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數字科技助力普惠金融

http://finance.sina.com   2020年02月13日 12:37   北京新浪網

  原標題:數字科技助力普惠金融

  作者:孫學工

  來源:學習時報 

  改革創新是發展普惠金融的應有之義,也是構建普惠金融良性發展模式的有效手段。近年來,隨着大數據、雲計算、人工智能、區塊鏈等信息技術的快速發展,數字科技與普惠金融的融合程度不斷加深,普惠金融服務的便捷性與可得性大幅提高,基礎金融服務的覆蓋範圍顯著擴大。數字科技日益成爲我國破解普惠金融落地難點、實現普惠金融可持續發展的重要手段。

  數字科技有助於提升小微企業金融服務可得性,破解小微企業融資難融資貴難題

  長期以來,小微企業融資難是傳統金融的痛點所在。普惠金融的重要目標之一就是要改善小微企業金融服務。然而,普惠金融實現可持續發展必須遵循商業化運作原則,由於小微企業多具有不確定性強、公開信息少和抵押資產缺乏等特點,金融機構對其的盡職調查普遍難度大、成本高,有效的風險定價難以做到,致使商業銀行無力對其提供合理的融資支持。而依託數字科技可以使銀行掌握企業相關信息,有效緩解小微企業風險定價難問題,幫助銀行以商業可持續的方式爲小微企業提供金融產品和服務,真正實現銀企的“雙贏”。

  近年來,我國商業銀行不斷在小微金融中引入數字科技手段來部分替代人工進行的盡職調查,降低信貸風險和交易成本;應用大數據技術、移動平臺技術、物聯網技術等新興科技,增加貸款的時效性;運用數字科技對企業進行信用評估,充分了解企業信息、判斷其信用資質、測算其還款能力和意願,預測發生違約的概率,做好相應的風險防範措施。從而在技術上爲金融機構創造了更大的盈利空間,使得小微企業融資具有可行性,進一步提升了小微金融服務的精準性和個性化程度,使小微企業金融服務實現了增量、擴面、降本、控險的平衡式發展。

  數字科技有助於提高金融服務的覆蓋面,解決金融服務“最後一公里”問題

  長期以來,農民、城鎮低收入人羣、貧困人羣和殘疾人、老年人等特殊人羣是我國金融供給、需求結構不平衡問題在區域層面的主要體現,也是金融服務覆蓋“最後一公里”的難點所在。金融機構在向無法獲得金融服務和金融服務不足人羣提供服務時,往往面臨着客戶需求、業務模式、風險管理等方面的差異化挑戰。如何提升金融服務對上述特殊羣體的覆蓋率、可得性和滿意度是我國普惠金融事業發展的重要目標之一。

  依託大數據、區塊鏈、人工智能、物聯網、雲計算等數字技術,不僅突破了以往金融服務的地域限制,還可通過構建運行高效、互助共享、線上線下同步發展的普惠金融產品服務體系,實現目標客戶的精準識別、精細管理、精確服務,降低服務門檻和服務成本,保障基礎金融服務的可獲得性。用戶通過數字化的交易平臺進行支付、轉賬、投資等服務,由此產生的交易數據不僅可爲相關的徵信機構提供依據,還可被用於貸款的分期償還和審覈等操作過程,降低商業銀行對低收入羣體開展服務的管理和運營成本。

  此外,基於先進的信息系統,商業銀行可以實現金融服務遠程化、系統化、自動化、批量化,使偏遠地區的人羣足不出戶就能享受到轉賬、匯款、代理繳費等常規金融服務,有效克服了地域限制與城鄉二元分割,爲金融服務覆蓋不足人羣獲取正規金融服務提供了有效途徑。更重要的是,大數據等數字化技術可爲普惠金融服務提供多元化的應用場景,深入浸透到農村地區產業、中低收入人口和貧困人口的生產與生活,使金融服務與產業鏈、供應鏈、生產生活緊密相連,有效彌補傳統金融所無法觸及的基層金融需求弊病,解決傳統金融機構對偏遠地區人羣、低收入人羣信用評估困難的問題。

  數字科技有助於打通各參與方之間的數據通道,打造多元化普惠金融生態系統

  打造多元、競爭和創新的金融系統對普惠金融的可持續發展至關重要。多樣化的消費者具有多元化的金融服務需求,但是僅靠商業銀行難以向全社會提供全方位的金融服務。近年來,我國在拓展新型金融服務提供者方面積極實踐,相繼設立了互聯網銀行、網絡貸款公司等金融科技公司,普惠金融服務主體的多元化程度不斷提高,普惠金融的新生態格局正逐漸顯現。金融服務已不再是銀行、保險、信託、基金等金融機構的特有業務,各類支付服務提供者、移動網絡運營商以及金融科技公司等都發揮着各自的作用,普惠金融的新生態與新合作趨勢日漸明朗。

  在數字科技背景下,傳統金融機構與金融科技公司是服務普惠金融兩大主要力量,兩者之間各有所長,只有雙方優勢結合,才能更有利於釋放數字變革對普惠金融發展的紅利。一方面,傳統金融機構在產品風控上具有豐富的經驗,擁有穩定的客戶羣體和雄厚的資金優勢,並且迫切需要通過數字化的變革來提升運營效率。另一方面,在數字技術的推動下,金融科技公司善於挖掘用戶的深層需求,通過商業及社交網絡將衆多用戶連接起來,提煉不同的金融服務場景,最終形成與傳統金融機構相互補充的發展模式。通過互聯網、雲計算等數據挖掘分析,可以爲用戶建立基於互聯網信息的徵信報告,準確衡量個人以及企業的信用等級,從而降低信息收集、線下審覈和風險管理的成本。

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