继支付、网贷之后，现金贷接棒站上风口浪尖，资本举棋未定、平台被迫转型、老赖抱团抵抗各种戏码轮番上演。
闭上眼遍地是需求，睁开眼不知往哪走，监管踩下急刹车之后，舆论关于行业未来走向莫衷一是，相对有可行性的观点是聚焦在交易环节当中的新技术应用，在人员运营效率提升及阶段性风险防控上下功夫，或许，现金贷会成为AI改造金融又一块试验田。
时代必然产物
众所周知，现金贷一直以来是作为消费金融的一个分支存在，以其纯线上、无担保、额度小、期限短、利率高等特性提供服务。秉承互联网“以人为中心”的服务意识转变，巨头、传统机构、创业企业都以用户终端需求为核心，这为现金贷的蓬勃发展提供了必然条件。
从宏观层面阐释，与中小企业融资难融资贵的实质相同，在消费信贷市场同样存在供应不对称的问题。消费拉动经济，消费升级趋势，普惠金融几大背景之下，国家层面定义的社会主要矛盾转化在消费领域的体现尤为显著，传统金融的数据价值有待挖掘，个人征信体系不完善推动信联呼之欲出，这些都是现金贷的机遇，其发展过程中的数据积累及市场教育价值也是作为建设信用社会不可或缺的一环；
从行业层面阐释，现金贷的历程与中国式金融创新路径基本一致（传统金融试点-服务部分人群后缺乏活力-互联网巨头重新激活-行业野蛮生长-监管补位）。经历了银行信用卡贷款、在线贷款、互联网巨头信用贷款、无相关金融资质无金融背景的创业公司放款、监管介入这一“标准化流程”后，亟待拯救的现金贷行业开始寻找下一出路；
从民生层面阐释，一二线城市白领、蓝领人群，在校大学生，三四线城市未享受除银行外其他金融服务的群体在消费升级的大趋势下消费观念及方式有了极大转变，物质消费、文化娱乐、教育培训等生活场景都为消费分期及现金贷提供了巨大的市场空间；
藏宝图路线已经规划完毕，足够容下各类型玩家的赛道已经铺展，如何在成熟的规则框架下充分利用新技术处理过程中存在的各类客观风险，成为现金贷的当务之急。
现金贷应“温柔以待”
历数现金贷已经暴露出的风险点，包括因征信体系不完善导致短时间内可参考利用的数据源有限；机构间数据不共享导致共债事件不可控；平台风控薄弱，无法有效判别用户信用，利用高利率覆盖高风险的畸形发展；道德风险，老赖恶意欠款；羊毛党；暴力催收引发不良社会影响等等。
回顾反思，其中很大一部分可以在发生之前规避，但行业发展速度过快不可避免会出现监管真空，另有别有用心的参与者选择无视风险无视行业健康短期套利，因缺乏市场教育导致用户狂热跟风，缺乏自制的人性缺点暴露无遗。
客观看，现金贷算得上最直接有效的金融服务，不局限场景利用有偿资金满足客观需求就有可观利润，但这些都建立在风险本质和行业初心的基础上。就像大多数人身边都会有那么一个看似大大咧咧实则内心细腻的朋友——现金贷表面简单粗暴，但背后需要平台、用户、监管以平和平等的态度互惠互利，不过分夸大也不谨小慎微，温柔以待。
平台应在风险可控的条件下，以协助大众建立信用，短期度过难关的心态实施放贷，不盲目追求业务量及短期高利率盈利；用户应客观评估自身的切实需求量力借贷，如遇不可抗风险主动与平台沟通或寻求法律援助；监管应在行业发展与大众利益中寻找动态平衡，切勿以不良社会影响及牺牲无信用意识用户的信用为代价成全行业活力；
AI+现金贷
综合现金贷过程中的各类风险分析相对应的成本结构，大致包括获客成本，风控成本，运营成本，以及后期如何有效利用数据技术，挖掘整合创新用户数据价值实现成本结构优化的硬性支出。
根据现阶段人工智能的应用情形，现金贷的贷前贷中贷后各个环节包含但不限于营销获客、用户画像、量化分析、市场运营、产品设计、后期催收等都可借由人工智能实现优化升级。
贷前：
设定用户需求画像模型，综合大数据模型结合多形式创意互动，高效转化潜在客户；
识别垃圾注册，恶意羊毛党；
积累用户数据（电商、出行、社交、通讯等）确认用户信息真实性，还款意愿及能力；
贷中：
智能监控用户行为数据，区分优质与恶意用户并制定相应措施；
设定常规交易行为模型，防止盗刷，恶意欺诈，虚假交易等；
智能客服机器人及时响应，解释和推荐产品，销售转化；
智能审核实时放款，针对风控模型评分差异给予梯次年化及增值服务；
贷后：
通过贷后数据积累迭代完善用户信用数据模型，动态调整授信额度；
通过多维数据积累根据用户年龄、地区、职业等属性差异指导后续运营；
搭建人工智能催收系统，智能分析用户欠款情况辅助线下催收并与有关机构数据互通
可以预见，结合AI之后的现金贷，离“好人”更近，离风险更远。
閱讀更多 金融科技觀察家 的文章
