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数字科技助力普惠金融

时间:2022-08-07 16:15:02 来源:网友投稿

下面是小编为大家整理的数字科技助力普惠金融【完整版】,供大家参考。

数字科技助力普惠金融【完整版】

 

 数字科技助力普惠金融 改革创新是发展普惠金融的应有之义,也是构建普惠金融良性发展模式的有效手段。近年来,随着大数据、云计算、人工智能、区块链等信息技术的快速发展,数字科技与普惠金融的融合程度不断加深,普惠金融服务的便捷性与可得性大幅提高,基础金融服务的覆盖范围显著扩大。数字科技日益成为我国破解普惠金融落地难点、实现普惠金融可持续发展的重要手段。

  数字科技有助于提升小微企业金融服务可得性,破解小微企业融资难融资贵难题

  长期以来,小微企业融资难是传统金融的痛点所在。普惠金融的重要目标之一就是要改善小微企业金融服务。然而,普惠金融实现可持续发展必须遵循商业化运作原则,由于小微企业多具有不确定性强、公开信息少和抵押资产缺乏等特点,金融机构对其的尽职调查普遍难度大、成本高,有效的风险定价难以做到,致使商业银行无力对其提供合理的融资支持。而依托数字科技可以使银行掌握企业相关信息,有效缓解小微企业风险定价难问题,帮助银行以商业可持续的方式为小微企业提供金融产品和服务,真正实现银企的“双赢”。

  近年来,我国商业银行不断在小微金融中引入数字科技手段来部分替代人工进行的尽职调查,降低信贷风险和交易成本;应用大数据技术、移动平台技术、物联网技术等新兴科技,增加贷款的时效性;运用数字科技对企业进行信用评估,充分了

 解企业信息、判断其信用资质、测算其还款能力和意愿,预测发生违约的概率,做好相应的风险防范措施。从而在技术上为金融机构创造了更大的盈利空间,使得小微企业融资具有可行性,进一步提升了小微金融服务的精准性和个性化程度,使小微企业金融服务实现了增量、扩面、降本、控险的平衡式发展。

  数字科技有助于提高金融服务的覆盖面,解决金融服务“最后一公里”问题

  长期以来,农民、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等特殊人群是我国金融供给、需求结构不平衡问题在区域层面的主要体现,也是金融服务覆盖“最后一公里”的难点所在。金融机构在向无法获得金融服务和金融服务不足人群提供服务时,往往面临着客户需求、业务模式、风险管理等方面的差异化挑战。如何提升金融服务对上述特殊群体的覆盖率、可得性和满意度是我国普惠金融事业发展的重要目标之一。

  依托大数据、区块链、人工智能、物联网、云计算等数字技术,不仅突破了以往金融服务的地域限制,还可通过构建运行高效、互助共享、线上线下同步发展的普惠金融产品服务体系,实现目标客户的精准识别、精细管理、精确服务,降低服务门槛和服务成本,保障基础金融服务的可获得性。用户通过数字化的交易平台进行支付、转账、投资等服务,由此产生的交易数据不仅可为相关的征信机构提供依据,还可被用于贷款的分期偿还和审核等操作过程,降低商业银行对低收入群体开展服务的管理和运营成本。

 此外,基于先进的信息系统,商业银行可以实现金融服务远程化、系统化、自动化、批量化,使偏远地区的人群足不出户就能享受到转账、汇款、代理缴费等常规金融服务,有效克服了地域限制与城乡二元分割,为金融服务覆盖不足人群获取正规金融服务提供了有效途径。更重要的是,大数据等数字化技术可为普惠金融服务提供多元化的应用场景,深入浸透到农村地区产业、中低收入人口和贫困人口的生产与生活,使金融服务与产业链、供应链、生产生活紧密相连,有效弥补传统金融所无法触及的基层金融需求弊病,解决传统金融机构对偏远地区人群、低收入人群信用评估困难的问题。

  数字科技有助于打通各参与方之间的数据通道,打造多元化普惠金融生态系统

  打造多元、竞争和创新的金融系统对普惠金融的可持续发展至关重要。多样化的消费者具有多元化的金融服务需求,但是仅靠商业银行难以向全社会提供全方位的金融服务。近年来,我国在拓展新型金融服务提供者方面积极实践,相继设立了互联网银行、网络贷款公司等金融科技公司,普惠金融服务主体的多元化程度不断提高,普惠金融的新生态格局正逐渐显现。金融服务已不再是银行、保险、信托、基金等金融机构的特有业务,各类支付服务提供者、移动网络运营商以及金融科技公司等都发挥着各自的作用,普惠金融的新生态与新合作趋势日渐明朗。

  在数字科技背景下,传统金融机构与金融科技公司是服务

 普惠金融两大主要力量,两者之间各有所长,只有双方优势结合,才能更有利于释放数字变革对普惠金融发展的红利。一方面,传统金融机构在产品风控上具有丰富的经验,拥有稳定的客户群体和雄厚的资金优势,并且迫切需要通过数字化的变革来提升运营效率。另一方面,在数字技术的推动下,金融科技公司善于挖掘用户的深层需求,通过商业及社交网络将众多用户连接起来,提炼不同的金融服务场景,最终形成与传统金融机构相互补充的发展模式。通过互联网、云计算等数据挖掘分析,可以为用户建立基于互联网信息的征信报告,准确衡量个人以及企业的信用等级,从而降低信息收集、线下审核和风险管理的成本。

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