大数据+AI助力银行个性化分期业务升级
大数据+AI助力银行个性化分期业务升级
随着金融科技的迅猛发展，大数据和人工智能（AI）技术正在深刻改变银行信用卡个性化分期业务的运营模式。从提升审批效率到优化风险控制，再到改善客户体验，这些技术的应用不仅为银行带来了显著的业务提升，也为消费者提供了更加便捷、个性化的金融服务。
技术应用现状
在银行信用卡分期业务中，AI技术的应用主要集中在客服场景。由于大模型存在“幻觉”和科技伦理等问题，目前主要作为客服助手使用，以提升服务效率。例如，工商银行推进金融大模型在数字客服领域应用，不断完善“未问先答+多轮场景+线上图文”智能服务模式。招商银行则运用大模型技术，让“小招”从“预设服务式”的财富助理，逐步向“能听会说”的银行助理进化，在业务办理、疑难咨询等场景提供个性化的一站式解决方案。
大数据技术则更多应用于风险控制和客户画像的构建。消费金融机构通过数字化手段提升经营效率，89.4%的机构开展了数字化治理重点项目，以构建客户标签画像、数据治理和智能监控预警为重点。近五成机构在知识产权持有、前沿技术应用以及联合研究方面取得成果，成果主要集中在信用卡或消费金融业务领域，多为大模型、隐私计算、AI等前沿技术的相关应用。
业务优化效果
大数据和AI技术的应用，显著提升了银行信用卡分期业务的审批效率和风险控制能力。建设银行启动“方舟计划”，推进金融大模型建设工程，其中在业务场景建设上，实现智能客服工单生成等25项场景应用。智能客服工单生成每单平均节约客服工作时间15-20秒，可用率达82%，一致性达80%。
在风险控制方面，大数据技术的应用使得银行能够更精准地评估客户的信用风险。通过构建客户标签画像和智能监控预警系统，银行能够及时发现潜在风险，降低不良贷款率。此外，AI技术还能帮助银行识别和防范黑灰产，五成以上的机构加强了防范黑灰产扰乱消费者权益保护工作。
市场趋势与挑战
在全球范围内，“先买后付”（Buy Now Pay Later，BNPL）模式正在迅速崛起。根据FIS发布的《全球支付报告》，2022年全球电子商务的支付方式中，BNPL支付方式的交易价值占5%，即2850亿美元，并预期将于2026年占比达到6%。在美国市场，BNPL支付方式的交易价值占电子商务支付方式交易价值的5%，即844亿美元。在中国市场，BNPL支付方式的交易价值占比和信用卡相等，均为4%，即910亿美元。
然而，BNPL模式也面临着诸多挑战。监管的审慎、利率的压力和竞争的激烈正在改变这一行业的格局。BNPL用户具有高风险的典型特征，信用评分较低、信贷需求未得到满足的人群在所有BNPL用户中所占比例过高。此外，BNPL用户的财务状况总体上更为脆弱，在面临财务冲击时依靠储蓄的可能性也较小。在美国，BNPL贷款的拖欠率几乎是信用卡贷款拖欠率的四倍。
未来发展方向
面对市场变化和挑战，银行正在积极利用金融科技进行业务创新。2024年中央经济工作会议提出“加力扩围实施‘两新’政策”，即大规模设备更新和消费品以旧换新。多家银行已经表态，2025年将注重向“两新”政策鼓励的方向投放更多贷款资源。例如，中国银行安徽省分行对接头部家装企业、线上家电销售平台等，推出多种信用卡分期服务方案，为客户提供便捷的贷款融资服务、分期支付满减和利率优惠。同时，联合省内车企开展多场“以旧换新”汽车节促销活动，并提供多重增值服务。
此外，银行还在积极探索数字化转型的新路径。消费金融机构持续增加科技投入，数字化能力持续提升，这为增加个性化产品供给、优化流程体验提供了技术支撑。消费金融行业已迈入高质量发展新阶段，依托数字化手段提升经营效率是赢得市场竞争的重要途径。
结语
大数据和AI技术的应用，正在为银行信用卡个性化分期业务带来前所未有的变革。从提升审批效率到优化风险控制，再到改善客户体验，这些技术的应用不仅为银行带来了显著的业务提升，也为消费者提供了更加便捷、个性化的金融服务。随着金融科技的不断发展，我们有理由相信，银行信用卡分期业务将迎来更加美好的未来。