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专访蚂蚁消金副总经理林嘉南：消费信贷的核心仍需回到场景
蓝鲸新闻1月29日讯（记者 黄玉洁）近日，蚂蚁消金对外发布“小红花”智能实时交互式风控系统，并将这一系统运用在花呗这一产品中，使得花呗额度首次进入“可互动“时代。用户上传证书，就有机会提升花呗额度，支持证书种类近20项。这一创新在行业内尚属首例。
蚂蚁消金总经理江浩表示，“小红花“系统是面向未来10年的一次重要创新升级，额度可互动，意味着蚂蚁消金在为用户管好油门刹车的同时，把方向盘交给用户，用创新的方式，推动金融健康。
金融产品无法脱离风控技术谈创新，优秀的创新又多见于良性的商业竞争环境中。五年来，银行普惠金融市场格局已发生明显变化，国有大行通过质的“掐尖”和量的“抄底”，迅速挤占数千家中小银行的市场份额，中小银行随之下探塔尖，消金行业生存空间亦受到挤压，进而催生出消金公司在产品上的进一步创新和耕耘。
对此，蓝鲸新闻对蚂蚁消金副总经理林嘉南进行了专访。
蓝鲸新闻：银行现在采取一种降维竞争的策略，把服务范围扩大到了原本消金公司的市场，消金公司应该如何应对未来的市场竞争？
林嘉南：我认为对于消金公司来说，关键是要找到自己的优势，找到自己擅长的领域。资金成本方面，大型金融机构肯定是有优势的，他们的资金成本更低，因此可以通过利率优势来提供金融服务。而消金公司呢，可能需要寻找那些还没有被充分满足的市场需求。
中国的市场在不断扩大，消费者的需求也在不断变化。不同年代的人，他们的消费习惯、对金融产品的选择都会有所不同。因此，我认为消金公司应该基于自己的优势，比如技术优势、用户好感度等，去持续地为那些特定的人群提供服务。
蓝鲸新闻：消金公司在未来有哪些关键的突破口？
林嘉南：我觉得消费信贷的核心还是要回到场景。金融产品最终还是要回归到交易场景本身，因为场景能够更好地满足客户的需求，同时也能够更好地帮助金融机构管理风险。如果一个消费贷款脱离了消费场景，那么管理风险就会变得非常困难，也就无法给客户提供普惠或便宜的价格。
因此，我们蚂蚁消金在做的业务，无论是线上的还是线下的，大额的还是小额的，都是希望更深入地结合到消费场景中去。
蓝鲸新闻：关于风控领域，现在人工智能和大模型等先进技术已经有了哪些应用？它们是如何提高风控的效率和准确性的呢？
林嘉南：我理解行业里所有机构都在尝试和努力应用AI和大模型。对于我们蚂蚁消金来说，AI和大模型的应用已经非常深入了，从风险管理的贷前、贷中、贷后每个环节都在应用。当然，应用的完整度和深度还在不断提升。
这些技术极大地提升了风控的效率和准确性。比如，在风险管理的某个环节，原来可能需要人工去逐个判别和识别大量的证书，这个过程可能会非常漫长。但如果有了AI的能力，我们就可以通过建立框架和模型，让机器自己进行训练和迭代，可能只需要几个月的时间就能完成这个任务。
同时，AI还可以帮助我们在模型的迭代、策略的迭代、数据的优化等方面提高工作效率。当然，我们也不会让AI完全自行发展，而是会结合人工的审核和判断，确保风控的准确性和有效性。现在，AI已经成为了我们风险管理人的一个强大助手。
蓝鲸新闻：行业内已有消金公司推出了自己的金融大模型，蚂蚁消金有没有计划推出自己的大模型？
林嘉南：蚂蚁消金并没有推出自己的大模型，也没有推出自研大模型的计划。因为蚂蚁消金有一个比较强大的技术底层股东，可以提供很多资源，不需要重复投入进行研发。我们会考虑自身的定位和商业安排来做出决策。
我们主要应用蚂蚁集团的底层通用大模型，在其基础上进行一些垂直领域的训练，让这些技术在消费信贷垂直领域去发挥更大的业务价值。我们是大模型的深度应用者，实际上也已经取得了不错的业务效果。
实时交互式风控系统，额度进入“可互动”时代
今年，花呗上线满10年，林嘉南亦在现场表示，过去10年，花呗额度都是花呗单方面授予用户，但未来10年，公司希望花呗额度是可互动的。
“小红花”智能实时交互式风控系统，此次主要是解决过去在材料识别过程中，真假难辨、材料面窄、难以调用等困难。通过AI技术实现精准识别多模态的材料，准确率达到96%，验真准确率达到92%，同时，机器学习让更多冷门证件能被应用，并在交互上确保用户良好的体验。
“我们希望可以看见用户的每一份努力，给予肯定与赞许，送出一朵额度小红花”，在林嘉南看来，近20种证书只是起点，现在职业类型多样，灵活就业群体广泛，如网约车司机、快递员、外卖员、网络主播、自媒体运营等，他们可能有自己的职业技能证书、兴趣技能类证书、甚至网约车司机级分、骑手好评、社交平台粉丝数等等，都是未来有望被采纳的。
过去10年是中国消费金融充分发展的10年，虽然发展快速，但金融供给的错配问题依然存在，初入社会的年轻人、新蓝领等群体额度满足不够，尤其是低利率的普惠金融供给不足。
“过去10年，我们一直通过技术寻求解决这一问题”。林嘉南介绍，风控技术在经历了自动化阶段、智能化阶段后，如今迈入了一个新阶段——实时化交互式阶段。数据实效性从动态到实时，数据属性从强金融属性到弱金融属性，数据来源从被动获取到主动交互。
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