发展数字普惠金融工程

王晓彬 张馨蒙 鲍俊雨

摘要：发展数字普惠金融工程，能够提升普惠金融业务的覆盖范围。通过特殊信贷支持、薪酬保护等安排。同时，数字普惠金融能够降低融资服务的门槛，促使小微企业、"三农"等获得融资发展。数字普惠金融，能够改变现有金融环境中信息供求不对称的问题，利用大数据技术实现信息的有效共享，针对小微企业、"三农"及其他弱势群体，完成了智能化征信等，确保金融服务有效的接触碎片化的客户。数字化技术的应用，促使金融机构与普惠金融服务主体之间，实现了供求信息对称，快速提升了金融机构的供给服务能力。另外，数字普惠金融降低了金融服务的交易成本。从征信成本、服务成本、风险管理成本三个方面对服务交易成本进行了有效的管控。征信成本控制方面，一方面快速识别信用记录、风险类别、降低征信成本;另一方面，统一管理信用资料、信用数据，避免数据混杂导致的征信成本提升。服务成本方面，有效的利用数字技术搭建普惠金融数字化平台，促使金融机构业务覆盖更广泛，能够避免服务成本高于服务潜在收益的交易，提升对服务成本的管控。在风险管理方面，通过数字普惠金融能够接触到更大范围的客户，建立更全面的业务种类，并降低信用风险、违约风险的管理难度，从而减少风险管理方面的成本投入。

关键词：数字普惠金融工程;意义;策略

一、数字普惠金融内涵

数字普惠金融是在016年G 0峰会中提出的金融概念理论。这一理论的核心在于，深化数字技术与普惠金融服务的有序融合。数字技术与普惠金融服务的融合，能够立足于普惠金融的机会平等要求，同时贯彻商业可持续原则，全面推动普惠金融服务的升级。

二、数字普惠金融创新实践发展策略

1.提升银行智能服务

银行智能服务包含智能网点布局以及全渠道的服务触點。通过以客户为中心，发挥数字化技术的优势，优化交互式的客户服务与自动化网点运营，实现优化的智能网点布局。通过金融机构内部的人工智能、位置服務、远程视频等数字技术，建立具有引导功能、体验功能的全渠道服务触点，带给客户客户最优路径、响应最快、交互功能最佳的服务体验。

2 .智能模型信贷服务增量

利用大数据及互联网技术，普惠金融服务机构与第三方平台、龙头企业、政府部门等建立全面的合作平台，引入税务、供应链、电商、海关等交互数据，建立智能化的信贷服务模型。通过智能模型的建立，为信贷服务增量提供保障。一方面根据模型维度为顾客筛选最佳额度、完成风险监测;另一方面通过模型建设，完成风险识别、查出欺诈交易。

3.完善数字金融基础设施建设

解决数字技术与普惠金融之间的技术差异。同时针对普惠技术的受益人群，加强新技术的信息接收能力，避免弱势群体被排斥在数字普惠金融服务之外。

4.建立智能外呼信用调查系统

通过RPA流程自动化技术，结合智能外呼技术，简化信贷服务信用调查环节。自动获取任务清单，完成调查用户信息表的外呼确认，拓宽业务容量。降低信用调查投入成本，提升业务处理效率。

5.业务处理流程智能提升

在金融机构的业务处理流程中，运用影像切割技术、人工智能技术、机器学习技术、生物识别技术，减少人工信息录入，同时保证风险控制水平。通过数字化技术的应用，把控前台业务流程处理真实性，同时减少远程授权交易比率，提升业务处理效率。

三、数字化普惠金融工程的意义

虽然我国经济持续发展，但贫困人口问题仍然存在，目前我国偏远地区的贫困人口占全国 3.0%，我国贫困范围面积广，贫困人口多，扶贫任务艰巨，要想解决贫困问题，必须大力开展金融扶贫，发展普惠金融，在创新机制下更好地进行扶贫工作。数字化技术的发展，能够给普惠金融带来全新的服务体系。通过普惠金融与数字技术的融合，能够实现数字普惠金融的全面发展。数字普惠金融，通过提升银行智能服务、完成智能模型信贷服务增量、完善数字金融基础设施建设、建立智能外呼信用调查系统以及业务处理流程智能化提升等创新实践策略，能够进一步的丰富金融服务手段，实现普惠金融发展，改变金融生态。

四、结语

近年来，我国积极推动普惠金融的发展，致力于以惠民生、促转型、强发展为主线，政府和银行合力推进普惠金融的发展。但由于机制和生态环境等因素的制约，我国普惠金融发展的广度和深度有限。基于该背景下，本文分析并提出了发展的思路和措施。

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