数字普惠金融来了,你我的生活都会被改变吗?

说到金融,在大多数时候都是一个高大上的名词,我们普通人和金融的关系往往仅限于银行的账户,平时扫码买点东西,最多再买买宝宝类的货币基金,最牛的可能再炒炒股就已经是大多数人对于金融的日常接触了。但是,有一类金融却和我们的生活密切相关,这就是普惠金融,7月15日在上海召开的朗迪金融科技峰会,让瀚哥看到了很多金融科技尤其是数字化金融对大家的影响,今天我们就来聊聊数字普惠金融时代,你我都是如何被改变的?

一、从普惠金融到数字普惠金融

说到普惠金融,很多朋友都很陌生但似乎又经常在新闻上碰到,根据官方的定义,所谓普惠金融就是立足于机会平等的要求和商业可持续发展的原则,以可担负的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当有效的金融服务。说的挺复杂的,其实简单一点来说,普惠金融就是借助金融的优势,让大量没有办法使用金融服务普通人甚至穷人可以得到金融的服务,改变自己的生活。

把时间推到十年前,大多数人都很难想象,像实时转账、专业化理财这些只有商业银行大客户才能享受的服务,已经能够走入寻常百姓家,借用论坛发言的恒昌公司CTO薛正华先生的话:金融正在借助互联网数字技术的优势,不断地降低成本,提高效率,衡量信用以及控制风险,不断拓宽金融服务的边界,并更广泛地提供综合化的金融服务,以小额分散的经营模式,有效保证让更多的人能够获得服务。

所谓数字普惠金融,可以理解就是通过互联网的技术,借助计算机的信息处理、数据通讯、大数据分析、云计算等一系列相关技术在金融领域的应用,促进了信息的共享,有效降低了交易成本和金融服务门槛,扩大了金融服务的范围和覆盖面,通过数字金融共享、便捷、安全、低成本、低门槛的优势,运用大数据、云计算、人工智能的技术,构建起基于数据的风险控制体系,从而全面提升了金融的风险控制能力,数字普惠金融很好地诠释了金融科技的初衷和目标,是让长期被现代金融服务业排斥的人群享受正规金融服务的一种数字化途径。

二、数字普惠金融的市场在哪里?

正如瀚哥在开篇说的,对于中国来说,金融一直都是富人的游戏,对于占据中国人口绝大多数的我们普罗大众来说,金融实在是一个可望而不可即的事情。由于中国金融体系的特殊性,占据中国金融业主体部分的商业银行都可以说是“富人的银行”,大多数人普通人由于缺乏所谓的资产,又没有足够的信用体系,几乎不太可能在传统的商业银行中借到足够的资金,也不可能将这些资金进行扩大再生产。可以说,正是由于金融体系的缺失,让中国大多数人都难以凭借自身的努力改变自己的财富状况,最终只能够在“低等收入陷阱”中苦苦挣扎,甚至在某种程度上说金融服务的严重不足正在成为中国人日益贫穷的重要原因。

从我国的市场现状来看,中国有六千万到七千万的小微企业主和商户,有1.2亿到1.5亿的低收入工薪阶层,有1.8亿到2亿的农村居民,这些人是商业银行口中的长尾市场,他们缺乏完善的征信画像,没有足够有效的抵押物,再加上地域的高度分散,如果要提供金融服务必然需要投入巨大的人力,需要极为复杂的信息数据采集、中期信贷审核以及后期的贷后管理。对于商业银行来说,这样的客户单笔业务金额较小,却成本异常之高,相比于商业银行服务的大企业、大客户的单笔金额巨大有着截然不同的差别,这样的结果就导致了商业银行几乎不愿意在普通小微客户身上投入成本。

然而,正是我们这些普通人才是最需要用金融来改变我们生存现状的,所以在传统金融无法触及的地方,普惠金融尤其是数字普惠金融的市场就在那里,为每一个普通人服务,这才是数字普惠金融真正的真谛所在。

三、数字普惠金融如何改变我们的生活?

面对着上面的金融难点,真正的解决思路是什么呢?去年,中国人民银行易纲副行长在《G20数字普惠金融高级原则》提出,数字普惠金融是解决金融服务难题的一个里程牌。

根据恒昌公司CTO薛正华的发言:通过数字技术和互联网技术的运用,让金融数字化、规模化,尤其是大数据和金融科技的运用,让信息采集、风险识别、用户管理变得更加准确,从而让金融机构的运营成本得到了有效地降低,同时让风险的定价也更加的科学化。并且数字化技术的使用,尤其是互联网、移动互联网技术的发展让传统信贷行业只能在固定某个地区的限制被打破了,让金融资源在全国甚至全球范围内得到优化配置成为可能,从而让普惠金融具备了金融科技的核心竞争力。

但是,数字化普惠金融到底是怎么做的呢?现阶段的大多数企业都尚未形成完善的商业模式,不过我们可以从恒昌的模式中管中窥豹,看看数字普惠金融到底是怎么做到金融服务走进千家万户的。

一是建立完善的大数据风控体系。对于普惠金融来说,最难的就是风险控制,因为现在中国传统风控体系的缺失,普通人几乎不可能形成完整的信用体系数据,而对于金融机构来说,没有完整的信用风险体系,如果要对用户提供金融服务就变得非常的艰难。所以,要用数字化技术解决问题的话,就必须要采用大数据模式。而恒昌使用的是大数据的小额分散理念,在风控建设方面,恒昌投入了大量的资源打造大数据风控体系。针对金融贷前、贷中、贷后每个环节的不同风险特征,对于内部的每个环节进行精细化控制,从而确保内部风险的可控。对外则通过与多家征信数据提供商的深度合作,在接入各类传统金融数据的同时,也接入大量非传统的征信数据,不断丰富数据的维度和边界,提升数据的可信度。在拥有了数据之后,再通过与多家技术公司的合作,恒昌开发了一系列风险评分模型,并部署了全球最大征信机构益博睿的信用决策引擎,知名Instinct公司的反欺诈引擎,及自主开发的三方数据决策引擎,逐渐建立了一整套日益完善的大数据风控体系,逐步升级基于大数据的风险管理与审批决策流程,从而通过大数据实现信用风险的可控。

二是构建高效率的金融科技布局。除了风控之外,如何让用户可以更加便捷的实现业务的服务,从而降低成本,提高服务效率,恒昌通过金融科技的布局,组建了聚焦前沿和创新技术的研发团队,通过数据挖掘、深度学习、大数据风控、量化决策、图算法等金融科技的研发。并成功实现了知识图谱和用户画像技术的实践应用,从而让风险更加可控,让用户体验更加优良。

以“知识图谱”为例,在传统的金融服务中,很多人在从金融机构借出资金之后,如果出现资不抵债的情况就会选择跑路,这种失联几乎是金融机构的噩梦,然而通过“知识图谱”技术的构建,就能够把借款人相关的信息进行一揽子的收集,将个人的基本信息、第三方征信信息、消费信息、网上行为信息以及网上阅读信息都进行综合处理,最后将用户画像勾画出来,并且形成了一套可视化的表达。通过后台精准的模型测算,形成了一个人完整的规律库,将个人的信用量化,从而将可能有高风险的借款人给筛选出来,并对欺诈和违约风险做出防范。

通过大数据和金融科技技术,让金融从银行的大门中走出来,走到我们大家的手机里面,走到我们的寻常百姓家,通过数字普惠金融,让每个人都能够有通过金融服务改变自身经济状况,甚至改变家庭财富状况的可能性。马克思说:一个人的财富的多少取决于一个人资本的多寡,因为只有资本能够实现扩大再生产,实现财富的增值。而数字普惠金融则是让普通人实现财富资本化的有效武器,乃至实现家庭财富的增长。

(本文版权所有,本号已和快版权、维权骑士签约,如需转载请和本号联系,盗版必究)

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,547评论 6 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,399评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,428评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,599评论 1 274
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,612评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,577评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,941评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,603评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,852评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,605评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,693评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,375评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,955评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,936评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,172评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,970评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,414评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容