生成式人工智能(AIGC)在金融信贷业务中的应用及挑战探究

张知博

摘 要：生成式人工智能（以下简称AIGC）技术有着广泛的应用前景，但目前尚未有针对其在金融信贷业务方面应用的专门归纳和前瞻性研究。为此，文章结合金融行业经验，首先，以实用性为导向，整理出金融信贷行业主要业务板块中存在的问题及AIGC技术可切入的角度和做法；其次，AIGC作为一项金融科技，在锐意革新的背后也存在不少的风险和挑战；最后，提出相关应对建议，以期对金融信贷行业合理合规落地AIGC技术有所启示。

关键词：AIGC；信贷行业；金融科技

中图分类号：F832;F49文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）18-0190-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.18.048

1 引言

随着金融信贷行业数字化转型的日益深入，金融科技关键技术应用的落地不断呈现新趋势，AIGC成为炙手可热的新应用探索。信贷业务作为金融业服务实体经济的重要窗口，在行业机构和科技企业的共同推动下，以及国家和监管机构的指导下，有望借助AIGC实现进一步高质量发展。AIGC可以成为优化金融信贷服务的抓手，推进我国“金融强国”之路。

2 AIGC助力金融信贷业务高质量发展

2.1 AIGC成为金融信贷业务发展的新动能

AIGC是由AI技术整合数据和知识生产内容的创作方式。区别于目前广泛应用于金融领域的数据和模型，侧重识别、分类和预测等功能的分析式AI，生成式AI（AIGC）主要依靠“自然语言处理”“机器学习”“深度学习”等技术进行模仿、缝合和创新工作。AIGC结合分析式AI技术，可以实现AI在信贷领域的深层应用，推动信贷业务的高质量发展。

2.2  AIGC助力金融信贷业务发展的时机成熟

一是国家支持AIGC在相关领域的应用。2023年7月，国家网信办等七部门联合颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》“ 鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，生成积极健康、向上向善的优质内容，探索优化应用场景，构建应用生态体系。”

二是金融行业对AIGC健康发展的迫切需求。信贷行业客群基础庞大，客户数据庞杂，素质参差不齐，给业务和服务带来了很大的挑战。在金融和信息技术普及之前，信贷业务主要集中在银行业，对客户资质要求高、审核严、周期长，也催生了非法民间借贷等产业。近年来，随着科技的发展与监管机构的介入，合法信贷业务开始更有效地渗入信贷“长尾客群”，特别是资产水平不高、资金周转要求高的小微个体业主和普通消费者，在一定程度上助力了创业、促进了内需。AIGC的深入应用将继续探索科技对信贷业务的促进，特别是人工介入较高的信贷产品推荐、客户服务等环节。

三是从功能架构上看，AIGC已具备应用在金融信贷业务中的条件。AIGC主要的架构层面包括基础设施层面、模型层面、应用层面三个。其中，基础设施层面可为信贷行业提供数据、算力、计算平台、模型开发训练平台以及其他配套设施的供应商和服务商，如数据提供商和标签服务商（见表1）；模型层面主要为语言模型等应用模型，目前国内已有众多公司开发；应用层面可基于不同的需求直接生产可工作的内容。具体应用可以通过不同层级的功能搭建和定制使用。

3 基于实践角度的AIGC信贷业务应用场景分析

文章结合业务实践，探讨AIGC在金融信贷领域可应用的主要场景和介入方式。所涉及的部分领域目前业内还未进行AIGC应用开发，文章仅从可行性方面进行探讨，以期给予业内启示。

3.1 产品设计领域

金融信贷业务中常需要根据不同行业的合作方设计有针对性的合作产品，甚至同行不同企业的产品要求也会有所不同。如与互联网运输行业合作的“司机贷”，其额度、期限、利率就与一般企业贷、消费贷不同。而同样是针对司机的贷款，提供给网约车司机和货车司机的贷款产品也有所不同。各合作平台规模、垂直行业特征所决定的用款周期、风险水平都会随之变化。在产品设计中，信息收集、数据测算和产品评估都是痛难点。而AIGC独特的脚本生成能力和泛场景化能力可以在以下两个环节赋能信贷产品设计。

3.1.1 需求挖掘和设计

需求挖掘主要涉及业务发现和可行性报告的初步资料收集，如计算业务市场规模、盈利规模、生成合作企业情况、竞品情况等，AIGC的介入可以帮助产品经理节约大量检索时间。

此外，AIGC对产品设计、定价等评估都有重大意义。在信贷新产品设计中，通常面临大量非结构化、半结构化数据需要进行收集和处理的问题。AIGC可以很大程度上提高这类数据处理过程的效率，为产品设计提供经过提炼、分析、总结的信息和数据参考。

3.1.2 文档编写和信息搜索

产品设计基本信息确定之后，基于产品的结构化属性和规范化流程，如产品报告、合同及消保条款撰写，可通过AIGC快速生成对应的文档、图像，简化报告过程中较为烦琐、重复的过程，加速产品从设计开发到上线的过程。在产品上线后，AIGC还可开启对项目或产品的后评价参考工作，如对产品表现、舆情表现情况进行收集和总结，并形成相应报告，给出下一步如“正常经营”“收缩规模”“关停”等建议（见表2）。

3.2 营销交互领域

目前，金融信贷营销领域普遍存在的“不能在合适的时机将合适的产品，用合适的机制推荐给合适的客户”的问题。AIGC的模仿、缝合和创新功能可以在营销交互领域大展身手。

3.2.1 沟通获客

通过AIGC介入获客可有效地减少对客户的打扰，缓解营销交互中“在合适的时间给合适的客户推荐产品”问题。目前，金融机构信贷业务主动获客方式依赖短信、App Push 推送、人工电话或自动语音电话批量拨打等，触达效率较低。

AIGC的介入可以一定程度上实现智能获客，可以联合分析式AI通过判别模型和外部数据识别出实际有资金需求的客户和近期可能有资金需求的客户，并通过线上、电话等不同场景自动匹配相应的营销话术，甚至生成相应的宣传视频、图片、文案等，提高客户营销的触达率和转化率，同时减少对客户不必要的打扰。目前，北美多家银行就采用AI模型洞察客户的财务需求和偏好，在正确的时间为客户提供正确的产品。这类时机恰当，甚至是基于需求定制的产品，可以提高客户的黏性，提高业务的整体效率。

3.2.2 匹配推荐

金融信贷产品的推荐和匹配主要针对客户提交的需求进行，如客户需要数百万级别资金，线下业务员会匹配可提供相应额度的金融机构依次申请直至成功为止；线上则会通过本平台申请、API转平台等方式推动用户在多平台借款。整体而言，借贷需求匹配时间长且不够精准、存在反复试错等情况。

在AIGC的帮助下，金融机构可升级匹配体系，通过个人征信报告以及外部机构，提取这些结构化数据、非结构文档中的关键信息，用NLP（自然语言处理）快速处理反应，并通过计算客户目前的还贷比、预估后续流水收入情况，综合借款额度意愿和还款能力、信用水平，为客户推荐合适的信贷机构方和信贷产品，解决信贷营销交互中“给合适的客户推荐合适的产品”问题。

3.2.3 智能营销

目前，金融信贷机构主流营销模式是通过人为指定营销策略，采用ABtest（通常为小范围受邀人群和空白组）对照效果以决定是否扩大该营销策略。AIGC的深度应用将改进这一模式。AIGC营销策略可包括营销活动创建、人群圈选、内容触达、自动化运营策略配置、运营分析等模块。运营总后台可以快速完成内容创作、文章撰写、活动创作等，甚至自动化进行策略的理解和配置生成，从而更好、更快速地实现千人千面的营销触达。例如：AIGC可以通过计算和沟通快速了解客户需求，通过预设目标完成用户分类和试验，并迭代试验结果自动进行分发和成效分析，反馈给运营相关部门，快速提升现有营销反应速度和策略迭代有效性，解决“给合适的客户提供合适的营销策略”问题。

3.3 客户服务领域

目前，智能客服普遍存在问题识别不够精准、回答模式化等问题，导致客户满意度较低。随着近年来金融机构“降本增效”工作的开展，以银行机构为例，2020年后，人工客服从业数量年均降低约10%，加之智能客服的“不智能”，给客服系统带来了较大压力。而AIGC强大的学习、整合能力使其在信贷客服领域的作用备受期待。

3.3.1 升级智能客服系统

智能客服系统已经成为目前金融信贷行业的标配。但信贷行业客户，特别是长尾客户，存在需求急、顾虑多、投诉猛等特点，而更多现有AI客服只能基于预设脚本实施任务，打着智能的旗号做机械化的工作，引发客户的不满。而通过AIGC的自然语言理解和生成技术，系统可以深度学习算法和进行大量的数据分析，自动生成相应的解答和服务方案。特别是在信贷客服中，安抚和缓解客户情绪是一项重要工作，AIGC可以通过情感分析技术，识别客户的情绪状态，生成相应方案，提高服务的效果和满意度。

目前，国内AI服务领域公司在自然语言处理、机器学习、深度学习上的力度有所加强，已有多家银行基于AI技术商服务，升级了智能客服业务，如宁波银行和商汤科技联合打造的 “AI数字服务中台”，并配备了数字人员工“小宁”，能连接银行的运营管理平台，针对客户不同需求进行解答、引导和智能分流。不少消费金融公司、互联网金融平台也在积极尝试智能客服服务，目前已有多家自行或合作进行研发，但受限于精度问题尚未全方位宣布投产。

3.3.2 提升知识库管理水平

AIGC核心的读取与整合能力，可以帮助金融信贷行业机构大幅提升知识库管理水平，对于客户服务工作甚至内部产品、制度的管理都有启发性作用。AIGC可通过整合行业问题和客户咨诉问题，实时更新知识库，方便内部人员学习、把握市场和客户动态，也能更好地迭代服务客户。

另外，AIGC还可以成为内部知识水平的监测工具，它可以抽取题库和优秀通话等形成应用场景，检测、检查员工特别是客服人员知识掌握水平、话术的合规性和应答合理性，并对优秀解答进行学习和推广等。

3.3.3 丰富智能客服样式

AIGC可以丰富客户服务的场景和样式，根据客户喜好生成虚拟业务受理点和业务员。比如此前摩根大通的数字资产平台Onyx开通的虚拟大堂，可以观看对加密货币的相关演示。韩国国民银行可以通过头戴式VR访问银行业务。但彼时AIGC技术成熟度不高，这些新服务形式对访问设备要求较高。就现今情况来看，信贷机构可以通过手机、电脑等日常设备，合规地设置虚拟大堂和服务人员，根据客户标签或沟通生成客户偏好的营业厅风格和服务人员风格，在为客户推荐产品、办理业务、解决问题的同时，提高客户服务过程中的趣味性和满意度。

3.4 风险及反欺诈领域

3.4.1 提升风险评估效率

风险识别与控制是信贷业务核心工作之一。AIGC技术可以根据客户过往信息和数据，通过问答沟通，核实借款目的的真实性和必要性，以及验证客户所提交信息等，并快速出具信用评估报告和数据，为风险准入结论提供参考，其沟通和数据获取能力可以提升风险管理的效率。而其对于个人、企业信息的抓取、核实、判断可以节约部分实地尽职调查的时间，对于线下审核类型中的大额贷款，将有效率和质量上的显著提升。特别是针对线下普惠、小微类型贷款，财务情况较为简单的，可以考虑参考AIGC报告进行核实，避免烦琐流程和报告消耗大量时间。对于中大额度企业贷款，机构仍应保持审慎态度对待。

3.4.2 反欺诈能力的提升

金融反欺诈模型主要是通过数据采集手段，对风险事件或可疑行为进行监测与分析，并根据相应的计量标准和规则模型，实施预警或干预等措施。当今欺诈手段不断翻新，挑战民众辨识水平的同时，也在考验金融机构的能力和重视度。信贷机构不应放过任何一个可以提升反欺诈水平的机会，努力保障资金安全和客户安全。在反欺诈领域，AIGC可以通过“对抗网络”（GAN）和“自然语言生成”（NLG）学习历史大数据、文本，通过模型训练和结果预测，生成可迭代、学习的规则，提高模型的准确性和可用性。一旦客户有频繁或可疑的交易触发欺诈警戒，信贷机构可以立即采取停止交易、冻结钱款、要求立即清还等行动制止、减轻损失。

4 AIGC面临的主要挑战及风险

AIGC技术给金融信贷行业发展带来了新的可能，但从业者对科技的更新迭代怀有敬意的同时，也应该认真思考其背后的风险和挑战，更科学地应对挑战、应用技术。

4.1 AIGC主要挑战

尽管AIGC在诸多场景下展现了强大的能力和实用性，但其所带来的挑战却不容忽视。具体如下四个方面：

一是金融信贷行业因技术原因产生的数据泄露和隐私保护问题，如AIGC在收集、储存、处理海量数据和文本过程中，未经授权访问数据库，以及操作不当导致数据和信息泄露、丢失等安全事故。

二是涉及算法偏见问题，即在算法训练过程中就引入了有歧视性的规则，导致结果出现偏差。如在算法训练时偏重于认可质优抵押品，从而在业务结果上偏重优秀大中企业的贷款业务，减少了对小微企业、重点行业的支持，不利于行业发展和对实体经济的帮扶。

三是存在算法缺少透明度和解释性的问题，非自行研发的AIGC模型对于应用机构而言属于黑盒模型，缺乏解释性和透明度，容易引发质疑；四是AIGC作为金融科技系统，也有可能因漏洞受到攻击，而一旦被攻击者利用，对于该系统和使用机构都将是严重的影响。

4.2 AIGC主要风险

AIGC涉及的主要风险有法律风险、伦理风险和意识形态风险等。其中，法律风险主要包括技术风险中因数据隐私、安全等引发的法律责任，版权归属问题、利益归属问题等。目前国内已有零星判例认定AIGC作者享有版权、AIGC材料图当事人享有肖像权等，但相关版权方面的法规还不完善，需要进一步的法律研究和立法完善；伦理风险主要涉及AIGC成果的道德和伦理可接受性，如涉及性别、地域、外貌歧视、钓鱼活动、虚假传播等问题；意识形态风险主要是由于AIGC立场不受控制，会成为不正确价值观和意识的宣传工具，对使用者做出不正确的引导。

5 应对建议

AIGC所产生的诸多问题，需要多领域多主体的协同治理完成，包括但不限于政府、行业、用户、媒体等，共同厘清边界和使用场景，明确多方主体的责任。

5.1 政府视角：适当引导+加强监管

从政府监管角度，应牵头制定相关的法律法规，鼓励创新和发展的同时，指定监管机构监督AIGC使用的合法合规性。近年来，我国发布了多项有关AIGC的政策，其中2023年8月的相关管理办法是全球首部AIGC领域的监管法规，奠定了我国对于AIGC包容审慎、分级分类监管的基调，也对研发、数据使用、提供服务、用户应用等层面进行了较为细致的规范，可见国家对AIGC风险的重视程度。随着AIGC的创新和应用逐步加深，将有更多的机遇和挑战等待使用者，也需要国家层面有更多的规范和指导，继续厘清使用边界，坚定金融科技创新的信心。

5.2 行业视角：自治自律+风险分散

从行业角度，可以考虑成立行业自治组织，制定业内的AIGC使用参考标准和伦理建议，并通过合作生成实践参考案例，输出可靠的科技金融经验；从信贷机构内部角度，主要通过自律来实现，可以在合规、内审等部门增设相关技术检查、功能审批岗位，加强内部自律和检查。另外，信贷机构还可通过采购技术先进、声誉较好的功能模块供应商、外部非核心业务等方式分散一部分风险。

5.3 大众视角：参与监督+更新知识

大众视角主要有广大媒体和用户，可以积极参与到建议和监督工作中。同时，政府和行业也应使其反馈的意见和建议可以有机会被纳入系统和功能的改进中；其监督和质疑应当得到有效的回应，确实有违规可能的，监管机构对介入的涉事机构应进行整改。另外，大众也可以通过多种渠道，了解AIGC使用边界以及发生侵权、越界等情况