近年来，国内消费金融行业正行进至一个关键的发展分水岭。一方面，监管对助贷模式、综合融资成本审慎规范，引导消费者权益保护前置；另一方面，持牌机构自身也将经营重心从资产规模转向资产质量与合规运营。
在这一“从规模扩张到健康经营”的行业转向中，AI在金融机构内部的战略定位也随之发生位移：它正从早年单一追求提升审批速度、降低获客成本的“效率放大器”，演变为嵌入需求识别、风险定价与纠纷化解等核心链条的“质量基础设施”。
在2026 Inclusion·外滩大会上，重庆蚂蚁消费金融有限公司（下称“蚂蚁消金”）披露了其在风控与消保业务中的一系列技术应用。作为行业内规模与技术应用均具代表性的头部机构，其披露的业务逻辑与技术路径，为观察消费金融行业“健康化转型”提供了值得解剖的样本。
AI风控：从“提高通过率”到“提高匹配度”
作为贴近老百姓日常消费的金融业态，消费金融长期为中低收入、新市民等群体提供小额便捷信贷服务，践行普惠金融。但“普惠不能简单理解为扩大授信覆盖”，蚂蚁消金副总经理兼首席风险官林嘉南在外滩大会上指出，“若额度与需求、期限与偿付能力不匹配，短期的可得性可能转化为长期的偿债压力。‘精准普惠’的核心，是在对的时间向合适的人提供合适的额度。”
当前机构AI风控最显著的逻辑转变在于弱化单纯以总体额度为导向的授信，转向约束过度借贷的“场景需求匹配”。
以蚂蚁消金为例，其场景风控系统目前已拆解出日常消费、教育进修、大件耐用品购置、文旅等230多个细分场景，核心逻辑是通过多模态信息解析与因果推理，判断借款人“为何借款”以及“所需资金与具体消费行为是否匹配”，并以此发放专项额度。数据显示，2026年，其场景化提额同比增长30%，但对应用户的不良率较整体均值低20%。
这一思路也同样延伸至传统征信材料覆盖不足的职场新人、蓝领等群体。2024年底，蚂蚁消金上线花呗“小红花”功能，支持用户提交职业技能、学历奖项、工作证明等1000多种材料申请提额。林嘉南透露，下一步，“小红花”将在交互式自证的基础上引入自然语言对话，让用户与AI助手交流，更低门槛、更多维度地说明资金用途和偿付能力。 林嘉南表示，这类尝试的行业价值在于，把用户从被动接受风控模型判断的一方，变成能够补充、确认和修正信息的参与者。AI把非标准化材料转化为结构化信息，与风控模型协同，形成“信息表达—可信校验—风险决策—结果反馈”闭环。当更多真实、可信的信息进入决策过程，金融机构可以更准确地识别用户资质与实际需求，提升风控精准度。
AI消保：从“事后补救”走向“全流程温暖服务”
消费金融健康化转型的另一大表征，体现在机构对待“消费者权益保护”与“纠纷治理”的态度演变。在过去，客服与客诉调解通常被视为典型的“成本中心”，往往滞后于放款业务，而今也嵌入业务全流程。 在外滩大会上，蚂蚁消金总经理江浩表示，客服、黑灰产治理和纠纷调解过去是三个相对独立的后台环节，而AI介入后，它们得以共享对用户状态、业务事实和风险关系等信息，形成连续的治理链条。
在客服领域，蚂蚁消金打通用户画像、风险、行为等多维信息，让AI结合具体情境识别诉求并匹配策略。目前，其AI客服服务占比和用户满意度均超90%。智能客服的评价标准，正从“回答得快”转向“解决问题”。 在黑灰产治理过程中，多模态识别技术能捕捉录音人声或背景音相似、证件照篡改、材料由AI生成等异常信号，图挖掘技术结合社交和交易等关系锁定黑产团伙关联。该体系已协助公安机关打击黑灰产团伙14个。
金融纠纷的复杂性在于，它既是规则与事实的对照，也关乎用户情绪和诉求。对此，蚂蚁消金成立了消金行业首个驻场调解工作站，首创“AI全流程伴随”调解模式——AI成为调解员的智能助手，协助把握业务要点与沟通分寸。2025年，AI辅助调解员化解纠纷3.6万件，纠纷化解率达到99%。
技术底座：不在参数规模，而在业务理解能力
AI风控与消保实践的背后，是蚂蚁消金自研的消费金融垂类大模型“江小豚”。针对消保业务样本与特征有限、信息量大、任务链条复杂等特点，该模型引入少样本与特征增强、粒球计算和多智能体协同等技术，从数据与训练两端提升专业任务处理能力。
江浩在大会上强调：“金融大模型并非参数越大越好，关键在于是否懂金融、懂业务并解决真实问题。”他判断，对消费金融机构而言，未来真正的壁垒不再是部署一个大模型，而是把技术能力转化为可审计、可解释、可纠偏的业务机制；模型之外，行业数据、业务流程、评测体系和人工兜底，才是决定应用效果的关键。
行业分析人士也认为，在未来消费金融市场中，衡量一家机构科技含量的标准，不再是它利用算法放大了多少杠杆，而是它是否具备足够的技术克制力与全链路治理能力，引导信贷业务平稳着陆于“健康、透明与适当”轨道。 技术从进攻性的“催化剂”退守为防御性的“稳定器”，恰恰是消费金融行业迈向成熟阶段的重要注脚。
采写：南都·湾财社记者 吴鸿森抚州股票配资
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