AI能否成為馬上消費的“救命稻草”？_風聞

在消費金融的賽道上，馬上消費曾是備受矚目的明星企業。自2015年成立以來，它以年均 30% 的淨利潤增速一路狂奔，成為持牌消費金融公司的標杆，2023年更是斬獲19.82億元淨利潤，風光無限。

然而，2024年卻成了馬上消費的一道分水嶺。2024年上半年，其營收為77.38億元，同比下降2.11%；淨利潤更是同比驟降20.66%，僅為10.68億元，創下歷史最大跌幅 。與此同時，不良貸款率攀升至2.5%，不良餘額高達16.54億元，核心資本充足率降至12.72%，融資槓桿承壓。曾經一路高歌猛進的馬上消費，似乎在一夜之間陷入了增長失速的困境。

業績下滑的同時，合規問題也如影隨形，成了馬上消費甩不掉的“包袱”。2025年2月19日，國家網信辦的一紙通報，將馬上消費旗下的安逸花 APP 推上了風口浪尖。因未提供有效的用户賬號註銷功能，安逸花 APP 被依法責令限期整改。這並非安逸花首次因合規問題被監管部門盯上，在此之前，它就曾多次因個人信息收集使用違規等問題遭到通報。

如果説APP合規問題只是小插曲，那麼暴力催收醜聞則讓馬上消費陷入了信任危機的深淵。2024年8月，澎湃新聞的一篇《卧底催收公司 30 天》，將馬上消費金融外包催收公司信盟科技的暴力催收黑幕公之於眾。截至2025年3月，黑貓投訴平台上關於馬上金融的投訴量仍高達5.4萬件，暴力催收高居投訴榜前列。

更讓人咋舌的是，信盟科技的實控人是馬上消費的第二大股東中關村科金，而中關村科金的法人正是馬上消費金融董事長趙國慶。這種錯綜複雜的關係，幾乎構成了“自己放貸、自己催收”的合謀結構。

從業績下滑到合規困境，馬上消費究竟該如何破局？這成了擺在馬上消費面前的一道亟待解決的難題。

AI 佈局：自救之路

面對內憂外患的困局，馬上消費將破局的希望寄託在了AI技術上，開啓了一場孤注一擲的科技豪賭。早在2017年，馬上消費就成立了人工智能研究院，彼時AI技術還遠未像今天這樣成為行業標配，馬上消費的這一前瞻性佈局，無疑為其後來的AI轉型埋下了一顆希望的種子。經過多年的技術沉澱和研發投入，馬上消費在AI領域的佈局逐漸從星星之火，成燎原之勢。

2023年，在大模型技術掀起的新一輪AI浪潮中，馬上消費憑藉兩億用户數據和2500多人的工程師團隊，率先推出了中國首個金融領域大模型“天鏡”，這一創舉讓馬上消費在金融大模型賽道上搶得了先機。“天鏡”大模型整合了智慧、喚醒知識、眾創價值和數字分身四大功能，全面覆蓋智能營銷交互、數據決策支持、防偽安全等八大應用場景，為超2億用户提供了智能化的金融服務，成為馬上消費數字化轉型的關鍵利器。

2024年，馬上消費繼續在AI領域深耕，推出了一站式大模型應用構建平台PowerAgent，進一步彰顯了其在AI應用落地方面的決心。PowerAgent具備低門檻低依賴、低成本高效率、場景化高安全、定製化懂行業四大核心能力，通過集成的AI中台和智能體創建、編排等工具，將大模型應用的平均交付時間縮短了40天，GPU平均資源利用率提升了20％，智能體編排和推理加速性能提升了4.5倍，大幅降低了硬件成本，提高了業務算法和產品運營的效率。

除了自主研發，馬上消費還積極與外部前沿技術接軌。2025年初，馬上消費將數字人馬小i 正式接入DeepSeek，打造了重慶首個“DeepSeek＋數字化辦公”智能平台。馬小i原本用於企業內部數字化流程建設，日均峯值完成智能問答超10000次。接入DeepSeek後，馬小 i如虎添翼，深度融合企業知識圖譜與DeepSeek的思維鏈推理能力，構建起覆蓋制度流程、風險預警、決策輔助的智能中樞，為企業運營提供了更強大的智能支持 。

在AI人才儲備上，馬上消費也毫不含糊。目前，其技術人才佔比超70%，超2500人的技術團隊成為了其AI創新的堅實後盾。截至2024年9月，馬上消費累計申請發明專利超2000 件，位居全國金融機構 Top10，在全球金融機構大模型領域專利創新排行榜上更是位列第7。

這些專利和技術成果，不僅是馬上消費技術實力的體現，更是其在 AI 賽道上持續奔跑的底氣所在。從大模型研發到應用平台搭建，再到外部技術融合和人才儲備，馬上消費在AI領域的佈局不可謂不深，決心不可謂不大。

但這場科技豪賭，真的能讓馬上消費成功逆襲，重回巔峯嗎？

AI救場，效果幾何？

在業績下滑與合規困境的雙重壓力下，AI技術似乎成了馬上消費的“救命稻草”。那麼，這根“稻草”究竟能否撐起馬上消費的逆襲之路？從實際業務來看，AI 技術確實在多個關鍵領域為馬上消費帶來了顯著的變化。

在風險評估與控制這一金融行業的核心環節，AI技術的應用讓馬上消費的風控能力實現了質的飛躍。通過對海量用户數據的即時分析和深度學習算法的運用，AI模型能夠更精準地評估用户的信用風險，預測潛在的違約行為。這不僅有效降低了逾期率和壞賬率，還為馬上消費在拓展業務的同時，提供了堅實的風險保障。

客户服務領域同樣是AI技術的“主戰場”。傳統的人工客服模式不僅成本高昂，而且難以滿足用户日益增長的個性化、即時化服務需求。馬上消費藉助AI技術，打造了智能化的客户服務體系，實現了客服效率與用户滿意度的雙提升。智能客服機器人依託自然語言處理和機器學習技術，能夠快速理解用户意圖，提供準確的解答和建議，解決率高達90%。據統計，智能客服的應用讓馬上消費的客服團隊效率提升了10倍，用户好評率提升了23%，整體用户滿意度超過98%。這一成績的背後，是AI技術對傳統客服模式的顛覆式創新。

除了金融核心業務，馬上消費還將AI技術延伸到了鄉村振興領域，通過“富慧養”智慧養殖大數據管理平台，為傳統養殖業注入了科技的力量。在重慶的多個區縣，“富慧養”平台已經成為養殖户的得力助手。該平台利用AI、大數據、物聯網等技術，實現了對雞羣生長狀況的即時監控、精準餵養和疾病預警，幫助養殖户降低了15%以上的綜合養殖成本，銷售額提升了20%以上。

雖然AI 技術在提升馬上消費業務效率、優化用户體驗、降低成本等方面確實取得了顯著成效。但AI技術的應用並非一帆風順，也面臨着諸多挑戰和問題。隨着市場競爭的加劇，越來越多的金融機構開始加大在AI領域的投入，市場同質化競爭日益嚴重，如何保持自身的差異化競爭力，成為了擺在馬上消費面前的一道難題。

此外，AI技術的合規性和安全性也是不容忽視的問題。在金融領域，數據安全和隱私保護至關重要，一旦出現數據泄露或算法偏見等問題，不僅會損害用户利益，還可能引發監管風險。

挑戰重重：AI戰略實施的潛在阻礙

儘管AI技術為馬上消費帶來了諸多利好，但在實施AI戰略的道路上，馬上消費依然面臨着重重挑戰。

在競爭激烈的消費金融與金融科技市場中，眾多參與者紛紛加大在AI領域的投入，使得市場競爭愈發白熱化。不僅有像螞蟻金服、騰訊金融這樣的互聯網巨頭憑藉強大的技術實力和海量的數據優勢，在AI金融應用領域快速佈局，還有越來越多的新興金融科技公司，以創新的AI技術和靈活的業務模式，試圖在市場中分得一杯羹。

據艾瑞諮詢數據顯示，2024年中國金融科技行業融資總額達到數千億元，其中很大一部分資金流向了AI相關的研發和應用項目 ，這使得市場競爭的激烈程度可見一斑。馬上消費的 “天鏡”大模型雖然在金融領域有一定的先發優勢，但面對眾多競爭對手的追趕和超越，如何保持技術領先地位，成為其亟待解決的問題。

AI技術的發展可謂日新月異，技術迭代週期不斷縮短。新的算法、模型和應用場景層出不窮，這對馬上消費的技術研發能力和創新速度提出了極高的要求。例如，大模型技術從最初的 GPT-3到GPT-4，再到如今各種開源大模型的崛起，短短幾年間就經歷了多次重大變革。一旦馬上消費在技術更新上稍有滯後，就可能面臨被市場淘汰的風險。

在數據安全與合規方面，金融行業一直面臨着嚴格的監管要求。隨着 AI 技術在金融領域的廣泛應用，數據的收集、存儲、使用和共享等環節都面臨着更高的安全風險和合規挑戰。一方面，AI模型的訓練需要大量的數據支持，這些數據中往往包含用户的敏感信息，如個人身份、財務狀況等，一旦發生數據泄露，將對用户造成極大的損失，也會嚴重損害馬上消費的聲譽。另一方面，AI算法的可解釋性和公正性也受到監管部門和社會公眾的高度關注。如果AI算法存在偏見或不公正的決策，可能會導致歧視性的金融服務，引發法律糾紛和社會爭議。

未來展望：破局之道

在消費金融行業的激烈競爭中，馬上消費的AI戰略既是一場充滿希望的科技豪賭，也是一次艱難的自我救贖。AI技術為馬上消費帶來了業務優化的機遇，在風險評估、客户服務和鄉村振興等領域取得的成果，彰顯了AI的巨大潛力。然而，市場競爭的白熱化、技術迭代的高速度以及數據安全與合規的高要求，也讓馬上消費的AI之路佈滿荊棘。

未來，馬上消費若想在這場科技變革中成功破局，實現可持續發展，就必須在技術創新、風險管理和合規運營等方面持續發力。當然，馬上消費的未來充滿挑戰，但也藴含着無限可能。AI技術為其提供了破局的契機，而如何把握這一契機，將技術優勢轉化為市場優勢，實現業績的重振和品牌形象的重塑，不僅考驗着馬上消費的技術實力和創新能力，更考驗着其風險管理和合規運營的智慧。

作為行業的觀察者，我們期待馬上消費能夠在AI的助力下，成功跨越困境，續寫消費金融領域的輝煌篇章，也期待這場科技豪賭能為整個消費金融行業帶來新的變革與啓示。