摘 要：党的二十大报告明确提出，要着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用，而消费金融已成为刺激内需潜力的重要助燃剂。以ChatGPT为代表的生成式AI技术为金融行业带来了前所未有的变革，其在消费金融中的智能识别、营销、风控、客服以及催收等场景的应用优势突出，创造出了全新的消费金融服务模式和金融产品。生成式AI在消费金融领域落地的同时，也带来了数据安全、技术、风险关联度增强和监管等一系列现实挑战。基于此，本文提出采取加强隐私保护与数据治理、突破技术瓶颈、强化风险识别和完善监管政策框架的策略建议，旨在推动负责任的生成式人工智能发展，赋能消费金融高质量发展。
关键词：生成式AI；消费金融；金融科技；人工智能；ChatGPT
中图分类号：F833 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）03（a）--04
1 引言
2024年，中央经济工作会议强调 “要把恢复和扩大消费摆在优先位置”，国家金融监督管理总局提出加大消费的金融支持，加快消费金融数字化转型。2024年政府工作报告提到，开展“人工智能+”行动，以ChatGPT为代表的生成式人工智能（以下简称“生成式AI”）基于深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉和大数据处理等技术，通过海量的数据训练，能够模仿人类知识生成过程，自动产生文字、图像、视频等多种格式的输出，从而创建或生成新的内容和解决方案，具有自主性、智能性、学习性和创新性等特征（欧阳日辉，2024），引发金融业的深刻变革。金融行业基于资金密集型、数据密集型的特征，天然对AI有着较高的接受度（许雪晨，2024）。《2024年金融业生成式AI应用报告》显示，“生成式AI+金融”成为推动金融数字化转型迈向智能化新阶段的重要力量。消费金融直接向消费者提供金融产品和服务，其庞大的消费群体、高频次的交易和大体量的数据，对生成式AI有着更高的接受度和需求度。生成式AI可以提高金融服务效率、降低成本，提升金融的普惠度，实现金融服务智能化、个性化和定制化（刘志雄，2024），有效降低反欺诈和反洗钱风险（龚新宇等，2023），彭志雄（2024）认为人工智能等金融科技创新技术在强化消费金融的资源配置功能、提升消费金融的风险控制能力、升级消费金融的支付结算业态等方面具有明显的赋能效果。李礼（2022）通过实证方法发现数字技术可以驱动区域消费金融市场高质量发展。消费金融与生成式AI的融合，在客服、运营、风控、营销及催收全业务流程的智能化综合应用，但同时也面临着一些挑战。因此，本文从现实角度出发，探索和解构生成式AI赋能消费金融的挑战和应对之策，对推进消费金融供给侧结构性改革具有重要意义。
2 生成式AI赋能消费金融的应用
2.1 智能客服
消费金融服务于数量众多的长尾客户，单笔授信额度小，涉及的客服问题多而杂，且时效性较强，客户咨询和投诉是常见的挑战。在咨询服务、用户问答等交互环节，生成式AI通过自动读取、解析和识别外界输入的信息，可以实现实时响应客户查询，提供无时差、个性化的金融服务。生成式AI支持多种交互方式，包括文本、语音、图像等，使得客户可以通过多种渠道与AI客服进行交互，还能够进行情感分析，识别客户的情绪状态，并采取相应的情绪管理策略，提高客户满意度和忠诚度。生成式AI由机器学习算法（MLA）驱动，通过不断的训练课程，从与系统交互的用户处收集新的数据集，不断改进算法。因此，即使在回答以前从未见过的新类型的问题时，准确率也会保持在很高的水平，确保无论出现什么类型的问题，客户都能快速获得可信的答案（汪寿阳等，2023）。如银行利用生成式AI技术构建了智能客服机器人，该机器人能够无时差地解答客户问题，提供24/7的客户服务，这种即时、便捷的互动方式能够提升客户满意度，增强客户黏性。
2.2 智能营销
消费金融的客户群体具有年龄和收入多元、教育背景差异大、地理分布广、消费用途多样等特点，生成式AI利用大模型能够实现多模态混合训练，解决营销过程中处理海量化非结构化数据、客户画像刻画难、智能推荐不精准的难题，从而进行精细化的市场细分，制定更加精准的用户全生命周期管理与营销策略。例如，通过分析消费者的教育背景、历史交易记录、收入状况、偏好、社交媒体活动等数据，深入挖掘客户的消费习惯和潜在需求，进而生成个性化的营销文案、图像及视频等内容，这种个性化的营销材料能够更好地吸引消费者的注意力，提高营销活动的转化率。在智能营销中，生成式AI可以自动化一些烦琐的营销流程，如邮件营销、短信营销等，企业可以节省大量的人力成本，并提高营销效率。此外，生成式AI能够分析客户在社交媒体、客服对话等渠道上的情感表达，了解其对金融产品的态度和看法，生成合适的回应和互动内容，以增强客户对金融产品的信任感和满意度。
2.3 智能风控
消费金融公司的信用风险高于银行，这主要源于其定位是“长尾+下沉” 客户群体，以及面临“多头借贷”与“共债风险”等风险，导致不良贷款率逐年上升。根据中银协发布的《中国消费金融公司发展报告（2023）》，2023年末，部分消费金融公司的不良贷款率超过3%，且整体呈现上升趋势，风控成为消费金融市场竞争的核心。生成式AI可以高效地对海量非结构化数据进行处理，通过深度学习和机器学习等技术构建更为复杂和准确的风控模型。在信用评估方面，生成式AI可以分析借款人的历史交易数据、征信记录、社交媒体信息等，构建信用评估模型，对借款人进行精准信用评分和分类，从而为消费金融提供更为精准的信贷审批决策支持。在欺诈检测和风险预警方面，生成式AI通过分析交易数据、用户行为模式等，可以检测出异常登录行为、异常交易金额或频率等，识别出异常交易和潜在欺诈行为。此外，生成式AI能够实时监测市场动态和用户行为变化，借助大数据和机器学习算法对潜在风险进行预测和预警。在合规方面，生成式AI可以帮助消费金融机构自动生成合规报告，确保交易和操作符合法规要求，并通过深度学习适应不断更新的法规政策，减少人工监督需求，提高合规工作效率。
2.4 智能运营
消费金融贷款交易笔数多，但单笔金额小，导致征信查询、支付结算以及催收诉讼等按笔结算的费用居高不下，成本难以摊薄。生成式AI能够自动化处理大量重复性的消费金融运营任务，如文档处理、数据录入、交易确认等，通过自动化流程，消费金融机构可以显著提高运营效率和服务质量，降低人力成本。同时，生成式AI能够基于大数据和机器学习算法，预测未来的市场趋势和客户需求，为消费金融机构提供智能决策支持，降低决策成本。智能客服和营销的应用，降低了消费金融机构市场调研、客户筛选和营销推广成本。生成式AI技术构建的欺诈检测系统，能够自动识别并预警潜在的欺诈行为，从而有效降低欺诈损失。在消费全流程上，生成式AI降低了对人工的依赖，节约了人力成本。
2.5 智能催收
消费金融机构在催收过程中通常难以清晰界定合规催收与违规催收的边界，违规催收使得客户投诉举报而带来较高的行政处罚风险。生成式AI可以大幅提高催收的高效性、精准性和合规性。首先，在高效性方面，生成式AI催收系统能够24小时不间断地工作，自动执行大量的标准化催收任务，如发送催款通知、拨打催收电话、生成个性化的还款计划等，这些自动化流程可以大大减少人力资源的消耗，并提高追债效率。在精准性方面，生成式AI通过分析债务人的还款历史、财务状况和行为模式，借助机器学习算法预测催收成功率，并精准匹配最合适的催收策略，减少误判和人为因素的干扰，提高催收准确性。在合规性方面，生成式AI能够自动过滤脏话、侮辱性语言、威胁性语言等不当言论，确保催收过程符合法律法规和道德规范，有助于降低法律风险，避免投诉和罚款等负面后果。此外，生成式AI可以实时监控与报告催收进度，帮助管理层及时了解催收情况，发现问题并做出调整。
3 生成式AI赋能消费金融面临的挑战
3.1 数据安全的挑战
消费金融业离不开个人数据的收集与分析，而生成式AI基于庞大的数据处理能力和模型应用，放大了金融行业固有的个人信息处理风险，对金融消费者的个人信息权益保护构成巨大挑战。2023年7月实施的《生成式AI服务管理暂行办法》强调利用生成式AI不得侵害他人的隐私权和个人信息权益，但金融消费者的个人信息权益保护仍面临诸多挑战。首先，生成式AI获取客户信息的方式主要是交互式回答客户问题，帮助客户处理财务信息，其收集信息具有很高的隐蔽性，且通常不需要客户的任何授权，无法采用传统的告知同意规则。其次，金融机构为了提供更为个性化的产品和服务，通过生成式AI加工分析其收集的客户数据，“加工”后的信息数据，其权益在金融消费者和金融机构的权属不清（徐翔宇，2024），导致消费者个人信息被滥用。最后，生成式AI存在机器幻觉现象，即生成的内容是基于对语料库的学习和预测，并非从语义和逻辑角度进行推理和判断的产物，对于生成内容本身的真实性和准确性无法进行判断，面临着数据训练过程中深度伪造、数据“投毒”（污染）、内容偏见等金融数据内容质量风险。
3.2 技术挑战
首先，算力的挑战。近年来，生成式AI大模型的参数规模呈现指数级增长趋势，对智能算力的需求与日俱增，最大模型GPT-4的参数规模已达到万亿级别，需要上万张GPU卡的集群进行数月的模型训练和参数调优。2023年末，我国智能算力规模达到70 EFLOPS（百亿亿次浮点运算），占算力总规模的30%，同比增速超70%，智能算力的激增加速了AI产业的创新发展，也带来了巨大的电力和水源消耗问题（钱斌，2024）。研究表明，到2027年，全球范围内的AI使用对应的水资源消耗将超过1000万居民一年用水量。其次，数据的挑战。生成式AI对消费金融海量数据的需求是其应用发展的障碍，现存的消费金融交易语言文本数据大量重复，以及高相关性和高质量数据资源稀缺，成为生成式AI技术持续迭代的关键瓶颈。最后，算法的挑战。AI算法运行具有不透明性与不可知性，产生的算法歧视、算法欺诈、算法霸凌等问题，严重侵害金融消费者的利益，导致“嫌贫爱富”“供给不足”等问题，有悖于金融科技的普惠属性（刘鸿浩等，2024）。
3.3 风险关联度增强的挑战
消费金融引入生成式AI后，更为复杂化和智能化的系统使得金融市场风险在固有风险基础上更具传染性、关联性和集中性。首先，生成式AI不但强化了金融消费者和金融机构之间的关联性，还加强了不同市场甚至是不同国家和地区之间的关联，这导致金融风险的传染速度更快、传染路径更复杂、传染范围更广泛、传染破坏力更强大（刘志雄，2024）。其次，生成式AI应用于消费金融时，由于情绪效应、算法歧视、市场操控等因素导致金融市场风险关联性增强。例如，通过分析大量消费数据、社交数据和媒体文章，解读消费者的情绪和预期，如果被错误地解读或放大，就会导致市场波动加剧。最后，生成式AI在分析和预测金融市场风险时，往往过于依赖历史数据，但历史数据可能存在偏差或异常值，导致预测结果出现错误，无法准确预测未来金融市场的变化，从而加剧风险集中。
3.4 监管的挑战
消费金融现阶段主要采用传统的监管方式，即由专门监管机构人员进行现场、非现场稽核，定期检查或随机抽查，网络技术监管工具的使用集中在信息搜集、数据处理等少数简单领域（张凯，2024）。在生成式AI领域，技术进步快、创新周期短、应用场景多，这就要求监管措施能够迅速响应这些变化并及时作出调整。然而，大部分监管规则是基于先前的技术和场景制定的，监管规则往往无法适应新技术、新应用以及新场景。虽然我国2023年发布了《生成式AI服务管理暂行办法》，以及2024年发布了《生成式AI服务安全基本要求》，为生成式AI在各领域的应用指明了安全健康规范的发展方向，但仍缺少分类分级的差异监管规则，治理主体之间无法形成协调一致的衔接机制。此外，生成式人工智能技术具有跨模态属性、复杂性、专业性和不断更新换代的特点，对监管人员的专业性和技术性提出了更高要求，政府部门的监管需要借助平台企业专业人才的智力加持以及国际合作。
4 生成式AI赋能消费金融的策略建议
4.1 加强隐私保护与数据治理
消费金融机构需建立严格的数据安全治理机制，通过采用先进的加密技术、安全的数据储存，以及严格的访问控制等措施，防止未经授权的数据泄露和访问，切实保护金融消费者的权益。此外，应明确生成式AI服务提供平台的责任，平台应制定明确的责任条款，建立虚假信息鉴别和处理机制，提升算法模型的准确性，加强内容审核和监管，明确敏感个人信息和一般个人信息的区别处理方式，对敏感信息的处理和利用应以是否损害消费者权益为标准，并采取更严格的保护措施，如加密存储、访问控制等，确保用户隐私安全，并征得消费者的知情和同意。最后，监管部门对消费金融机构使用的数据源应进行审查和评估，确保数据来源的可靠性、合法性，以及符合信息权益保护要求，同时审查数据供应商的信誉、数据采集过程是否合规等，通过引入人工审核和专家参与，对数据进行验证和修正，确保数据的准确性和可信度，防止敏感信息泄露以及个人信息被错误使用。
4.2 突破技术瓶颈
一是算力建设集约化。通过建立国家级的云计算底座，探索建立行业AI算力云，有效统筹生成式AI算力资源灵活供给，推动构建普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系，加快算力资源的并网调度和集约利用。二是扩充新的高质量数据来源。2024年5月，第七届数字中国峰会发布的《大模型训练数据白皮书》提出，将合成数据作为扩充高质量数据供给的新方案，合成数据可以精确复制原始数据集的统计特征，且与原始数据的相关性低，具有全面性、多样性、经济高效等优点（钱斌，2024），然而合成数据是否能够大范围替代真实数据目前还有较大争议。三是提升生成式AI算法的透明度。建立算法透明监督机制和透明度评估体系，对算法透明度进行量化评估，确保算法的使用和开发符合法律法规和道德规范，通过鼓励算法的开源和可复制性，为其他研究者或开发者提供验证和重现算法的结果。同时，对算法进行公平性测试，确保算法在不同群体和场景下具有一致的决策表现，从而减少算法偏见和歧视，提高算法的公平性和可信度。
4.3 强化风险识别
生成式AI的深化应用，使得消费金融业态更多样化的同时，也产生了更隐蔽、破坏性更大的金融风险。当前，国家的监管主要集中在大型金融机构、量化交易及主要金融风险方面，但生成式AI技术的应用导致的小型、分散的金融风险关联与聚集不容忽视。目前，国内外都在积极制定生成式AI的法律法规制度，旨在既有效防范这一新兴技术带来的各类潜在和现实风险，又能促进和规范这一技术的健康发展。通过设置训练算力阈值，将治理的重点放在超大规模神经网络模型的研发和服务上，而对海量中小规模模型的研发活动采取简便的敏捷治理模式，从而实现新技术发展进步和有效治理的平衡。同时，使用多个不同的机器学习模型进行集成，通过将多个模型的预测结果进行综合，将人工审核作为质量控制手段，对机器学习模型的输出结果进行验证和修正，并对模型的风险进行全面的评估和监测，以降低因单一模型的错误而导致的风险，及时发现和应对潜在风险。
4.4 完善监管政策框架
首先，制定和完善相关法规和政策，明确生成式AI在消费金融领域的应用范围和限制，初步形成包含法律、部门规章、地方性法规和行业标准的多层次生成式AI监管制度，形成中央政府、地方政府、行业组织等分级别、多层次的监管机构。根据2023年7月国家网信办等部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，应针对生成式AI的技术特点及其在消费金融场景的服务应用，制定相应的分类分级监管规则或者指引，明确各监管主体的监管职能。其次，充分考虑到区域经济的差异性，构建“中央政府—地方政府”互相协同的监管体系，支持金融科技发展水平较高的地区探索生成式AI监管模式创新，加大对生成式人工智能技术的研发投入，提升技术识别和评估能力。最后，加强国际社会合作，共同制定和推动生成式人工智能技术的监管标准和规范，通过分享经验和技术成果，提高全球范围内对生成式人工智能技术的监管水平，包括行业规范、治理指南、企业倡议和操作手册等，以达到安全与效率之间的平衡。
参考文献
许雪晨.ChatGPT等大语言模型赋能数字时代金融业： 基于隐私保护， 算法歧视与系统风险[J].暨南学报（哲学社会科学版），2024，46（8）：108-122.
徐宇翔.生成式人工智能发展背景下的金融消费者个人信息保护问题研究[C]//《新兴权利》集刊2024年第1卷——智慧法治学术共同体研究文集.北京金融法院，2024：12.
刘志雄.生成式人工智能赋能普惠金融： 现实基础、关键风险挑战与应对策略[J].人民论坛·学术前沿，2024（6）：86-93.
欧阳日辉.生成式人工智能与金融业深度融合：理论机理及发展路径[J].求索，2024（1）：57-65.
彭志雄.金融科技赋能消费金融的逻辑机理： 基于金融功能观的研究[J].湖南行政学院学报，2024（5）：58-67.
钱斌.推动金融领域人工智能向善的思考[J].新金融，2024（8）： 8-11.
巴曙松，陈昊.当前中国消费金融公司的风险特征评估与监管趋势展望[J].金融发展研究，2023（3）：5-10.
程雪军.人工智能深度介入消费金融： 动因、风险及防控[J].深圳大学学报（人文社会科学版），2021，38（3）：67-76.
汪寿阳，李明琛，杨昆，等.ChatGPT+金融：八个值得关注的研究方向与问题[J].管理评论，2023，35（4）：3-11.
张凯.消费金融监管体系发展障碍与突破策略[J].金融与经济，2024（1）：76-87.
廖高可，李庭辉.人工智能在金融领域的应用研究进展[J].经济学动态，2023（3）：141-158.
李礼.数字技术进步驱动区域消费金融市场高质量发展研究： 基于金融地理学的视角[J].湖南社会科学，2022（2）：44-51.
