【央视频】2025 AI+汽车数智创享年会独家专访，联友科技总经理助理李嵩

2025 AI+汽车数智创享年会暨汽车行业“十五五”规划数智发展峰会在武汉盛大召开。年会以“联创AI势能 友享数智变革”为主题，通过“1+5+8”的方式，举办了1场高峰论坛，5场主题分论坛和8大AI+汽车数智全价值链应用共创展。

在高峰论坛上，联友科技作主题演讲《汽车行业AI应用创新模式——联友AIFactory》，论坛结束后，总台央视频汽车第一时间采访到了联友科技总经理助理李嵩，对热门话题“AI 赋能汽车金融”进行了独家专访。

总台央视频汽车：站在行业视角，当前 AI 赋能汽车金融的整体发展阶段是怎样的？汽车行业金融场景的 AI 应用有哪些独特性？

联友科技总经理助理李嵩：汽车金融业务是整个汽车行业一个很重要的分支，是汽车营销的细分业务。中国汽车金融业务的发展非常快，渗透率也一直在增加，但是我们也看到了一个痛点，随着中国汽车行业的内卷以及消费者持币待购，对汽车金融业务的压力是非常大的。我们也看到传统银行下场进入到汽车这个领域，对于汽车金融租赁公司的转型压力也是非常大的。

在这种大的背景之下，汽车金融公司、租赁公司除了传统的零售批发以及租赁业务之外，本身数字化转型产品的类别也在不断丰富，我们也看到了一些新的金融服务产品和模式。伴随着汽车金融的发展，我们积极顺应整个汽车金融行业发展趋势，联友科技推出“联友智融云3.0“产品，目前服务30多家国内的汽车金融和租赁机构。

在这个过程当中，我们不断思考，AI在整个汽车金融发展的阶段是什么？我们认为AI在汽车金融领域的应用还处在初始阶段，核心在于解决客户痛点，还是有一些碎片化的场景。举个例子，我们在做征信和风险评估的时候，需要让消费者提供银行的流水，但每一家金融机构收到的客户银行流水是千奇百怪的，差异非常大，传统的金融公司需要投入大量的人力资源，去做这种基础数据的梳理核对，再根据风控要求识别客户的信贷。

下午的AI+汽车金融分论坛上发布了风控方面AI识别和自动审核等场景应用。这样的话，用户在C端移动端上可以直接上传，不管是Excel表格，还是银行给的流水图片，系统可利用AI自动进行识别，大幅提高审贷效率，降低金融公司的人力投入，这是其中一个典型的AI场景应用。

但是从汽车金融的全价值链全流程来看，目前还没有形成一个从“线”到“面”的阶段，大家还在探索。上午的主论坛，我们提到“无数据，不AI”，如何将金融行业的业务流程、规则以及规范，转变成AI能读懂的知识，当通过“点”状的AI创新达到一定量的时候，就能实现业务流程重塑。

总台央视频汽车：对于下沉市场用户或征信记录较少的 “白户”，AI 是否能通过非传统数据（如消费行为、社交数据）实现精准画像并提供适配的金融服务？这类创新面临哪些难点？

联友科技总经理助理李嵩：关于下沉市场的“白户”能不能通过AI来去做，从我们的理论和的实践上看是可以做到的。因为下沉市场除了传统客户的征信手段所获得的数据之外，我们利用第三方数据、第三方标签和我们本身的数据相结合。举个例子，通过对消费行为和社交数据进行分析，用户画像可以增加非常多标签，弥补传统征信手段。从联友科技的实践来看，20多年以来，我们面向汽车行业沉淀了金融用户领域300多个专属标签，现在也通过政府机构等授权，合规使用第三方数据和标签，助力金融公司风控管理。

在推行过程中的挑战和困难，是相互的。首先是数据来源和合规性，这非常重要。其次，在数据复杂的情况下，有一个难点是数据模型准确性和适用度的问题。比如在一二线城市的画像，基本偏差度不大，但是越往下沉市场，如四五线城市，它的样本量就会减少，对模型画像的适用度和准确度就会有一定挑战。因此，需要不断提升模型的适用范围和准确度，它不是一蹴而就的，需要坚持做，当市场规模越来越大，服务群体越来越多，我们的算法就会越来越准确。

总台央视频汽车：谢谢您的分享。

（来源：央视频）