文章核心观点 - 消费金融公司作为促进消费的重要金融力量，正通过落实政策、聚焦普惠、科技赋能和深耕场景等方式，积极助力扩大内需和提振消费，行业步入高质量发展新阶段 [1][2][3] 政策支持与行业定位 - 2024年政策持续加力支持消费金融发展，包括3月金融监管总局发布通知、6月六部门联合出台指导意见、8月财政部等部门首次明确个人消费贷款财政贴息、12月中央经济工作会议引导金融机构支持扩大内需 [1] - 消费金融公司定位为连接消费需求与供给的金融纽带，通过缓解居民流动性约束与短期支付压力，支撑消费升级与普惠民生 [2] - 行业应聚焦传统银行覆盖不足的群体，如年轻工薪族、新市民、县域及乡镇居民，并重点投放服务类消费领域以优化经济结构和提升生活品质 [4] 普惠金融与市场覆盖 - 消费金融公司坚持下沉市场和长尾客户定位，重点支持新市民、县域居民等群体 2024年累计为8543万人次县域客户提供普惠金融服务 [2] - 蚂蚁消金服务超4亿消费者，其中1.27亿为新市民群体，新开通花呗的用户中80%无信用卡记录 [3] - 截至2025年11月末，兴业消金累计放款突破4900亿元，服务客户数超3300万人 [3] - 行业积极履行社会责任，2024年25家公司为187.66万名客户减免利息32.19亿元，27家公司维护客户征信2.48万人次，并投入帮扶资金612.34万元助力乡村振兴 [3] 科技赋能与数字化转型 - 消费金融公司加大科技投入推进数字化转型，截至2024年末累计获得技术专利1242项 [4] - 蚂蚁消金在AI原生架构上开发多智能体协同风控引擎，实现从“看历史数据”到“读真实需求”的范式转变，以服务数据薄弱人群 [5] - 马上消金累计研发投入超60亿元，搭建全流程数字化闭环系统，自动化审批率、机器人客服自助办结率、用户满意度等指标均超90% [5] 业务模式与场景拓展 - 专家建议消费金融公司从做深做透“线上小额、场景绑定”的消费信贷入手，围绕耐用消费品以旧换新、适老化绿色装修、健康管理、冰雪旅游等具体场景开发特色产品 [2] - 应推进场景与金融协同，结合商超卖场、电商平台、线上直播等场景完善分期产品模式，并开发适配互联网的业务模式 [2] - 下一步可拓展服务网络向县域和农村市场延伸，挖掘下沉市场消费潜力，同时加强对小微企业主的信贷支持 [3] 行业挑战与应对 - 行业面临三大痛点：客群下沉导致风控与定价能力不均衡；获客依赖平台流量与高成本营销，场景经营薄弱；合规与数据能力约束加大，产品创新空间受限 [4][5] - 应对策略包括优化准入与授信模型，合理下沉服务，加强风险定价与贷后管理，以在支持扩内需方面有效发力 [5] - 需从信用建设、普惠服务、科技赋能和消费者保护等方面系统推进，才能真正发挥提振消费的效能 [5]

文章核心观点 中国人民银行于2025年12月22日发布并实施一次性信用修复政策，旨在为因小额、非恶意逾期而信用受损的个人提供高效便捷的信用重塑途径，政策窗口期至2026年3月31日，此举标志着信用修复制度建设进入制度化、规范化新阶段[1][16] 个人征信现状与普遍问题 - 截至2025年11月末，央行征信系统已收录**8.1亿**自然人的信贷信息，信用记录对个人金融生活影响深远[1] - 社交平台上存在大量因小额、非主观恶意逾期（如信用卡欠款十几元、几百元）导致征信受损，进而影响房贷、公积金贷款等重大金融活动的案例[1][3] - 根据以往政策，信用不良信息在还清欠款后仍需在征信报告中展示**五年**，给部分人群带来长期困扰[1][13] 互联网消费信贷产品的征信关联 - 主流互联网信用产品如“花呗”、“京东白条”、“抖音月付”等，其每一笔借款和还款记录均被如实上报至央行征信系统，并在报告中归类为“**贷款**”业务[3][7] - 许多消费者在开通服务时仅简单勾选同意，并未充分意识到其与个人征信体系的直接关联，容易因疏忽导致逾期[7] - 即便从未逾期，频繁的信贷使用记录（如贷后管理查询）也会在征信报告中展示，以某份报告为例，在约一年半时间内记录了**21**次机构查询，其中多为“贷后管理”[8] “先用后付”模式的潜在风险 - “先用后付”功能（如抖音极速付、美团月付）在多个平台被设置为默认支付选项，消费者容易无感开通，其服务协议中包含征信授权条款[9] - 该模式存在三重主要风险：**透支风险**（0元下单诱发冲动消费）、**违约风险**（逾期可能产生额外费用）以及**信用风险**（逾期影响征信）[12] - 部分模式（如淘宝闪购的“先用后付”）声称不查不上征信，但整体上平台对相关金融属性及逾期后果的提示可能不充分，导致用户“莫名”背负逾期记录[9][12] 信用修复新政的具体内容 - **政策对象**：针对**2020年1月1日至2025年12月31日**期间发生、单笔金额不超过**10000元人民币**的个人逾期信息[16] - **核心条件**：个人必须在**2026年3月31日（含）前**足额偿还逾期债务，方可享受信用修复[16] - **修复时效**：若在**2025年11月30日（含）前**已还清，相关逾期信息自**2026年1月1日起**不予展示；若在**2025年12月1日至2026年3月31日**之间还清，则在次月月底前不予展示[16] - **覆盖范围**：政策不区分贷款类型（个人经营贷、房贷、消费贷、信用卡等）和贷款机构（银行、小贷、消费金融公司等），只要接入央行征信系统的机构（包括京东白条、花呗、借呗及助贷机构）均适用[16] - **政策性质**：强调是解决“信用困境”而非债务豁免，必须全额结清债务才能享受记录调整，坚守“守信激励、失信惩戒”的原则底线[16] 信用修复制度的建设背景 - 信用评价体系在算法和大数据主导下，存在对“欠款百万的‘老赖’”和“小额欠款的普通欠款者”同样严苛对待的现象，需要更精准的区分[13] - 监管层已认识到，部分个人因财务状况难以预料的变化导致逾期，虽事后全额偿还，但历史记录仍影响其获得新的贷款支持[13] - **2025年**信用修复制度建设明显提速：**3月**中办、国办印发意见专章部署；**6月**国办出台方案推动规则统一；**11月**国家发改委公布《信用修复管理办法》，推动制度走向常态化[14]

文章核心观点 - 开源基础模型的出现推动行业大模型落地模式从昂贵的预训练转向“后训练”，大幅降低了金融垂类模型的应用门槛，迭代周期从数月缩短至两周，算力需求从“万卡”降至“百卡”，训练成本实现百倍级下降[1] - 在金融等严肃产业落地AI，必须构建“可信智能体”，其三大基石为：叠加行业数据的“金融大模型”作为大脑、补充时效性与私有数据的“金融知识库”作为经验、连接业务系统的“金融工具集”作为双手[3] - 大模型在产业中的应用不仅是一场技术革命，更是一次业务战略的重塑，企业应突破既有工作流程，思考如何利用大模型重塑所有业务流和工作流[3][9][10] AI技术发展历程与产业影响 - AI发展历经关键节点：2012年卷积神经网络在ImageNet大赛中突破，推动了图像识别技术的广泛应用；同年支付宝推出二维码支付，其效率提升得益于AI技术；2016年AlphaGo证明AI在复杂决策领域可超越人类[13] - 决策模型已广泛应用于普惠金融产品（如余额宝、花呗、借呗、网商贷），用于快速识别授信额度、放款时长、真实需求与欺诈风险[14] - 2022年ChatGPT发布开启“大模型”时代，其核心价值在于自然语言理解的革命性突破，极大地降低了人机交互门槛，将引发影响未来五至二十年的产业革命[14] 金融垂类大模型落地的新范式与优势 - DeepSeek等开源模型的出现改变了产业格局，使行业重心从基础模型研发转向应用落地[4] - 产业界找到有效落地路径：在开源基础模型（如DeepSeek、通义千问、蚂蚁百灵）上叠加垂直领域专业数据进行后训练，无需再堆砌海量算力与人力或重训模型[4][15] - 新模式将金融垂类模型的迭代周期从三至六个月缩短至一个月甚至两周，算力需求从依赖万卡集群降至仅需百卡规模，实现了两个数量级的缩减[1][7][15] 金融行业落地AI的核心要求与“可信智能体”构建 - 金融行业落地AI必须关注三大核心特征：严谨性（对抗幻觉）、专业性（对齐专家）、遵从性（合规底线）[3][8][17] - 大模型无法完全避免幻觉，甚至可能随推理能力提升而增强，因此构建一套压制幻觉的体系和方法论是垂直行业应用的第一要务[3][5][17] - “可信智能体”的构建依赖三大基石：金融大模型（具备通用与金融专业知识的“大脑”）、金融知识库（补充高时效性数据及私有知识的“经验”）、金融工具集（连接内部系统API的“双手”）[3][20][21][22] 金融大模型的训练方法论与持续迭代 - 采用两阶段训练方法，核心在于数据的理解与治理，需将通用数据（数学、历史等）与金融数据合理配比，以在提升金融能力的同时不降低通用能力[23] - 模型训练需设定安全围栏，将安全领域知识融入训练，确保智能体知晓业务底线[23] - 智能体的构建并非一次性软件交付，而是一个持续培养与迭代优化的过程，需从评测入手，通过分析错题来持续改进[6][23] 金融行业落地大模型的具体痛点 - 金融行业落地大模型存在六大痛点：算力有限、数据不足且质量不高、模型迭代太快、知识经验沉淀不足、缺乏应用落地方法论以及人才短缺[16]

文章核心观点 - 央行发布了一项史无前例的“一次性信用修复”政策，旨在为特定时期内因非恶意原因造成小额逾期的个人提供信用修复机会，以缓解社会信用焦虑、修复银行不良贷款率并释放微观经济活力 [7][13][38] 政策具体内容 - 政策覆盖2020年1月1日至2025年12月31日期间，单笔金额不超过10000元人民币的个人逾期信息 [3] - 具体操作窗口为2025年12月1日至2026年3月31日，期间足额偿还逾期债务即可实现修复 [4] - 政策不区分金融机构和业务类型，也不限制修复的逾期笔数 [5] 政策覆盖人群与影响 - 政策覆盖了超过90%的房贷家庭，全国约1.05亿户房贷家庭中，月供超过1万元的比例在一线城市为25%到40%，在三四线城市普遍低于1% [8] - 对于有短期负债的年轻人是及时雨，2019年报告显示57%的工作90后和39%的工作95后有实质性负债，其中部分人曾出现逾期 [10][11] - 2025年数据显示，借款人以中青年为主，某助贷平台近七成客户为40岁以下，平均借款额约为8500元 [11] - 使用贷款产品的用户平均月负债额（不含房贷）为7700元，39%的用户过去1年内遭遇过资金短缺 [11] 对金融机构的影响 - 有助于修复银行攀升的不良贷款率，例如四大行按揭贷款不良率从2021年末的约0.2%-0.36%上升至2024年6月末的约0.54%-0.6% [12] - 清洁后的信用报告能帮助金融机构更准确地评估客户，降低信息甄别成本，提升风险定价能力和普惠金融服务质效 [34][37] 社会意义与征信体系变化 - 有助于缓解全社会的“信用焦虑”，个人信用报告日均查询量从2019年6月的550万次激增至2025年12月的1971万次，增长近3.6倍 [14][15] - 征信系统收录的自然人从9.9亿发展至11.6亿，收录的企业及其他组织从2591万户发展至13353万户 [18] - 推动征信体系从“重惩戒”向“惩戒与修复并重”的严宽相济理念转型，是从“工具”到“生态”的起始点 [25][26] - 为“诚实而不幸”的主体提供重返正轨的通道，是信用体系建设精细化、人性化的重要演进 [38] 专家观点与政策评价 - 本次政策为“免申即享”，由征信系统自动识别处理，覆盖面广，史无前例，旨在打破因大量人群信用受损带来的经济紧缩效应 [21] - 政策能精准区分恶意逃债与非恶意逾期，减少非恶意逾期者的信用沉没成本，避免其陷入债务恶性循环 [25] - 政策具有时代意义，是为因疫情等客观原因造成小额逾期但已积极还款的群体提供的“信用重生”机会 [33] - 政策是“救急”与“治本”相结合的一步，未来需构建信用修复、债务重组等长效机制 [39] 政策优化建议 - 时间上，当前政策更多是“既往不咎”的补救，未来应从常态化发展着手，为应对新的经济波动提供通道 [27] - 空间上，建议按区域经济水平和收入差异设置梯度标准，适配不同区域情况 [28] - 额度上，1万元的标准难以区分个人消费与企业经营的不同情况，应酌情考虑 [29] - 期待未来关注存量房贷利率差异化调整、债务重组机制优化等深化措施 [35]

中国人民银行实施一次性个人信用修复政策 - 中国人民银行发布通知，实施一次性信用修复政策，支持信用受损但积极还款的个人高效便捷重塑信用 [1] - 政策核心是从单纯的“信用惩戒”向“信用惩戒与修复”并重转变，有助于打破“一朝失信，终生受限”的困境 [4][5] 政策适用范围与核心原则 - 政策坚持“一定期限、一定金额、一定条件”三大原则 [2] - “一定期限”指逾期时间在2020年1月1日至2025年12月31日之间 [1][2] - “一定金额”指单笔逾期金额不超过1万元人民币，但不限制笔数 [1][2] - “一定条件”指在2025年底前已经还清，或在2026年3月31日(含)前足额偿还逾期债务 [1][2] - 政策不区分个人经营贷、房贷、消费贷、信用卡等业务类型，只要符合条件均可修复 [2] - 政策覆盖所有接入央行征信系统的机构，包括银行、小贷、消费金融公司以及京东白条、花呗、借呗等助贷机构 [2] 政策执行与操作细节 - 政策实行“免申即享”，个人无需申请和操作，也无需提交证明材料，由中国人民银行征信系统自动识别和统一处理 [2] - 政策不收取任何费用，不需要第三方代理 [2] - 个人在2025年11月30日(含)前还清债务，相关逾期信息自2026年1月1日起不予展示 [2] - 个人在2025年12月1日至2026年3月31日之间还清债务，相关逾期信息于次月月底前不予展示 [2] - 政策实施后，符合条件的逾期信息在个人信用报告中的“还款状态”将由逾期标识调整为正常标识，“逾期金额”将由1万元以下的“非0”数值调整为“0” [3] - 调整将在个人信用报告的“信息概要”和“信贷交易信息明细”模块同步体现 [3] - 政策设计为“不展示但不删除记录”，从制度层面堵住了恶意逃废债的口子 [8] 对个人消费者的影响与意义 - 政策核心惠及2020年以来因失业、疾病等非主观因素导致小额逾期且有还款意愿的群体 [4] - 受益最大的将是年轻工薪阶层、个体工商户及灵活就业人员 [6] - 逾期信息不再展示将直接改善个人信贷申请的核心资质，房贷、消费贷的审批通过率有望提升，利率定价也将更贴近优质客户标准 [4] - 政策让信用评估回归当前履约能力核心，而非过度纠结历史小额非恶意瑕疵 [4] - 政策为那些非恶意失信且已积极改正的人提供了一条“出路”，避免因一次失误而长期受限 [5] - 政策将激励个人主动偿还欠款、处理历史遗留的信用问题 [5] - 通过修复信用，能够释放有消费意愿但因历史小额违约被限制的微观主体的活力，为消费内需和经济回升注入动力 [6] 对金融机构与行业的影响 - 帮助借款人修复信用，本质上是在鼓励他们归还逾期债务，或将有助于金融机构收回逾期贷款，改善资产质量 [1][7] - 政策设定了还款截止日期(2026年3月31日)，建立了一种激励机制，促使大量观望中的债务人集中还款，有助于金融机构快速回收不良资产，化解“存量包袱” [7] - 这些有信用瑕疵的客户经历过失信的教训，可能更珍惜信用，忠诚度更高 [7] - 金融机构将那些已经修复信用的“前失信人”重新纳入服务范围，有助于扩大有成长潜力的客户群体，进一步促进普惠金融发展 [7] - 金融机构可以继续完善内部的风控模型，把修复记录纳入长期信用评估 [8] 对社会信用体系建设的深远意义 - 政策通过“免申即享、完全免费”的顶层设计，从源头上铲除了“征信修复”非法中介的生存土壤，打击了“征信修复”黑产 [7] - 信用修复机制将推动完善诚信体系的闭环，使其更加科学、合理，更富有人文关怀，增强公众对信用体系的认同感和遵守意愿 [8] - 一个健康的诚信体系，不仅要有“失信受惩”的刚性，也要有“守信受益”的弹性 [8] - 提供修复渠道可以缓解因信用问题引发的社会矛盾，给予人们希望，促进社会包容与和谐 [8] - 信用修复后，数以百万计的个人可以更好地获取合理的金融服务，这将有效释放其消费潜力和创业活力，对于提振消费、扩大内需、促进经济社会良性循环具有积极作用 [8]

政策核心内容与机制 - 中国人民银行发布并实施一次性信用修复政策 该政策实行“免申即享”机制 个人无需申请和提交材料 由征信系统自动识别和处理符合条件的逾期信息[1][3] - 政策覆盖范围广泛 不区分个人经营贷、房贷、消费贷、信用卡等业务类型 也不区分银行、小贷、消费金融公司等机构 包括京东白条、花呗、借呗及助贷机构等所有接入央行征信系统的机构[3] 公众确认与操作指引 - 公众可通过“一查二问三认”的要点确认自身是否符合政策条件及是否已享受政策[3] - “查”指通过线上渠道如金融机构网银、手机银行APP、银联云闪付APP、人民银行征信中心官网 或线下渠道如智慧柜员机、自助查询机、人民银行分行柜台查询个人信用报告 若无逾期信息则无需后续操作[5][6] - “问”指若对信用报告中逾期信息适用政策有疑问 应首先联系贷款机构咨询确认 若仍处于逾期状态且在政策宽限期内 及时还款后征信系统将在还款次月月底前不再展示符合条件的逾期记录[6] - “认”指若仍有疑问 应通过官方渠道解决 可联系贷款机构、人民银行征信服务窗口或拨打征信中心咨询热线400-810-8866 该专项核查处理机制便捷高效且完全免费[6]

公司技术成果与行业认可 - 蚂蚁消金的两项智能风控成果“小红花”和“多智能体协同的消费金融风控引擎”入选2025数据智能“星河”案例榜单，分别被评为行业数智应用典型和智能体专项潜力案例 [1][4] - “星河”案例评选已持续八年，覆盖电信、金融、政务等多个关键行业，被视为国内大数据技术落地应用的风向标，此次入选印证了蚂蚁消金实践的行业标杆价值 [4] “小红花”风控模式创新 - 该模式突破传统授信，通过整合用户交互高频信息，提升模型处理非结构化数据能力，构建专家模型系统，实现用户与金融机构在授信额度上的双向互动 [4] - 用户可上传超1000种材料申请提升花呗额度，材料范围包括国家职业资格目录认证证书、新兴职业能力证书、工牌照片、钉钉名片等，系行业首创 [4] - 该模式让用户以更多样化方式证明自身信用价值，旨在提升普惠金融的覆盖度 [4] 多智能体风控引擎效能 - 该引擎聚焦风控全流程效率与精准度提升，通过融合多源异构数据与大模型技术，构建具备持续学习能力的多智能体架构，实现从客群分析到决策执行的全链路自动化 [4] - 在用户洞察方面，系统挖掘120余种信用特征标签，涵盖人生阶段、消费偏好等维度，实现对用户需求与风险的深度洞察 [5] - 在效率提升方面，系统通过知识图谱整合数据，将模型搭建与策略研发周期从30天缩短到72小时，全链路自动化率突破90% [5] - 在决策响应方面，依托多智能体协同机制，授信决策随实时数据动态调整，在提升合理需求通过率的同时增强欺诈防控能力，年节省风控专家工时超1万小时 [5] 行业背景与发展趋势 - 大数据战略已成为构筑国家竞争新优势的重要支撑，国家数据局出台的《“数据要素X”三年行动计划（2024-2026）》正加速推动数据作为新型生产要素释放潜能 [5] - 金融作为数据密集型行业，通过AI技术与数据要素的深度融合，不仅提升了服务效率，也拓展了普惠金融的覆盖面 [5] - 业内人士分析指出，蚂蚁消金的应用入选体现了数据要素在金融场景的深度应用价值，表明数据智能正在重构传统金融服务模式，推动行业从经验驱动向数据驱动、从被动响应向主动预见转型 [5] 公司业务基础 - 花呗作为蚂蚁消金核心信贷产品，已上线运营10年，累计服务超4亿用户 [4]

金融与消费的宏观定位与政策环境 - 消费是经济增长的“压舱石”，金融为消费升级注入核心动能，二者协同构建“金融赋能—消费提质—经济循环”的良性生态，是扩大内需、稳增长的关键支撑 [1] - “十五五”期间的主要目标之一是居民消费率明显提高，2026年促消费政策将继续加码，更重视服务消费，金融将扮演重要角色 [3] - 扩大内需被提升至战略基点高度，未来五年经济将经历从传统要素驱动向创新驱动等五大变革，内需成为更大看点 [4] - “十四五”是打基础阶段，“十五五”则是“全面发力”阶段，政策环境将有明显不同，金融机构将在重点领域发挥更大作用 [5] 未来经济与产业的核心焦点 - 未来五年最重要的任务核心在于“加快推进高水平科技自立自强、发展新质生产力”，科技与创新相关产业是经济关注的重点，也是金融支持的重中之重 [6] - 2025年A股呈现科技和新材料主导的结构性牛市，贵金属及特种金属大幅上涨，通信、电力设备及电子板块紧随其后，共同构成以新能源、科技与高端制造为核心的领涨集群 [5] - 服务消费正在成为新引擎，未来文旅、体育、演出、会展、康养、托育、家政等服务需求持续释放，将是“十五五”时期政策支持的重点，具备高就业乘数和高可持续性 [6] - 当前中国经济正处于新旧动能转换关键期，培育新兴产业、替代房地产与城投对经济的拉动是未来五年的核心任务 [6] 金融赋能消费的具体实践与客群洞察 - 普惠金融面临产品同质化、客群重叠的“红海”竞争，而新市民、银发经济、县域消费、绿色生活等“新蓝海”正在崛起 [9] - 信用卡与个人消费贷款的主力客群呈现结构年轻化、高质化趋势，“85后”“90后”成为消费核心力量，具有高学历、对新事物接受度高等特点 [9] - 蚂蚁消金累计服务超4亿消费者，其中涵盖1.27亿新市民，其愿景是让每一位认真生活的人都能享受到温暖的金融服务 [10] - 建行北京市分行依托“圈链群”特色服务模式及场景深耕、客群细分、科技赋能等手段，构建全方位产品供给体系，精准对接消费需求 [9] 金融科技与产品创新 - 保险机构需要不断拥抱新科技以识别和管理风险，科技极大地提高了保险覆盖面与可及性，并能重塑健康险生态，形成“保险+健康管理”的完整闭环 [10] - 科技是衡量企业运营效率上限和增长潜力的重要因素，看好那些把科技赋能深度内嵌到商业模式每一个环节的企业 [11] - 中信建投证券通过打造“灵犀平台”智能大脑、升级“优问系统”构建智能+人工客服、探索建设“普惠中心”等方式，为普通客户提供千人千面的服务 [14] - 京东肯特瑞基金销售通过数据在“懂客户”、“懂资产”、“投顾优化”三个维度发力，实现基金投顾服务的千人千面与精准匹配 [15][16] 居民财富配置趋势与资产管理 - 居民财富正从存款、房产中流出，流向理财、基金、保险等多元金融产品，形成一场财富迁徙 [13] - 居民存款重新配置的动因包括社会利率持续下行、资本市场及大宗商品市场涌现多元投资机会、以及资管行业生态日趋丰富 [13] - 理财行业产品风险等级分为R1至R5五级，目前多数头部理财公司已实现全风险等级、全期限、全策略、全底层资产的产品布局，其中R1产品最适配存款迁移客户 [13] - 人寿保险的独特价值在于兼具风险保障与资产增值的双重功能，通过保单现金价值的长期复利增长，在家庭资产规划中扮演不可替代的角色 [16] 行业挑战与投资视角 - 当前REITs发展面临挑战，包括整体体量有待壮大、基金管理人与产业方产融结合有待提升、以及相关的顶层制度建设有待进一步优化 [11] - 从投资角度看，看好具备普惠属性的消费赛道，这类产品通过模式创新、技术应用，让更多消费者能够以可负担的价格享受更高品质的产品与服务 [11] - 为避免投资者追涨杀跌，财富管理机构强调以客户需求驱动的账户思维和产品货架，并通过持续的线上线下陪伴服务引导客户实现投资目标 [14]

普惠金融助力消费新蓝海的现状与路径 - 普惠金融面临产品同质化、客群重叠的“红海”竞争，而新市民、银发经济、县域消费、绿色生活等领域被视为“新蓝海” [1] - 金融机构正通过深耕消费场景、产品创新及科技应用，将金融“活水”精准滴灌至各类消费需求中 [1][3] 各类金融机构的实践举措 银行业 - 中国建设银行北京市分行在大宗消费领域推出汽车、家电以旧换新专项分期贷款，降低居民大额消费压力 [3] - 针对文旅等服务消费场景推出随付贷产品，满足实时授信与消费分期需求 [3] - 推出年轻品牌联名主题信用卡、为商旅人群整合差旅权益的信贷产品，并对高净值客户实施动态额度管理，以匹配不同客群需求 [3] 保险业 - 国家金融监督管理总局2024年发布指导意见，推进普惠保险的可及性、可负担性、保障性和可持续性 [3] - 众惠财产相互保险社与车旺大卡、中交兴路等平台合作，为货车司机提供精准风险保障，并将保障范围扩展至其家庭 [4] - 科技推动保险从“出险才赔”转向建立长期信任关系，并从“保健康人”向“保人健康”转变，结合健康管理服务构建完整生态 [10] 消费金融与科技公司 - 蚂蚁消金累计服务超4亿消费者，其中涵盖1.27亿新市民，其花呗产品连接了4000多万商家 [5] - 蚂蚁消金成为国家个人消费贷款财政贴息政策的23家经办机构之一，消费者使用花呗分期可享受国家1%贴息，平台还联动商家提供过亿款分期免息商品 [5] - 运用AI技术对抗金融欺诈，识别准确率达98%，并通过百亿级金融黑灰产知识图谱协助打击犯罪团伙 [9] - AI大模型升级场景风控系统，能基于多元信息（如用户、商家、商品）在交易瞬间做出信任决策，例如支持无收入证明的外卖员购买工作用车 [11] - AI客服助手具备“多维感知”能力，能理解用户情绪并给出解决方案 [11] - 通过“小红花”和“账单助手”等功能帮助消费者守护“金融健康”，实现用户与金融机构的“双健康” [12] 消费市场的新特征与趋势 - 信用卡与个人消费贷款的主力客群呈现年轻化、高质化趋势，“85后”“90后”成为消费核心力量，具有高学历、对新事物接受度高等特点 [6] - 新生代年轻白领的消费习惯由“追求线上支付的便捷性”向“线上比价、线下消费”模式转变 [6] - 客群需求边界清晰化：商旅人群聚焦差旅权益，家庭客群关注亲子、健康、教育，高端客户需求向财富管理、专属礼遇等综合服务延伸 [6] 消费基础设施REITs的发展与挑战 - 截至2025年11月末，全市场共有77只公募REITs上市，总体融资规模约2000亿元，但与消费相关的REITs只有12只，规模约300亿元，占比不高 [7] - 基金管理人与产业方产融结合有待提升：基金管理人擅长投资运作但运营管理能力需增强，产业方运营能力强但管理决策权有限 [8] - 国内REITs缺少顶层立法，特别是税务相关的专门立法，相关制度建设有待优化 [8] 科技赋能普惠金融的核心价值 - 移动互联网、大数据等技术使保险能精准、高效、低成本触达用户，推动了惠民保、百万医疗等高性价比产品的普及 [10] - 科技是衡量企业运营效率上限和增长潜力的重要因素，看好将科技深度内嵌到商业模式各环节的企业 [10] - AI技术让金融服务更安全、更懂用户，能看懂“数据背后的真实需求”，实现风险控制与用户服务的平衡 [10][12]

核心观点 - 蚂蚁消金正通过AI技术驱动普惠金融革新，将服务模式从“人找钱”转变为“钱找人”，旨在更精准地满足用户合理但有压力的消费需求，同时提升金融安全与用户体验 [1][3] 业务模式与市场覆盖 - 公司累计服务超过4亿消费者，其中涵盖1.27亿新市民 [3] - 花呗已连接超过4000万商家，覆盖线上购物、线下消费及从街边小店到品牌商家的广泛场景 [3] - 公司致力于满足初入社会的年轻人、外卖小哥等新蓝领群体对低利率普惠金融服务的未充分满足需求 [3] AI技术在风控与信贷决策中的应用 - 通过AI大模型升级场景风控系统，在交易瞬间捕捉用户、商家、商品等多元信息，以理解“数据背后的真实需求” [3][4] - 系统能识别如外卖员购买工作用车等能产生稳定收入的合理消费，并迅速做出信任决策，提供临时额度 [3] - “小红花”功能利用AI大模型自动识别分析用户上传的职业资格证等技术证书，以判断是否提额 成功提额的用户平均能多获得1100元额度，且其不良率不到整体用户的一半 [9] 降低用户成本与促进消费 - 公司成为国家个人消费贷款财政贴息政策的23家经办机构之一，消费者使用花呗分期可享受国家1%贴息 [4] - 联动淘宝天猫商家推出分期免息活动，提供了过亿款分期免息商品 [4] - “双11”期间，使用花呗分期免息的消费者人均消费金额较9月增长了18%，近200万用户首次使用分期免息 [5] - 通过“以旧换新”补贴结合分期免息，有效降低了用户大额消费（如更换冰箱）的支付压力 [4] AI在金融安全与反欺诈中的应用 - 采用“以AI对抗AI”策略，运用多模态感知、图挖掘、联合建模等技术提升金融欺诈治理水平 [8] - 系统能快速识破PS篡改、AI生成假图及原件伪造，识别准确率达到98% [8] - 通过百亿级金融黑灰产知识图谱挖掘犯罪线索，协助公安机关从源头打击黑灰产团伙 [8] AI在客户服务与金融健康管理中的应用 - 打造具有“多维感知”能力的AI客服助手，能理解用户情绪并根据具体情况给出解决方案，上线后用户满意度超过90% [8] - “账单助手”功能允许用户自主设置每月花呗额度使用上限、大额消费提醒等，已有超2.7亿用户使用 [9] - 主动订阅“账单助手”提醒功能的用户，其不良率比整体用户低8% [9] - AI技术旨在帮助消费者守护“钱袋子”并养成健康消费习惯，最终实现用户和金融机构的“双健康” [8][9]