助貸平臺探索AI：應用在信貸決策、用戶信貸風險管理等多個場景

每經記者 陳植    每經編輯 張益銘

隨著“AI+金融”融合發展，越來越多互聯網助貸平臺正加快推進AI技術應用步伐。

記者查閱多家上市助貸平臺去年年報發現，他們都在加大AI領域科研投入，構建新的業務競爭壁壘與金融科技優勢。

一位助貸平臺首席技術官向記者透露，在互聯網助貸行業，AI技術已廣泛應用在獲客、客戶交互、信貸風險管理、合格運營、客服等場景，且AI技術的廣泛應用，正持續帶來提質降本效果。

在他看來，去年多家上市助貸公司能實現營收、客戶數量、在貸余額、經營利潤的穩健發展，AI技術在其中扮演了重要角色。

信也科技表示，在投放獲客方面，AI技術令企業廣告素材生產成本降低60%；在信貸風控方面，企業自研的背景模板識別算法與手持證件校驗算法等技術，構建跨用戶、跨數據源的智能關聯體系，對欺詐用戶的識別準確率達到約99%。

記者了解到，隨著助貸平臺持續推進AI技術應用步伐，未來助貸平臺崗位結構正發生顯著變化。

奇富科技相關負責人指出，AI技術拓寬了工作范疇，令崗位結構發生顯著變化。以往，傳統開發團隊的組成結構，是一名資深專家搭配數名高低職級編碼員工；未來在AI技術廣泛應用的驅動下，開發團隊或將變成一套專家模型搭配數十名低職級編碼員工，不但大幅減少編碼崗位人力投入，還降低了編碼準入門檻。

他表示，為保障“AI+”戰略落地，奇富科技啟動“Deepbank星海計劃”，借助社會招聘、校園招聘及內部轉崗的人才引進機制，吸引與培養國內頂尖的AI金融人才。

多家上市助貸平臺試水智能體

記者梳理多家上市助貸平臺去年財報注意到，AI大模型成為去年助貸平臺拓展AI技術應用落地的“重要載體”。

樂信（NASDAQ：LX）財報顯示，去年四季度，企業研發投入達到1.51億元，同比增長11.2%，有效提升風險管理能力與管理體系。同時，樂信上線風險智能化測試的“風控實驗室”，讓每個風控決策和策略迭代都有數據和因果支撐，構建細分客群專屬數據體系和識別模型，增強客戶風險識別能力。

去年，信也科技（NYSE：FINV）加碼AI研發投入，推動人工智能與業務流程深度融合，實現全鏈路智能化升級。去年11月，信也科技自研大模型——“米粒”通過國家網信辦的生成式人工智能服務備案，為C端用戶提供智能化服務奠定合規基礎。

奇富科技（HK：03660）在2023年組建金融大模型團隊后，持續加大AI科研投入，貼合實際業務與真實場景，陸續落地AI應用。目前企業已打造賦能信貸核心業務流程的AI智能體平臺，預計未來1至2年內，企業1/3核心業務需求可以通過AI智能體平臺實現。 

樂信表示，其專有AI大模型“奇點”已在研發提效、內部工具、業務賦能等方面落地應用。在研發提效場景方面，實現研發人員100%落地應用，去年月均輔助生成代碼86萬次、全年提出質量改進建議21萬次，有效助力研發人員編碼效率提升約35%；在智能對話場景，AI大模型通過“學習”過往對話數據，持續優化與迭代對話流程、令場景開口率與交互輪次均有所提升。

奇富科技在推動大模型落地內部業務提升效率同時推出了AI助手，從貸款申請到貸后管理，這個AI助手能全鏈路協助用戶通過語音指令完成提額等復雜操作，響應速度達到毫秒級，它還支持30輪對話的上下文關聯分析，解決用戶經營咨詢等長鏈條需求。內測顯示，這個AI助手上線后，企業的用戶服務效率提升3倍。

在行業賦能端，奇富數科以大模型技術迭代了信貸平臺產品FocusPRO，滿足金融機構多樣化的需求。去年，FocusPRO模式下的放款量月均復合增長率達到17%。

樂信CEO肖文杰表示，得益于公司在過去兩年的風險與數據“雙輪驅動”，企業AI技術等底層能力持續轉化為生產力，驅動企業新增資產質量持續改善，資產質量持續提升。未來公司將加大AI大模型領域的戰略投入，加速在風險管理、精細化運營、人員提效等核心領域應用。

記者注意到，受公司業績增長驅動，今年起，樂信的分紅比例進一步提升至凈利潤的25%。

上述助貸平臺首席技術官向記者指出，圍繞AI大模型的應用，不同助貸平臺的進展不一，相比中小助貸平臺主要將AI大模型應用在內部辦公與客服場景，行業頭部助貸平臺已將AI大模型廣泛應用在信貸決策、用戶信貸風險管理、用戶交互、合格運營、金融機構業務合作等多個業務場景。這背后，是行業頭部助貸平臺可以將大量資本資源用于研發專屬金融大模型，并配置眾多AI技術研發人才。

如今，部分上市助貸平臺不再滿足于AI大模型的應用落地，紛紛積極探索AI智能體在助貸場景的應用。

去年，信也科技推出智能體創新應用平臺Zeta，結合2023年發布的大模型開發平臺E-LADF，構建覆蓋投放獲客、風險控制、客戶交互等核心業務環節的智能化體系。

截至去年四季度末，奇富科技完成逾100個智能體研發并構建智能體平臺，其中26個實現商業化。比如小微圖譜智能體專注于精準洞察小微用戶經營能力，能自主決策并按需檢索知識圖譜中81.3%的產品鏈路、73.1%的事理鏈路等信息知識，為小微用戶定制端到端的服務方案；ChatBI智能體深度應用在智能決策與業務分析場景，融合deepseek-R1與React推理架構后，在用戶信貸需求識別準確率方面取得突破性進展；營銷助手智能體運用多模態識別技術能實時解析客戶需求，整合多渠道營銷管理，令服務規模顯著增長。

奇富科技CEO吳海生此前接受記者專訪時表示，消費金融行業正站在金融生產力變革的臨界點。當智能體在金融行業開始自主完成需求分析、策略制定、效果評估等完整業務閉環時，金融服務形態將被重新定義。未來，金融大模型不再比拼參數與能力，而是轉向比拼智能體（AI Agent）。

記者獲悉，由于智能體深度應用在去年四季度帶來顯著的經濟效應，今年奇富數科將基于Deepseek開發AI+bank的智能體平臺Deepbank，進一步助力銀行解決核心業務痛點。

用AI科技“擊敗”AI黑灰產

盡管眾多上市助貸平臺的AI技術應用落地步伐加快，如何用“AI科技”擊敗“AI黑灰產”，仍是他們亟需解決的一大挑戰。

近年，AI換臉與“假人騙貸”等新型信貸欺詐行為日益猖獗，黑灰產組織在通過非法渠道獲得某些消費者的身份信息后，要么通過AI技術將這些消費者的人臉“移植”到自己身上，要么給“假人”設計大量真人行為以符合信貸要求，在線上申請消費貸款以騙取資金。

這背后，是深度偽造技術Deepfake正被黑灰產組織廣泛利用。所謂Deepfake，是“Deep Machine Learning（深度機器學習）”與“Fake Photo（假照片）”兩個詞的合成詞，主要是黑灰產組織用AI深度學習的技術，合成某個人的圖片或視頻、甚至聲音，實現AI換臉、語音模擬、人臉合成、視頻生成等假象實施信貸欺詐。

前述助貸平臺首席技術官告訴記者，AI換臉與假人騙貸，正成為助貸平臺信貸壞賬風險激增的一大源頭。目前，助貸平臺都在依托AI技術，搭建涵蓋事前、事中、事后各個環節的反欺詐風控管理平臺，在新用戶風險識別、存量用戶新增借貸額度的風險鑒別等方面實現針對可疑欺詐交易的動態識別與精準防控，進一步降低信貸欺詐損失。

“此外，電信網絡詐騙分子還會誘騙民眾申請線上消費貸款以騙取更多資金。助貸平臺需要進一步借助AI技術，基于電信網絡詐騙手法變化狀況進行迭代升級，以策略布局+模型迭代方式辨別用戶信貸需求真實性，避免用戶掉入電信網絡詐騙的陷阱。”他向記者強調說。

信也科技表示，去年企業依托“風巢”風控平臺、“明鏡”反欺詐系統與AI技術，結合聲紋識別、背景模板識別等先進算法，構建全方位反詐科技矩陣，并與相關機構共享黑產數據庫，守護用戶資金安全。2024年，信也科技共阻斷詐騙2.6萬余次，幫助用戶與機構免受損失近3.7億元。與此同時，信也科技在2024年識別并標記逾4000名疑似黑灰產用戶，并向相關客戶發送近640萬條黑灰產風險提示短信。

前述助貸平臺首席技術官指出，在著手借助AI技術進一步遏制黑灰產欺詐行為同時，助貸平臺的未來AI技術應用仍需解決多重挑戰，包括AI大模型應用過程的幻覺問題、讓AI大模型、智能體技術應用落地能與助貸平臺現有數據安全技術相適配等。具體而言，助貸平臺在使用AI大模型與智能體賦能業務提質降本之際，需針對用戶數據隱私的安全保護要求，采取加密技術、訪問控制技術和數據脫敏技術等措施確保敏感數據在傳輸、處理過程的安全性，尤其是先對客戶身份證號碼、銀行卡號等敏感信息進行加密處理，避免大模型數據訓練與智能體應用過程出現數據泄露風險。

在他看來，AI技術的持續變革迭代，會在金融應用領域產生更多的技術風險、合規風險等問題，助貸機構在持續推動AI技術應用落地的征途上，如何做好業務合規性與AI技術風險管控，將是最大的挑戰。

封面圖片來源：每日經濟新聞 劉國梅 攝