顾雷：人工智能对数字普惠金融的六大边际效用
2026-09-12 · 广发优配
当前人工智能已深度渗透实体经济与普惠金融领域，社会各界对技术赋能金融的讨论日趋热烈。面对技术快速迭代，如何客观审视人工智能给数字普惠金融带来的多重影响，是现实提出的重要命题。围绕普惠金融如何应对人工智能现实挑战、金融行业应当如何拥抱智能技术变革、应用人工智能应当坚守何种价值底线等核心问题，形成三篇研究文稿：《 上篇：人工智能对数字普惠金融的六大边际效用 》剖
当前人工智能已深度渗透实体经济与普惠金融领域，社会各界对技术赋能金融的讨论日趋热烈。面对技术快速迭代，如何客观审视人工智能给数字普惠金融带来的多重影响，是现实提出的重要命题。围绕普惠金融如何应对人工智能现实挑战、金融行业应当如何拥抱智能技术变革、应用人工智能应当坚守何种价值底线等核心问题，形成三篇研究文稿：《 上篇：人工智能对数字普惠金融的六大边际效用 》剖析技术赋能的正向价值；《 中篇：人工智能赋能数字普惠金融的负面效应 》辨析技术应用衍生的各类风险；《 下篇：人工智能驱动数字普惠金融的规制边界与发展方向 》探讨规制框架与未来路径。三篇系列文章兼顾机遇与风险，剖析人工智能对数字普惠金融的复杂影响，以期为大家理性看待人工智能与数字普惠金融融合发展提供思考参考。
文/顾雷（北京大学普惠金融与法律监管研究基地副主任、中国地方金融研究院副院长）
当前，人工智能技术进入规模化落地阶段，成为数字金融转型升级的核心 驱动力 。相较于传统数字化技术，人工智能具备自主学习、智能分析、精准预判的核心优势，能够深度挖掘多维 海量数据 、优化金融决策模型、替代重复性人工操作、识别隐性金融风险，从商业模式、风控逻辑、服务体验、产品供给、监管合规、底层技术六大维度实现全方位边际革新，打破了传统普惠金融的发展桎梏，改变数字普惠金融的运行逻辑与发展模式。近期，国家金融监督管理总局出台的《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》明确提出，要加快“人工智能+金融”深度融合，推进智能技术在普惠金融领域的场景化、规模化应用，为人工智能赋能数字普惠金融发展提供了政策支撑。
本文从六大核心维度出发，系统阐释人工智能对数字普惠金融的变革机理、实践成效与演进方向，厘清技术赋能带来的行业新机遇与新挑战，助力数字普惠金融实现普惠性、安全性、可持续性协同发展。
传统数字普惠金融商业模式依托互联网平台积累用户资源，通过统一化信贷、理财、支付产品实现规模化收益，但该模式存在明显的结构性短板：一是获客成本持续攀升，同质化流量竞争导致中小金融机构获客难度加大，下沉市场精准获客能力不足；二是盈利模式单一，过度依赖利息差、手续费等传统收益，针对低净值用户、小微客户的服务成本高、收益低，商业可持续性偏弱；三是运营模式粗放，人工介入环节多、流程繁琐，难以适配普惠金融小额、分散、高频的服务特征，普遍存在“重规模、轻质量”“重流量、轻精准”的发展困境。
人工智能技术重构了数字普惠金融的商业逻辑，推动行业从“流量粗放型模式”向“精准价值型模式”转型，实现普惠性与商业性的平衡统一。首先，AI智能获客模式颠覆传统流量运营逻辑。依托机器学习算法，金融机构可整合用户交易行为、消费习惯、经营流水、生活场景等多维替代数据，构建精准用户画像，精准识别小微企业、农村居民、低收入群体等普惠客群的金融需求，摒弃盲目流量投放模式，提升下沉市场服务精准度。
其次，商业模式从“单一收益”向“场景化综合增值服务”升级。人工智能推动金融服务深度嵌入电商、出行、乡村产业、小微企业经营、民生消费等高频场景，实现“场景嵌入、无感服务、按需供给”的新型商业形态。金融机构不再单纯提供信贷、支付等基础金融产品，而是依托场景数据为客户提供资金规划、风险预警、经营赋能、理财配置等一体化综合服务，构建“金融+场景+生态”的多元盈利模式，有效破解普惠金融服务低收益、难持续的痛点。
最后，AI智能化运营实现降本增效，夯实普惠商业可持续性。传统普惠金融人工审核、客服运维、贷后管理等环节成本高昂，小额普惠业务普遍存在成本收益失衡问题。人工智能通过自动化审批、智能客服、智能贷后管理等功能，替代80%以上重复性人工操作，压缩了运营成本，让单笔小额普惠业务具备盈利空间，改变了“普惠不盈利、盈利不普惠”的行业困境，构建可持续的数字普惠金融商业生态。
传统数字普惠金融风控高度依赖央行征信数据、抵押担保资产、静态财务报表，风控模型固化、维度单一、时效性差。但问题是，普惠金融服务的小微企业、农户、灵活就业者大多缺乏完善的传统征信记录、无足额抵押资产，存在“信用白户”居多、风险分散、风险隐蔽性强的特征，导致传统数字普惠金融风控模型难以精准识别其真实信用状况，容易出现要么“不敢贷”，要么“过度授信”等问题。
人工智能技术从数据维度、模型逻辑、风控流程、风险处置四个层面，重塑数字普惠金融核心风控体系，构建“事前预判、事中监控、事后溯源”全流程智能风控新格局。在数据层面，AI算法可突破传统征信数据局限，挖掘用户经营行为、交易流水、社交行为、履约记录、供应链数据等海量多维替代数据，将碎片化、非结构化数据转化为可量化的信用评估指标，解决普惠客群“征信缺失、信用难评”的行业难题，让无抵押、无征信的弱势群体也能获得公平的金融服务机会。在模型层面，传统数字普惠金融风控为固定参数的静态模型，难以适配不同客群、不同场景的差异化风险特征，人工智能则根据市场环境、客群特征、交易行为的变化实时调整风控参数，精准识别隐性欺诈风险、多头借贷风险、逾期风险，提升风险识别准确率，可实现毫秒级风险研判，满足海量普惠交易的实时风控需求。在流程层面，人工智能从客户准入、信用评级、授信定价、放款审核到贷后监控、逾期预警、风险催收，全流程依托智能算法自主完成，实现全流程自动化、智能化风控，杜绝人工干预带来的道德风险、操作风险。在处置层面，AI可通过大数据分析预判风险演变趋势，针对潜在逾期、欺诈行为提前预警，实现从“事后补救”向“事前预防、事中拦截”的主动风控转型，一定程度降低普惠金融业务风险，筑牢数字普惠金融安全底线。
三、重构数字普惠金融服务触达与体验模式
传统数字普惠金融依托线上平台实现服务线上化，打破了线下网点的时空限制，但仍存在服务触达不精准、服务模式同质化、用户体验参差不齐等问题。例如，传统线上服务采用“一刀切”的标准化服务模式，往往忽视老年群体、无业人员、个体工商户、低收入群体的认知差异、需求差异，部分群体因金融素养不足、操作能力有限，容易出现“数字鸿沟”现象，难以精准触达有潜在金融需求的下沉客群，普惠服务的精准性、包容性不足。但是，人工智能技术在数字普惠服务触达路径与用户体验方面，正在推动金融服务从“标准化被动供给”向“个性化主动适配”全面升级。
在服务触达层面，AI依托用户多维数据画像，精准定位不同群体的差异化金融需求，比如针对农村经营主体的春耕贷款、涉农小微企业的周转资金、新就业群体的消费金融、老年群体的稳健理财等差异化需求，可以实现千人千面的主动式服务触达，打破传统普惠金融服务“广撒网、低精准”弊端，让金融资源精准匹配弱势群体需求。
在服务适配层面，人工智能针对老年群体、农村低学历群体认知能力有限的问题，智能系统可简化操作流程、优化界面展示、提供语音交互、智能讲解等适配性服务，以通俗易懂的方式揭示产品风险、讲解服务规则，降低金融服务操作门槛。
在用户体验层面，智能客服、智能交互系统实现7×24小时全天候服务，秒级响应用户咨询、申请、投诉等需求，解决传统人工服务时效不足、成本过高的问题。同时，AI还可根据用户风险承受能力、消费习惯、服务偏好动态优化服务方式，规避算法诱导、过度营销等问题，落实金融消费者适当性原则，保障金融消费者合法权益，努力实现普惠服务温度与规范并存。
传统数字普惠金融产品体系较为单一，以小额信贷、线上支付、基础理财等标准化产品为主，产品同质化严重、场景适配性不足，难以满足普惠客群多元化、个性化、场景化的金融需求。比如小微企业的经营周期化资金需求、乡村产业的季节性融资需求、普通民众的小额应急金融需求、低收入群体的风险保障需求，均缺乏专属化、定制化的普惠金融产品供给。而人工智能技术打破标准化产品供给桎梏，构建“场景化、定制化、精细化、多元化”的新型产品供给体系，提升普惠金融服务的适配性与实效性。
首先，AI推动普惠金融产品场景化创新。依托场景大数据分析，金融机构挖掘各类民生、产业场景的金融需求，针对性开发供应链金融、乡村振兴专项贷、新就业群体专属金融、小微经营周转贷、普惠小额保险等场景化专属产品，实现“一场景一产品、一需求一适配”，填补细分领域普惠金融产品空白。
其次，人工智能实现金融产品定制化、差异化供给。通过用户精准画像与风险智能评级，智能系统可根据客户信用状况、风险承受能力、资金使用周期、经营特征，定制个性化授信额度、贷款利率、还款方式、保障方案，改变传统定价同质化模式，降低优质普惠客户的融资成本，实现供需精准匹配。
最后，AI技术催生新型普惠金融业态，丰富产品供给形态。相较于传统金融产品，智能投顾、智能风控贷、算法供应链金融、嵌入式普惠金融等新型业态实现了金融服务轻量化、碎片化、即时化供给，普惠型智能产品审批更快、门槛更低、适配性更强。
人工智能在赋能数字普惠金融创新发展的同时，也催生了算法黑箱、算法歧视、数据泄露、智能营销误导、隐性违规授信等新型金融风险。传统金融监管以事后核查、人工排查、静态合规审核为主，监管模式滞后于智能金融业态的迭代速度，难以识别算法隐蔽性违规、跨场景风险传导、动态违规操作等新型风险，存在“监管滞后、识别滞后、处置滞后”的问题。
同时，算法滥用、数据过度采集、隐私泄露等问题，也对金融消费者权益保护、金融合规治理提出了更高要求，倒逼普惠金融监管体系、合规治理模式全方位升级，推动监管从“人工事后监管”向“智能事前事中全流程监管”转型，构建科技赋能的新型治理体系。
一是监管科技全面落地，实现智能化监管。依托人工智能、大数据技术搭建智能监管平台，监管部门对普惠金融业务开展实时监测、动态扫描、智能预警，精准识别过度授信、误导营销、数据违规使用等隐性风险，实现对海量普惠金融业务的全时段、全覆盖监管，破解传统监管滞后性问题。
二是合规治理体系智能化升级。依托AI合规系统，金融机构实现业务全流程合规自查，对产品营销、授信审批、数据使用、信息披露等环节开展动态合规校验，自动规避违规操作，将合规管控嵌入业务全链条，实现从“被动合规”向“主动合规”转型，严控针对老年人、农村居民等弱势群体的不当营销、不公平交易行为，强化金融消费者隐私权、公平交易权保护。
三是推动监管规则与业态创新适配。针对人工智能赋能普惠金融的新型业态、新型风险，监管部门持续完善算法监管、数据安全、智能金融服务、普惠金融合规管理等制度体系，明确算法应用边界、数据使用规范、产品供给标准，平衡金融创新与风险防控的关系，全面提升数字普惠金融合规治理效能。
六、升级数字普惠金融底层基础设施与技术能力
传统数字普惠金融底层架构以基础互联网、静态数据存储、人工算法模型为主，存在数据处理能力弱、模型迭代缓慢、系统稳定性不足、数据安全防护薄弱、算力支撑有限等短板，传统底层技术体系难以适配海量数据处理、高频交易运转、智能模型迭代、隐私安全防护的发展需求，成为制约数字普惠金融提质增效的核心瓶颈。但是，人工智能技术的深度应用，全面升级数字普惠金融底层基础设施与核心技术能力，构建“算力、算法、数据、安全”四位一体的新型技术底座。
在算力层面，智能云计算、分布式算力集群实现算力集约化供给，能够支撑海量普惠金融交易数据、用户行为数据的实时处理与分析，解决传统系统算力不足、响应滞后的问题，保障小额高频普惠业务的稳定高效运转。
在算法层面，机器学习、深度学习、联邦学习等新型算法体系替代传统固定算法，实现模型自主学习、动态迭代、精准优化，提升金融数据分析、风险研判、需求匹配的精准度。同时，联邦学习技术能够在不泄露用户原始数据的前提下实现跨平台数据协同建模，既盘活了普惠金融数据资源，又保护用户个人信息与交易隐私，契合金融数据安全与消保监管要求。
在数据治理层面，人工智能推动普惠金融数据治理体系规范化、精细化升级。通过智能数据清洗、分类、脱敏、溯源技术，规范海量多维数据的采集、使用、存储、传输全流程，解决传统数据杂乱、利用率低、安全隐患大的问题，实现数据资源合规化、高效化利用，为普惠金融精准服务、智能风控、产品创新提供数据支撑。
在基础设施层面，AI智能风控、智能脱敏、智能溯源技术构建全方位数据安全防护体系，有效防范数据泄露、篡改、滥用等安全风险。通过临时信息替代、动态脱敏等技术，保障用户交易隐私，让普惠金融数据传输、业务交互具备更高安全性，夯实数字普惠金融长期稳健发展的技术根基。
总之，人工智能作为数字金融转型升级的核心驱动力，对数字普惠金融产生了全方位、深层次、颠覆性的边际变革，从商业模式、风控逻辑、服务体验、产品供给、监管合规、底层技术六大维度，突破传统数字普惠金融的发展瓶颈，基本实现商业可持续性提升、风险防控精准化、服务供给普惠化、产品体系多元化、监管治理现代化、技术底座稳固化的全方位升级，一定程度破解了金融资源配置不均、弱势群体可得性不足、普惠服务质量不高等难题，为金融高质量发展、金融为民理念落地提供了支撑。
(本文作者介绍：北京大学普惠金融与法律监管研究基地副主任、中国地方金融研究会首席经济学家)
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北京大学普惠金融与法律监管研究基地副主任、中国地方金融研究会首席经济学家
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