AI原生银行实践案例：微粒贷如何透过技术破壁普惠金融
一场以AI为核心驱动力的新技术浪潮，正深度席卷银行业。
从年报季披露的信息管中窥豹，国内头部银行对大模型的应用已从实验室探索迈向大规模场景落地，覆盖了数百甚至上千个业务点，智能客服、风险识别、代码生成等领域已成为普遍实践，初步展现出了效率提升和业务赋能的巨大潜力。据麦肯锡的测算，大模型有望给全球金融行业带来每年2500-4100亿美元的增量价值，对应约9%-15%的营业利润增厚空间。
然而，这场变革同样挑战重重，除了数据孤岛、AI幻觉等显性挑战之外，能否将AI渗透到银行的基因、流程和底层架构中，实现更深层次的系统性再造同样是关键环节。这种深层变革，是银行当前在激烈的市场竞争中保持核心竞争力的关键，更是解决银行业内一些长期结构性难题的钥匙。
事实上，AI在银行业的应用并非始于2025年，一些银行在过去十年中，已经在尝试通过AI在风险识别、运营效率、个性化服务等关键环节的深度赋能，以低成本、高效率、可持续的方式服务好， “服务门槛高、风险难评估”的海量长尾客群服务，这个案例就是微众银行。
微众银行是我国首家民营银行、数字银行。AI时代的到来，令微众银行的演进迎来一次范式跃迁——从数字原生银行迈向AI原生银行。其2015年推出的微粒贷产品，是我国银行业第一个纯线上的个人信贷产品，至今已经服务超过7000万人，这背后不乏AI技术的支持。
AI并非横空出世
金融行业的高度数字化和商业化应用场景的高潜在价值，使其成为应用AI技术的最佳场景之一。千禧年以来，以数据和技术为驱动的金融机构就已经在各自擅长的领域持续投入研发，将AI应用于解决具体业务痛点、提升效率和优化服务。
这一阶段的AI探索，更多集中于特定任务的自动化和智能化，依靠机器学习、大数据分析、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术的发展，银行得以借此改进信用评分模型、强化反欺诈能力（例如通过交易模式识别、人脸识别验证）、实现简单的智能客服问答、优化内部运营流程等。
作为一家从成立伊始就将科技基因深植于心的数字银行，微众银行在AI领域的布局和探索贯穿了发展的不同阶段，并且持续保持高强度的科技投入和人才布局——科技人员数量始终保持在全行员工总数50%以上，历年IT投入占营收比重超过 9%。
微众银行很早就进行了AI探索，尤其在隐私计算和联邦学习等领域进行了前瞻性布局和深入实践，将联邦学习与大模型AI Agent相关技术融入金融服务“前-中-后台”各个环节，提升以微粒贷为代表的金融服务的质效。
这首先得益于其前瞻性构建的适应AI时代的“新基建”。其自主可控的分布式核心系统，为处理微粒贷业务带来的海量客户和高频交易，提供了强大的底层支撑和海量数据基础，后续也为大模型所需的高强度计算和数据处理能力奠定了必要的基础。数据显示，微粒贷当前日均发放贷款超93万笔。值得一提的是，“微粒贷”客群中约18%的客户为“首贷户”（此前无央行信贷征信记录），有效填补了传统金融体系的空白地带。
AI驱动 的普惠进阶
近两年来，一场由大模型技术引领的新浪潮正席卷而来。大模型凭借其强大的自然语言理解、生成、复杂推理能力，预示着AI在金融领域的应用将从过去单点任务的自动化，迈向更具通用性、决策辅助和创造性的新阶段。
微众银行日前发布的2024年年报提到，“在年内启动实施了AI工程化平台项目，致力于构建AI原生科技能力，实现模型可插拔、成效可度量、运算资源可调配、编程可普及、模型资产可管理、实验可复现、应用可自动升级等目标特性，赋能业务提升自动化与智能化水平。”
微粒贷也在这场变革中拥抱了大模型能力。大模型同样显著提升了微粒贷的运营效率和客户服务体验。例如，大模型增强了智能客服的能力，使其能更准确理解用户意图并提供更自然的交互，支撑了微粒贷以及其精简的客服团队应对庞大的服务需求——仅靠600多人服务7000万+客户。在智能审核的应用中，AI可节约90%的人力，再通过AI质检，微粒贷客服的服务质量也可以得到有效规范和保证。
同时，微粒贷也通过AI模型进行了数字化精准营销的尝试。目前，微粒贷通过AI介入营销，提升了获客与服务效率，其累积的成果是科技助力普惠金融发展的有力证明。截至2024年末，“微粒贷”已覆盖全国31个省、自治区、直辖市的近600座城市，其中超过40%为三线及以下城市（含县域、乡镇），充分满足普罗大众“短、小、频、急”的周转需求。
银行AI的进阶与挑战
从银行业整体报表来看，与2023年相比，AI大模型技术开始深度嵌入核心业务流程与专业领域。同时，行业在AI模型应用上也呈现出探索多样性，既有基于通用大模型通过金融语料训练形成通用金融模型，也有针对特定业务场景开发的金融垂域模型，以及结合两者优势的混合技术路线。
AI时代加速到来，目前微众银行也正在积极打造AI原生范式、迈入AI原生阶段，构建AI基础设施、AI应用、AI治理三个层次的AI系统化能力。如何将AI无缝集成到现有业务流程、建立有效的模型管理和监控机制、确保AI决策的公平性和透明度，以及应对生成式AI带来的数据泄露、模型欺诈等新的安全和隐私风险，这些都对银行的运营管理和风险治理体系提出了更高要求。
在治理层面，微众银行已构建“AI应用热力图”，该工具将全行AI应用划入45个区块，自动收集并分析各场景算力使用情况，有效从管理视角分析全行AI设施建设与应用发展情况，并将AI风险纳入银行全面风险管理体系。
未来，微众银行将如何继续发挥自身创新优势，拓宽AI在金融服务的落地版图？可以预见的是，这家数字银行会以科技为马，继续在金融服务“既普且惠”的道路上稳步前行。
普惠金融研究院报告：金融科技令消费信贷业务增加50%
界面新闻记者 | 曾令俊
“从总体来看，在中小银行的助贷类消费信贷中，由金融科技平台提供的线上助贷占到一半，线上助贷让中小银行的效率提升了7倍，客户数量增加了40%-50%，消费信贷业务增加50%。”4月25日下午在广州发布的《金融科技平台对传统金融行业的影响研究》（以下简称“报告”）披露了上述信息。
该报告是中国普惠金融研究院（CAFI）科技金融研究团队在奇富科技等金融科技公司，以及部分中小银行的支持下历时半年、调查研究后撰写而成。
在银行业开发金融科技的过程中，早期银行和金融科技平台都存在不同程度的战略合作和科技开发，随着时间的推进，如今不同规模的银行金融科技能力分化明显。
报告提到，大部分中小银行由于顶层设计不清晰、组织架构不完善、资源和人才投入不足等原因金融科技的自主研发能力相对较弱，数字转型效率较低。随着金融科技在银行业的深度运用，中小银行在转型的过程中也更加依赖外部力量来补充实力。
近年来，大量银行与金融科技公司通过成立联合实验室、战略合作、业务合作等方式展开深度交流。一家银行往往合作多家金融科技公司，而一家金融科技公司可能合作了几百家的大中小银行，机构间的交叉合作也更好地促成了行业的交流，共同推动市场的发展。具体来看，现在双方的合作可以分为两大类:
一是围绕金融业务的全方位合作。对于金融机构来说，获得外部金融科技的助力及部分业务流程的分担，能够提高服务能力，增强风险应对能力并提升盈利空间。
二是纯科技赋能。部分金融科技平台也为自主开发能力不足、科技能力落后的中小银行开发和改造信息科技系统，通过科技赋能既帮助了传统金融机构实现金融科技转型，也为金融科技平台带来了更广的业务空间。
据了解，CAFI的研究主要基于信贷视角系统梳理了金融科技平台对传统金融行业的影响：一是降低信息不对称，扩宽普惠金融服务边界；二是变革金融服务方式，提升行业效率；三是创新服务模式，提升服务体验；四是扩宽信贷供给，完善多层次生态；五是服务普惠群体，实现社会经济发展目标。
报告着重指出，随着技术迭代，当前AI大模型正成为金融业转型升级的关键驱动力，而金融科技平台在AI前沿领域的探索，则为上述影响的深化提供了核心动能。
与此同时，金融平台的发展也面临一些挑战。报告提到，一是金融供给过度可能诱发非理性行为。二是数据保护不足可能引发安全风险。三是头部平台过强可能造成市场竞争不足。
报告指出，一方面，随着普惠金融迈入高质量发展阶段，传统金融机构服务不断下沉，金融科技平台服务客户客群与传统金融机构多有重叠。另一方面，虽然不断有新的金融科技平台加入，总体来看金融科技平台的发展已经迈向成熟期，各个平台的金融科技水平和业务模式同质化较强。
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