摘要：一位助贷平台首席技术官向记者透露，在互联网助贷行业，AI技术已广泛应用在获客、客户交互、信贷风险管理、合格运营、客服等场景，且AI技术的广泛应用，正持续带来提质降本效果。

随着“AI+金融”融合发展，越来越多互联网助贷平台正加快推进AI技术应用步伐。

记者查阅多家上市助贷平台去年年报发现，他们都在加大AI领域科研投入，构建新的业务竞争壁垒与金融科技优势。

一位助贷平台首席技术官向记者透露，在互联网助贷行业，AI技术已广泛应用在获客、客户交互、信贷风险管理、合格运营、客服等场景，且AI技术的广泛应用，正持续带来提质降本效果。

在他看来，去年多家上市助贷公司能实现营收、客户数量、在贷余额、经营利润的稳健发展，AI技术在其中扮演了重要角色。

信也科技表示，在投放获客方面，AI技术令企业广告素材生产成本降低60%；在信贷风控方面，企业自研的背景模板识别算法与手持证件校验算法等技术，构建跨用户、跨数据源的智能关联体系，对欺诈用户的识别准确率达到约99%。

记者了解到，随着助贷平台持续推进AI技术应用步伐，未来助贷平台岗位结构正发生显著变化。

奇富科技相关负责人指出，AI技术拓宽了工作范畴，令岗位结构发生显著变化。以往，传统开发团队的组成结构，是一名资深专家搭配数名高低职级编码员工；未来在AI技术广泛应用的驱动下，开发团队或将变成一套专家模型搭配数十名低职级编码员工，不但大幅减少编码岗位人力投入，还降低了编码准入门槛。

他表示，为保障“AI+”战略落地，奇富科技启动“Deepbank星海计划”，借助社会招聘、校园招聘及内部转岗的人才引进机制，吸引与培养国内顶尖的AI金融人才。

记者梳理多家上市助贷平台去年财报注意到，AI大模型成为去年助贷平台拓展AI技术应用落地的“重要载体”。

乐信（NASDAQ：LX）财报显示，去年四季度，企业研发投入达到1.51亿元，同比增长11.2%，有效提升风险管理能力与管理体系。同时，乐信上线风险智能化测试的“风控实验室”，让每个风控决策和策略迭代都有数据和因果支撑，构建细分客群专属数据体系和识别模型，增强客户风险识别能力。

去年，信也科技（NYSE：FINV）加码AI研发投入，推动人工智能与业务流程深度融合，实现全链路智能化升级。去年11月，信也科技自研大模型——“米粒”通过国家网信办的生成式人工智能服务备案，为C端用户提供智能化服务奠定合规基础。

奇富科技（HK：03660）在2023年组建金融大模型团队后，持续加大AI科研投入，贴合实际业务与真实场景，陆续落地AI应用。目前企业已打造赋能信贷核心业务流程的AI智能体平台，预计未来1至2年内，企业1/3核心业务需求可以通过AI智能体平台实现。

乐信表示，其专有AI大模型“奇点”已在研发提效、内部工具、业务赋能等方面落地应用。在研发提效场景方面，实现研发人员100%落地应用，去年月均辅助生成代码86万次、全年提出质量改进建议21万次，有效助力研发人员编码效率提升约35%；在智能对话场景，AI大模型通过“学习”过往对话数据，持续优化与迭代对话流程、令场景开口率与交互轮次均有所提升。

奇富科技在推动大模型落地内部业务提升效率同时推出了AI助手，从贷款申请到贷后管理，这个AI助手能全链路协助用户通过语音指令完成提额等复杂操作，响应速度达到毫秒级，它还支持30轮对话的上下文关联分析，解决用户经营咨询等长链条需求。内测显示，这个AI助手上线后，企业的用户服务效率提升3倍。

在行业赋能端，奇富数科以大模型技术迭代了信贷平台产品FocusPRO，满足金融机构多样化的需求。去年，FocusPRO模式下的放款量月均复合增长率达到17%。

乐信CEO肖文杰表示，得益于公司在过去两年的风险与数据“双轮驱动”，企业AI技术等底层能力持续转化为生产力，驱动企业新增资产质量持续改善，资产质量持续提升。未来公司将加大AI大模型领域的战略投入，加速在风险管理、精细化运营、人员提效等核心领域应用。

记者注意到，受公司业绩增长驱动，今年起，乐信的分红比例进一步提升至净利润的25%。

上述助贷平台首席技术官向记者指出，围绕AI大模型的应用，不同助贷平台的进展不一，相比中小助贷平台主要将AI大模型应用在内部办公与客服场景，行业头部助贷平台已将AI大模型广泛应用在信贷决策、用户信贷风险管理、用户交互、合格运营、金融机构业务合作等多个业务场景。这背后，是行业头部助贷平台可以将大量资本资源用于研发专属金融大模型，并配置众多AI技术研发人才。

如今，部分上市助贷平台不再满足于AI大模型的应用落地，纷纷积极探索AI智能体在助贷场景的应用。

去年，信也科技推出智能体创新应用平台Zeta，结合2023年发布的大模型开发平台E-LADF，构建覆盖投放获客、风险控制、客户交互等核心业务环节的智能化体系。

截至去年四季度末，奇富科技完成逾100个智能体研发并构建智能体平台，其中26个实现商业化。比如小微图谱智能体专注于精准洞察小微用户经营能力，能自主决策并按需检索知识图谱中81.3%的产品链路、73.1%的事理链路等信息知识，为小微用户定制端到端的服务方案；ChatBI智能体深度应用在智能决策与业务分析场景，融合deepseek-R1与React推理架构后，在用户信贷需求识别准确率方面取得突破性进展；营销助手智能体运用多模态识别技术能实时解析客户需求，整合多渠道营销管理，令服务规模显著增长。

奇富科技CEO吴海生此前接受记者专访时表示，消费金融行业正站在金融生产力变革的临界点。当智能体在金融行业开始自主完成需求分析、策略制定、效果评估等完整业务闭环时，金融服务形态将被重新定义。未来，金融大模型不再比拼参数与能力，而是转向比拼智能体（AI Agent）。

记者获悉，由于智能体深度应用在去年四季度带来显著的经济效应，今年奇富数科将基于Deepseek开发AI+bank的智能体平台Deepbank，进一步助力银行解决核心业务痛点。

尽管众多上市助贷平台的AI技术应用落地步伐加快，如何用“AI科技”击败“AI黑灰产”，仍是他们亟需解决的一大挑战。

近年，AI换脸与“假人骗贷”等新型信贷欺诈行为日益猖獗，黑灰产组织在通过非法渠道获得某些消费者的身份信息后，要么通过AI技术将这些消费者的人脸“移植”到自己身上，要么给“假人”设计大量真人行为以符合信贷要求，在线上申请消费贷款以骗取资金。

这背后，是深度伪造技术Deepfake正被黑灰产组织广泛利用。所谓Deepfake，是“Deep Machine Learning（深度机器学习）”与“Fake Photo（假照片）”两个词的合成词，主要是黑灰产组织用AI深度学习的技术，合成某个人的图片或视频、甚至声音，实现AI换脸、语音模拟、人脸合成、视频生成等假象实施信贷欺诈。

前述助贷平台首席技术官告诉记者，AI换脸与假人骗贷，正成为助贷平台信贷坏账风险激增的一大源头。目前，助贷平台都在依托AI技术，搭建涵盖事前、事中、事后各个环节的反欺诈风控管理平台，在新用户风险识别、存量用户新增借贷额度的风险鉴别等方面实现针对可疑欺诈交易的动态识别与精准防控，进一步降低信贷欺诈损失。

“此外，电信网络诈骗分子还会诱骗民众申请线上消费贷款以骗取更多资金。助贷平台需要进一步借助AI技术，基于电信网络诈骗手法变化状况进行迭代升级，以策略布局+模型迭代方式辨别用户信贷需求真实性，避免用户掉入电信网络诈骗的陷阱。”他向记者强调说。

信也科技表示，去年企业依托“风巢”风控平台、“明镜”反欺诈系统与AI技术，结合声纹识别、背景模板识别等先进算法，构建全方位反诈科技矩阵，并与相关机构共享黑产数据库，守护用户资金安全。2024年，信也科技共阻断诈骗2.6万余次，帮助用户与机构免受损失近3.7亿元。与此同时，信也科技在2024年识别并标记逾4000名疑似黑灰产用户，并向相关客户发送近640万条黑灰产风险提示短信。

前述助贷平台首席技术官指出，在着手借助AI技术进一步遏制黑灰产欺诈行为同时，助贷平台的未来AI技术应用仍需解决多重挑战，包括AI大模型应用过程的幻觉问题、让AI大模型、智能体技术应用落地能与助贷平台现有数据安全技术相适配等。具体而言，助贷平台在使用AI大模型与智能体赋能业务提质降本之际，需针对用户数据隐私的安全保护要求，采取加密技术、访问控制技术和数据脱敏技术等措施确保敏感数据在传输、处理过程的安全性，尤其是先对客户身份证号码、银行卡号等敏感信息进行加密处理，避免大模型数据训练与智能体应用过程出现数据泄露风险。

在他看来，AI技术的持续变革迭代，会在金融应用领域产生更多的技术风险、合规风险等问题，助贷机构在持续推动AI技术应用落地的征途上，如何做好业务合规性与AI技术风险管控，将是最大的挑战。

每日经济新闻

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