数字技术赋能普惠金融高质量发展探究

　　陈显标（中国民生银行杭州分行）

　　摘要：数字技术在普惠金融领域发挥着越来越重要的作用，其通过降低交易成本、提升风险识别能力和拓宽服务范围等方式，推动普惠金融的高质量发展。基于此，本文阐述了数字技术对普惠金融发展的推动作用，分析了数字普惠金融的发展现状，并提出了一些数字技术赋能普惠金融高质量发展的建议，旨在为金融业的数字化转型和普惠金融的可持续发展提供有益参考，促进金融服务的普及、提高金融服务的便捷性和高效性，从而推动社会经济的发展和民众生活质量的提高。

　　关键词：数字技术；普惠金融；高质量发展

　　中图分类号：F830 文献标识码：A

　　一、引言

　　随着数字技术的迅猛发展，普惠金融正处于转型升级的关键时期。数字技术（如人工智能、机器学习、区块链、大数据等）已经深度融入金融业务，并为普惠金融的发展提供了新的动力和可能性。因此，探究数字技术赋能普惠金融高质量发展具有现实意义。

　　二、数字技术对普惠金融发展的推动作用

　　（一）降低普惠金融的交易成本

　　第一，数字技术的引入使得金融交易过程更加自动化和高效化。通过使用数字化平台和智能化系统，例如移动支付、互联网银行等，可以实现大量的金融交易自动化，减少了人工干预和纸质流程，从而节约了时间和成本，提高了交易效率，这对普惠金融来说尤为重要，因为其服务对象通常是数量较为庞大但交易额较小的群体，如农民、小微企业等，传统的手工操作方式往往难以满足其需求。

　　第二，数字技术可以降低金融交易的实际成本。传统金融交易可能需要大量物理场所和设备的参与，例如银行网点、ATM（自动取款机）等，这些都需要高昂的建设和维护成本，而数字技术可以使得金融服务更加全面、便捷，例如通过手机软件进行支付和转账，无须依赖具体的实体设施，节省了成本。此外，数字技术可以通过优化运营流程、减少人力投入等方式来降低实际运营成本，这使得普惠金融能够提供更加实惠和便捷的服务[1]。

　　（二）提升金融机构的风险识别能力

　　第一，通过大数据技术的应用，金融机构可以收集、整理和分析大量的客户数据，包括消费行为、信用记录、社交网络等多维度信息。对这些数据进行综合分析，可以帮助金融机构更准确地评估客户的信用风险与偿债能力，提高了风险识别的精准性和及时性。相对于传统的基于个人信用报告和财务状况的评估方法，大数据技术能够更全面地了解客户的真实状况，降低了信息不对称和风险误判的可能性。

　　第二，人工智能和机器学习等技术的应用为金融机构的风险识别提供了新的手段和思路。通过风险预测模型，金融机构可以利用历史数据和实时信息进行风险预警和预测，及时发现潜在的风险点并采取相应措施，从而减小了风险的影响。例如，在贷款领域，机器学习算法可以分析客户的信用历史、收入稳定性、行为特征等多个维度的数据，快速判断客户的信用风险水平，从而提高了贷款审核的效率和准确性。

　　第三，区块链技术的应用为金融机构的风险管理提供了新的可能性。区块链技术具有去中心化、不可篡改、透明性等特点，可以有效防范数据篡改和信息造假，提高了金融交易的安全性和可信度。在普惠金融领域，区块链技术可以用于建立信用记录、实现身份认证、追溯交易流程等，这有效降低了信用风险和操作风险，提升了金融服务的可靠性和可持续性[2]。

　　（三）拓宽普惠金融服务的供给范围

　　第一，数字技术提供了更广泛的金融服务接入渠道。传统金融机构的服务主要依赖实体网点和ATM等有限的渠道，而数字技术使得金融服务可以通过互联网、移动应用等多种渠道进行传递，大大拓宽了金融服务的覆盖范围。特别是在偏远地区和农村地区，数字技术的应用可以填补传统金融服务的空白，使更多的人群能够方便地获得金融服务，从而提高了金融服务的包容性和可及性。

　　第二，数字技术推动了普惠金融产品和服务的创新。通过人工智能、大数据分析等技术手段，金融机构可以更加精准地了解客户需求和行为，设计出更符合客户需求的金融产品和服务。例如，针对农村地区的小微企业和个体户，可以推出定制化的小额贷款产品和灵活的还款方式；对于年轻人和移动族群，可以开发便捷的移动支付和理财工具。这种创新、多样化的产品和服务使得普惠金融更贴近客户，从而提高了金融服务的质量和吸引力，拓宽了金融服务的供给范围。

　　第三，数字技术促进了普惠金融与其他行业的融合，拓展了服务的边界。例如，数字技术与农业、教育、健康等领域进行融合，可以为农民提供农业金融服务、为学生提供教育贷款服务、为健康保健提供医疗金融等服务，使得普惠金融服务更加全面和多样化。这种跨界融合不仅提高了金融服务的价值和影响力，还拓展了服务的边界，满足了客户多元化的需求。

　　三、数字普惠金融的发展现状

　　当前，数字普惠金融正处于快速发展的阶段，具有多个显著特征。

　　第一，数字普惠金融的覆盖范围不断扩大。随着移动互联网技术和智能手机的普及，越来越多的人群可以通过手机软件、移动支付等方式方便地获得金融服务，尤其是在偏远地区和农村地区，数字技术的应用正在填补传统金融服务的空白，实现金融服务的全面覆盖。

　　第二，数字普惠金融的服务形式越来越多样化。除传统的存贷款、支付结算等服务外，数字普惠金融推出了更多的创新产品和服务，如小额贷款、移动支付、数字货币等，满足了客户的多元化需求。例如，一些金融机构推出了针对小微企业和个体户的小额贷款产品，并通过数字技术实现了快速审批和放款，为这些群体提供了更加灵活和便捷的融资渠道。

　　第三，数字普惠金融的创新模式在不断涌现。随着区块链、人工智能、大数据分析等技术的发展，金融机构开始尝试更多基于技术创新的服务模式。例如，一些普惠金融平台利用区块链技术建立信用记录和身份认证系统，提高了金融交易的安全性和可信度；一些普惠金融平台通过大数据分析和机器学习算法，实现了精准风控和个性化推荐，提升了服务的质量和客户体验。

　　然而，数字普惠金融也面临一些挑战和问题。例如，数字鸿沟依然存在，一些偏远地区的人们和贫困群体仍然无法享受数字普惠金融服务；数据安全和隐私保护问题也备受关注，金融机构需要加强数据管理和安全防护[3]。

　　四、数字技术赋能普惠金融高质量发展的建议

　　（一）坚持以人为本的发展理念

　　要实现数字技术赋能普惠金融的高质量发展，就必须坚持以人为本的发展理念。这意味着金融服务应当紧密围绕客户需求和利益展开，注重客户体验和服务质量。在数字化过程中，不应仅追求技术的先进性和效率，忽视服务对象的真实需求。金融机构应当建立健全的客户反馈机制和投诉处理机制，及时了解客户的意见和反馈，不断优化服务模式和产品设计，提升服务的质量和便捷性。

　　（二）树立并深化数据思维

　　树立并深化数据思维是实现数字技术赋能普惠金融高质量发展的重要举措之一。

　　第一，金融机构应树立数据驱动意识，认识到数据是宝贵的资源，能够为业务决策和服务优化提供重要支持。这需要金融机构提高数据收集、整合和分析能力，建立完善的数据管理和治理体系，以确保数据的准确性、完整性和安全性，为数据驱动的决策提供可靠的支持。同时，金融机构应培养和引进数据分析人才，提升相关员工的数据分析能力，使数据成为推动业务发展和创新的重要动力。

　　第二，金融机构应深化数据思维，将数据思维应用于业务的各个环节和方面。金融机构可以通过大数据分析、机器学习等技术手段，实现对客户需求的精准洞察、风险的智能识别、产品的个性化定制等。例如，金融机构可以利用大数据分析技术分析客户的消费行为和偏好，设计出更符合客户需求的金融产品和服务；通过机器学习算法分析客户的信用风险和偿债能力，实现精准风控和信用评估；通过大数据分析技术挖掘、发现潜在的交叉销售机会，提升服务的附加值和客户黏性。这种深化数据思维的做法，可以提高金融机构的服务水平和竞争力，为普惠金融的高质量发展提供有力支撑。

　　第三，金融机构应积极探索数据共享和合作机制，促进行业内部和跨行业的数据流通和共享，实现数据的互联互通，最大限度地发挥数据的价值和效益。同时，金融机构应注重数据隐私和安全保护，建立健全的数据安全管理体系，加强对数据泄露和滥用的监控和防范，保护客户的个人信息和隐私权益[4]。

　　（三）推进普惠金融数字化转型

　　推进普惠金融数字化转型是实现数字技术赋能普惠金融高质量发展的关键一环。

　　第一，金融机构需要加快数字技术在业务流程中的应用和落地。引入云计算、大数据、人工智能等先进技术，金融机构可以实现业务流程的自动化、智能化，提高服务效率和质量。例如，利用智能合约技术可以简化金融交易的流程，提升交易的透明度和安全性；利用大数据技术可以实现对客户需求的精准洞察，使金融机构设计出更贴近客户的金融产品和服务。此外，金融机构需要推进数字化营销，如通过互联网、移动应用软件等渠道开展线上营销，扩大服务的覆盖范围，提高服务的便捷性。

　　第二，金融机构需要加强数字技术基础设施建设，提升数字化转型的支撑能力。这包括加强网络基础设施建设，提高网络通信和数据传输速度；加强数据中心建设，确保数据的存储、处理和备份安全、可靠；加强信息安全和网络安全建设，保障数字化业务的安全性和稳定性。只有建立健全的数字技术基础设施，才能有效推动金融机构进行数字化转型，并实现数字技术赋能普惠金融的目标。

　　第三，金融机构需要加强组织和文化转型，推动数字化转型向纵深方向发展。这包括建立数字化的组织架构和管理体系，明确数字化转型的战略目标和任务分工；组建高素质的人才队伍，提高组织内部的数字素养和能力，该人才队伍应包括技术人才、数据分析人才、数字化营销人才等；加强数字化文化建设，推动员工从传统的业务思维向数字化、创新的思维进行转变，促进组织内部的协同和创新。

　　（四）完善征信平台的建设

　　要完善征信平台的建设，就需要提高数据的全面性和准确性。

　　第一，金融机构应收集更多类型的信用信息，如个人信用记录、财务状况、支付记录、社交网络行为等，确保数据的全面性和多样性。同时，金融机构应加强数据识别，避免虚假信息和误导性数据的录入。这需要金融机构建立健全的数据采集、验证和清洗机制，加强对数据源的监管和审核。

　　第二，金融机构要加强对征信平台数据安全和隐私的保护。由于征信数据涉及个人隐私和敏感信息，必须加强对征信数据的保护，防止征信数据被泄露和滥用。金融机构应采取建立访问权限管理机制、加强对数据使用和传输过程的监控和审计等措施，确保征信数据的安全性，维护客户的合法权益和个人隐私。

　　第三，金融机构要提升征信平台的数据处理和分析能力。引入大数据、人工智能和机器学习等技术手段，金融机构可以实现对大量数据的高效处理和分析，发现数据之间的关联性和规律性，提升数据的价值和利用效率。例如，金融机构可以利用大数据技术分析客户的信用历史和行为特征，建立信用评级模型和风险预测模型，实现对客户信用风险的智能识别和评估。这有助于提高征信平台的服务水平和客户体验，推动数字技术在普惠金融领域的应用和发展。

　　第四，金融机构要加强与其他金融机构、监管部门等相关方的合作与交流，促进征信数据的共享，推动征信数据在金融服务中的应用，确保征信平台的合规运营和征信数据安全。同时，金融机构可以与科研机构、行业协会等合作，共同推动征信平台的技术创新和业务发展，为普惠金融的高质量发展提供更多支持和保障[5]。

　　五、结语

　　数字技术赋能普惠金融高质量发展是一个系统工程，需要政府、金融机构、科技企业等多方合作，共同推动普惠金融的可持续发展。只有充分发挥数字技术的优势，不断完善金融服务体系，才能实现普惠金融的高质量发展目标。

　　参考文献

　　[1]张巍,阳彬彬,毕慧娟.我国数字普惠金融现状及高质量发展策略研究[J].商展经济,2024(1):91-94.

　　[2]刘晨跃,徐悦.数字普惠金融是否提升了绿色发展的包容性:资金融通和技术创新视角[J].中国地质大学学报(社会科学版),2023(6):81-99.

　　[3]李宇祥.包容性增长视域下数字经济高质量发展的路径研究[J].中国商论,2024(1):61-64.

　　[4]陈卫洪,路雯晶,王莹,等.数字普惠金融与生态林业耦合协调发展及驱动因素研究:基于生态产品价值转化视角[J].生态经济,2023(11):128-135+155.

　　[5]刘霞,李俊妍.数字普惠金融、金融素养与家庭金融脆弱性:基于黄河流域经济高质量发展的视角[J].当代经济, 2023(11):54-67.

　　作者简介：陈显标（1971—），男，本科，会计师，研究方向为普惠金融、数字金融。

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