数字金融担重任 解决普惠金融“大问题”

　　数字金融高质量发展行动方案“出炉”，在政策支持下，普惠金融未来发展韧性更强。

　　近日，中国人民银行、国家发展改革委、工业和信息化部等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》（以下简称“《方案》”）。《方案》中提出，将推动数字技术在科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数实融合“五篇大文章”服务领域的应用。

　　此前已有多位银行人士公开指出，普惠金融的未来发展一定离不开数字技术的身影。银行业需要更加积极进取，继续加大科技投入，要运用大数据、云计算以及人工智能的最新成果，提高信息化、智能化水平，在降低成本的同时最大限度地提高效率。

　　新形势新挑战

　　国家金融监督管理总局数据显示，人民币普惠小微贷款在实现连续5年年均25%的增速之后，截至今年10月末，全国普惠型小微企业贷款余额达到32.45万亿元，同比增速仍然高达14.98%。过去几年的普惠金融工作成绩斐然，服务覆盖面扩大、覆盖范围延伸下沉、服务可得性提升、利率逐年下降，但随着经济增速换挡，普惠金融工作也面临新形势和新挑战。

　　具体来看，虽然我国普惠金融发展取得长足进步，但是供给不平衡不充分，市场主体感受存在“温差”的问题仍然存在。

　　举例来说，优质的小微企业金融供给较为充足，而长尾客群中的中小微企业、农户、个体工商户区域分布广、行业覆盖面宽，自身经营具有较大不确定性，不少主体属于征信白户，商业银行获取信息的渠道有限，与客户之间存在一定程度的信息不对称，难以进行可持续的投入。此外，处于初创期和成长期的科技型企业，往往具有高科技、高风险、高收益、轻资产的特点，普遍存在专利技术难以估计、缺乏充足有效担保等痛点，与商业银行的传统风险偏好不匹配。

　　面对当前普惠金融工作的挑战，普惠金融叠加数字化科技能够很大程度上解决企业融资难、商业银行风险管理成本高的难题。

　　近期发布的《银行业普惠金融高质量发展调研报告》指出，金融科技在提升金融服务效率的同时为商业银行的风险管控提供了有力支持。商业银行和非银行金融机构运用大数据、人工智能等技术手段对普惠金融业务进行全面监控和分析，能够及时发现和预警潜在风险；同时，通过建立智能风控模型实现自动化审批和贷后管理降低人为操作风险提高风险防控的精准性和有效性。

　　在普惠金融方面，《方案》指出：“完善以信用信息为基础的普惠融资服务体系，优化中小微企业信贷服务。”

　　兴业研究在近期报告中指出，企业信用的刻画，尤其是对中小微企业信用能力的准确评价，是商业银行在开展企业信贷投放时的必修课。普惠金融的重点在于服务广大的小微企业，由于企业类别多样，不同行业的企业在存货周转、生产周期、资金流特征等经营行为上存在显著差别，因此，与可用于零售客户授信的替代数据不同，用于不同行业企业征信评价的替代数据差别较大。对于银行来说，针对不同行业企业，应使用不同的替代数据进行企业画像。这不仅需要银行引入丰富的外部替代数据，同时也对银行针对不同行业的深入研究和认知能力提出了更高的要求。若银行缺乏对不同行业的深入洞察、缺少相应的研究人才，即使银行拥有丰富的数据，银行也会因为难以建模而丧失数字化向这些企业提供服务的能力。

　　受益数字技术

　　此次《方案》出台后，将从政策层面加码数字金融基础设施建设。《方案》明确，到2027年年底，基本建成与数字经济发展高度适应的金融体系。

　　南开大学金融发展研究院院长田利辉认为，与数字经济相适应的金融体系将符合以下特点：金融机构数字化转型取得积极成效，数字化经营管理能力明显增强；形成数字金融和科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融协同发展的良好局面；数字化金融产品服务对重大战略、重点领域、薄弱环节的适配度和普惠性明显提升；数字金融治理体系基本形成，数字金融基础设施基本齐备，相关金融管理和配套制度机制进一步健全。

　　实际上，数字技术目前已经在普惠金融工作中的各个环节发挥作用。在对数字技术的多项应用中，应用数字技术不仅可以降低银行机构的风险管理成本，帮助银行机构实现“敢贷”“愿贷”，还可以提升金融服务效率、推动普惠金融产品创新。

　　在普惠金融产品的创新过程中，金融科技发挥了重要作用。例如，建设银行建立数据、场景、客群三维驱动的产品创新模式，基于不同类别、行业及区域客户群体的差异化融资需求，按需定制多样化信贷产品，不断创新丰富“小微快贷”等新模式普惠金融信贷产品。吉林银行针对不同客户特点创新研发以“吉商数贷”为品牌的线上化小微信贷产品，集成在线精准测额、极速审批放款、智能风控、融智赋能等多项功能于一体，为用户提供“线上申请、大数据审批、极速放款”数字普惠信贷服务。

　　前文所述《银行业普惠金融高质量发展调研报告》中指出，我国银行业金融机构创新推出标准化多样化产品，加大产品创新力度，通过大数据分析客户的交易行为、信用记录等，运用人工智能算法进行自动审批和贷后管理，利用区块链技术实现交易数据的透明化和不可篡改性。商业银行利用先进的算法和模型实现了贷款审批流程的自动化。通过设定审批规则和参数，系统可以自动完成对贷款申请的初步审核，大幅提高审批效率，缩短客户等待时间。