文 | 大灣區人工智能應用研究院

人工智能發展帶來的技術革命，正以前所未有的力量重塑信貸這一古老行業。以科技巨頭為代表的新興力量，憑借數據和算法優勢，向傳統銀行的“護城河”發起挑戰。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、精準地處理信息。在此基礎上，我們將探討大數據與人工智能如何從根本上重構信貸的信息收集與分析環節，并分析監管的“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。

信貸是現代金融體系的基石，它將社會儲蓄高效轉化為投資與消費，為經濟的持續增長輸送著關鍵動能。從13世紀意大利最早的銀行雛形，到如今的中農工建、摩根大通等，數百年來，銀行始終是信貸市場無可爭議的主導者。

然而，過去二十年間從互聯網、大數據熱潮，到近幾年深度神經網絡為代表的人工智能飛速發展，正在挑戰這一格局。以阿里巴巴旗下的螞蟻集團、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，憑借其在數據和技術上的優勢切入信貸領域并展現出相當的競爭力。

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：貸款人讓渡當前資金的使用權，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狀況、資金用途與還款意愿。在這種不對稱的關系下，貸款人面臨兩類主要風險：一是逆向選擇——在貸款前，高風險的借款人更傾向于申請貸款；二是道德風險——在貸款后，部分借款人可能改變行為，進行高風險投資或逃避還款義務。

為了彌補這種信息差、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險和道德風險。這就同時產生了交易成本。無論是銀行還是科技公司，本質上都在扮演這種“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劣。

2015年前后，互聯網P2P平臺打著“金融創新”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“創新”只不過是利用互聯網技術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》指出其必然會帶來災難性的后果。

P2P平臺依賴借款人自報信息與簡單認證，既無法核實真偽，也缺乏持續的貸后監控。一旦資金鏈緊張，風險迅速集中爆發。而在以資金撮合量為導向的激勵機制下，平臺往往傾向于放松審核，導致“劣幣驅逐良幣”，信用進一步惡化。

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

這一過程主要分為兩個關鍵環節：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鍵信息；二是信息分析，也就是基于所收集到的數據，運用一定的風控手段來挖掘風險信號，評估借款人的信用水平，據此來決定是否放款，以及放款的額度多少、利率幾何。

大數據+AI：更高效的信息處理

過去幾百年，銀行之所以能夠穩居信貸主導地位，依托的是強大的線下網絡、核心賬戶體系、社會化的征信數據，以及龐大的信貸專員與風控專家團隊。這些資源共同構建起銀行專業化的信息處理體系，實現了對借貸信息的系統化收集、分析與定價，構筑了堅固的市場壁壘。

現在大數據與人工智能技術的崛起，正在重塑這一體系，并逐步打破銀行在這一核心領域的壟斷優勢。

一方面，大數據正在重塑信息收集方式。隨著互聯網的普及與數字化進程的加速，企業生產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更新的大數據基礎。

例如，電商平臺的交易數據能夠反映商戶的經營活力；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企業的業務穩定性。這些實時生成、覆蓋面廣、時效性強的數據，為信用分析提供了更立體、更動態、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、出行等領域的生態閉環，掌握著海量且高頻的用戶行為數據與場景數據。這些數據不僅來源多元、更新迅速，還能通過交叉驗證提升信息的真實性與預測能力，使其在信用評估與風險識別方面具備更強的精度與洞察力。

另一方面，AI正在重構信息分析能力。現實世界中的風險往往高度復雜，常常隱藏在表面上毫無關聯的數據之中。與傳統依賴人工經驗或線性模型的方式不同，AI能夠在海量、復雜、異構的數據中自動識別隱藏的模式與關聯，捕捉人類分析難以察覺的“弱信號”。這種“非線性”的分析能力，與大數據的廣度和深度天然契合，形成全新的信息處理范式。

AI不僅能高效利用結構化和非結構化信息，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，揭示變量之間復雜的非線性關系。例如，它可以將社交媒體評論情緒與交易流水異常結合，識別潛在的違約風險；通過對企業線上銷售趨勢、物流履約情況與行業景氣度的綜合建模，提前預警現金流斷裂的可能性；甚至能在信用良好的客戶群體中，捕捉到少數具有高欺詐傾向的“隱性異常”。

這種超越經驗和線性假設的分析方式，使AI在風險識別的精度與效率上實現了質的飛躍——它不再依賴人為設定的規則或簡單的線性假設，而是通過學習數據間的復雜結構，主動發現更深層次的風險信號。

在大數據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，正在從傳統的“人處理信息”，轉向“AI（機器）處理信息”。

監管線性和AI非線性的博弈

長期以來，由于銀行吸收公眾存款直接關系到社會系統性風險，因此始終處于嚴格的金融監管之下。各國普遍要求銀行在信貸業務的核心環節中，所采用的技術必須具備可解釋性與可追溯性。而監管最終由人來執行，人類的認知偏好往往是線性、因果清晰的，這使得線性模型天然符合監管者的思維邏輯，也因此長期成為監管最為青睞的工具。

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，監管強調可解釋性與可控性，偏好穩定、透明的邏輯鏈條；另一方面，AI追求預測精度，卻依賴高度復雜的參數網絡，難以被線性因果框架所解釋。正因如此，銀行即便希望大規模引入AI，也往往受制于監管要求，難以靈活應用那些“黑箱式”的非線性模型。

與銀行相比，科技公司在信貸業務上的監管要求要寬松許多。作為新興業態，它們并不像銀行那樣直接背負系統性風險的“第一責任”，因此在早期往往享受更大的試錯空間。即便在近幾年監管逐漸趨嚴的背景下，許多國家通過設立“監管沙盒”等機制，為其預留制度性緩沖與創新空間。這些機制允許科技公司在可控范圍內開展新技術試點，在不影響金融穩定的前提下探索新的風控模型和業務模式。

這使得科技公司能夠率先在真實業務場景中嘗試AI驅動的非線性模型，并借助其業務自帶的數據入口——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據基礎，從而在信貸風控和定價上形成獨特優勢。

從更長遠的視角看，“可解釋性”這一監管核心要求本身也未必一成不變。隨著行業對AI的理解不斷加深，以及可解釋性技術的持續演進，未來監管對“可解釋性”的定義可能發生改變——從“人能看懂的因果邏輯”轉向“模型能被驗證的可靠邏輯”。屆時，監管體系與AI技術之間的沖突有望被重構，監管方式也可能從“限制創新”走向“引導創新”。

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

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