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售后服务上门服务电话，智能分配单据：租赁手机，小心暗藏玄机
租赁手机，小心暗藏玄机(百姓关注)
近年来，手机租赁业务悄然兴起，尤其受到喜欢新体验的年轻人的欢迎。然而，也有一些读者网友反映，在手机租赁中遭遇了手机质量差、退费难、价格高等问题。
有消费者反映，租赁的手机本身质量不佳，使用后出现多种问题，退还时还遇到了麻烦。今年1月，网友李先生在一家手机租赁平台租用了一部手机，使用后发现存在发热异常、耗电速度快等问题，跟平台客服沟通以质量原因退回。“但平台否认手机有问题，也不提供检测报告，也没有联系我处理问题。只是一再发短信要求我支付租金和违约金。”李先生气愤地说。
还有网友反映，租赁的手机在使用时没有出现损坏，退回时却被要求支付维修金。“我租了3天，使用中无损，退回后平台却说拍照出现了黑点问题。”网友王女士说，“我多次跟平台沟通，最后对方认为是快递运损，但依然要求我先支付维修金，让我去找快递公司赔付。”
还有消费者反映手机监管锁问题。宋先生在一家平台租赁了一部手机，使用4个月后，对手机进行了一次性买断，可是手机监管锁却一直没有解除。还有消费者说，自己租赁的手机存在监管锁，一些功能受限，平台表示使用90天后才可解除，但手机使用超过90天后，仍未能解除监管锁。
“监管锁本来是一些企业为了批量管理设备而设定的远程手机管理功能，能够实现限制应用、远程锁死等操作。一些手机租赁平台为了降低风险而对租赁手机设置了监管锁。”中国人民大学法学院副教授黄尹旭说，“但是手机监管锁直接影响消费者使用权与个人信息安全，依据消费者权益保护法与个人信息保护法，必须在签约时以醒目方式明确告知并取得消费者同意。在消费者对租赁手机买断后，更应该无条件解除监管锁。未告知即安装监管锁构成对消费者知情权与隐私权的侵害，情节严重还可能涉嫌刑事违法。”
值得注意的是，一方面，有的商家以诱人广告、极低门槛吸引消费者。近日，记者随机打开了一家手机租赁平台的网站，立即弹出了客服对话框，在对话中，客服多次宣称“手机租赁分期，零首付，免押金，年龄介于18至40岁，即可办理租赁业务”。该平台网页并未显示任何手机租赁机型和价格，需要一对一私信对接相关业务。记者联系后，对方发送来一份手机租赁业务表，并询问记者“年龄是否在18至40岁之间；有无贷款逾期，是否无案底、无法院执行；是否有身份证及能收短信的银行卡；有无工作，大学生也可以申请”，并表示“哪一条不符合，都会尽力帮忙解决”。当记者追问，如果有不符合的情况如何解决时，对方并未给出详细回答。另一方面，一旦消费者还款不及时，商家即把消费者的个人信息泄露给第三方催收机构，通过短信骚扰其家人等非正常形式催款。
一些商家甚至直接推出“租机变现”业务。有读者反映，被“低门槛拿钱”宣传话术诱导，在一家平台租赁手机，客服明确告知仅需下单、无需收货，设备由其转卖变现。消费者在按要求完成下单后，在并未拿到租赁手机的情况下，获得了一次性放贷钱款，但计算每个月需要支付的租金，总额远大于所获贷款额度，犹如变相高利贷。
对此，专家认为，正规的租赁，支付租金后获得相应租赁物品的使用权，租期结束之后就要把物品归还。对于部分平台以租赁为名行借贷之实，通过高租金、“砍头息”、虚增债权等模式开展租机变现，黄尹旭认为，“这可能属于非法放贷，符合套路贷特征，无金融资质开展此类业务可构成非法经营罪。”
“手机租赁行业牵涉市场监管、金融监管、工信、税务及公安机关等多部门，市场监管部门涉及消费与合同监管，金融监管部门涉及金融属性业务监管，等等。但因行业定性模糊，可能存在一定监管盲区。”黄尹旭建议，通过穿透式监管厘清真租赁与真借贷，建立联合执法机制，规范手机租赁业务。
同时，消费者个人也应当提高警惕。今年3月，中国消费者协会发出消费提示，提醒消费者警惕手机租赁“高价租、乱扣费、监管锁”三大陷阱，呼吁消费者理性选择，按需消费，充分了解手机租赁可能产生的总成本，切勿冲动消费。同时，签约前务必仔细阅读每一项条款，特别是买断条件、总费用、违约责任、逾期处理、隐私政策等内容，对监管锁等技术控制手段要有清晰认知。
中消协的提示还明确，“如遇消费纠纷，可先与经营者协商，协商不成及时向有关行政部门举报或向消费者协会投诉，也可通过法律途径解决。提高警惕，对于打着租赁旗号进行高息放贷的行为要保持高度警惕，切勿参与。如发现涉嫌违法犯罪线索，应及时向公安机关举报。”
本报记者 赵 兵(吴嘉玮参与采写)
《人民日报》(2026年06月01日 第 07 版)
本月行业报告更新研究成果租赁手机，小心暗藏玄机
租赁手机，小心暗藏玄机(百姓关注)
近年来，手机租赁业务悄然兴起，尤其受到喜欢新体验的年轻人的欢迎。然而，也有一些读者网友反映，在手机租赁中遭遇了手机质量差、退费难、价格高等问题。
有消费者反映，租赁的手机本身质量不佳，使用后出现多种问题，退还时还遇到了麻烦。今年1月，网友李先生在一家手机租赁平台租用了一部手机，使用后发现存在发热异常、耗电速度快等问题，跟平台客服沟通以质量原因退回。“但平台否认手机有问题，也不提供检测报告，也没有联系我处理问题。只是一再发短信要求我支付租金和违约金。”李先生气愤地说。
还有网友反映，租赁的手机在使用时没有出现损坏，退回时却被要求支付维修金。“我租了3天，使用中无损，退回后平台却说拍照出现了黑点问题。”网友王女士说，“我多次跟平台沟通，最后对方认为是快递运损，但依然要求我先支付维修金，让我去找快递公司赔付。”
还有消费者反映手机监管锁问题。宋先生在一家平台租赁了一部手机，使用4个月后，对手机进行了一次性买断，可是手机监管锁却一直没有解除。还有消费者说，自己租赁的手机存在监管锁，一些功能受限，平台表示使用90天后才可解除，但手机使用超过90天后，仍未能解除监管锁。
“监管锁本来是一些企业为了批量管理设备而设定的远程手机管理功能，能够实现限制应用、远程锁死等操作。一些手机租赁平台为了降低风险而对租赁手机设置了监管锁。”中国人民大学法学院副教授黄尹旭说，“但是手机监管锁直接影响消费者使用权与个人信息安全，依据消费者权益保护法与个人信息保护法，必须在签约时以醒目方式明确告知并取得消费者同意。在消费者对租赁手机买断后，更应该无条件解除监管锁。未告知即安装监管锁构成对消费者知情权与隐私权的侵害，情节严重还可能涉嫌刑事违法。”
值得注意的是，一方面，有的商家以诱人广告、极低门槛吸引消费者。近日，记者随机打开了一家手机租赁平台的网站，立即弹出了客服对话框，在对话中，客服多次宣称“手机租赁分期，零首付，免押金，年龄介于18至40岁，即可办理租赁业务”。该平台网页并未显示任何手机租赁机型和价格，需要一对一私信对接相关业务。记者联系后，对方发送来一份手机租赁业务表，并询问记者“年龄是否在18至40岁之间；有无贷款逾期，是否无案底、无法院执行；是否有身份证及能收短信的银行卡；有无工作，大学生也可以申请”，并表示“哪一条不符合，都会尽力帮忙解决”。当记者追问，如果有不符合的情况如何解决时，对方并未给出详细回答。另一方面，一旦消费者还款不及时，商家即把消费者的个人信息泄露给第三方催收机构，通过短信骚扰其家人等非正常形式催款。
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对此，专家认为，正规的租赁，支付租金后获得相应租赁物品的使用权，租期结束之后就要把物品归还。对于部分平台以租赁为名行借贷之实，通过高租金、“砍头息”、虚增债权等模式开展租机变现，黄尹旭认为，“这可能属于非法放贷，符合套路贷特征，无金融资质开展此类业务可构成非法经营罪。”
“手机租赁行业牵涉市场监管、金融监管、工信、税务及公安机关等多部门，市场监管部门涉及消费与合同监管，金融监管部门涉及金融属性业务监管，等等。但因行业定性模糊，可能存在一定监管盲区。”黄尹旭建议，通过穿透式监管厘清真租赁与真借贷，建立联合执法机制，规范手机租赁业务。
同时，消费者个人也应当提高警惕。今年3月，中国消费者协会发出消费提示，提醒消费者警惕手机租赁“高价租、乱扣费、监管锁”三大陷阱，呼吁消费者理性选择，按需消费，充分了解手机租赁可能产生的总成本，切勿冲动消费。同时，签约前务必仔细阅读每一项条款，特别是买断条件、总费用、违约责任、逾期处理、隐私政策等内容，对监管锁等技术控制手段要有清晰认知。
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本报记者 赵 兵(吴嘉玮参与采写)
《人民日报》(2026年06月01日 第 07 版)
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。