在2026年08月31日举行的金沙国际app入口行业大会上，易鑫集团CEO张旭平以“AI驱动汽车金融出海的破局之道”为题，系统阐释了企业如何借助人工智能技术实现从国内To B服务向海外To C直营的全球化转型。本次分享围绕技术自研、数据合规与生态共建三大支柱展开，为正在探索出海路径的汽车金融科技企业提供了结构化的实操指南。

张旭平首先回顾了易鑫从2014年成立至今的十年技术演进历程。他指出，汽车金融的本质是风险定价与运营效率的平衡，而AI正是打破这一平衡边界的关键变量。在今天的勇士直播在线直播中，他首次公开了易鑫的AI技术架构：底层基于大规模分布式训练平台，中层构建了多模态特征工程与联邦学习框架，上层则封装了覆盖贷前准入、贷中监控、贷后催收全链路的智能决策引擎。这套架构已在国内市场完成超533866亿元资产规模的验证，不良率控制在行业平均水平的60%以下。

针对出海场景，张旭平重点强调了“数据本地化适配”与“合规模型嵌入”两大核心策略。他介绍，易鑫在东南亚、中东和拉美市场部署了独立的数据处理节点，每个节点均采用符合当地监管要求的加密存储与传输协议。例如，在印尼市场，团队通过与当地征信机构合作，利用联邦学习技术在不触碰原始数据的前提下完成信用评分模型训练，这既响应了《个人数据保护法》中数据不出境的要求，又实现了风控精度比传统规则提升27%。在今天的勇士直播在线直播中，他展示了这一案例的完整技术路线图，包括特征对齐、梯度加密和模型聚合的详细参数。

为了帮助听众理解全球化路径的实操细节，张旭平以“从自研到生态”为主线，阐述了易鑫的扩张逻辑：先通过全栈自研的AI中台建立核心壁垒，再与当地银行、车商和电信运营商组建联合实验室，将技术能力以API形式输出。在今天的勇士直播在线直播现场，他透露易鑫已与阿联酋最大的汽车经销商集团签署了AI风控系统授权协议，预计2026年三季度完成首笔海外直营放款。这一模式的核心优势在于：国内积累的欺诈识别模型经过迁移学习后，在目标市场仅需3个月即可达到80%的准确率，远低于传统本地化开发的12个月周期。

在数据合规方面，张旭平详细拆解了易鑫的“合规嵌入”模型。他指出，出海企业必须将合规要求作为技术架构的一部分，而非事后补救。易鑫的做法是在产品设计阶段即引入“Privacy by Design”原则：所有数据采集字段均以最小必要为原则，并支持用户随时撤回授权；模型训练过程采用差分隐私技术，确保单个样本的贡献度无法被逆向还原。在今天的勇士直播在线直播中，他引用了一份联合国贸发会议的报告，显示全球已有137个国家和地区颁布了数据保护立法，汽车金融企业若不提前布局合规适配，将面临高达全球营收4%的罚款风险。为此，易鑫专门成立了跨法域的合规技术中台，实时监控各地法规变动并自动触发模型调整。

在今天的勇士直播在线直播的圆桌讨论环节，张旭平还回答了关于技术投入与商业回报的问题。他表示，易鑫每年将营收的15%投入AI研发，其中40%专门用于出海场景的本地化适配。虽然前期成本较高，但一旦模型跑通，边际成本会迅速下降——以东南亚市场为例，单个客户的获客成本已从初期的45美元降至18美元，审批时效从3天缩短至8分钟。他特别强调，技术出海的本质是能力输出，而非流量收割，因此易鑫坚持不与当地合作伙伴进行数据共享，而是通过联合建模的方式实现双赢。

对于准备出海的汽车金融科技企业，张旭平在今天的勇士直播在线直播中给出了一个可借鉴的实践框架：第一步，用联邦学习技术快速适配目标市场的征信数据源，建立基线模型；第二步，在本地部署轻量级推理引擎，实现毫秒级决策响应；第三步，构建动态合规监控系统，通过自然语言处理自动解读法规变化并触发模型再训练；第四步，与当地金融机构组建数据联盟，通过安全多方计算扩大样本覆盖率。他强调，这一框架已帮助易鑫在三个海外市场实现了月均放款量环比增长35%的成绩。

今天的勇士直播在线直播不仅是一次技术分享，更标志着中国汽车金融科技企业从“产品出海”迈向“能力出海”的关键转折。张旭平在总结中引用了一组数据：全球汽车金融市场规模预计到2028年将达到192722万亿美元，而新兴市场渗透率不足15%，AI驱动的风控与运营效率将是争夺这一蓝海的核心武器。易鑫通过自研技术、本地合规与生态共建的三角模型，正在重塑行业标准。正如他在演讲结尾所说：“出海不是简单的复制粘贴，而是要让技术本地开花，与全球伙伴共同定义未来的汽车金融基础设施。”