随着金融机构积极做好普惠金融大文章，金融科技平台如何做好“催化剂”，同样备受金融市场关注。
　　4月25日，中国人民大学普惠金融研究院在“2025年广州市人工智能与现代金融产融对接活动”上发布《金融科技平台对传统金融行业的影响研究》（下称《报告》），基于信贷视角梳理金融科技平台对传统金融行业的影响。
　　《报告》显示，金融科技平台对传统金融行业的助推作用主要体现在五大方面：一是降低信息不对称，扩宽普惠金融服务边界；二是变革金融服务方式，提升行业效率；三是创新服务模式，提升服务体验；四是扩宽信贷供给，完善多层次生态；五是服务普惠群体，实现社会经济发展目标。
　　中国人民大学普惠金融研究院首席经济学家莫秀根在活动上做主题演讲时表示，随着技术迭代，当前AI大模型正成为金融业转型升级的关键驱动力，金融科技平台在AI前沿领域的探索，正给上述影响的深化提供核心动能。
　　记者注意到，目前金融科技平台对中小银行进一步扩大消费信贷等普惠金融业务规模，起到重要的推动作用。
　　数据显示，在中小银行的助贷类消费信贷里，由金融科技平台提供的线上助贷占到一半，线上助贷令中小银行的消费贷款放贷效率提升了7倍，客户数量增加40%~50%，消费信贷业务增加50%。
　　“健康而适当的消费信贷服务有助于释放出更大的消费增量空间，拉动经济持续向好发展。”莫秀根表示。
　　4月28日，一位金融科技平台人士通过微信向《每日经济新闻》记者指出，在金融科技发展过程中，金融科技的深度运用也给金融行业带来诸多挑战，包括金融行业竞争加剧、数据泄露问题，以及金融科技创新令金融业态更加复杂、新的风险特征对监管体系带来新挑战等。因此，金融科技平台应继续回归科技服务金融的本源，加大金融科技创新，赋能传统金融机构数字化转型。与此同时，金融科技平台还应降低合作门槛，提升行业效率和下沉服务能力，帮助中小金融机构获得优质的金融科技赋能，防范与降低行业风险。
　　AI智能体深刻“变革”普惠金融信贷审批业态
　　中国人民银行原副行长李东荣在上述活动发表主旨演讲时指出，在金融“五篇大文章”里，数字金融是助力金融机构做好科技金融、养老金融、普惠金融、绿色金融“大文章”的纽带与助推器，其关键驱动力为数据要素和数字技术。在AI大模型等新技术的推动下，当前中国数字金融正在向数字化、智能化方向发展。
　　奇富科技CEO吴海生对此深感认同。他表示，在金融领域，大模型应用即将迎来爆发期，这将极大加速AI在金融领域的渗透。尤其是中国AI在数据要素储备与人才密度上具备显著优势，令中国在“AI+银行”的探索处于领先地位。
　　“AI是需要信仰的技术，要真正将AI落实到金融产业并解决核心问题，需要愚公精神。目前我们自建规模化的技术团队，在数据、知识库、金融业务理解等方面积累丰富。在AI+金融这个充满无限机会的赛道会持续加大投入，做出真正解决金融行业痛点的产品。”吴海生表示。
　　但是，随着金融科技持续发展和深度运用，也带来金融行业竞争加剧、数据泄露风险增加、金融业态新风险特征增多等挑战。
　　上述金融科技平台人士向记者指出，除了回归科技服务金融的本源，金融科技平台还应一面坚持合规经营与守正创新，审慎稳健发展，有前瞻性地预判和管理风险，通过金融科技创新，提高低收入群体和小微企业的金融服务水平和质量；一面构建多元生态，包括加强与监管部门的沟通，营造公平竞争的金融行业环境并防范系统性风险，推动多元生态建设。
　　记者注意到，随着AI智能体的兴起，未来数年无论是消费信贷，还是普惠金融的信贷审批领域都将迎来更深刻的变革，尤其是AI智能体与金融业务的深度融合，将全面重构银行的业务管理与运营模式。
　　这位金融科技平台人士向记者透露，AI智能体与普惠金融等金融业务的融合发展步伐正在加快。AI智能体通过深度学习和知识图谱技术，能实现精准的客户识别与个性化服务，提升信贷审批效率与风险识别能力，为银行管理层提供精准的普惠金融、消费信贷的决策支持。与此同时，在合规与监管方面，AI智能体能够实时监测业务操作，降低合规风险，这些变革推动银行从传统的运营模式向智能化、高效化的方向发展。
　　《报告》建议，随着金融科技创新，金融行业在分工趋势下正形成数字金融产业链。作为产业链中发挥重要功能的一环，金融科技平台将专注于自身的金融科技优势，继续加大金融科技创新力度，充分发挥金融科技优势和场景优势，拓展科技金融、绿色金融、养老金融等方面的发展空间，全面助力国家金融战略。
　　破解普惠金融四大实操挑战与“首贷”痛点金融科技探索新解决方案
　　记者多方了解到，为了进一步做好普惠金融这篇大文章，越来越多银行与金融科技平台正加深“AI+普惠金融”方面的合作。
　　近日，华兴银行与奇富科技在AI技术研发、数据处理、全流程服务、合规运营、风险管理等方面加强技术合作，助力自身数字化转型与业务发展，推动大湾区数字金融生态的建设。
　　上述金融科技平台人士向记者透露，要扩大消费信贷规模与做好普惠金融大文章，银行主要面临获客、风控、运营、AI应用等方面的实际操作挑战。
　　具体而言，在获客方面，银行依赖物理网点和线下渠道获客，覆盖范围有限，难以触达偏远地区或特定群体客户。此举导致银行获客成本偏高与获客效率较低。
　　在风控方面，银行的信贷风控仍主要依赖人工审核与有限的客户数据，效率低且难以实时准确评估风险。对部分缺乏抵押物或信用记录的客户，传统风控手段难以有效评估其信用风险，令消费信贷与普惠金融服务的覆盖面不足。
　　在运营方面，银行的运营流程复杂，部门间协同效率低，导致服务响应速度慢。与此同时，银行在数字化转型过程中，还面临技术系统更新换代压力，需要大量投入。
　　在AI应用方面，银行面临技术人才短缺、数据整合困难、应用场景有限等问题。AI技术的复杂性和高投入也令部分银行难以独立开展相关AI应用。
　　因此，金融科技平台在获客方面通过线上渠道与数字化技术，突破时间和空间限制，能为银行提供更广泛的客户触达；在风控方面借助大数据、人工智能等技术，整合消费、社交、支付等非金融多维度数据，构建更精准的风控模型，提升风控精度并降低银行的风险水平；在运营方面通过数字化技术优化银行的运营流程，实现业务的自动化和智能化；在AI应用方面通过AI技术帮助银行实现更精准的营销和风控，提升银行的服务质效。
　　需要注意的是，为了持续扩大普惠金融覆盖面与可及性，越来越多银行日益重视扩大首贷用户规模。但在实际操作过程中，银行同样面临信息不对称、获客成本高、风控难度大和运营效率低等挑战——不少首贷用户通常缺乏完整的信用记录，导致银行难以准确评估其信用风险；与此同时，传统的获客渠道又难以高效触达，且首贷用户大多缺乏抵押物，风险识别和管理难度较大；银行传统的贷款审批流程相对繁琐，服务覆盖范围有限，也难以满足首贷户的快速融资需求。
　　上述金融科技平台人士向记者指出，要有效解决普惠金融领域的首贷用户金融服务痛点，金融科技平台应通过大数据与AI技术，整合多维度数据，为银行提供更全面的客户画像和精准的风险评估，有效降低信息不对称；同时，借助线上获客渠道与数字化营销工具，帮助银行降低首贷用户的获客成本并提升风控能力。此外，通过数字化、流程优化和智能客服等技术，金融科技平台可以进一步提高银行运营效率与服务覆盖范围，助力银行更高效地服务首贷用户群体。