生成式AI賦能消費金融的挑戰及應對之策

摘 要：黨的二十大報告明確提出，要著力擴大內需，增強消費對經濟發展的基礎性作用，而消費金融已成為刺激內需潛力的重要助燃劑。以ChatGPT為代表的生成式AI技術為金融行業帶來了前所未有的變革，其在消費金融中的智能識別、營銷、風控、客服以及催收等場景的應用優勢突出，創造出了全新的消費金融服務模式和金融產品。生成式AI在消費金融領域落地的同時，也帶來了數據安全、技術、風險關聯度增強和監管等一系列現實挑戰。基于此，本文提出采取加強隱私保護與數據治理、突破技術瓶頸、強化風險識別和完善監管政策框架的策略建議，旨在推動負責任的生成式人工智能發展，賦能消費金融高質量發展。

關鍵詞：生成式AI；消費金融；金融科技；人工智能；ChatGPT

中圖分類號：F833 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）03（a）--04

1 引言

2024年，中央經濟工作會議強調 “要把恢復和擴大消費擺在優先位置”，國家金融監督管理總局提出加大消費的金融支持，加快消費金融數字化轉型。2024年政府工作報告提到，開展“人工智能+”行動，以ChatGPT為代表的生成式人工智能（以下簡稱“生成式AI”）基于深度學習、神經網絡、自然語言處理、計算機視覺和大數據處理等技術，通過海量的數據訓練，能夠模仿人類知識生成過程，自動產生文字、圖像、視頻等多種格式的輸出，從而創建或生成新的內容和解決方案，具有自主性、智能性、學習性和創新性等特征（歐陽日輝，2024），引發金融業的深刻變革。金融行業基于資金密集型、數據密集型的特征，天然對AI有著較高的接受度（許雪晨，2024）。《2024年金融業生成式AI應用報告》顯示，“生成式AI+金融”成為推動金融數字化轉型邁向智能化新階段的重要力量。消費金融直接向消費者提供金融產品和服務，其龐大的消費群體、高頻次的交易和大體量的數據，對生成式AI有著更高的接受度和需求度。生成式AI可以提高金融服務效率、降低成本，提升金融的普惠度，實現金融服務智能化、個性化和定制化（劉志雄，2024），有效降低反欺詐和反洗錢風險（龔新宇等，2023），彭志雄（2024）認為人工智能等金融科技創新技術在強化消費金融的資源配置功能、提升消費金融的風險控制能力、升級消費金融的支付結算業態等方面具有明顯的賦能效果。李禮（2022）通過實證方法發現數字技術可以驅動區域消費金融市場高質量發展。消費金融與生成式AI的融合，在客服、運營、風控、營銷及催收全業務流程的智能化綜合應用，但同時也面臨著一些挑戰。因此，本文從現實角度出發，探索和解構生成式AI賦能消費金融的挑戰和應對之策，對推進消費金融供給側結構性改革具有重要意義。

2 生成式AI賦能消費金融的應用

2.1 智能客服

消費金融服務于數量眾多的長尾客戶，單筆授信額度小，涉及的客服問題多而雜，且時效性較強，客戶咨詢和投訴是常見的挑戰。在咨詢服務、用戶問答等交互環節，生成式AI通過自動讀取、解析和識別外界輸入的信息，可以實現實時響應客戶查詢，提供無時差、個性化的金融服務。生成式AI支持多種交互方式，包括文本、語音、圖像等，使得客戶可以通過多種渠道與AI客服進行交互，還能夠進行情感分析，識別客戶的情緒狀態，并采取相應的情緒管理策略，提高客戶滿意度和忠誠度。生成式AI由機器學習算法（MLA）驅動，通過不斷的訓練課程，從與系統交互的用戶處收集新的數據集，不斷改進算法。因此，即使在回答以前從未見過的新類型的問題時，準確率也會保持在很高的水平，確保無論出現什么類型的問題，客戶都能快速獲得可信的答案（汪壽陽等，2023）。如銀行利用生成式AI技術構建了智能客服機器人，該機器人能夠無時差地解答客戶問題，提供24/7的客戶服務，這種即時、便捷的互動方式能夠提升客戶滿意度，增強客戶黏性。

2.2 智能營銷

消費金融的客戶群體具有年齡和收入多元、教育背景差異大、地理分布廣、消費用途多樣等特點，生成式AI利用大模型能夠實現多模態混合訓練，解決營銷過程中處理海量化非結構化數據、客戶畫像刻畫難、智能推薦不精準的難題，從而進行精細化的市場細分，制定更加精準的用戶全生命周期管理與營銷策略。例如，通過分析消費者的教育背景、歷史交易記錄、收入狀況、偏好、社交媒體活動等數據，深入挖掘客戶的消費習慣和潛在需求，進而生成個性化的營銷文案、圖像及視頻等內容，這種個性化的營銷材料能夠更好地吸引消費者的注意力，提高營銷活動的轉化率。在智能營銷中，生成式AI可以自動化一些煩瑣的營銷流程，如郵件營銷、短信營銷等，企業可以節省大量的人力成本，并提高營銷效率。此外，生成式AI能夠分析客戶在社交媒體、客服對話等渠道上的情感表達，了解其對金融產品的態度和看法，生成合適的回應和互動內容，以增強客戶對金融產品的信任感和滿意度。

2.3 智能風控

消費金融公司的信用風險高于銀行，這主要源于其定位是“長尾+下沉” 客戶群體，以及面臨“多頭借貸”與“共債風險”等風險，導致不良貸款率逐年上升。根據中銀協發布的《中國消費金融公司發展報告（2023）》，2023年末，部分消費金融公司的不良貸款率超過3%，且整體呈現上升趨勢，風控成為消費金融市場競爭的核心。生成式AI可以高效地對海量非結構化數據進行處理，通過深度學習和機器學習等技術構建更為復雜和準確的風控模型。在信用評估方面，生成式AI可以分析借款人的歷史交易數據、征信記錄、社交媒體信息等，構建信用評估模型，對借款人進行精準信用評分和分類，從而為消費金融提供更為精準的信貸審批決策支持。在欺詐檢測和風險預警方面，生成式AI通過分析交易數據、用戶行為模式等，可以檢測出異常登錄行為、異常交易金額或頻率等，識別出異常交易和潛在欺詐行為。此外，生成式AI能夠實時監測市場動態和用戶行為變化，借助大數據和機器學習算法對潛在風險進行預測和預警。在合規方面，生成式AI可以幫助消費金融機構自動生成合規報告，確保交易和操作符合法規要求，并通過深度學習適應不斷更新的法規政策，減少人工監督需求，提高合規工作效率。

2.4 智能運營

消費金融貸款交易筆數多，但單筆金額小，導致征信查詢、支付結算以及催收訴訟等按筆結算的費用居高不下，成本難以攤薄。生成式AI能夠自動化處理大量重復性的消費金融運營任務，如文檔處理、數據錄入、交易確認等，通過自動化流程，消費金融機構可以顯著提高運營效率和服務質量，降低人力成本。同時，生成式AI能夠基于大數據和機器學習算法，預測未來的市場趨勢和客戶需求，為消費金融機構提供智能決策支持，降低決策成本。智能客服和營銷的應用，降低了消費金融機構市場調研、客戶篩選和營銷推廣成本。生成式AI技術構建的欺詐檢測系統，能夠自動識別并預警潛在的欺詐行為，從而有效降低欺詐損失。在消費全流程上，生成式AI降低了對人工的依賴，節約了人力成本。

2.5 智能催收

消費金融機構在催收過程中通常難以清晰界定合規催收與違規催收的邊界，違規催收使得客戶投訴舉報而帶來較高的行政處罰風險。生成式AI可以大幅提高催收的高效性、精準性和合規性。首先，在高效性方面，生成式AI催收系統能夠24小時不間斷地工作，自動執行大量的標準化催收任務，如發送催款通知、撥打催收電話、生成個性化的還款計劃等，這些自動化流程可以大大減少人力資源的消耗，并提高追債效率。在精準性方面，生成式AI通過分析債務人的還款歷史、財務狀況和行為模式，借助機器學習算法預測催收成功率，并精準匹配最合適的催收策略，減少誤判和人為因素的干擾，提高催收準確性。在合規性方面，生成式AI能夠自動過濾臟話、侮辱性語言、威脅性語言等不當言論，確保催收過程符合法律法規和道德規范，有助于降低法律風險，避免投訴和罰款等負面后果。此外，生成式AI可以實時監控與報告催收進度，幫助管理層及時了解催收情況，發現問題并做出調整。

3 生成式AI賦能消費金融面臨的挑戰

3.1 數據安全的挑戰

消費金融業離不開個人數據的收集與分析，而生成式AI基于龐大的數據處理能力和模型應用，放大了金融行業固有的個人信息處理風險，對金融消費者的個人信息權益保護構成巨大挑戰。2023年7月實施的《生成式AI服務管理暫行辦法》強調利用生成式AI不得侵害他人的隱私權和個人信息權益，但金融消費者的個人信息權益保護仍面臨諸多挑戰。首先，生成式AI獲取客戶信息的方式主要是交互式回答客戶問題，幫助客戶處理財務信息，其收集信息具有很高的隱蔽性，且通常不需要客戶的任何授權，無法采用傳統的告知同意規則。其次，金融機構為了提供更為個性化的產品和服務，通過生成式AI加工分析其收集的客戶數據，“加工”后的信息數據，其權益在金融消費者和金融機構的權屬不清（徐翔宇，2024），導致消費者個人信息被濫用。最后，生成式AI存在機器幻覺現象，即生成的內容是基于對語料庫的學習和預測，并非從語義和邏輯角度進行推理和判斷的產物，對于生成內容本身的真實性和準確性無法進行判斷，面臨著數據訓練過程中深度偽造、數據“投毒”（污染）、內容偏見等金融數據內容質量風險。

3.2 技術挑戰

首先，算力的挑戰。近年來，生成式AI大模型的參數規模呈現指數級增長趨勢，對智能算力的需求與日俱增，最大模型GPT-4的參數規模已達到萬億級別，需要上萬張GPU卡的集群進行數月的模型訓練和參數調優。2023年末，我國智能算力規模達到70 EFLOPS（百億億次浮點運算），占算力總規模的30%，同比增速超70%，智能算力的激增加速了AI產業的創新發展，也帶來了巨大的電力和水源消耗問題（錢斌，2024）。研究表明，到2027年，全球范圍內的AI使用對應的水資源消耗將超過1000萬居民一年用水量。其次，數據的挑戰。生成式AI對消費金融海量數據的需求是其應用發展的障礙，現存的消費金融交易語言文本數據大量重復，以及高相關性和高質量數據資源稀缺，成為生成式AI技術持續迭代的關鍵瓶頸。最后，算法的挑戰。AI算法運行具有不透明性與不可知性，產生的算法歧視、算法欺詐、算法霸凌等問題，嚴重侵害金融消費者的利益，導致“嫌貧愛富”“供給不足”等問題，有悖于金融科技的普惠屬性（劉鴻浩等，2024）。

3.3 風險關聯度增強的挑戰

消費金融引入生成式AI后，更為復雜化和智能化的系統使得金融市場風險在固有風險基礎上更具傳染性、關聯性和集中性。首先，生成式AI不但強化了金融消費者和金融機構之間的關聯性，還加強了不同市場甚至是不同國家和地區之間的關聯，這導致金融風險的傳染速度更快、傳染路徑更復雜、傳染范圍更廣泛、傳染破壞力更強大（劉志雄，2024）。其次，生成式AI應用于消費金融時，由于情緒效應、算法歧視、市場操控等因素導致金融市場風險關聯性增強。例如，通過分析大量消費數據、社交數據和媒體文章，解讀消費者的情緒和預期，如果被錯誤地解讀或放大，就會導致市場波動加劇。最后，生成式AI在分析和預測金融市場風險時，往往過于依賴歷史數據，但歷史數據可能存在偏差或異常值，導致預測結果出現錯誤，無法準確預測未來金融市場的變化，從而加劇風險集中。

3.4 監管的挑戰

消費金融現階段主要采用傳統的監管方式，即由專門監管機構人員進行現場、非現場稽核，定期檢查或隨機抽查，網絡技術監管工具的使用集中在信息搜集、數據處理等少數簡單領域（張凱，2024）。在生成式AI領域，技術進步快、創新周期短、應用場景多，這就要求監管措施能夠迅速響應這些變化并及時作出調整。然而，大部分監管規則是基于先前的技術和場景制定的，監管規則往往無法適應新技術、新應用以及新場景。雖然我國2023年發布了《生成式AI服務管理暫行辦法》，以及2024年發布了《生成式AI服務安全基本要求》，為生成式AI在各領域的應用指明了安全健康規范的發展方向，但仍缺少分類分級的差異監管規則，治理主體之間無法形成協調一致的銜接機制。此外，生成式人工智能技術具有跨模態屬性、復雜性、專業性和不斷更新換代的特點，對監管人員的專業性和技術性提出了更高要求，政府部門的監管需要借助平臺企業專業人才的智力加持以及國際合作。

4 生成式AI賦能消費金融的策略建議

4.1 加強隱私保護與數據治理

消費金融機構需建立嚴格的數據安全治理機制，通過采用先進的加密技術、安全的數據儲存，以及嚴格的訪問控制等措施，防止未經授權的數據泄露和訪問，切實保護金融消費者的權益。此外，應明確生成式AI服務提供平臺的責任，平臺應制定明確的責任條款，建立虛假信息鑒別和處理機制，提升算法模型的準確性，加強內容審核和監管，明確敏感個人信息和一般個人信息的區別處理方式，對敏感信息的處理和利用應以是否損害消費者權益為標準，并采取更嚴格的保護措施，如加密存儲、訪問控制等，確保用戶隱私安全，并征得消費者的知情和同意。最后，監管部門對消費金融機構使用的數據源應進行審查和評估，確保數據來源的可靠性、合法性，以及符合信息權益保護要求，同時審查數據供應商的信譽、數據采集過程是否合規等，通過引入人工審核和專家參與，對數據進行驗證和修正，確保數據的準確性和可信度，防止敏感信息泄露以及個人信息被錯誤使用。

4.2 突破技術瓶頸

一是算力建設集約化。通過建立國家級的云計算底座，探索建立行業AI算力云，有效統籌生成式AI算力資源靈活供給，推動構建普惠易用、綠色安全的綜合算力基礎設施體系，加快算力資源的并網調度和集約利用。二是擴充新的高質量數據來源。2024年5月，第七屆數字中國峰會發布的《大模型訓練數據白皮書》提出，將合成數據作為擴充高質量數據供給的新方案，合成數據可以精確復制原始數據集的統計特征，且與原始數據的相關性低，具有全面性、多樣性、經濟高效等優點（錢斌，2024），然而合成數據是否能夠大范圍替代真實數據目前還有較大爭議。三是提升生成式AI算法的透明度。建立算法透明監督機制和透明度評估體系，對算法透明度進行量化評估，確保算法的使用和開發符合法律法規和道德規范，通過鼓勵算法的開源和可復制性，為其他研究者或開發者提供驗證和重現算法的結果。同時，對算法進行公平性測試，確保算法在不同群體和場景下具有一致的決策表現，從而減少算法偏見和歧視，提高算法的公平性和可信度。

4.3 強化風險識別

生成式AI的深化應用，使得消費金融業態更多樣化的同時，也產生了更隱蔽、破壞性更大的金融風險。當前，國家的監管主要集中在大型金融機構、量化交易及主要金融風險方面，但生成式AI技術的應用導致的小型、分散的金融風險關聯與聚集不容忽視。目前，國內外都在積極制定生成式AI的法律法規制度，旨在既有效防范這一新興技術帶來的各類潛在和現實風險，又能促進和規范這一技術的健康發展。通過設置訓練算力閾值，將治理的重點放在超大規模神經網絡模型的研發和服務上，而對海量中小規模模型的研發活動采取簡便的敏捷治理模式，從而實現新技術發展進步和有效治理的平衡。同時，使用多個不同的機器學習模型進行集成，通過將多個模型的預測結果進行綜合，將人工審核作為質量控制手段，對機器學習模型的輸出結果進行驗證和修正，并對模型的風險進行全面的評估和監測，以降低因單一模型的錯誤而導致的風險，及時發現和應對潛在風險。

4.4 完善監管政策框架

首先，制定和完善相關法規和政策，明確生成式AI在消費金融領域的應用范圍和限制，初步形成包含法律、部門規章、地方性法規和行業標準的多層次生成式AI監管制度，形成中央政府、地方政府、行業組織等分級別、多層次的監管機構。根據2023年7月國家網信辦等部門聯合發布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，應針對生成式AI的技術特點及其在消費金融場景的服務應用，制定相應的分類分級監管規則或者指引，明確各監管主體的監管職能。其次，充分考慮到區域經濟的差異性，構建“中央政府—地方政府”互相協同的監管體系，支持金融科技發展水平較高的地區探索生成式AI監管模式創新，加大對生成式人工智能技術的研發投入，提升技術識別和評估能力。最后，加強國際社會合作，共同制定和推動生成式人工智能技術的監管標準和規范，通過分享經驗和技術成果，提高全球范圍內對生成式人工智能技術的監管水平，包括行業規范、治理指南、企業倡議和操作手冊等，以達到安全與效率之間的平衡。

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