AI能否成為馬上消費的“救命稻草”？互聯網+
馬上消費業績下滑、合規困境頻現，面臨內憂外患。2月被通報，被要求整改；信盟科技實控人關聯，形成“自己放貸、自己催收”的合謀結構。出路在于AI布局自救。
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% 的凈利潤增速一路狂奔，成為持牌消費金融公司的標桿，2023年更是斬獲19.82億元凈利潤，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%；凈利潤更是同比驟降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%，不良余額高達16.54億元，核心資本充足率降至12.72%，融資杠桿承壓。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。因未提供有效的用戶賬號注銷功能，安逸花 APP 被依法責令限期整改。這并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。
如果說APP合規問題只是小插曲，那么暴力催收丑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《臥底催收公司 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于眾。截至2025年3月，黑貓投訴平臺上關于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。這種錯綜復雜的關系，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 布局：自救之路
面對內憂外患的困局，馬上消費將破局的希望寄托在了AI技術上，開啟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布局，無疑為其后來的AI轉型埋下了一顆希望的種子。經過多年的技術沉淀和研發投入，馬上消費在AI領域的布局逐漸從星星之火，成燎原之勢。
2023年，在大模型技術掀起的新一輪AI浪潮中，馬上消費憑借兩億用戶數據和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2億用戶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臺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、定制化懂行業四大核心能力，通過集成的AI中臺和智能體創建、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”智能平臺。馬小i原本用于企業內部數字化流程建設，日均峰值完成智能問答超10000次。接入DeepSeek后，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，其技術人才占比超70%，超2500人的技術團隊成為了其AI創新的堅實后盾。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臺搭建，再到外部技術融合和人才儲備，馬上消費在AI領域的布局不可謂不深，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，重回巔峰嗎？
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”。那么，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。通過對海量用戶數據的實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戶的信用風險，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。
客戶服務領域同樣是AI技術的“主戰場”。傳統的人工客服模式不僅成本高昂，而且難以滿足用戶日益增長的個性化、即時化服務需求。馬上消費借助AI技術，打造了智能化的客戶服務體系，實現了客服效率與用戶滿意度的雙提升。智能客服機器人依托自然語言處理和機器學習技術，能夠快速理解用戶意圖，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，用戶好評率提升了23%，整體用戶滿意度超過98%。這一成績的背后，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臺，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”平臺已經成為養殖戶的得力助手。該平臺利用AI、大數據、物聯網等技術，實現了對雞群生長狀況的實時監控、精準喂養和疾病預警，幫助養殖戶降低了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、優化用戶體驗、降低成本等方面確實取得了顯著成效。但AI技術的應用并非一帆風順，也面臨著諸多挑戰和問題。隨著市場競爭的加劇，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，不僅會損害用戶利益，還可能引發監管風險。
挑戰重重：AI戰略實施的潛在阻礙
盡管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，馬上消費依然面臨著重重挑戰。
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借強大的技術實力和海量的數據優勢，在AI金融應用領域快速布局，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。
據艾瑞咨詢數據顯示，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，技術迭代周期不斷縮短。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后，就可能面臨被市場淘汰的風險。
在數據安全與合規方面，金融行業一直面臨著嚴格的監管要求。隨著 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著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戶的敏感信息，如個人身份、財務狀況等，一旦發生數據泄露，將對用戶造成極大的損失，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、客戶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之路布滿荊棘。
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，但也蘊含著無限可能。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，不僅考驗著馬上消費的技術實力和創新能力，更考驗著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啟示。
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