使用者人群的信用評估主要依賴於電商、支付、社交等非金融大資料，將這些資料納入到評分模型中，量化借款人的違約風險，並以此為據進行風險定價。

其次，人工智慧有助於防範潛在的信貸欺詐風險。人工智慧透過OCR技術，人臉識別、GPS定位、受信裝置追蹤、指紋驗證、聲紋驗證等多種方式來監控欺詐行為。

二、智慧催收

在傳統催收時代，催收作業主要依靠人力進行電話、簡訊或上門作業，往往存在效率低下、人工資源成本高甚至暴力催收等問題。而人工智慧可自主進行資訊收集、問題預判和資料庫生成，使清收市場越來越透明化和標準化。

首先，利用人工智慧催收賬款，能有效避免人力催收可能出現的語言暴力和服務態度問題；其次，人工智慧可以錯峰處理客戶相關問題，針對性催收賬款；最後，人工智慧催收還可實現全覆蓋、不間斷的工作，在短期內大量降低用人成本。

以催米科技為例，針對人力密集、管理繁重、成本高企、效能低下、合規頻發的消費金融行業，公司自主研發了 AI米智慧語音催清收系統和惟信不良資產管理系統，實現從資產對接、策略制定、智慧外呼、報表監控等端對端AI智慧互動式清收，大幅提升回款效能及效果，幫助客戶節約成本、提升效率。其中，消費金融領域正是該系統應用的主要業務場景之一。

某大型金融科技公司，聚焦AI催收，透過 催米科技定製化開發了包括分案策略、話術模型、撥打策略、資料對接、業務報表等端對端的智慧催收業務流程，快速搭建了AI前端業務及後臺管理平臺。大幅降低了呼叫中心坐席的團隊規模，從約20家服務機構累計近1000人降低到4-5家近300人團隊，實現了端對端自動化業務處理模式，完成了高質量的催收回款。

智慧客服、線上貸款審批——降低業務成本

智慧客服：在消費金融業務中，客戶諮詢的問題往往限定在重複性較高的某些特定領域內，這些特點使得智慧客服成為可能。人工智慧的語音合成技術和語義識別技術能夠讓客戶直接進行提問，進而對客戶問題進行逐字分析，有利於提升客服效率和使用者體驗，同時降低人力成本。

線上貸款審批：傳統的貸款審批環節存在著資訊不對稱、成本高、時效性差、效率低等問題，人工智慧利用人臉識別、聲紋識別和OCR光學字元識別技術，實現遠端面籤，節約客戶時間成本，同時降低企業人工運營成本。

[結語]當然，除了人工智慧技術，金融科技其他技術如雲端計算、大資料、區塊鏈等在消費金融中也有所應用，它們一起成為了驅動消費金融行業發展的關鍵技術，未來將會愈加顯著地提升金融企業的運營效率，同時保障合規性、增強安全性。

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