每經記者 陳植    每經編輯 張益銘

隨著金融機構積極做好普惠金融大文章，金融科技平臺如何做好“催化劑”，同樣備受金融市場關注。

4月25日，中國人民大學普惠金融研究院在“2025年廣州市人工智能與現代金融產融對接活動”上發布《金融科技平臺對傳統金融行業的影響研究》（下稱《報告》），基于信貸視角梳理金融科技平臺對傳統金融行業的影響。

《報告》顯示，金融科技平臺對傳統金融行業的助推作用主要體現在五大方面：一是降低信息不對稱，擴寬普惠金融服務邊界；二是變革金融服務方式，提升行業效率；三是創新服務模式，提升服務體驗；四是擴寬信貸供給，完善多層次生態；五是服務普惠群體，實現社會經濟發展目標。

中國人民大學普惠金融研究院首席經濟學家莫秀根在活動上做主題演講時表示，隨著技術迭代，當前AI大模型正成為金融業轉型升級的關鍵驅動力，金融科技平臺在AI前沿領域的探索，正給上述影響的深化提供核心動能。

記者注意到，目前金融科技平臺對中小銀行進一步擴大消費信貸等普惠金融業務規模，起到重要的推動作用。

數據顯示，在中小銀行的助貸類消費信貸里，由金融科技平臺提供的線上助貸占到一半，線上助貸令中小銀行的消費貸款放貸效率提升了7倍，客戶數量增加40%~50%，消費信貸業務增加50%。

“健康而適當的消費信貸服務有助于釋放出更大的消費增量空間，拉動經濟持續向好發展。”莫秀根表示。

4月28日，一位金融科技平臺人士通過微信向《每日經濟新聞》記者指出，在金融科技發展過程中，金融科技的深度運用也給金融行業帶來諸多挑戰，包括金融行業競爭加劇、數據泄露問題，以及金融科技創新令金融業態更加復雜、新的風險特征對監管體系帶來新挑戰等。因此，金融科技平臺應繼續回歸科技服務金融的本源，加大金融科技創新，賦能傳統金融機構數字化轉型。與此同時，金融科技平臺還應降低合作門檻，提升行業效率和下沉服務能力，幫助中小金融機構獲得優質的金融科技賦能，防范與降低行業風險。

AI智能體深刻“變革”普惠金融信貸審批業態

中國人民銀行原副行長李東榮在上述活動發表主旨演講時指出，在金融“五篇大文章”里，數字金融是助力金融機構做好科技金融、養老金融、普惠金融、綠色金融“大文章”的紐帶與助推器，其關鍵驅動力為數據要素和數字技術。在AI大模型等新技術的推動下，當前中國數字金融正在向數字化、智能化方向發展。

奇富科技CEO吳海生對此深感認同。他表示，在金融領域，大模型應用即將迎來爆發期，這將極大加速AI在金融領域的滲透。尤其是中國AI在數據要素儲備與人才密度上具備顯著優勢，令中國在“AI+銀行”的探索處于領先地位。

“AI是需要信仰的技術，要真正將AI落實到金融產業并解決核心問題，需要愚公精神。目前我們自建規模化的技術團隊，在數據、知識庫、金融業務理解等方面積累豐富。在AI+金融這個充滿無限機會的賽道會持續加大投入，做出真正解決金融行業痛點的產品。”吳海生表示。

但是，隨著金融科技持續發展和深度運用，也帶來金融行業競爭加劇、數據泄露風險增加、金融業態新風險特征增多等挑戰。

上述金融科技平臺人士向記者指出，除了回歸科技服務金融的本源，金融科技平臺還應一面堅持合規經營與守正創新，審慎穩健發展，有前瞻性地預判和管理風險，通過金融科技創新，提高低收入群體和小微企業的金融服務水平和質量；一面構建多元生態，包括加強與監管部門的溝通，營造公平競爭的金融行業環境并防范系統性風險，推動多元生態建設。

記者注意到，隨著AI智能體的興起，未來數年無論是消費信貸，還是普惠金融的信貸審批領域都將迎來更深刻的變革，尤其是AI智能體與金融業務的深度融合，將全面重構銀行的業務管理與運營模式。

這位金融科技平臺人士向記者透露，AI智能體與普惠金融等金融業務的融合發展步伐正在加快。AI智能體通過深度學習和知識圖譜技術，能實現精準的客戶識別與個性化服務，提升信貸審批效率與風險識別能力，為銀行管理層提供精準的普惠金融、消費信貸的決策支持。與此同時，在合規與監管方面，AI智能體能夠實時監測業務操作，降低合規風險，這些變革推動銀行從傳統的運營模式向智能化、高效化的方向發展。

《報告》建議，隨著金融科技創新，金融行業在分工趨勢下正形成數字金融產業鏈。作為產業鏈中發揮重要功能的一環，金融科技平臺將專注于自身的金融科技優勢，繼續加大金融科技創新力度，充分發揮金融科技優勢和場景優勢，拓展科技金融、綠色金融、養老金融等方面的發展空間，全面助力國家金融戰略。

破解普惠金融四大實操挑戰與“首貸”痛點 金融科技探索新解決方案

記者多方了解到，為了進一步做好普惠金融這篇大文章，越來越多銀行與金融科技平臺正加深“AI+普惠金融”方面的合作。

近日，華興銀行與奇富科技在AI技術研發、數據處理、全流程服務、合規運營、風險管理等方面加強技術合作，助力自身數字化轉型與業務發展，推動大灣區數字金融生態的建設。

上述金融科技平臺人士向記者透露，要擴大消費信貸規模與做好普惠金融大文章，銀行主要面臨獲客、風控、運營、AI應用等方面的實際操作挑戰。

具體而言，在獲客方面，銀行依賴物理網點和線下渠道獲客，覆蓋范圍有限，難以觸達偏遠地區或特定群體客戶。此舉導致銀行獲客成本偏高與獲客效率較低。

在風控方面，銀行的信貸風控仍主要依賴人工審核與有限的客戶數據，效率低且難以實時準確評估風險。對部分缺乏抵押物或信用記錄的客戶，傳統風控手段難以有效評估其信用風險，令消費信貸與普惠金融服務的覆蓋面不足。

在運營方面，銀行的運營流程復雜，部門間協同效率低，導致服務響應速度慢。與此同時，銀行在數字化轉型過程中，還面臨技術系統更新換代壓力，需要大量投入。

在AI應用方面，銀行面臨技術人才短缺、數據整合困難、應用場景有限等問題。AI技術的復雜性和高投入也令部分銀行難以獨立開展相關AI應用。

因此，金融科技平臺在獲客方面通過線上渠道與數字化技術，突破時間和空間限制，能為銀行提供更廣泛的客戶觸達；在風控方面借助大數據、人工智能等技術，整合消費、社交、支付等非金融多維度數據，構建更精準的風控模型，提升風控精度并降低銀行的風險水平；在運營方面通過數字化技術優化銀行的運營流程，實現業務的自動化和智能化；在AI應用方面通過AI技術幫助銀行實現更精準的營銷和風控，提升銀行的服務質效。

需要注意的是，為了持續擴大普惠金融覆蓋面與可及性，越來越多銀行日益重視擴大首貸用戶規模。但在實際操作過程中，銀行同樣面臨信息不對稱、獲客成本高、風控難度大和運營效率低等挑戰——不少首貸用戶通常缺乏完整的信用記錄，導致銀行難以準確評估其信用風險；與此同時，傳統的獲客渠道又難以高效觸達，且首貸用戶大多缺乏抵押物，風險識別和管理難度較大；銀行傳統的貸款審批流程相對繁瑣，服務覆蓋范圍有限，也難以滿足首貸戶的快速融資需求。

上述金融科技平臺人士向記者指出，要有效解決普惠金融領域的首貸用戶金融服務痛點，金融科技平臺應通過大數據與AI技術，整合多維度數據，為銀行提供更全面的客戶畫像和精準的風險評估，有效降低信息不對稱；同時，借助線上獲客渠道與數字化營銷工具，幫助銀行降低首貸用戶的獲客成本并提升風控能力。此外，通過數字化、流程優化和智能客服等技術，金融科技平臺可以進一步提高銀行運營效率與服務覆蓋范圍，助力銀行更高效地服務首貸用戶群體。

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