文 | 大灣區(qū)人工智能應(yīng)用研究院

人工智能發(fā)展帶來的技術(shù)革命，正以前所未有的力量重塑信貸這一古老行業(yè)。以科技巨頭為代表的新興力量，憑借數(shù)據(jù)和算法優(yōu)勢，向傳統(tǒng)銀行的 " 護(hù)城河 " 發(fā)起挑戰(zhàn)。本文將深入剖析，信貸的核心障礙在于信息不對稱，真正的競爭壁壘在于高效、精準(zhǔn)地處理信息。在此基礎(chǔ)上，我們將探討大數(shù)據(jù)與人工智能如何從根本上重構(gòu)信貸的信息收集與分析環(huán)節(jié)，并分析監(jiān)管的 " 線性 " 要求與 AI 的 " 非線性 " 能力之間的博弈，如何決定著這場競爭的未來走向。

信貸是現(xiàn)代金融體系的基石，它將社會儲蓄高效轉(zhuǎn)化為投資與消費，為經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長輸送著關(guān)鍵動能。從 13 世紀(jì)意大利最早的銀行雛形，到如今的中農(nóng)工建、摩根大通等，數(shù)百年來，銀行始終是信貸市場無可爭議的主導(dǎo)者。

然而，過去二十年間從互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)熱潮，到近幾年深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能飛速發(fā)展，正在挑戰(zhàn)這一格局。以阿里巴巴旗下的螞蟻集團(tuán)、騰訊旗下的微眾銀行為代表的大型科技公司，以及諸如美國 Upstart 等金融科技（FinTech）新銳，憑借其在數(shù)據(jù)和技術(shù)上的優(yōu)勢切入信貸領(lǐng)域并展現(xiàn)出相當(dāng)?shù)母偁幜Α?/p>

信貸的核心障礙在于信息不對稱

信貸是時間錯配下的價值交換：貸款人讓渡當(dāng)前資金的使用權(quán)，借款人則承諾在未來某一時點償還本金并支付利息。這種以時間為橋梁的價值交換，并非基于即時對價，而是建立在信用之上——即對借款人履約能力與意愿的信任。

然而，這種信任并非天然穩(wěn)固。信貸的核心障礙在于信息不對稱：借款人往往比貸款人更了解自己的真實財務(wù)狀況、資金用途與還款意愿。在這種不對稱的關(guān)系下，貸款人面臨兩類主要風(fēng)險：一是逆向選擇——在貸款前，高風(fēng)險的借款人更傾向于申請貸款；二是道德風(fēng)險——在貸款后，部分借款人可能改變行為，進(jìn)行高風(fēng)險投資或逃避還款義務(wù)。

為了彌補(bǔ)這種信息差、降低不確定性，貸款人往往需要投入大量的時間和資源來收集、甄別借款人的信息，用以降低信息不對稱風(fēng)險和道德風(fēng)險。這就同時產(chǎn)生了交易成本。無論是銀行還是科技公司，本質(zhì)上都在扮演這種 " 信用中介 " 的角色。信貸的核心競爭力不在資金多少，而在信息處理能力的優(yōu)劣。

2015 年前后，互聯(lián)網(wǎng) P2P 平臺打著 " 金融創(chuàng)新 " 的旗號，通過線上平臺直接連接借貸雙方，一度掀起全民投資熱潮，但最終卻以集體爆雷收場。根本原因在于，彼時的 P2P" 創(chuàng)新 " 只不過是利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)降低了信息傳遞的交易成本，讓借款人和貸款人能更方便地找到彼此，卻并未觸及信貸的核心問題——信息不對稱。正是由于意識到這一點，我們在 P2P 火爆之初的 2014 年就撰文《P2P 潛在的金融危機(jī)》指出其必然會帶來災(zāi)難性的后果。

P2P 平臺依賴借款人自報信息與簡單認(rèn)證，既無法核實真?zhèn)危踩狈Τ掷m(xù)的貸后監(jiān)控。一旦資金鏈緊張，風(fēng)險迅速集中爆發(fā)。而在以資金撮合量為導(dǎo)向的激勵機(jī)制下，平臺往往傾向于放松審核，導(dǎo)致 " 劣幣驅(qū)逐良幣 "，信用進(jìn)一步惡化。

P2P 的失敗事實證明，撮合效率的提升無法彌補(bǔ)信用處理能力的缺位——真正的護(hù)城河，不在撮合資金，而在于高效、精準(zhǔn)、低成本的信息處理。

這一過程主要分為兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：一是信息收集，即是盡可能全面地獲取能夠反映借款人信用狀況的關(guān)鍵信息；二是信息分析，也就是基于所收集到的數(shù)據(jù)，運用一定的風(fēng)控手段來挖掘風(fēng)險信號，評估借款人的信用水平，據(jù)此來決定是否放款，以及放款的額度多少、利率幾何。

大數(shù)據(jù) +AI：更高效的信息處理

過去幾百年，銀行之所以能夠穩(wěn)居信貸主導(dǎo)地位，依托的是強(qiáng)大的線下網(wǎng)絡(luò)、核心賬戶體系、社會化的征信數(shù)據(jù)，以及龐大的信貸專員與風(fēng)控專家團(tuán)隊。這些資源共同構(gòu)建起銀行專業(yè)化的信息處理體系，實現(xiàn)了對借貸信息的系統(tǒng)化收集、分析與定價，構(gòu)筑了堅固的市場壁壘。

現(xiàn)在大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的崛起，正在重塑這一體系，并逐步打破銀行在這一核心領(lǐng)域的壟斷優(yōu)勢。

一方面，大數(shù)據(jù)正在重塑信息收集方式。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及與數(shù)字化進(jìn)程的加速，企業(yè)生產(chǎn)與個人生活的方方面面不斷被 " 在線化 "，信息獲取對線下渠道的依賴顯著降低，并以極低成本沉淀出可持續(xù)更新的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

例如，電商平臺的交易數(shù)據(jù)能夠反映商戶的經(jīng)營活力；支付平臺的消費流水可以揭示個人的資金流動情況；而物流平臺的運輸記錄能直接體現(xiàn)企業(yè)的業(yè)務(wù)穩(wěn)定性。這些實時生成、覆蓋面廣、時效性強(qiáng)的數(shù)據(jù)，為信用分析提供了更立體、更動態(tài)、更全面的視角。

尤其是大型科技公司，憑借其在電商、支付、社交、出行等領(lǐng)域的生態(tài)閉環(huán)，掌握著海量且高頻的用戶行為數(shù)據(jù)與場景數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅來源多元、更新迅速，還能通過交叉驗證提升信息的真實性與預(yù)測能力，使其在信用評估與風(fēng)險識別方面具備更強(qiáng)的精度與洞察力。

另一方面，AI 正在重構(gòu)信息分析能力。現(xiàn)實世界中的風(fēng)險往往高度復(fù)雜，常常隱藏在表面上毫無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)之中。與傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗或線性模型的方式不同，AI 能夠在海量、復(fù)雜、異構(gòu)的數(shù)據(jù)中自動識別隱藏的模式與關(guān)聯(lián)，捕捉人類分析難以察覺的 " 弱信號 "。這種 " 非線性 " 的分析能力，與大數(shù)據(jù)的廣度和深度天然契合，形成全新的信息處理范式。

AI 不僅能高效利用結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息，如表格信息、文本、圖像、語音、視頻和行為軌跡等，還能通過多維度交叉分析，揭示變量之間復(fù)雜的非線性關(guān)系。例如，它可以將社交媒體評論情緒與交易流水異常結(jié)合，識別潛在的違約風(fēng)險；通過對企業(yè)線上銷售趨勢、物流履約情況與行業(yè)景氣度的綜合建模，提前預(yù)警現(xiàn)金流斷裂的可能性；甚至能在信用良好的客戶群體中，捕捉到少數(shù)具有高欺詐傾向的 " 隱性異常 "。

這種超越經(jīng)驗和線性假設(shè)的分析方式，使 AI 在風(fēng)險識別的精度與效率上實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍——它不再依賴人為設(shè)定的規(guī)則或簡單的線性假設(shè)，而是通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)間的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，主動發(fā)現(xiàn)更深層次的風(fēng)險信號。

在大數(shù)據(jù)與人工智能的加持下，信息處理能力正迎來歷史性的躍遷。信貸的核心競爭力，正在從傳統(tǒng)的 " 人處理信息 "，轉(zhuǎn)向 "AI（機(jī)器）處理信息 "。

監(jiān)管線性和 AI 非線性的博弈

長期以來，由于銀行吸收公眾存款直接關(guān)系到社會系統(tǒng)性風(fēng)險，因此始終處于嚴(yán)格的金融監(jiān)管之下。各國普遍要求銀行在信貸業(yè)務(wù)的核心環(huán)節(jié)中，所采用的技術(shù)必須具備可解釋性與可追溯性。而監(jiān)管最終由人來執(zhí)行，人類的認(rèn)知偏好往往是線性、因果清晰的，這使得線性模型天然符合監(jiān)管者的思維邏輯，也因此長期成為監(jiān)管最為青睞的工具。

然而，AI 的價值恰恰在于非線性。這意味著監(jiān)管的線性要求與 AI 的非線性能力之間，天然存在對立。一方面，監(jiān)管強(qiáng)調(diào)可解釋性與可控性，偏好穩(wěn)定、透明的邏輯鏈條；另一方面，AI 追求預(yù)測精度，卻依賴高度復(fù)雜的參數(shù)網(wǎng)絡(luò)，難以被線性因果框架所解釋。正因如此，銀行即便希望大規(guī)模引入 AI，也往往受制于監(jiān)管要求，難以靈活應(yīng)用那些 " 黑箱式 " 的非線性模型。

與銀行相比，科技公司在信貸業(yè)務(wù)上的監(jiān)管要求要寬松許多。作為新興業(yè)態(tài)，它們并不像銀行那樣直接背負(fù)系統(tǒng)性風(fēng)險的 " 第一責(zé)任 "，因此在早期往往享受更大的試錯空間。即便在近幾年監(jiān)管逐漸趨嚴(yán)的背景下，許多國家通過設(shè)立 " 監(jiān)管沙盒 " 等機(jī)制，為其預(yù)留制度性緩沖與創(chuàng)新空間。這些機(jī)制允許科技公司在可控范圍內(nèi)開展新技術(shù)試點，在不影響金融穩(wěn)定的前提下探索新的風(fēng)控模型和業(yè)務(wù)模式。

這使得科技公司能夠率先在真實業(yè)務(wù)場景中嘗試 AI 驅(qū)動的非線性模型，并借助其業(yè)務(wù)自帶的數(shù)據(jù)入口——電商、支付、本地生活、出行等平臺——沉淀出龐大且多維度的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而在信貸風(fēng)控和定價上形成獨特優(yōu)勢。

從更長遠(yuǎn)的視角看，" 可解釋性 " 這一監(jiān)管核心要求本身也未必一成不變。隨著行業(yè)對 AI 的理解不斷加深，以及可解釋性技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，未來監(jiān)管對 " 可解釋性 " 的定義可能發(fā)生改變——從 " 人能看懂的因果邏輯 " 轉(zhuǎn)向 " 模型能被驗證的可靠邏輯 "。屆時，監(jiān)管體系與 AI 技術(shù)之間的沖突有望被重構(gòu)，監(jiān)管方式也可能從 " 限制創(chuàng)新 " 走向 " 引導(dǎo)創(chuàng)新 "。

由此，未來的信貸競爭將更清晰地回歸信息處理的本質(zhì)——誰能以更低成本、更全面的數(shù)據(jù)入口，并借助更高效的 AI 能力，實現(xiàn)對信息的精準(zhǔn)收集、整合與分析。

在這一邏輯下，我們認(rèn)為科技公司憑借完善的平臺生態(tài)與領(lǐng)先的算法能力，有望在未來的信貸競爭中占據(jù)更大的市場地位；同時，傳統(tǒng)銀行的數(shù)字化、AI 化也是必然的趨勢。