文｜消金界
近期人民银行发布的《2025年第一季度中国货币政策执行报告》中，重点提到提振消费是当前扩内需稳增长的关键点。报告专栏2聚焦支持提振和扩大消费，体现了宏观政策更加注重促消费。同时指出当前我国银行、消费金融公司、汽车金融公司等多层次消费金融服务体系建设较为完善，为消费市场稳定发展提供了重要支撑。
在这一体系中，金融科技平台是产业链的重要一环。根据中国普惠金融研究院（CAFI）发布的《金融科技平台对传统金融行业的影响研究》（以下称“《研究》”），金融科技平台通过线上助贷模式，帮助中小银行的消费信贷业务实现了50%的增长，客户数量增加40%-50%，同时将放贷效率提升7倍。
金融科技正以前所未有的速度和深度重塑金融市场，成为推动消费增长、优化风险管理和提升消费者权益保护等业务的核心驱动力，并在海外市场开拓、提升全球竞争力方面表现出强大的潜力。2025年3月中央金融工作会议提出的“五篇大文章”中，数字金融更是成为串联科技金融、绿色金融等领域的纽带。在政策东风下，金融科技与传统银行正在上演一场精彩的“双人舞”。其中，以蚂蚁集团、微众、度小满、奇富科技等为代表的金融科技平台，正在助力金融机构重塑商业模式，推动普惠金融的发展。
驱动业务爆发式增长
近年来，金融科技在普惠信贷的深度融合，显著提升了金融服务效率并扩大了覆盖范围。《研究》指出，这种增长的核心驱动力在于金融科技解决了传统信贷模式中的关键瓶颈——信息不对称和运营效率低下。
以奇富科技旗下银行业数智化解决方案提供商奇富数科的数字普惠信贷解决方案FocusPRO 2.0为例，该平台通过独创的“小微信贷三段式逐级授信体系”，整合线上大数据、用户自证信用数据与线下智能尽调采集的财务数据，实现了对小微用户经营状况的快速、真实、全面还原。这种技术的深度应用使得消费信贷服务能够覆盖更广泛的人群，特别是传统金融机构难以触达的“信用白户”和首贷用户。
AI大模型的兴起进一步加速了这一趋势。奇富科技CEO吴海生表示，大模型应用即将迎来爆发期，这将极大加速AI在金融领域的渗透，尤其是在数据要素储备与人才密度上具备显著优势的中国，在“AI+银行”的探索已处于领先地位。这种技术变革正在重构银行的业务管理与运营模式，推动消费信贷服务从传统的“人工作业”向“智能化、自动化”转型。
值得注意的是，金融科技对消费信贷的赋能不仅体现在效率提升上，还显著扩大了服务覆盖面。
数据显示，在传统金融机构融资时受到不同排斥程度的群体中，有65.69%在金融科技平台助贷模式帮助下获得了银行贷款。这种覆盖面的扩大直接激活了消费增量空间，研究团队对问卷调查数据进行实证分析发现，各类客户通过金融科技平台获得贷款后，相比未获得金融科技平台贷款的情况，会让小微企业对未来经营的信心增长10.5%，生产经营投入增加62.30%；会让消费者的消费增加57.55%。正如CAFI研究员汪雯羽博士所言：“健康而适当的消费信贷服务有助于释放出更大的消费增量空间，拉动经济持续向好发展”。
降低金融业系统性风险
还记得背着账本走村串户的“背包银行”时代吗？那时的信贷员要手工记录每一笔贷款，审批流程动辄数周。而今天，消费者只需在手机上点几下，贷款就能秒到账。这种转变背后正是金融科技发挥了重要作用。
之所以效率能实现跨越式提升，主要是在控制风险上的巨变。传统信贷风控主要依赖人工审核与有限的客户数据，效率低且难以实时准确评估风险，尤其对缺乏抵押物或信用记录的客户，传统风控手段往往失效。金融科技平台通过大数据、人工智能等技术，整合消费、社交、支付等多维度非金融数据，构建了更为精准的风控模型，实现了风险管理从“人防”向“技防”“智控”的转变。
AI驱动的智能风控模型在提升风险识别精度方面表现尤为突出。研究表明，金融危机前信息技术使用率提高一个标准差的银行，在危机期间的不良贷款率可以减少10%。金融科技在风险管理领域的应用不仅改善了银行的信用风险，还可以令银行提升5%-10%的收入，降低15%-20%的成本。这种效益主要源于风控模型的持续优化和数据的多维整合。2024年蚂蚁发布的新一代融合AI风控引擎AIR Engine（AI FUSE Risk Engine），在原有的决策式AI架构上通过引入生成式AI能力，进一步提升风控智能化水平。奇富数科的FocusPRO 2.0通过声纹、图像、视频等多模态数据融合技术识别欺诈风险，采用语音大模型实现AI审核及案调，将“智能化”有效地应用到了风险管控的各个环节。
在资产质量方面，金融科技的应用也带来了显著改善。根据6家上市金融科技平台披露的2024年第三季度数据，90天逾期率与第二季度相比均出现了不同程度下降，其中奇富科技逾期率下降0.68个百分点至2.72%，小赢科技下降1.16个百分点至3.22%。这种资产质量的改善反映了智能风控系统的有效性，尤其是在经济环境波动时期，技术驱动的风险管理展现出更强的适应性和稳定性。
值得注意的是，金融科技还通过数据共享与合作机制增强了全行业的风控能力。南京银行与阿里云、蚂蚁集团合作建设的“鑫云+”互联网金融平台采取“1+2+3N”的合作模式，连接中小银行与数字场景，既包含助贷模式的业务导流，也支持联合贷款业务的技术对接。2018-2020年间，该平台的用户从近千万户增长至4500万户，累计贷款从820亿元增长至4801亿元，在规模快速扩张的同时保持了较低的风险水平。这种平台化合作模式打破了数据孤岛，实现了风险信息的共享与协同防控，为中小银行提供了与其风险承受能力相匹配的信贷业务拓展路径。
随着监管对金融科技风险认识的深化，监管科技(RegTech)也在快速发展。人民银行《金融科技发展规划(2022-2025年)》指出要健全自动化风险控制机制，强调需积极运用大数据、人工智能等技术拓展事前风险信息获取维度，强化事中风险计量、模型研发、特征提取等能力建设。这种“监管+科技”的双重防控体系，正在构建更为稳健的金融科技生态，确保创新与风险的平衡发展。
赋能消费信贷的三大趋势
金融科技对消费信贷的赋能已取得显著成效，但从技术演进、监管环境和社会需求的变化来看，这一领域仍有巨大的发展潜力和创新空间。未来几年，金融科技在消费信贷领域的应用将呈现三个主要趋势，进一步深化其对消费增长、风险防控和消费者保护的正向影响。
AI大模型的深度应用将成为金融科技赋能消费信贷的核心驱动力。随着算法算力的提升和数据资源的积累，大模型技术在金融领域的应用正从边缘场景向核心业务渗透。吴海生预测：“在金融领域，大模型应用即将迎来爆发期，这将极大加速AI在金融领域的渗透”。这种技术演进将主要体现在三个层面：一是风险管理的智能化升级，通过大模型对非结构化数据的理解和分析，填补传统风控的数据盲区；二是客户服务的个性化提升，基于对用户行为和偏好的深度学习，提供更精准的产品推荐和财务建议；三是运营效率的质变式提高，利用大模型的生成能力和知识整合功能，自动化处理大量重复性工作。据行业估计，大模型的广泛应用有望在未来3-5年内将消费信贷的审批效率再提升30-50%，同时将风险识别准确率提高20%以上。
开放银行与生态化合作将重构消费信贷的市场格局。随着监管对数据要素市场化配置的推进，金融机构与科技平台之间的数据壁垒将逐步打破，形成一个更为开放、协同的数字金融生态。南京银行“鑫云+”平台的实践表明，通过“1+2+3N”的合作模式连接中小银行与数字场景，能够实现规模效应与风险控制的平衡。未来，这种生态化合作将进一步深化，可能出现跨机构、跨行业的联合风控平台和共享征信系统，使风险数据能够在不侵犯隐私的前提下合理流动。
华兴银行与奇富数科在AI技术研发、数据处理、全流程服务等方面的合作也表明也这种趋势，不仅能够帮助银行弥补技术短板，还能扩大金融科技平台的服务半径，形成良性互促的发展格局。
监管层面也在顺应这一趋势，正如中国人民银行原副行长李东荣所指出的，数字金融是助力金融机构做好科技金融、养老金融、普惠金融、绿色金融“大文章”的纽带与助推器，其关键驱动力为数据要素和数字技术。
全球化发展将为金融科技平台开辟新的增长空间。随着国内市场竞争的加剧和监管环境的成熟，领先的金融科技平台开始将目光投向海外市场，特别是“一带一路”沿线国家和新兴经济体。这些地区普遍存在金融服务覆盖率低、传统银行网点不足的问题，为中国成熟的金融科技解决方案提供了广阔的应用场景。蚂蚁集团早在2016年就开始加快出海战略，将中国的数字普惠金融经验和技术推向全世界。交通银行甘肃省分行利用数字技术推动人民币跨境支付，通过“数字化结算+海外机构”模式支持本地外向型企业发展，两天内即可配合客户出具跨境履约保函。
未来，随着人民币国际化和数字丝绸之路建设的推进，金融科技平台的出海步伐将进一步加快，不仅输出技术服务，还可能参与东道国的金融基础设施建设，形成可持续的商业模式。正如中金公司研报指出的，“具备出海能力的领先信贷科技公司亦有望开拓第二增长曲线”。中国的金融科技平台有望在全球范围内助力金融业转型升级，输出中国金融科技模式，提升全球金融效率。
