浅谈商业银行如何运用大数据发展普惠金融

张鲁宁

【摘 要】近几年来，商业银行一改过去做大企业、大行业的思维定式和运营模式，积极贯彻执行党中央、国务院关于大力发展普惠金融的指导方针和政策，聚焦“双小”（小行业、小企业），运用大数据等金融科技努力发展普惠金融，在巩固好自身经营优势的基础上，大力支持小微企业、农民、城镇低收入者等弱势群体，将工作重心转移到小微、双创、涉农、扶贫、住房租赁等民生领域，有力地支持了实体经济发展，取得了明显成效。但是，商业银行在发展普惠金融时也遇到这样或那样的挑战和问题。新形势下如何更好地运用大数据发展普惠金融成为商业银行必须认真思考和正确面对的难题。本文对传统商业银行面临的挑战进行了深入探讨，提出了新形势下发展好普惠金融的有效对策。

【关键词】商业银行；大数据；普惠金融

1.传统商业银行面临的诸多挑战

1.1传统商业银行在进行信贷投放时可依据的信息不足。

众所周知，普惠金融群体长期以来都是社会弱势群体。双小（小行业、小企业）缺信用、缺信息由来已久，而传统商业银行为了防控金融风险，在中国的信用体系还不完备的情况下，传统商业银行在信贷投放时，往往依赖于客户的开户基本信息和账户交易情况，或者根据财务报表、人行征信、抵质押品等基本信息，在进行信用评估时主要依靠经验进行评估，而且在信贷模式上有着严格及其繁杂的工作流程，根本无法满足普惠金融群体的现时需求。

1.2传统商业银行在普惠金融群体内外部数据收集方面存在不少困难。

传统商业银行的内部数据收集系统实行的是以账户为中心，以会计为导向的银行IT系统，其系统本身就缺乏收集客户账户查询、咨询、投诉等行为信息的能力。此外，由于历史数据标准不统一、缺乏有效数据治理手段、数据质量参差不齐等问题的存在使得商业银行获取的有关数据并没有太大的参考价值。与此同时，商业银行在外部数据收集方面也有自身的困难，商业银行必须与互联网企业合作才能收集到更有价值的信息，在开发相关数据应用时商业银行首先要在保护客户隐私的合规前提下才能及时有效地获取相关信息。

1.3传统商业银行发展普惠金融需要的大数据应用人才缺乏。

传统商业银行的IT系统商业银行发展普惠金融需要大数据应用的软硬件支撑平台，传统商业银行的IT系统已经不适应这个平台的要求。不仅如此，在分布式存储和处理实时数据能力方面商业银行也迫切需要具备将前沿的人工智能技术与大数据应用相结合的专业人才。而目前商业银行在这方面的人才较少，还需要在实践中大力培养和引进人才。

2.商业银行运用大数据发展普惠金融的对策

2.1完善大数据产品体系，破解普惠金融群体融资难。

商业银行在运用大数据发展普惠金融时，首先要完善大数据产品体系，破解信息不对称难题。首先，商业银行应当打通全行不同渠道、不同部门之间的数据壁垒，实现了对普惠金融群体的信息整合。与此同时，商业银行要征得税务、工商等政府部门的积极支持，从税务、工商等政府部门那里获得足够的有效信息，以大数据手段精准分析普惠金融群体的生产、生活状况，批量挖掘小微企业信息数据，主动为小微企业提供信贷支持，为下一步更好地支持普惠金融群体打下坚实基础。其次，商业银行在发展普惠金融时从小微企业实际出发，基于大数据为普惠金融群体量身定制金融产品，努力解决普惠金融群体尤其是科技型小微企业无抵押、融资难问题。同时结合小微企业特点，改变以往以财务报表为主要依据的评价方式，从履约能力、信用状况、资产状况以及环保等方面作为采用新标准进行评价。第三，针对小微企业客户的小额资金需求，缩减办贷时间，简化办事流程，在有效控制风险的同时大幅提高业务流程效率，提高办事效率和普惠金融群体满意度，不断满足小微企业“短、小、频、急、散”的贷款需求。

2.2不断增强风险防范能力，提升风险防范水平。

商业商业银行运用大数据发展普惠金融要密切关注普惠金融群体的相关数据信息，问题一经发现，第一时间就要风险化解，实现信贷风险“早发现、早决策、早行动”，不断增强风险防范能力。首先，商业银行要创新应用风险管理工具，建立小微企业早期预警模型，对小微企业账户行为进行实时监测，针对不同情况的小微企业设置不同的预警级别并采取相应预警处置措施，实行差异化的风险处置，大大减少了坏账频次。以贷后预警为例，商业银行要对小微企业贷后问题进行及时有效的处置，才能极大地维护商业银行的经济利益。其次，商业银行运用大数据发展普惠金融时要时刻牢记风险防控理念，在搞好风险防控的同时更好地为普惠金融群体提供高效的金融服务，履行好大行责任和义务。

2.3运用大数据为普惠金融群体精准“画像”，提高客户满意度。

以往普惠金融群体“缺信用、缺信息”的现实情况导致融资难和融资贵，由于从传统商业银行那里贷款难，于是校园贷、非法集资、高利贷等乱象频发，致使普惠金融群體中的这些弱势群体融资更贵，有的血本无归甚至倾家荡产。商业银行要担负起大行责任，积极践行国家普惠金融战略，运用大数据技术切实为普惠金融群体搞好服务，积极帮助他们脱贫致富。首先，商业银行要运用大数据技术对普惠金融群体进行精准“画像”，精准识别普惠金融客户，为他们提供创新服务和差异化定价，不断提升客户满意度。其次，运用大数据技术精准识别客户的贷款意愿和还款能力，推出从申请、审批到放款全流程在线信用贷款产品，快速提升办事效率，提升广大普惠金融群体的信任度和满意度。

2.4不断创新金融服务模式，积极主动服务普惠金融群体。

不断创新服务模式，积极主动地服务普惠金融群体是党中央、国务院的战略部署，同时也是商业银行义不容辞的责任和义务，尤其是在当天举国上下都在大力提倡发展普惠金融的今天，商业银行更要提升服务水平，将发展普惠金融当作首要任务来抓。首先，商业银行在发展普惠金融时要将精准扶贫、产业扶持和扩大就业有效结合，积极发挥好商业银行服务社会、服务普惠金融群体的作用。在工作中不仅要“输血”，而且要“造血”，要通过引进互联网、电子商务等经营方式，为普惠金融群体提供优质服务。其次，商业银行要建立长效性政策机制，在机构设置、人员安排、绩效考核等方面对普惠金融从业人员予以适当倾斜，提高普惠金融从业人员为普惠金融群体提供信贷服务的积极性。第三，商业银行要运用大数据对普惠金融群体精准筛选项目，针对小微企业存量结算客户，建立小企业授信目标客户筛选模型，实现小微企业精准化挖掘、批量化营销服务。

3.结束语

发展普惠金融是党中央、国务院要求商业银行支持实体经济的战略部署，同时也是商业银行战略转型的重大机遇。发展普惠金融不仅能有效助推国家经济高质量发展，提升商业银行风险防控能力，同时能够扩大普惠金融群体就业、有效改善民生，提高普惠金融群体的生活水平。除此之外，商业银行运用大数据可有效破解传统模式的融资困境，能够有效破解传统模式的融资难、融资贵，对社会经济发展和社会进步产生深刻影响，同时也对提升商业银行核心竞争力提供有力支撑。

【参考文献】

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[2]韩冰凝.浅析大数据技术对于互联网普惠金融风险管控能力的重要作用[J].财经界·学术版，2017（01）.

[3]李礼辉.大数据技术与普惠金融[J].清华金融评论，2017（08）