人工智能发现差距：为什么优质贷款可能被忽视，以及银行可以采取的措施

Yaacov Martin 是 Jifiti 的首席执行官。

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由 JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管阅读

AI 正在重塑金融的每个角落，预计金融服务行业将在 2027 年前在 AI 上投入令人印象深刻的 $97 billion。随着诸如 agentic AI agents（能动式 AI 智能体）等技术重塑银行业与客户体验，有一个因素正在崭露头角，成为新的竞争优势：可被发现性（discoverability）。目前，44% 的消费者信任金融服务中的 AI 智能体，这表明消费者行为正在发生转变。

AI 智能体正在超越个性化的财务建议与欺诈检测。不仅出现了它们把贷款选项呈现给消费者的用例，而且最终它们将替消费者完成申请，并实现资金拨付的自动化。就在不久的将来，AI 智能体很可能从填写表格到核验身份，再到启动自动化承保（initiating automated underwriting），来处理从头到尾的一切。

对银行而言，问题不再是要不要走向 AI 驱动，而是要多快。随着 AI 优化的承保与“数字优先”的贷款机构重塑市场，当前就投入 AI 的金融机构将继续在信贷生态系统的中心位置保持存在。那些拖延 AI 采用的机构，可能会面临完全失去可见性的风险，因为更年轻、技术原生的借款人会绕开传统渠道，转而选择更智能、更自动化的替代方案。

可被发现性是新的“前门”

使用 AI 引擎同时搜索并申请贷款，是提升客户体验的下一次重大飞跃。预计到 2032 年，金融服务市场中的全球 AI 智能体规模将达到 $4.28 billion。尽管这对银行和金融机构（FIs）而言机会巨大，但同时也把一个新问题推到了台前：不可见性。

AI 引擎并不会按质量来发现并对贷款进行排序；它们是按可读性来排序。这被称为答案引擎优化（AEO，answer engine optimization）。如果某个贷款产品没有为便于摄取（ingestion）而进行结构化设计，它就不会被纳入考虑。

例如，如果贷款机构的 APR 和资格标准被隐藏在 PDF 中，那么无论该贷款产品的竞争力如何，AI 引擎都不会把它呈现出来。银行必须确保暴露的优惠元数据：贷款产品需要以结构化格式被清晰描述——产品类型、APR、条款以及资格标准。结构化元数据确保 AI 智能体能够准确索引、比较并对贷款产品采取行动。没有这些，即使是非常优秀的贷款产品也可能依然保持不可见。

但可被发现性的问题还要更深一层。AEO 能帮助 AI 智能体呈现贷款；然而除了把数据放到正确的格式之外，银行还需要合适的基础设施，以便让 AI 智能体能够向客户提供由 AI 生成的贷款报价。

例如，客户可以把自己的贷款条件输入到 AI 智能体搜索引擎中。该引擎会立即展示所有相关的贷款报价，并提供自动申请（auto-apply）的选项。通过一次点击，客户即可获得附条件的贷款批准，该批准完全由机器可读数据以及由 API 驱动的工作流（API-driven workflows）提供支持。

没有 API 驱动的放贷技术、没有数字化的用户旅程（digitized user journeys）、没有非“数据孤岛”的数据（non-siloed data），以及没有自动化入职与决策（automated onboarding and decisioning）的银行，甚至都不会进入竞争行列。在这种环境下，如果你不可被发现，“成为更好的放贷方”就毫无意义。

但这说起来容易做起来难。根据一份 PYMNTS 报告，75% 的银行在实施新的数字化解决方案时会遇到困难，原因是它们沿用传统的基础设施。而“59% 的银行家认为他们的传统系统是重大的业务挑战，并将其描述为一个由相互连接但过时技术构成的‘意大利面（spaghetti）’”。

公平性，以及新的合规前沿

如果可被发现性是能动式放贷（agentic lending）的“前门”，那么公平性就是新的合规前沿。AI 引擎不仅有可能排除那些没有针对 AI 可被发现性进行优化的产品；它们还可能会把整个不符合其技术标准的放贷方类别排除在外。但在这里，问题不在于可见性，而在于公平（equity）。

当下的能动式放贷带来了偏向性放贷（biased lending）的一个现代变体：消费者可能会被引导到拥有合适基础设施（API、清洁数据、自动化工作流）的放贷方，而不是被引导到最好的金融产品。

如果消费者无法了解 AI 驱动的平台如何对贷款报价进行排序或呈现，他们就可能仅仅因为这些放贷方拥有合适的基础设施而被引导至更高成本或不够合适的贷款，而并非因为产品本身更好。这将为监管机构制造一个新的合规盲点。监管机构或许很快会问：“你们银行过时的基础设施是否正在实质性地阻断用户接触到你们最好的产品？”

几十年来，监管审查一直聚焦于放贷决策中的歧视性做法。但随着能动式放贷逐渐站稳脚跟，监管视角也将扩大。未能实现现代化的银行，不仅可能失去市场份额；还可能被视为在助长系统性偏见。

银行仍然可以竞争——前提是实现现代化

从表面看，能动式放贷似乎是为金融科技（fintech）量身打造的，因为它们的技术栈是为速度和灵活性而构建的。但优势并非只属于它们。银行只需要更新其运营模型。

新兴的 AI 智能体正在被设计用来定位合适的产品、完成申请、提交 KYC 文件，并触发自动化承保。尚未数字化端到端工作流的银行，可能会被绕开，即使它们提供有竞争力的利率。它们需要一个协调系统（或编排平台，orchestration platform），把放贷流程中所有关键环节连接起来，自动化工作流，并确保每一步都是机器可读的，且可通过 API 访问。

提供这种基础设施的编排层通常会集成所有关键功能以及第三方功能，包括身份验证（ID verification）、KYC/KYB、反欺诈、开放银行（open banking）、信用风险核查以及自动化决策（automated decisioning）。

金融科技公司已经是 API 原生的，但许多银行在其碎片化技术栈方面仍有追赶空间。没有编排（orchestration），所有这些必需的集成仍将停留在各自的“孤岛”中，而 AI 智能体要最终提供端到端的贷款申请体验，就需要端到端的连续性。编排层不仅“有帮助”——它是连接桥梁，让传统银行无需拆除自身的全部基础设施，也能在能动式放贷生态系统中与之竞争。

实现基础设施现代化并自动化工作流的银行，可以重新掌控放贷漏斗，确保 AI 平台呈现其产品，并让客户获得由 AI 驱动的访问能力，从而触达最佳且最适合的选项，而不仅仅是那些最容易被呈现的选项。