普惠金融下半場：決勝數據業務化

中國普惠型小微企業貸款余額已達29.06萬億元，同比增長23.27%，相比各項貸款的平均增速高13.13個百分點（截至2023年底數據）……而與大規模、高增長形成對比的是，普惠貸款增速連續三年下滑，貸款利率更是持續刷新下限。

顯然，做好規模上漲與利率持續下降之間的普惠金融讓利算術題并不復雜，但面對相同的考核任務，資源稟賦差異明顯的不同銀行，要想兼顧來自同業的激烈競爭與自身經營的可持續發展，這并非易事。

市場格局劇變：國有大行搶占資源先機，中小行掘金區域稟賦

五年來，銀行普惠金融市場格局已發生明顯變化，國有大行通過質的“掐尖”和量的“抄底”，迅速擠占數千家中小銀行的市場份額。數據顯示，截至2024年二季度末，國有大行普惠型小微企業貸款余額13.47萬億元，占據42.02%的市場份額；而2019年二季度末，國有大行普惠型小微企業貸款余額僅為2.91萬億元，市場占比約29.19%，近年來市場競爭之激烈不言而喻。

面對國有大行深厚的資金成本優勢、定價能力和抗風險能力，中小銀行在負債成本端和資產收益端雙重承壓。不止于資金成本，相對于中小銀行，大型銀行在自身體量規模、人才吸引與育留、科技建設水平等諸多硬實力方面占據先機，若中小銀行“貼身肉搏”，自然是難以望其項背。不過，從實際案例歸納總結來看，雖然中小銀行在“資源”層面的絕對規模難以與大行匹敵，但其依托地區的“稟賦”，普惠業務仍大有可為。

如何將區域銀行自身的稟賦和區域的稟賦深度結合，進而打造新競爭格局下的護城河？可以看到，數字化時代的來臨讓無形的“稟賦”得以量化，數字技術正成為融合銀行自身稟賦與區域稟賦的催化劑和轉化器。

新疆某銀行與金融科技公司合作推出的自營產品“玉米貸”就是一個典型案例。作為全國重要的玉米產區之一，雖然當地農金機構已有相關產業貸款產品，但貸款周期是否滿足農時需要、額度上限是否靈活滿足各類規模、還款方式是否靈活簡單、進件流程是否簡單易行、審批放款可否立等可得、辦理方式能否全部在線、貸中可否靈活調息調額……這些是當地農業客戶更為關注的問題。

于是，該銀行緊抓農業資源稟賦，快速梳理歷史業務數據表現，匹配調研的產業量化風控數據，對產業和用戶需求進行精準畫像，實現業務經驗的數據化。隨后，再通過構筑數字普惠底座，幾天時間便迅速上線玉米種植戶專屬產品，實現了“人無我有、人有我精、人精我惠、人惠我快……”此后，又誕生了一系列極具資源稟賦的創新普惠產品及服務，最終在激烈的普惠市場競爭中搶占到一席之地。

從批量化到個性化：藍海市場“賣果子”，紅海市場“賣果汁”

當普惠市場上易于判斷、風險清晰的業務機會已被充分挖掘，剩下的市場機會，放棄了可惜，做了又怕有風險，這背后的難題便是難以量化的不確定性。畢竟，普惠業務涉及千行百業，“一把尺子量到底”在產品設計上不是不可以，但會導致產品缺乏市場競爭力，尤其在落地過程中可能會出現額度不夠、利率過高、時間過短、還款不便等問題，終將影響業務轉化。

面對藍海市場時，普惠產品誰先有誰就能先獲客，誰的申請便捷誰獲客就更快，這也是普惠數字化的上半場——跑馬圈地。正如一個地區還沒有果園時，誰先賣果子誰就可以獲客。進入下半場，紅海市場并不缺少普惠產品，在這種情況下，深挖用戶需求才是制勝重點。正如面對遍地果園時，那就需進一步考慮是否要把蘋果榨成果汁或是制成果脯，以主動滿足用戶需求。

值得一提的是，所有區域稟賦（市場資源、產業鏈資源等）的量化和洞察，都離不開數據。通過數字技術實現業務經驗的數據化是稟賦量化的核心。現實情況是，銀行從來不缺數據，反而是有大量數據橫亙在不同部門、不同產品、不同時間周期中，未能得到整合利用。

對區域性銀行而言，可立足自身和區域稟賦，聚焦核心優勢和需求，產品設計上與用戶需求、市場偏好相契合，科技上“小步快跑”代替“大步邁進”。這意味著，銀行要將歷史業務信息、專門調研的信息等及時準確地數據化，用于區分有潛力的細分領域和客戶群體。當這些數據匯聚在銀行，銀行還可作為萬能連接器，實現上下游的串聯，在量身定制金融方案的同時增加不同市場主體間的合作機會，這有利于進一步激發各類主體的資金需求，“授人以魚”更要“授人以漁”，進而打造區域性銀行的自身業務壁壘，形成正向循環。

西北某城商行通過與金融科技公司合作，打造了數字普惠底座，推出眾多精細化、個性化普惠服務產品，包括聯合農業部門數據打造的靈活匹配不同育種時間的“農資/農具貸”，結合進銷mmy+RNNyY42K8vJ0QAMOrg==存等供應鏈數據打造的適配枸杞種植、肉牛養殖、羊養殖等特色產業的涉農數字普惠金融產品，便是一次積極有效的實踐。

此外，上述數字普惠底座還可實現用戶全生命周期的用信數據采集與分析運營應用，通過貸中運營、智能貸后管理、數據回溯分析等實現額度和利率的智能靈活調整，實現先獲客后活客再留客，貸后情況還能反哺貸前分析。通過先業務數據化再數據業務化，并在覆蓋率、可得性和用戶體驗等多個層面實現了同業的創新突破。

數據顯示，上述城商行自推出特色產品以來，普惠授信總額翻倍增長，貸款流程簡化50%以上，效率大幅提高，超55%的新增借款客戶因特色產品而來。最終，不僅有效搶占了區域市場，還得到當地主管部門認可。

“一招鮮吃遍天”？“1+N”基座：數據業務化制勝未來

普惠金融的初衷，在于為經濟社會的薄弱環節提供必要的金融服務，促進金融資源的均衡配置。近年來，隨著政策引導與市場機制的逐步完善，普惠金融取得顯著成效，服務覆蓋面不斷擴大，金融可得性顯著提升。不過，前文提到，市場越成熟，好摘的“果子”就越少，剩下的大多是因缺乏信用記錄、難以判斷風險等原因而難觸及的“果子”。

在傳統業務模式下，越是薄文件的客群越需要更多時間、人力、策略進行判斷和分析，耗時長、成本高。但是，當前的小微企業普惠需求呈現出“短期、小額、急迫”等特征，依賴重人工的盡調模式顯然難以滿足不同普惠群體的需要。對此，在數字化技術的運用中打造“1+N”的底座能力而非單一的數字化產品，就顯得尤為重要。

具體而言，“1”是指一套強大的能力底座，而不是單一的某個普適性產品，能力底座核心在于對申請人的高維判斷，依據中國信用基礎體系豐富的實名信息和大量的數據源信息、操作行為等非結構化數據完成判斷，緊緊圍繞企業主相關情況，考察申貸意愿、還款意愿、償債能力等要素。據了解，國內領先的銀行普惠數字化技術已經可以幫助銀行通過超4000個維度實現對企業主（申請人）情況的風險甄別，用戶無需下載App，通過銀行小程序便能完成信貸申請和實時審批。

“N”則是指不同場景、產業等需要的增信材料。其中既包含銀行已有的數據，也包括有效且必要的其他增信數據信息。可通過用戶授權查詢、用戶自行拍照、客戶經理雙錄上傳、客戶經理下戶調查上傳等各類形式靈活獲取，實現最小化進件復雜度、最大化審批效率。

華中某城商行與金融科技公司合作推出的自營數字普惠產品憑借“3分鐘申請、0人工干預、1鍵式提款”的便捷體驗，一經推出便在當地市場走紅。這套“1+N”模式下的1即為一款普適性的數字普惠產品，實現了貸款審批的自動化和快速化，單筆貸款處理時間縮短至分鐘級，省去人工環節顯著降低成本。通過N種增信資料，該行還衍生出茶葉種植、小龍蝦養殖、漁業養殖、生豬養殖等精準契合市場偏好和客群需求的產品。

數據顯示，該城商行累計投放的普惠小微貸款中，80%來自“1+N”模式下的十余款細分的定制普惠產品，在貸余額相比傳統模式增長4倍。

毋庸置疑，面對市場競爭、息差收窄等多重壓力，率先建立數字普惠底座實現業務數據化，是應對當下挑戰的第一步；而數字普惠底座通過對數據的強大運營和應用能力，實現各類數據業務化應用，則是制勝未來的重要法寶。當然，無論是業務數據化還是數據業務化，數字化能力都是不可或缺的基礎。

值得注意的是，在銀行普惠業務數字化的過程中，有三大核心指標需要始終關注：一是數字化解決方案部署后，業務規模是否能夠迅速擴大；二是規模擴張的同時，風險是否能夠得到有效防范和運營；三是在規模與風險雙重保障的基礎上，銀行是否能夠獲得可持續的收益，以確保其自主經營與長期發展。可以看到，當前數字技術的創新突破正不斷打破傳統模式下的“不可能三角”，即兼顧規模、質量和收益三者均衡發展。

（作者為新希望金融科技首席咨詢官；編輯：張穎馨、袁滿）