繼支付、網貸之後，現金貸接棒站上風口浪尖，資本舉棋未定、平臺被迫轉型、老賴抱團抵抗各種戲碼輪番上演。
閉上眼遍地是需求，睜開眼不知往哪走，監管踩下急剎車之後，輿論關於行業未來走向莫衷一是，相對有可行性的觀點是聚焦在交易環節當中的新技術應用，在人員運營效率提升及階段性風險防控上下功夫，或許，現金貸會成為AI改造金融又一塊試驗田。
時代必然產物
眾所周知，現金貸一直以來是作為消費金融的一個分支存在，以其純線上、無擔保、額度小、期限短、利率高等特性提供服務。秉承互聯網“以人為中心”的服務意識轉變，巨頭、傳統機構、創業企業都以用戶終端需求為核心，這為現金貸的蓬勃發展提供了必然條件。
從宏觀層面闡釋，與中小企業融資難融資貴的實質相同，在消費信貸市場同樣存在供應不對稱的問題。消費拉動經濟，消費升級趨勢，普惠金融幾大背景之下，國家層面定義的社會主要矛盾轉化在消費領域的體現尤為顯著，傳統金融的數據價值有待挖掘，個人徵信體系不完善推動信聯呼之欲出，這些都是現金貸的機遇，其發展過程中的數據積累及市場教育價值也是作為建設信用社會不可或缺的一環；
從行業層面闡釋，現金貸的歷程與中國式金融創新路徑基本一致（傳統金融試點-服務部分人群后缺乏活力-互聯網巨頭重新激活-行業野蠻生長-監管補位）。經歷了銀行信用卡貸款、在線貸款、互聯網巨頭信用貸款、無相關金融資質無金融背景的創業公司放款、監管介入這一“標準化流程”後，亟待拯救的現金貸行業開始尋找下一出路；
從民生層面闡釋，一二線城市白領、藍領人群，在校大學生，三四線城市未享受除銀行外其他金融服務的群體在消費升級的大趨勢下消費觀念及方式有了極大轉變，物質消費、文化娛樂、教育培訓等生活場景都為消費分期及現金貸提供了巨大的市場空間；
藏寶圖路線已經規劃完畢，足夠容下各類型玩家的賽道已經鋪展，如何在成熟的規則框架下充分利用新技術處理過程中存在的各類客觀風險，成為現金貸的當務之急。
現金貸應“溫柔以待”
歷數現金貸已經暴露出的風險點，包括因徵信體系不完善導致短時間內可參考利用的數據源有限；機構間數據不共享導致共債事件不可控；平臺風控薄弱，無法有效判別用戶信用，利用高利率覆蓋高風險的畸形發展；道德風險，老賴惡意欠款；羊毛黨；暴力催收引發不良社會影響等等。
回顧反思，其中很大一部分可以在發生之前規避，但行業發展速度過快不可避免會出現監管真空，另有別有用心的參與者選擇無視風險無視行業健康短期套利，因缺乏市場教育導致用戶狂熱跟風，缺乏自制的人性缺點暴露無遺。
客觀看，現金貸算得上最直接有效的金融服務，不侷限場景利用有償資金滿足客觀需求就有可觀利潤，但這些都建立在風險本質和行業初心的基礎上。就像大多數人身邊都會有那麼一個看似大大咧咧實則內心細膩的朋友——現金貸表面簡單粗暴，但背後需要平臺、用戶、監管以平和平等的態度互惠互利，不過分誇大也不謹小慎微，溫柔以待。
平臺應在風險可控的條件下，以協助大眾建立信用，短期度過難關的心態實施放貸，不盲目追求業務量及短期高利率盈利；用戶應客觀評估自身的切實需求量力借貸，如遇不可抗風險主動與平臺溝通或尋求法律援助；監管應在行業發展與大眾利益中尋找動態平衡，切勿以不良社會影響及犧牲無信用意識用戶的信用為代價成全行業活力；
AI+現金貸
綜合現金貸過程中的各類風險分析相對應的成本結構，大致包括獲客成本，風控成本，運營成本，以及後期如何有效利用數據技術，挖掘整合創新用戶數據價值實現成本結構優化的硬性支出。
根據現階段人工智能的應用情形，現金貸的貸前貸中貸後各個環節包含但不限於營銷獲客、用戶畫像、量化分析、市場運營、產品設計、後期催收等都可藉由人工智能實現優化升級。
貸前：
設定用戶需求畫像模型，綜合大數據模型結合多形式創意互動，高效轉化潛在客戶；
識別垃圾註冊，惡意羊毛黨；
積累用戶數據（電商、出行、社交、通訊等）確認用戶信息真實性，還款意願及能力；
貸中：
智能監控用戶行為數據，區分優質與惡意用戶並制定相應措施；
設定常規交易行為模型，防止盜刷，惡意欺詐，虛假交易等；
智能客服機器人及時響應，解釋和推薦產品，銷售轉化；
智能審核實時放款，針對風控模型評分差異給予梯次年化及增值服務；
貸後：
通過貸後數據積累迭代完善用戶信用數據模型，動態調整授信額度；
通過多維數據積累根據用戶年齡、地區、職業等屬性差異指導後續運營；
搭建人工智能催收系統，智能分析用戶欠款情況輔助線下催收並與有關機構數據互通
可以預見，結合AI之後的現金貸，離“好人”更近，離風險更遠。
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