金融科技助力普惠金融：创新实践与未来展望

金融科技助力普惠金融：创新实践与未来展望

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来源

1.

https://finance.sina.com.cn/roll/2025-02-11/doc-inekawwe2709932.shtml

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http://paper.ce.cn/pad/content/202409/25/content_301778.html

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https://www.ln.edu.hk/chs/research-and-innovation/LU-research/project-highlights/financial-technology-stability-and-inclusion

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http://www.rmlt.com.cn/2024/0407/699617.shtml

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http://fgw.fujian.gov.cn/ztzl/szfjzt/cgzs/sjsfsd/202410/t20241011_6541189.htm

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https://www.gov.cn/zhengce/202310/content_6908536.htm

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https://jrj.beijing.gov.cn/zfxxgk/fdzdgknr/qtfdxx/202112/t20211207_2554918.html

近年来，普惠金融成为推动地方经济发展的重要力量。国家金融监督管理总局发布的《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》明确提出，要加大对民营、小微企业和个体工商户的金融支持。数据显示，2024年一季度末，我国普惠小微授信户数达6201万户，同比增长7.5%；普惠型小微企业人民币贷款余额33.41万亿元，同比增长20.3%，远高于各项贷款平均增速。金融机构通过科技赋能，如人工智能、大数据等技术的应用，提高了风险评估效率和服务质量，为小微企业提供了更多融资渠道和发展机遇。

尽管普惠金融取得了显著进展，但仍面临一些挑战：

1. 可持续性问题：部分金融机构将普惠金融视为政策性任务，而非可持续的商业运作模式，影响了服务效果。

2. 普及性不足：城乡之间、不同群体间的金融服务存在明显差异。农村地区金融机构网点少，金融产品和服务种类有限。

3. 信用体系不完善：约三分之一的市场主体未被纳入金融信用信息基础数据库，特别是小微企业缺乏有效的信用评估数据。

面对这些挑战，金融科技的创新应用为普惠金融插上了科技翅膀。

人工智能提升服务效率

生成式人工智能（GAI）通过学习大量数据生成新的内容，与传统机器学习相比具有更强的理解、推理和生成能力。在金融领域，GAI可以：

• 优化风险评估：通过深度学习模型，更准确地评估借款人的信用状况。
• 智能客服：提供24小时在线服务，降低人工成本。
• 个性化推荐：根据用户行为数据，推荐适合的金融产品。

大数据解决信息不对称

大数据技术帮助金融机构整合多维度数据，构建更全面的企业画像。

• 多源数据融合：整合政务、税务、工商等多渠道数据，形成360度企业视图。
• 动态监测：实时监控企业经营状况，及时预警潜在风险。
• 精准画像：通过机器学习算法，精准刻画企业信用状况。

兴业银行打造了“多来源融合、多模型组合、多层次协作”的“3+N+X”普惠金融标准化风险评估体系。

1. 数据融合：整合来自3个国家部委、50个省级机关单位和20余个市场供应商的数据，形成全面的企业画像。

2. 系统化数据治理：建立数据标准化体系和安全可信的数据基础架构，确保数据高效流通。

3. 组件化风险评估：构建“3套标准化风控方案”+“N类行业模型”+“X个可调阈值”的评估体系，实现风险底线统一化、行业风控差异化。

4. 业务成效：模型上线时间从5个月优化至最快1周，覆盖行业从4类提高到9类，累计服务中小微企业客户超6万户，累计放款超2000亿元。

国务院印发的《关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》提出，要强化科技赋能普惠金融，支持金融机构深化运用互联网、大数据、人工智能等技术。

未来，随着技术的不断进步和政策的持续支持，普惠金融将更加“普”且“惠”。金融科技将助力金融机构更好地服务小微企业和弱势群体，为实体经济注入更多金融活水。