作者：程学军
来源：Journal of Physics：Conference Series
我国消费金融正处于快速发展阶段，前景十分广阔。我国消费金融行业虽然经历了快速的发展，但也存在着许多发展问题。随着金融科技的飞速发展，人工智能也在不断深化其在消费金融领域的应用，包括信用报告、智能风险管理、智能营销、智能客服、智能催收、智能监管等。消费金融是消费与金融的有机结合，正逐渐被人工智能所渗透。消费金融公司将更多地依靠机器和人工智能的帮助来发展消费金融。虽然目前消费金融领域存在很多挑战和问题，但人工智能将在消费金融领域有更多的应用，从而使消费金融更加智能化。
我国消费金融正处于深化金融技术的快速发展阶段，前景十分广阔。
(1)随着中国居民收入的增加，消费信贷的发展也逐年增加。消费金融占消费支出的比重从2008年的3.6%上升到2017年底的16%左右，但远低于韩国的41%和美国的30%。就消费信贷和国内生产总值(GDP)而言，这一比例在中国仅为7%左右，但在美国和韩国，这一比例分别接近20%和24%左右。在美国，消费金融占消费品零售总额的比例高达66%，而在中国，这一比例仅为16%左右。
(2)我国消费信贷与金融渗透率不高，消费信贷与金融未来仍有巨大的增长空间。截至2017年底，中国消费金融市场(不含抵押贷款)规模超过7万亿元。如果它以每年20%的速度增长，到2020年预计将超过12万亿元人民币。
(3)持牌消费金融机构已开始进入“黄金时期”，盈利良好。面对巨大的市场，越来越多的机构进入消费金融行业。2010年，我国注册消费金融公司已通过首批4家试点企业的审批，目前已成长为25家成熟公司，并呈现出非常稳定的发展态势。2017年，在25家净利润超过10亿元的公司中，甚至有3家是消费金融公司。
消费金融的主要问题
尽管我国消费金融行业发展迅速，前景广阔，但也存在着许多发展问题:
(1)消费金融的法律规范和规章制度不完善。
消费金融行为并非自给自足，在现行法律规范中可能存在“监管真空”、“监管套利”、“监管俘获”等问题。
(2)“现金借贷”过度发展带来的问题。
尽管消费金融促进消费需求的提高和实体经济发展，“现金贷款”发展太快，场景消费金融发展相对缓慢，从而导致过度借贷、信贷反复、收款不当、过高的利率以及侵犯隐私等问题。
(3)场景消费金融的发展问题。
“现金贷款”的商业模式相对简单。场景消费金融既具有场景消费的实体属性，又具有消费金融的金融属性。尽管消费金融有利于推动实体经济增长，但当两者结合起来时，其商业模式的扩张并不容易。此外，消费金融很容易滋生更多的风险。
(4)消费金融竞争日趋激烈，受到无序市场竞争的挑战。
虽然消费金融在新监管形势下的“热潮”逐渐消退，但消费金融与实体经济自然结合的情景仍处于发展的“蓝海”之中。因此，无论拥有金融许可证的企业（商业银行，消费金融公司，网络小额信贷公司），还是没有消费者金融许可证的企业（电子商务平台，P2P借贷平台等）从事相关的消费金融业务，给市场的健康有序发展和有效监管带来了困难。
(5)金融技术创新与消费者权益保护的矛盾问题。
在新时代背景下，消费金融机构也将金融技术应用于大数据风险控制、精准营销、智能客服等领域。然而，金融技术的过度应用也给用户信息安全和用户权益保护带来了困难。如何有效保护金融技术时代弱势群体消费者的权益，监管技术体系和监管沙箱的考验迫在眉睫。
人工智能助力中国消费金融发展
随着金融科技的飞速发展，人工智能在消费金融领域的应用也在不断深化，包括信用报告、智能风险管理、智能营销、智能客服、智能催收等。
信用报告
智能信用报告是指通过多种渠道获取用户的多维数据(如社交数据、消费数据、财务数据等)，然后从用户信息中提取各种特征构建模型和多维画像，再根据模型对用户进行授信。美国最成功的信用报告系统是FICO评分系统。FICO评分帮助贷款人在整个客户生命周期中做出准确的信用风险决策。信用风险评分是根据消费者按照约定支付信用债务的可能性对其进行排序。FICO评分可以分为五个类别，可以通过FICO信用报告机构合作伙伴为贷款人提供。
在中国，芝麻评分是一个独立的第三方信用评估机构 - 中国芝麻信用管理有限公司，在用户的授权下，根据互联网用户的各种消费和行为数据，结合互联网金融借贷信息，使用云计算和机器学习技术，通过逻辑回归，决策树，随机森林等。模型算法综合处理和评估每个维度的数据，客观地呈现五个维度的个人信用状况综合得分：（1）用户信用记录（35％）。（2）行为偏好（25％）。（3）履约能力（20％）。（4）身份特征（15％）。（5）人际关系（5％）。
虽然中国的消费金融业在信贷评分方面发展迅速，但也存在较大的金融风险。消费金融机构的运作方向不同：有些金融机构打算占用银行信贷市场，有些则寻找新的方式来挖掘和细分客户群体，但他们所坚持的风险控制系统非常相似：情景数据，中国人民银行的信用报告，运营服务提供商数据和挖掘数据，它们共同构成了主流消费金融公司的核心风险管理。目前，中国人民银行的信用报告覆盖了中国市场约20-30％，而包括芝麻和前海在内的第三方信用报告机构则占据了中国市场约70-80％的份额。看来，第三方的“大数据信用报告”可以“完美”地覆盖空白市场的信贷需求，保护消费金融机构开拓蓝海市场。然而，在大数据风险控制的“繁荣”背后，存在许多需要防范的隐患。
智能风控
人工智能在风险控制中发挥着重要作用。机器可以从大量的交易数据中学习知识和规则，发现异常情况，如防卡盗窃，虚假交易，恶意现金，垃圾登记，营销作弊等，为用户和机构提供及时可靠的安全保障。在消费金融反欺诈方面，（1）消费金融公司利用深度学习和图像识别技术智能识别用户身份，对年龄，性别，地位和情绪做出明智的判断。识别准确率可达95％以上; （2）消费金融公司采用光学字符识别（OCR）技术，如信息输入，边缘检测，LSTM分类，最终得到正确的结果，更准确地识别用户; （3）消费金融公司通过人工智能技术在大规模节点之间建立联系，采用社会关联，客户行为，图像处理，文本挖掘等方法智能识别欺诈模式。
智能营销
消费金融的三大难点是营销，场景和风险控制。营销作为消费金融用户的连接入口，随着营销客户成本的上升，已经成为人工智能时代背景下最难的一点。在消费金融平台上，如何吸引更多用户，如何获得更加智能和准确的营销客户，如何更廉价，更高效地销售，已成为消费金融的核心。
随着人工智能技术的发展，“互联网+”时代逐渐升级为“AI +”时代。面对智能技术的突然崛起，所有行业都在寻找下一个时代的入口，营销也是如此，这自然会深入了解市场的前沿。消费金融智能营销是一种创新的营销方式，通过人们的创造力，创新智慧，将计算机，网络，移动互联网，物联网等科技融入消费金融品牌营销。通过人工智能技术，用户肖像和大数据模型可以准确找到用户，实现智能，准确的营销，降低客户获取成本，提高消费金融准确营销的效率。消费金融的智能营销也是营销从1.0到4.0的必然发展。营销1.0的时代是卖方市场的时代，其中产品较少，产品主要在中心销售；营销2.0时代是买方市场的时代，市场权利从卖方转移到买方，营销从产品中心转移到消费者为中心；营销3.0的时代主要是互联网营销的时代。在这个阶段，媒体，内容和通信模式的创新被用来获取目标用户。更常见的营销理论是精准营销，网络营销，口碑营销等。这一阶段关注互联网技术在数字营销“技术类型”中的应用。目前，智能营销正处于营销4.0时代。它主要关注消费者个性化和零散化的需求，以满足消费者的动态需求。
智能客服
在消费金融业的客户服务中，客户咨询的问题大多是重复的，并且往往局限于少数特定领域。这些特性使其成为自然语言处理和智能客户服务机器人的绝佳选择。智能客户服务可以解决大多数用户的问题。确定答案后，可以直接回答。当答案不确定时，它可以为人工客户服务提供可能的答案，从而实现人机交互，并通过人工客户服务的判断向用户发送最佳答案。
智能客户服务是在大规模知识处理的基础上开发的面向行业的应用程序。适用于大规模知识处理，自然语言理解，机器学习，自动问答系统，客户管理等服务。智能客户服务不仅为企业提供了细致的知识管理技术，而且为企业与大众用户之间的通信建立了基于自然语言的快速有效的技术手段，也可以为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。
消费金融智能客户服务具有许多优势和应用：（1）智能客户服务机器人解放重复工作，提高工作效率; （2）智能客户服务机器人，不知疲倦，每周7 * 24小时可提供连续服务; （3）智能客户服务可以有效解决客户问题，探索用户的深层需求，解释和推荐产品，同时通过机器学习和知识绘图技术实现销售转型; （4）智能客户服务可以通过各种渠道提供在线客户服务，移动客户服务和智能客户服务，使客户服务的操作更加轻松快捷; （5）智能客户服务具有智能分析和质量检测功能，可以有效保证客户服务质量，帮助企业分析和解决客户服务问题; （6）有利于提高客户服务，客户服务效率，用户体验;同时降低智能客户服务的人力成本。
智能催收
随着国内消费金融市场的快速扩张和日益激烈的市场竞争，信用卡，P2P，消费金融，小额贷款等大量逾期账户开始出现。传统的点对点催收模型很难适应。因此，消费金融业迫切需要更加合规，高效和具有成本效益的工具。
人工智能具有深度学习，信息挖掘，策略研究等能力，可以有效颠覆传统的收集方式。（1）智能催收可以保证语音的标准化，避免语言行为的暴力; （2）智能催收可以帮助释放大量的人力，使企业几乎可以实现零成本扩张; （3）智能催收可以在一段有效的时间内实现全覆盖，不间断的工作，突破人工催收的等待时间，多次错误和时间断点的模仿; （4）智能催收不需要培训，推广和质检作为人工工作，可以有效节省企业的相关成本。
智能监管
金融监管机构一直重视人工智能（AI）技术在消费者金融监管中的应用。最近，他们在大数据规划和监督技术（SupTech）的研究中开展了一系列创新工作。
在智能监管方面，主要包括微观审慎监管和宏观审慎监管：（1）微观审慎监管。首先，机器学习（ML）用于评估信用风险。意大利银行（BoI）已经开始探索如何应用ML算法来预测贷款违约，主要是通过结合不同的数据来源来实现这一目的，通过机器学习（ML）可以更有效地评估信用风险。其次，神经网络用于分析流动性风险。通过神经网络，可以更加广泛和快速地分析流动性风险。荷兰银行（DNB）正在开发一种自动编码器来检测异常流动性。（2）宏观审慎监管。首先，确定宏观金融风险。意大利银行（BoI）的研究人员使用各种技术来预测房价和通胀。荷兰银行（DNB）的研究人员使用网络指标，运营指标和流动性流量来识别宏观金融风险。其次，识别金融市场中的新兴风险信号。通过结合技术，可以使用来自FMI（例如支付系统）的大量数据来识别风险信号。第三，使用自然语言处理（NLP）进行情绪分析。意大利银行（BoI）通过研究即时推文中的情绪表达，迅速预测小而零星的存款。第四，维护金融稳定，评估进步政策。美联储，欧洲中央银行和英格兰银行都使用热图来突出潜在的金融稳定性问题。
近年来，中国银行业和保险监督管理委员会启动了大数据平台的规划和建设，进一步整合数据资源，深入挖掘数据价值。研究了数据库，云计算，人工智能等新技术，为智能监控提供了持续，强大的技术支持。中国银行业和保险监督管理委员会还积极开发基于大数据平台的智能应用，并将实际监管方案作为登陆点。不断开展新技术研究，及时将研究成果应用于实际监管工作：（1）利用机器学习技术实现监管肖像; （2）利用知识图进行相关分析; （3）使用文本挖掘技术来提高网络监管能力。
结论
消费金融是消费与金融的有机结合，正逐渐被人工智能和人机交互所渗透。消费金融公司将依靠更多的机器和人工智能的帮助来发展消费金融，消费者将更加适应人工智能应用。虽然目前消费金融存在诸多挑战和问题，包括法律监管不力，市场竞争激烈，现金贷款问题和消费者权益保护不足，但人工智能将在消费金融领域有更多应用，包括信用报告，智能风险管理，智能营销，智能客户服务和智能催收，使消费金融更加智能化。
