利率收窄、合规趋严，消费金融机构谋变
21世纪经济报道记者 边万莉 当前，消费金融行业正面临多重挑战，不良贷款规模上升，叠加利率空间收窄、持牌机构竞争加剧及监管政策收紧，行业承压明显。
不过，困境中亦存机遇：年轻群体成为消费主力，其“活在当下”的消费观念与线上消费习惯催生新需求；金融科技更成破局关键，大模型、大数据等技术正重构服务体系。
“创新与合规是消费金融持续发展的两大支柱，品牌则是长期竞争力的关键。”中关村互联网金融研究院院长刘勇表示，在创新层面，既要将人工智能、区块链等前沿技术融入风控、获客等环节，以技术赋能提升服务效率；更要突破传统模式，避免与银行硬拼，转而聚焦消费场景，为用户提供更优质的金融解决方案，创造差异化价值。
在合规方面，从业机构需构建全流程合规体系，不仅业务运营要严守底线，算法设计等技术环节也要符合规范，同时紧跟监管新规，将监管意图贯彻到企业发展中。
而品牌建设能显著降低获客成本、增强用户信任，消费金融机构可通过行业交流与合作，不断夯实品牌基础，共同推动行业高质量发展。
承压前行中：以合规立本，锚定消费新特征
资产质量下行成为消费金融行业最突出的痛点。
在杭银消费金融主办的“科技赋能、提振消费”行业高质量发展主题论坛上，刘勇表示，行业不良贷款规模已达246.32亿元，同比增幅32.96%，不良资产转让价格持续低迷。叠加整体经营状况波动下滑，直接影响机构拨备计提与盈利能力，利率空间收窄进一步加剧了这一困境。
客观来讲，消费金融业务相对较高的利率水平能够覆盖一定风险，但在监管明确利率上限后，利率持续走低成为行业常态。目前持牌消费金融公司已达31家，市场竞争加剧进一步压缩利率空间。
监管政策的持续收紧则带来了更严格的合规考验。例如，最低注册资本金提升至10亿元、主要出资人持股比例要求从30%提高至50%、担保融资业务余额不得超过全部贷款余额的50%，三项核心要求对机构的资本实力与规范运营提出了更高标准。
此外，消费金融市场参与主体日益多元，除持牌消费金融公司外，还有银行系、平台系、科技系消金同台竞争。其中，银行信用卡、自营消费贷市场份额分别达到42%、20%。由此导致获客成本不断攀升、产品同质化严重，亟需通过差异化创新突破竞争红海。
尽管挑战重重，消费市场的结构性变化仍为行业带来新机遇。
浙江大学金融研究院副院长章华强调，消费金融的发展需始终紧扣“民生”核心，还要适配当下消费市场的新特征。
当前，年轻群体已成为消费主力，其消费观念与行为发生显著转变：不再为房产等耐用消费品过度压缩开支、长期攒钱，而是更注重即时体验，“活在当下”的消费倾向明显。
同时，这一群体高度依赖线上场景，网络消费、先享后付等新型消费模式日渐普及。基于此，消费金融需聚焦年轻群体需求，强化线上服务能力，主动贴合新型消费习惯，让金融服务更精准地融入民生场景，满足多元化消费需求。
金融科技的突破更成为激活行业潜力的核心引擎。刘勇认为，大模型、大数据、区块链与云计算的应用正在重构消费金融服务体系：大模型赋能智能客服、风险评估与反欺诈，提升服务效率与精准度；大数据基数能够实现复杂网络挖掘和实时风控，构建多维度的用户画像；区块链技术通过安全可信的数据共享与身份认证，提升交易透明度与安全性；云计算技术利用弹性计算资源与高可用数据存储，能够支撑业务快速扩展与创新。
破局进行时：技术深度渗透与生态构建并举
面对行业困局，机构们正通过技术创新与模式重构寻找突破口。
马上消费金融常务副总经理蒋宁指出，AI应用的关键在于突破"知识转化"与"持续进化"两大瓶颈，即，如何将金融领域的专业经验（如风控规则、催收逻辑、营销策略）转化为AI可理解的语言、AI模型学会经验后如何实现动态优化。
在消费金融领域若无法建立“业务反馈-数据回流-模型优化”的链条，AI便只能停留在“工具”层面，无法真正融入业务全流程。
其所在机构构建的"知识转化-模型执行-动态反馈"的AI应用体系，在催收、贷款审批等场景中实现精准决策。
蒋宁表示，在知识转化层面，不再追求“大而全”的模型，而是聚焦细分场景。例如，针对催收业务，先明确催收规则、合规要求、效率目标，再将相关知识简化输入模型，通过持续反馈让模型逐步适配业务。
在模型执行层面，采用“大模型拆解+小模型组合”的思路，如处理贷款审批时，将宏观经济分析、行业风险评估、客户行为研判拆解为多个小模型，再通过组合验证提升决策精准度。
在动态反馈层面，打通技术、数据、业务团队协作链路，让AI模型在营销获客、风控预警、客服响应等环节的每一次决策都能获取业务反馈，进而优化迭代。
在存量经济时代，“爱护客户”是实现高质量发展的根基。招联消费金融副总经理简CIO王耀南介绍，在大规模客户基数下，消费金融机构的责任驱动着行业探索更稳健、可持续的发展路径。
他表示，我们对内部运营确立了核心标准：一方面，确保客户服务全流程合法合规，从客户准入到贷后管理，每环节均以合规为底线；另一方面，在追求利润与控制风险的平衡中，更注重客户关系的长期稳定性。
普惠金融领域的场景深耕与生态协同更显成效。
“我们始终相信，普惠金融的本质是“让每一份需求都被看见，让每一次服务都有价值”，而数字技术正是实现这一目标的最佳桥梁。”蚂蚁消费金融CIO刘义表示。
他认为，针对下沉用户信用数据缺失问题，创新引入“非标准化凭证认证”模式，支持用户上传营业执照、摊位照片、农产品购销单据等材料，通过图像识别、文本解析技术提取关键信息，并联动地方政务平台、行业协会补充数据，让“有真实需求但缺传统资质”的群体也能获得金融支持。
他进一步指出，在生态协同上，蚂蚁消金一方面联合地方银行、担保机构搭建“普惠金融联盟”，通过技术输出、风险共担降低合作机构服务成本；另一方面，深度融入地方产业生态，例如在农业大省与供销社合作，依托其网点优势实现“金融服务+农资供应+销售帮扶”一体化。
在杭银消费金融副总经理段美宁看来，尽管生成式大模型（如语言、视频模型）已广泛应用，但信用模型属于判别式模型（预测逾期概率）。
杭银消金借鉴大模型方法论，通过声纹识别（多账户同人检测）、视频/图像识别（材料造假防控、环境一致性核验）提升身份核验精度；在决策环节，通过智能决策平台实现数据选型、模型融合、额度定价的自动化优化，提升决策效率与科学性。
他表示，我们始终认为，优质的风控不是 “限制消费”，而是通过精准识别风险、降低服务成本，让金融服务更高效地触达信用成长型客群与消费场景，在风险可控的前提下，为消费提振提供坚实支撑。
展望未来，刘勇指出，消费金融行业将呈现技术深度渗透、业务场景细分、风控智能升级的趋势。在监管合规底线之上，唯有以金融科技夯实风控核心，以场景创新挖掘民生需求，以生态协同拓宽服务边界，才能实现行业的可持续发展，让金融服务真正赋能消费升级与实体经济。
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