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售后服务上门服务电话，智能分配单据：“里面是加了金子吗？”牛奶越来越便宜，为何乳清蛋白粉价格大涨？
“里面是加了金子吗？”牛奶越来越便宜，为何乳清蛋白粉价格大涨？
中新经纬6月2日电 (林琬斯)“去年三位数，今年涨到四位数，这蛋白粉里是加了金子吗？”上海的健身人士小黄(化名)哭笑不得。
今年5月30日，他买了两桶4磅的乳清蛋白粉，价格较去年同期涨了65%。
农业农村部数据显示，国内生鲜乳均价已跌至3.03元/公斤，同比仍在下跌。牛奶越来越便宜，蛋白粉为何越来越贵？
多个品牌价格上调
2025年5月30日，小黄花了673.2元在电商平台康比特旗舰店下单了两罐4磅的乳清蛋白粉。今年5月30日，小黄在同店铺又下单两罐4磅的乳清蛋白粉，价格涨至1112元，一年涨幅达到65.18%。
同样被蛋白粉涨价“背刺”的人并不少。6月1日，家住北京的May(化名)也对中新经纬表示，自己今年2月买的奥普帝蒙5磅重的乳清蛋白粉花了572元，今年4月购买时优惠后价格涨到了716元。
“2月买的都觉得贵了，现在又涨了，这对健身人士非常不友好。”May表示。
6月1日，得物App价格趋势图数据显示，多个运动营养品牌的蛋白粉产品近一年均出现明显价格上调。
针对蛋白粉涨价的原因，中新经纬1日以消费者的身份咨询多个蛋白粉品牌店铺的客服。
英国营养健身补剂品牌Myprotein海外旗舰店客服表示，乳清蛋白粉是英国原装进口的，本次调价主要是由于全球乳清原料价格持续上涨，同时供应链成本也在增加，因此针对乳清蛋白类产品进行了调价。
中国健身补剂品牌训练怪兽旗舰店客服表示，乳清产品的原料源自德国，受原料成本上涨影响，价格有所调整。中国运动营养品牌FoYes旗舰店客服也表示，因进口乳清原料成本大幅上涨，店铺蛋白粉价格才按比例做了小幅调整。原料(价格)后续只会更高。
“蛋白粉价格将长期处于高位”
中国农垦乳业联盟专家组组长、高级乳业分析师宋亮对中新经纬介绍，蛋白粉的核心原料是牛奶制成奶酪后剩下的副产品乳清液。过滤设备对乳清液进行提纯，去除大部分水分、乳糖和脂肪，只留下浓缩的乳清蛋白。
根据农业农村部数据，内蒙古、河北等10个主产省份生鲜乳平均价格3.03元/公斤，比前一周上涨0.3%，同比下跌1.3%。
根据开源证券今年2月发布的研报，本轮周期从2021年9月至今奶价已下行4年，累计下跌31%。
国内奶价持续下跌，为什么乳清价格却在上涨？
宋亮分析，中国乳品的消费结构已发生明显变化，但供给结构才刚起步，尤其是乳制品深加工能力不足，中国食品级乳清原料很大程度依赖进口，特别是欧美地区。
“牛奶中乳清蛋白与酪蛋白的比例为1:9，要提取1份乳清蛋白，就会产生9份酪蛋白过剩，这些酪蛋白大多只能做成奶酪。然而中国的奶酪消费体量较小，导致大量酪蛋白和乳脂难以处理。因此，当前出现了一个矛盾局面，即一边是国内原奶价格下跌，另一边是优质原料(如乳清蛋白)需求增加、进口价格上涨，供需错配问题突出。”宋亮表示。
根据中国奶业协会今年5月披露的数据，中国2026年一季度进口乳清16.35万吨，同比减少12.1%，进口额2.29亿美元，同比增加6.0%，平均价格为1400美元/吨，同比增加20.8%。
其中，从美国进口7.51万吨，占45.9%；从欧盟进口5.30万吨，占32.4%；从白俄罗斯进口1.04万吨，占6.4%。
中国奶业协会2025年10月发布的文章显示，作为副产物高效利用的重要资源，乳清的开发利用严重不足，(2024年)乳清蛋白进口依赖度亦超过90%。
宋亮认为，近期乳清蛋白粉价格持续上涨，是受全球供需失衡及通胀因素影响。
他分析，一方面，欧美市场对乳清蛋白原料的需求显著增加。不少使用GLP-1类药物减肥的消费者为保持肌肉组织，大量补充乳清蛋白。此外，欧美中老年人群健康意识提升，增加了对含乳清蛋白营养保健品的消费。
“欧美的乳清原料生产供应紧张，叠加能源价格上涨及货币贬值带来的通胀压力，乳清蛋白原料的价格被进一步推高。”宋亮指出。
另一方面，中国优质乳清蛋白主要依赖欧美进口，进口成本也在上升。而国内乳清蛋白需求持续增长。全球需求普遍增长而供给不足，共同造成了乳清蛋白价格持续上涨的态势。
宋亮指出，本轮乳清蛋白价格涨幅较大，未来一两年内涨势会明显放缓，但由于需求依然紧张，整体价格将长期处于高位。传导到下游蛋白粉的具体涨幅难以确定，需视下游企业的使用情况而定。如果乳清蛋白涨价过快过高，企业可能会减少其用量，转而增加植物蛋白以维持价格和利润的相对稳定。他判断，下游蛋白粉整体涨幅不会太大。
中国人民大学农业与农村发展学院教授郑风田接受中新经纬采访时指出，欧美国家奶制品消费量大，乳清蛋白资源丰富，而中国乳清蛋白进口依赖度超过90%。同时，中国的蛋白粉市场目前较小众，未来如果国内需求大幅增加且进口价格过高，可能会逐步推动国内相关供应的形成。
“目前乳清蛋白粉的原料价格没有下降的理由。”郑风田分析，从运输角度看，中东局势仍存在不确定性，石油价格持续高位运行，海运成本居高；从原材料角度看，减肥药带动的蛋白粉需求不断上升；从供给角度看，国内企业从建厂到提炼原料至少需要两三年的时间。
因此，郑风田预计，终端蛋白粉的价格在今年下降的可能性很小，明年可能有所缓解。
乳清蛋白粉的涨价，让不少网友转而寻求平价替代品。
中新经纬在电商平台上看到，一款2磅装酵母蛋白粉售价89元，而同规格的乳清蛋白粉售价则达到285元。按每磅单价粗略折算，购买1磅乳清蛋白的花费，可购买约3.2磅酵母蛋白。
中国健康促进与教育协会营养素养分会副秘书长吴佳对中新经纬表示，如果仅用于日常补充蛋白质，酵母蛋白和植物蛋白完全可以替代乳清蛋白。乳清蛋白的优势在于吸收最快、增肌效果更好，且风味更佳，因此在高风味要求或运动后快速恢复的场景中难以被替代。
吴佳指出，酵母蛋白的吸收利用率介于植物蛋白和乳清蛋白之间，对于需要控制血糖和血脂的人群，酵母蛋白和植物蛋白比乳清蛋白更适宜。她提醒，目前市面上的酵母蛋白粉为改善口感，常添加香精、甜味剂等配料。
今日行业协会传达最新政策“里面是加了金子吗？”牛奶越来越便宜，为何乳清蛋白粉价格大涨？
“里面是加了金子吗？”牛奶越来越便宜，为何乳清蛋白粉价格大涨？
中新经纬6月2日电 (林琬斯)“去年三位数，今年涨到四位数，这蛋白粉里是加了金子吗？”上海的健身人士小黄(化名)哭笑不得。
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农业农村部数据显示，国内生鲜乳均价已跌至3.03元/公斤，同比仍在下跌。牛奶越来越便宜，蛋白粉为何越来越贵？
多个品牌价格上调
2025年5月30日，小黄花了673.2元在电商平台康比特旗舰店下单了两罐4磅的乳清蛋白粉。今年5月30日，小黄在同店铺又下单两罐4磅的乳清蛋白粉，价格涨至1112元，一年涨幅达到65.18%。
同样被蛋白粉涨价“背刺”的人并不少。6月1日，家住北京的May(化名)也对中新经纬表示，自己今年2月买的奥普帝蒙5磅重的乳清蛋白粉花了572元，今年4月购买时优惠后价格涨到了716元。
“2月买的都觉得贵了，现在又涨了，这对健身人士非常不友好。”May表示。
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针对蛋白粉涨价的原因，中新经纬1日以消费者的身份咨询多个蛋白粉品牌店铺的客服。
英国营养健身补剂品牌Myprotein海外旗舰店客服表示，乳清蛋白粉是英国原装进口的，本次调价主要是由于全球乳清原料价格持续上涨，同时供应链成本也在增加，因此针对乳清蛋白类产品进行了调价。
中国健身补剂品牌训练怪兽旗舰店客服表示，乳清产品的原料源自德国，受原料成本上涨影响，价格有所调整。中国运动营养品牌FoYes旗舰店客服也表示，因进口乳清原料成本大幅上涨，店铺蛋白粉价格才按比例做了小幅调整。原料(价格)后续只会更高。
“蛋白粉价格将长期处于高位”
中国农垦乳业联盟专家组组长、高级乳业分析师宋亮对中新经纬介绍，蛋白粉的核心原料是牛奶制成奶酪后剩下的副产品乳清液。过滤设备对乳清液进行提纯，去除大部分水分、乳糖和脂肪，只留下浓缩的乳清蛋白。
根据农业农村部数据，内蒙古、河北等10个主产省份生鲜乳平均价格3.03元/公斤，比前一周上涨0.3%，同比下跌1.3%。
根据开源证券今年2月发布的研报，本轮周期从2021年9月至今奶价已下行4年，累计下跌31%。
国内奶价持续下跌，为什么乳清价格却在上涨？
宋亮分析，中国乳品的消费结构已发生明显变化，但供给结构才刚起步，尤其是乳制品深加工能力不足，中国食品级乳清原料很大程度依赖进口，特别是欧美地区。
“牛奶中乳清蛋白与酪蛋白的比例为1:9，要提取1份乳清蛋白，就会产生9份酪蛋白过剩，这些酪蛋白大多只能做成奶酪。然而中国的奶酪消费体量较小，导致大量酪蛋白和乳脂难以处理。因此，当前出现了一个矛盾局面，即一边是国内原奶价格下跌，另一边是优质原料(如乳清蛋白)需求增加、进口价格上涨，供需错配问题突出。”宋亮表示。
根据中国奶业协会今年5月披露的数据，中国2026年一季度进口乳清16.35万吨，同比减少12.1%，进口额2.29亿美元，同比增加6.0%，平均价格为1400美元/吨，同比增加20.8%。
其中，从美国进口7.51万吨，占45.9%；从欧盟进口5.30万吨，占32.4%；从白俄罗斯进口1.04万吨，占6.4%。
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因此，郑风田预计，终端蛋白粉的价格在今年下降的可能性很小，明年可能有所缓解。
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中国健康促进与教育协会营养素养分会副秘书长吴佳对中新经纬表示，如果仅用于日常补充蛋白质，酵母蛋白和植物蛋白完全可以替代乳清蛋白。乳清蛋白的优势在于吸收最快、增肌效果更好，且风味更佳，因此在高风味要求或运动后快速恢复的场景中难以被替代。
吴佳指出，酵母蛋白的吸收利用率介于植物蛋白和乳清蛋白之间，对于需要控制血糖和血脂的人群，酵母蛋白和植物蛋白比乳清蛋白更适宜。她提醒，目前市面上的酵母蛋白粉为改善口感，常添加香精、甜味剂等配料。
摘要：随着人工智能技术的快速发展，金融风险管理正经历从经验驱动向智能化决策的转型。AI能处理海量数据，并通过机器学习与深度学习识别复杂风险特征，使信用评估、欺诈识别与市场预测更加高效精准，显著提升了风控体系的自动化与前瞻性。然而，算法黑箱、数据偏差、隐私保护及监管适配等问题也带来新的挑战。本文从技术基础、应用价值与主要困境三个方面进行分析，为人工智能在金融风控领域的规范化、深度化应用提供参考。
关键词：人工智能金融风险管理大数据机器学习智能风控
在金融行业风险不断变化的背景下，传统风控方法难以满足实时化与高维数据处理的需求，人工智能的应用因此变得尤为关键。AI能通过机器学习、自然语言处理等技术处理来自交易、舆情与社交平台的多源数据，使风险识别更及时、全面。有观点指出：“随着人工智能(AI)技术的飞速进步，金融风险管理领域正经历着深刻的变革”，同时“AI可从多源数据中提取有价值的信息”。在此背景下，探讨人工智能在风控中的作用、价值与面临的挑战具有重要意义。
一、人工智能赋能金融风险管理的技术基础与应用模式
(一)人工智能重塑金融风控的核心技术基础
人工智能兴起前，金融风险管理主要依赖人工经验、线性模型与规则系统，这些方法虽然稳定，但难以应对高维度、实时性强且结构复杂的数据。随着AI技术的应用深化，风控体系的技术结构开始全面升级，使风险识别更加智能化和自动化。其中，机器学习成为推动变革的核心技术之一，通过训练海量数据，模型能够自动识别风险特征并预测潜在风险事件。对于贷款审批场景而言，模型可以同时引入用户行为数据、交易数据和外部征信数据，使信用评估更加精准。在市场风险管理中，机器学习模型能够分析市场波动规律，预测价格变化，提高投资组合的稳健性。
自然语言处理(NLP)技术同样在金融风控中发挥着越来越重要的作用。金融机构面临大量非结构化数据，如政策信息、财经新闻、企业公告、社交媒体舆情等，这些信息与市场风险高度相关，但传统系统处理效率低下。AI技术的引入使得系统能够自动提取文本中的关键信息，实现舆情监测和风险预警。有观点认为，AI通过自然语言处理(NLP)、机器学习等技术，能够自动从社交媒体、新闻网站、财务报表、交易记录等多源异构数据中提取有价值的信息。这句话直观展示了AI在提升信息获取效率和风险识别能力方面的重要作用，可帮助金融机构更早发现潜在风险，从而采取及时措施减少损失。
(二)人工智能在各类金融风险场景中的典型应用
在信用风险管理方面，人工智能使得用户信用评分更加多维与实时化。过去的评分体系主要依赖财务数据和历史记录，而如今AI可以实时分析用户行为轨迹，如消费习惯、资金流动规律、社交行为信号等，从而构建更为细致的信用画像。例如，机器学习可以根据用户的小额交易模式、还款规律及平台互动行为预测逾期概率，提高贷款审批的精准度。在互联网金融业务中，这种模型的价值更为突出，因为平台用户数量巨大、行为类型复杂，传统规则难以完成精准识别，而AI弥补了这一痛点。
在欺诈风险管理方面，人工智能的作用更加直接。传统的反欺诈方法依赖固定规则，如异常交易频次或账户异常登录位置，但欺诈手段不断演变，规则难以快速更新。AI模型能够通过深度学习掌握“正常行为模式”，一旦出现偏离即可触发警报。例如，在支付业务中，AI可以实时监测交易路径、设备指纹及操作轨迹，并迅速判断是否存在欺诈特征。此外，在市场风险管理中，机器学习模型可以识别多市场间的深层关联，提前发现异常波动，从而帮助投资机构优化风险识别。面对日益复杂多变的金融风险环境，企业如何借助人工智能技术提升金融风险管理的能力与效果，已成为亟待攻克的关键议题。这句话表明AI不是补充工具，而是金融风控未来发展的核心方向。
二、人工智能提升金融风险管理能力的价值与实践效果
(一)AI提升风险识别效率与精准度的关键驱动力
人工智能赋能金融风险管理的核心价值在于显著提升风险识别的速度与准确性。相较于人工作业和传统规则系统，AI模型能够在极短时间内处理大量数据，识别复杂的非线性关系并实时输出风险判断。例如，在信用审批场景中，AI模型能够同时整合用户行为数据、支付记录、社交特征等多源数据，为信贷机构构建更加细致的信用画像。这种多维度的数据整合能力使信用风险识别不再依赖单一变量，而是更加全面、动态。在信用卡反欺诈系统中，AI能够在交易发生的毫秒级时间内完成风险评分，从而有效阻止欺诈行为的发生。过去需要人工逐条审核的流程，如今几乎完全实现智能化处理，大幅降低了时间成本和人力成本。
此外，AI强大的模式识别能力使风险预测更具前瞻性。在市场风险管理中，AI能够基于历史交易数据、宏观指标、市场情绪等信息预测价格走势与风险暴露点。例如在股票波动预测中，机器学习模型可以识别历史模式中难以被人工察觉的隐含关系，并据此推测未来可能的波动风险。在复杂度更高的衍生品市场中，AI可以帮助评估极端情况下的尾部风险，改善机构对系统性风险的应对能力。通过高维度数据、多源信息融合与动态模型学习，AI能使金融机构更快察觉市场异常并提前调整策略，这种反应能力在当前风险复杂化的背景下尤为重要。
(二)AI让风控从“静态判断”转向“动态监测”与“智能决策”
传统风控体系往往依赖固定的规则和历史经验，如设置信用额度、设定交易报警阈值等。这种做法在互联网金融与新型交易场景中逐渐失效，因为风险本身具有动态演化的特征。AI的引入使风控由静态判断转向实时动态监测。以互联网银行为例，系统可以实时记录用户资金流动与账户活动，AI模型根据行为模式的变化自动识别“异常路径”，一旦发现风险信号便立即触发风控策略。这种实时性是传统方法难以达到的。
更重要的是，AI正在推动金融风险管理向“智能决策”迈进。模型不仅可以判断是否存在风险，还可以基于历史数据学习最佳处理方式。例如，检测到疑似欺诈交易时，系统可以根据类似案例的历史处理结果生成最优行动建议，如暂时冻结账户、要求二次验证或自动终止交易。在信贷领域，智能审批系统能根据违约概率自动生成合理的贷款额度，并动态调节利率结构，使信贷决策更加科学与精细化。投资机构也利用AI模型进行风险暴露管理，且模型能够自动调整资产组合比例，减少市场波动带来的损失。此类“自动判断+策略生成”的能力体现了AI在风险管理链路中的深度参与，使风控工作从被动响应转向主动防御。
三、人工智能在金融风险管理中的主要挑战与未来发展方向
(一)人工智能风控面临的技术难点与制度风险
尽管人工智能为金融风险管理带来了显著提升，但其在实际落地中仍面临多方面挑战，其中最突出的问题是模型透明度不足。许多深度学习模型属于“黑箱模型”，难以解释其决策依据，这使金融机构在模型审查、风险报告及对监管机构的合规说明中面临困难。若模型对部分用户群体产生偏差，例如因为训练数据不均衡导致的信用评分不公，金融机构将承担较高的法律与社会责任风险。透明度问题不仅影响模型可信度，也影响风控团队对模型的理解与优化能力，使得模型难以在高合规要求的金融行业中完全发挥作用。因此，加强模型可解释性、确保算法公平性成为人工智能风控的核心挑战。
其次，数据质量与数据安全问题同样阻碍着AI风控的深度应用。金融场景中的数据来源复杂，既包括结构化数据，也涉及大量非结构化信息，如新闻文本、政府公告等。如果输入模型的数据存在缺失、偏差或噪声，AI模型的输出结果就会受到影响，导致“垃圾进、垃圾出”的状况。此外，随着数据规模不断扩大，金融机构必须面对数据安全和隐私保护的严格要求。隐私泄露不仅会损害消费者信任，还可能导致金融机构遭受处罚。AI模型在训练过程中需要大量数据，如果缺乏严格的数据隔离与加密措施，就可能被恶意攻击或窃取模型参数，影响系统稳定性。
(二)AI风控的监管适应性与未来发展趋势
随着人工智能在金融领域的广泛应用，监管体系也面临重新构建的问题。当前，大多数金融监管制度仍基于传统风控逻辑，而AI技术的引入打破了原有风险识别与处理流程，使监管难度显著增加。例如，“算法歧视”“模型黑箱”“自动化决策的合规边界”等问题目前仍缺乏成熟的监管规范，导致金融机构在使用AI时，常需要在效率与合规之间寻找平衡点。监管机构既希望金融机构提升风控能力，又需确保用户权益不受损害，这对如何制定“可解释性要求”“数据来源要求”“模型评估标准”等提出了新的挑战。在这种背景下，部分国家尝试引入AI模型审查制度，要求风控模型经过风险测试后方可使用。未来，建立透明、标准化的AI风控监管体系将成为全球趋势。
展望未来，人工智能在金融风险管理中的发展方向将更加注重“智能化+安全化+可解释化”的综合平衡。一方面，随着技术进步，更多可解释AI(XAI)方法将被应用于风控模型，使机构能够理解模型的决策逻辑，提高模型的可控性与合规性。另一方面，联邦学习、隐私计算等技术将被用于提升数据处理的安全性，使机构能够在不泄露隐私的前提下完成跨机构的数据协同，增强风控模型的训练效果。此外，未来AI风控系统将更深度融合实时监测、行为分析与智能策略生成，通过强化学习等方法进一步提升应对复杂风险的能力。
四、结语
整体而言，人工智能已成为金融风险管理的重要驱动力。它提升了信用、市场与欺诈等多类风险的识别效率，使风控更加主动与智能，但其应用仍受模型透明度、数据质量、隐私安全及监管要求限制。未来，金融机构需提升模型可解释性，加强数据治理，并推动AI与风控策略深度融合。随着隐私计算与可解释AI的发展，智能风控将更加成熟，为金融体系稳定运行提供更坚实的技术支撑。
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张艳霞
作者简介：
张艳霞，女，汉族，1984年6月生，对外经济贸易大学，国际经济贸易学院硕士在读，金融学专业。