普惠金融的下半场：AI的机会与幻觉

2015年，对于中国普惠金融来说是重要的一年。

那一年，数字化开始从概念落到实处。微众银行发放了全国第一笔线上信用贷款，网商银行提出“310模式”，让小微商户第一次在没有抵押、没有担保、没有线下网点的情况下，仅凭一部手机就能获得贷款。

从被视作“理想主义者的冒险”，到成为银行业的集体共识，这一模式在随后的十年里完成了普惠金融的第一次范式跃迁：截至2024年底，中国普惠小微信贷余额超过33万亿元，是2015年的五倍以上，无抵押线上贷款几乎成为所有银行的标配。

然而，当数字普惠的上半场已成共识，新的悬而未决的问题也随之浮现：在客户获取成本持续攀升、产品同质化加剧、价格战愈演愈烈的背景下，下一步增长的动能究竟在哪里？

对多数银行而言，答案是AI。

十年回望

从去网点到数字信用

2015年，被许多金融研究者视作中国小微信贷的分水岭。

当年初，微众银行通过社交网络和电商数据，发放了第一笔线上信用贷款；同年6月，网商银行推出“310模式”——3分钟申请、1秒放款、0人工干预。

这个听起来不切实际的承诺，迅速跑通了闭环：小微信贷不再依赖抵押物，也不再依赖人情担保，信用评估由数据主导，资金发放通过移动互联网完成。

数字化，让曾经“写在报告里的愿景”第一次变成了真实可用的产品。根据人民银行数据，2015—2024年，数字普惠金融推动了普惠信贷余额连续增长，线上贷款的占比逐年抬升，小微企业“首贷户”大幅增加。

数字化让金融服务的边界，从有限的柜台和物理网点，扩展到随时随地的移动终端，也让普惠金融第一次以平等姿态走进了夫妻店、街头摊和小作坊。

AI浪潮

技术带来的三重机会

如果说过去十年普惠金融的关键词是“去网点”，那么下一个十年，银行业普遍把目光投向了“AI”。

在几乎所有全国性银行的年报和战略发布会上，AI都被反复提及：招商银行提出打造“智能风控与陪伴”体系，农业银行宣布建设“数字经营中台”，工商银行将“AI+普惠金融”列为集团级重点工程。最近举办的网商银行在十周年沟通会上也抛出了用AI做小微企业 CFO的构想，试图给千万小微企业配备一位“数字化外脑”。

这种集体拥抱背后，既有监管对数字普惠的政策鼓励，也有在同质化竞争中寻找差异化的新压力。

这场技术浪潮，被寄予三重显性机会：

一是全流程提效。

AI正在重塑信贷流程，从客户准入、风险识别到贷后监控，自动化程度不断攀升。

网商银行宣称，其审批效率较人工提升数十倍，微众银行也披露，AI模型已能在无人工干预下识别80%以上低风险客群，实现“秒级放款”。

二是深度经营洞察。

传统风控依赖静态税票和流水，难以反映企业经营的动态变化。

如今，AI通过图计算、时序建模，可以更细致地刻画企业在供应链中的位置、上下游交易强度、资金流波动规律，为银行提供“看得更远”的能力。

三是智能化产品组合。

AI介入产品设计后，能把贷款、理财、票据、保险等要素组合成个性化方案，匹配小微企业的经营周期和流动性需求，实现“千企千面”。

这不仅是网商银行“AI CFO”战略的核心逻辑，也成为行业的新叙事模板。

在这一轮技术热潮下，“AI+普惠金融”正被视为接替数字化浪潮的下一个增长引擎。

如工行更多强调AI在批量风险分层的规模化应用，农行则侧重智能化贷后管理。股份行普遍在AI辅助授信和票据风控上先行一步，但在经营陪伴和综合服务方面仍处于试点阶段。

但当所有人都喊出类似口号，真正的分水岭或许不在谁先提出，而在谁能把这些能力转化为稳定的客户黏性和可持续的商业闭环。

幻觉与红线

AI普惠的三重门槛

如果说“AI+普惠金融”是一场几乎所有银行都在参与的竞赛，那么在热情之外，它也埋藏着三道难以回避的门槛：

第一道门槛，是数据幻觉。

相比大型企业，小微经营体天然具备高度分散、波动性强的特点。

绝大多数小微商户没有规范的财务报表，账目高度碎片化。

即便银行拥有支付、流水、税务等多维数据，依然难以形成足够密度和时效性的动态画像。

这也是为什么，目前无论是网商银行还是工农中建的AI模型，更多用在“风险分层”与“提效”，距离真正意义上的“全周期洞察”尚有很远的路。

第二道门槛，是信任缺口。

在数字金融的“上半场”，借款人和银行的关系仍是标准化交易关系，风险定价、流程体验是核心竞争力。

但当银行试图以“AI CFO”身份介入经营建议、现金流规划、票据管理，角色的转变将面临信任门槛：

一旦算法的推荐与实际经营决策出现偏差，谁承担责任？

小微经营者是否愿意放权给一套黑箱模型？

这种信任重构，远比放款提效复杂得多。

第三道门槛，是合规红线。

与消费金融不同，小微普惠贷款往往需要在监管的明确定义下开展：信息采集的范围、算法模型的透明性、贷后风控的可解释性，都在政策红线与灰色地带之间游走。

过去几年，监管部门对“算法歧视”和“信息过度采集”的合规检查日趋严格。如2023年中国银保监会发布《关于加强金融科技伦理治理的指导意见》，明确要求金融机构加强对算法决策透明度、可解释性和公正性的管理。

这也意味着，AI模型越复杂，合规审查成本越高。在这一背景下，AI若成为信贷决策的核心引擎，既要具备精准度，也要具备“合规可解释性”，否则一旦触碰红线，技术红利很可能变成合规风险。

当所有银行都高举“AI”旗帜，市场的预期被迅速推高，但商业模式的验证周期、客户黏性的建立、监管的明确性都还远未成熟。

这也是为何不少业内人士将其称作“理想中的第二曲线”，而非已经落地的普惠范式。

正如一位股份行零售负责人私下所说：“AI带来的更多是一种方向感，而不是短期里就能形成确定性收益的能力。”

未来十年

比拼耐心的长跑

站在今天的节点，普惠金融的“上半场”已经跑完：无抵押、线上化、自动审批，成为所有银行的标配动作。

在这个共识被充分验证的市场里，新的分化更多取决于三件事：

一是，技术落地的韧性。

技术不是万能解法。对绝大多数银行来说，AI要想从营销话术变成产品能力，需要持续的场景迭代和模型优化。

在很多省份和县域，经营数据的稀缺与噪声并未因AI而彻底消失，甚至因为算法复杂性增加了验证难度。

谁能先在这些“低数据密度”场景里跑出有效样本，谁才有机会掌握第二曲线的主动权。

二是，商业模型的可持续性。

比起单笔贷款的提效，未来十年更大的考题是：当小微客户已经拥有多家银行的线上信贷账户，谁有能力构建足够强的黏性和交叉销售？

AI陪伴、数字经营顾问、定制化票据池，这些“高阶服务”如果没有清晰的收费机制或者明确的增值价值，很可能只是下一轮价格战的序幕。

低价竞争带来的，是盈利能力和服务能力的双向透支。

三是，信任与合规的再平衡。

过去十年，普惠金融的信任是靠“快”和“简”赢得的：简单的产品、清晰的价格、统一的审批标准。

而AI普惠的本质，是通过算法介入决策过程，将复杂性重新引入服务关系。

这既需要客户对“黑箱推荐”有信任，也需要监管对算法边界有清晰定义。

一旦“模型失灵”或“算法歧视”出现案例，带来的可能是对行业整体的反噬。

在某种意义上，AI更像一场没有标准答案的开放性考试：每一家银行都在同时答卷，每一个试错都要以真金白银为学费。

在监管趋严、客户预期走高、同质化竞争加剧的三重压力下，所谓“第二增长曲线”，更像是一条需要耐心、韧性和深度思考的长跑赛道。

正如一家大行普惠金融部负责人所言：“这次的机会不会像十年前一样先来先得，未来十年拼的是谁能把技术落进泥土里，种出可持续的生意。”

南方+记者 陈颖