专家观点｜AI驱动的信用市场行研发布会暨天创信用品牌升级峰会精彩回顾（二）

　　在本次“AI驱动的信用市场行研发布会暨天创信用品牌升级峰会”中,天创信用两位领导带来的深度报告,分别从宏观环境分析与微观技术驱动的双重视角,为信用经济的未来发展提供了关键洞见。

　　公司战略部发言人赵千里重磅发布了《从宏观视角看消费信贷运营环境》,精准剖析了当前经济周期、政策导向与市场趋势下消费信贷领域面临的核心挑战与机遇。

　　公司解决方案部发言人杨文越则深入解读了《AI驱动的信用市场研究报告》,并提出针对性解决方案,助力金融机构应对市场变局。以下为这两份报告的精华摘要:

　　《从宏观视角看消费信贷运营环境》

　　1.解析消费信贷运营环境

　　赵千里深入分析了当前中国消费信贷市场的运营环境与发展趋势。从需求层面,观察到消费需求呈现回暖迹象,尤其服务类消费增速显著。短期贷款增量有所增长,但消费意愿的回升尚未充分转化为信贷需求的同步提升,两者间存在“剪刀差”。这要求信贷机构转向精细化运营,而非单纯依赖市场整体复苏。

　　从风险层面,当前居民储蓄存款与贷款增量比值处于历史高位,反映出市场资金回流显著,流动性相对集中于储蓄端。居民杠杆率在2024年虽有所下降,但相较于疫情初期,其增长势头已明显趋缓。需关注资金流动性结构变化可能带来的潜在压力,加强现金流监控和债务覆盖度管理,并完善风险预警与催收机制以应对潜在挑战。

　　政策环境方面,政府近期出台多项支持政策,包括将消费信贷额度上限提升至50万元、期限延长至7年,并释放约1万亿元资金流动性,旨在增强信贷市场供给能力。金融机构需在优化信贷投放的同时,关注非息收入拓展及资产周转效率提升,以保障可持续盈利能力。

　　2.AI冲击下金融市场的机遇与挑战

　　人工智能(AI)正深刻影响金融市场,在显著降低运营成本、提升效率的同时,也引入了新型风险(如Deepfake带来的欺诈风险)。金融机构在积极拥抱AI提效潜力时,必须同步构建完善的风控体系,以实现效率与安全的平衡。消费信贷行业已进入新阶段,面临总量增长放缓和结构升级的双重挑战。机构亟需思考如何精准定位增量市场、筛选优质客群,并在新兴消费场景中深化精细化运营能力。

　　3.天创持续增长与业务模块优化路径

　　天创信用立足宏观经济与行业变革,提出“数据-AI-场景”三位一体战略框架,致力于打造客户价值增长的新引擎。在技术底座层面,公司率先引入生成式AI技术破解非结构化数据治理难题,并建立“数据+AI”的新双引擎。这驱动上层模型集群持续迭代优化,有效提升风险评估等核心能力。

　　此外,天创信用还将探索并深化风控、营销、洞察等业务模块的应用,旨在提升用户转化率与信用价值评估精度。天创信用的核心价值在于助力客户实现“稳利润、控风险、促增长”。得益于广大客户的信任与支持,天创信用实现了连续的稳定高速增长。当前,天创信用在人机协同定制建模效率提升及非结构化数据解析方面取得突破,并探索运用AI技术评估小微企业信贷风险,为合作机构开辟新的创收路径。其服务已全面覆盖营销、洞察、风控、贷后管理等模块,助力金融机构构建增长新曲线。

　　《数字科技、金融与产业未来》

　　1.AI驱动信用市场研究报告发布

　　报告通过多维度(申贷意愿、共债情况、信用风险)与多视角(机构、年龄、风险)交叉分析,深度解读当前个人消费信贷市场现状,重点探讨了新规背景下金融市场可能面临的挑战,并简述了相应的解决方案。

　　2.个人消费信贷业务的多头、共债及风险情况

　　基于大规模样本数据分析,聚焦多头、共债及风险三大核心维度。

　　首先,从机构视角,近一年银行的申请多头保持平稳略有上升,互金和消金的申请多头保持一致,在市场起量阶段,多头会呈现被动上升趋势;其次,从年龄视角,各年龄段的申贷意愿也有所变化,70后至90后群体借贷意愿呈下降趋势,而00后群体借贷意愿显著上升。从利率视角,研究发现不同风险定价客群的共债水平均呈现上升趋势;23年下半年互金机构风险呈现显著上升趋势(2023年银行和消金暂未纳入统计范畴),2024年好转;2024年至今互金、银行和消金三类机构风险没有出现大幅上升或者下降,相对平稳。

　　3.根据以上数据分析结果得出如下结论

　　(1) 高利率机构客群共债、多头VS风险,呈现“倒挂趋势”,揭示高利率客群“借新还旧”状况;

　　(2) 低利率机构客群共债、多头VS风险,依旧呈现“正相关”,但是该类机构客群“风险下沉”现象明显,即低利率机构客群同时持有IRR36%及以上贷款;

　　(3) 80、90后主力军占比下降,00后占比增加,但00后风险在几个年龄段最高,市场潜在风险较高;

　　(4) 报告提示:需关注特定政策调整可能对市场整体风险水平带来潜在影响,2024年下半年部分互金机构冲量回落,带动风险阶段性上升。

　　4.金融机构风控核心挑战及方案

　　(1) 防止风险传导:新规出台,部分高利率机构出现资金紧张,高利率客群贷款难度加剧,因“借新还旧”现象存在,导致该类客群还款资金链紧张,引发风险爆发,基于上述分析,低利率机构客户同时持有不同利率段贷款,风险可能传导至低利率贷款机构;天创建议方案:首先,对存量及增量资产进行精细化分类与监控,新客准入环节评估其持有贷款的风险状况和利率偏好迁徙趋势,决定是否准入及准入等级;贷中监控其持有资产和申贷资产变化,观测其风险变化,及时做出决策;

　　(2) 降低资产损失:由于上述原因,风险会有所抬头。经了解,5月至今部分中高利率机构,催回率有所下降、入催率有所上升。如果各家收紧风险敞口,会导致市场逾期进一步上升。如何快速收回逾期资产,提升逾期资产回退率,方案:通过逾期人群精准交易行为识别,综合运用批量划扣与人工催收等策略,实现一期逾期资产的快速、精准催收,最大限度降低损失。

　　5.共研与共创

　　(1)风险爆发前后不同利率资产的客群多头、共债VS风险会出现变化:24%资产和36%资产趋势有所不同,发现在风险爆发前后不同资质客群多头、共债VS风险相关性会发生变化,对于高低多头和共债的评分区分能力会有所变化;

　　(2)研究发现不同渠道流量特征差异显著,部分渠道波动性大,新渠道引入存在冷启动难题。为此提出重构渠道分类标准,“高申请,高共债”—借新还旧人群,“高申请,低共债”—无款可贷人群,“低申请,高共债”—各家老客,“低申请,低共债”—贷款新手,值得注意的是在36%资产渠道,低申请,低共债人群数据很有可能出现假象,这部分人在各家黑名单阶段已被拒绝,调用会出现虚低,属于风险极高人群,与24%及以内渠道资产风控逻辑不尽相同。

　　6.天创助力金融机构应对新规与挑战

　　(1)高利率机构转向低利率资产,面临如何在控制风险的基础上,在渠道端快速提升排名,获得更优质的资产,方案:通过风控前置模型评估客户的贷款意愿和资质,助力处在冷启动、加速成长期和成熟期的机构,满足其不同阶段的需求,提升风控ROI。

　　(2)提供基于客户实时交易、消费、账单等信息的洞察能力,支持金融机构动态优化模型与策略。通过短信、电销等多种手段实现实时营销触达与风险干预。

　　天创信用旨在通过其专业能力与解决方案,为金融机构应对复杂市场环境、解决实际业务挑战提供有效支持