今年以來，深度求索（DeepSeek）等國產大模型快速發展，給消費金融行業帶來巨大機遇。據了解，各金融機構正加快深耕普惠金融和數字金融，通過加大研發投入、充實人才隊伍，不斷提高金融服務質效，推動人工智能落地更多應用場景，依托數智化技術助力實體經濟高質量發展。

作為消費金融領域頭部機構，招聯金融參與了行業標準建立，助力AI技術安全、可靠和可持續發展，并探索人工智能賦能傳統產業領域。招聯金融日前亮相第八屆數字中國建設峰會，現場展示的“招聯仲思智能中醫大模型”平臺受到參會者關注。

興業消費金融近年來加快發展人工智能、大數據，從流程、準入、審查到貸后全鏈條優化升級管理。在數據采集層面，通過清潔取數、用戶自主授權源頭數據等方式，提升用戶體驗，進一步保障數據真實性。同時，持續深化外部數據引入與應用，依托數字技術，構建自動化、標準化的風險識別、反欺詐和運營體系。

針對消費金融機構加快推進金融大模型的應用，中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長歐陽日輝表示，其涉及如風險預測、智能投顧、反欺詐等眾多不同類型和用途的人工智能模型，在統籌模型開發方面，還需對模型開發的全流程進行規范化管理，制定統一的流程和標準。金融行業的數據量龐大且復雜，要確保不同來源的數據在進入模型訓練或其他應用環節時能夠保持一致性和準確性。

中國銀行業協會發布《2024年度中國銀行業發展報告》顯示，金融與人工智能有天然的契合點，AI大模型技術能夠充分挖掘銀行業的海量數據，而銀行業具有適用AI大模型技術的豐富場景。中國銀行研究院研究員劉晨認為，作為金融“五篇大文章”之一，數字金融對消費金融行業高質量發展具有戰略意義，也為大模型的落地創造了廣闊空間。

大模型應用于精準營銷、理財顧問、貸前風控、信用評估等核心領域，能夠帶動消費金融各類業務效率明顯提升。劉晨表示，在投資決策環節，大模型基于客戶消費習慣和金融資源應用狀態、所處行業特征、產品特性等各類數據，為金融機構客戶經理提供多維度參考，同時也能夠為客戶制定個性化的投資組合方案，實現精準營銷。在智能風控環節，大模型基于實時風險決策與復雜事件處理技術，能夠實現毫秒級風險決策響應，為拓寬多元化業務提供了豐富場景。

另外，由于金融實際業務場景涉及復雜的邏輯推理和多步驟決策，大模型幻覺給其實際部署帶來了重大挑戰，并引發了行業對大模型應用可靠性的擔憂。劉晨表示，數據是保障大模型正常運轉和效率提升的關鍵“養分”，消費金融相關機構應加快整合內部數據資源，建立統一的數據平臺，持續完善數據要素積累。同時，通過建立圍繞數據清洗、標注、建模等方面的全鏈條工作機制，提升專用模型數據的質量。考慮到行業間數據要素暢通也是提升消費金融服務質效的重要路徑，可以加強外部數據的獲取和整合。

歐陽日輝也表示，推動更多的公共數據向消費金融機構賦能，以公共數據開發利用引領撬動各方數據的融合應用，有助于消費金融機構構建更精準的用戶畫像，提升獲客和活客能力。（來源：經濟參考報）