每日头条!建行公司业务总监张为忠：数字化模型+场景化服务破解普惠金融供给难题

12月21日，第一财经金融价值榜金融峰会在线上举行，中国建设银行公司业务总监张为忠在主题为《数字普惠时代，银行业如何“贷”动实体经济行稳致远》的圆桌讨论中表示，数字经济下的数据要素对商业银行来说极为关键，如何连接、引用、挖掘、应用好数据要素，让它真正变成商业银行经营的要素，从而对客户进行有效的画像分析，把客户的信用状况、经营状况、风险状况描绘出来。同时，我们又面临着信息保护、隐私保护、数据断直连等一系列问题，要解决好这些问题，需要各方共同的努力。

金融供给面临的四大问题

(资料图片)

张为忠表示，近年来，国家层面一直在推动金融供给侧结构改革，对金融机构来说，这既是使命也是战略选择。金融机构作为供给方，需要解决四个方面的问题：

第一，应该提供什么产品和服务。解决融资问题需要把融资对象的需求挖掘和对接问题解决好，因此融资产品供应端的创新就非常关键。近年来，金融机构能够保持对实体经济整体上很大的资金投放力度，与金融科技赋能下的金融创新产品分不开。金融服务的供给创新，不仅是融资产品，更是要提升对整个小微企业的综合服务水平，这也决定了金融机构的战略和未来。

第二，解决好金融机构供给的意愿和动力。金融管理者一直在强调“能、愿、敢、会”，首先让金融机构有能力做，第二是有意愿，还要敢做、能持续做，第四基层实操时要会做。这些条件都具备了，金融机构的供给能力就会大大提高，而且会做得更好。

第三，要解决资金供给到底应该给谁、应该给多少合适。金融向市场投放了很多资金，但是到底应该给谁，可能不同的机构有自己的策略和目标。总体而言，针对中小微企业，既要解决总体覆盖问题，也要解决精准性问题，这也是金融机构面临的一个根本性的问题。

第四，普惠金融又普又惠到底怎么安排。实际上，当前“普”的工作做得还不错，但是精准的“普”还有很大差距。“惠”的问题，又要讲一个平衡，要通过机制建设，达到供给方和需求方的平衡，防止“大水漫灌”，防止市场混乱和市场套利，这些都是值得行业思考的。

数字普惠破解下沉市场信用难题

近年来，面对疫情影响，央行通过货币政策操作保持市场流动性的合理充裕，并多次下调了利率水平，力求为企业纾困降压。金融机构也一直在加力为市场提供流动性，不过资金从总量上来看虽然不少，但如果从精准滴灌的效果上来看，还有很大的提升空间。

在张为忠看来，这几年市场下沉的趋势明显，商业银行一定要考虑怎么服务好下沉主体，其关键是挖掘和分析市场主体的信用。要解决这些问题，就要连接、引用、挖掘、应用好数据要素，对客户进行有效的画像分析，把客户的信用状况、经营状况、风险状况分析出来。

比如建设银行“五化”信贷模式，就利用通用的数据模型来解决客户风险问题，从客户画像开始，一直持续跟踪，通过工具、模型、平台这些方法，能够及时追踪、及时解决、及时排除风险，能够及时处置不良，建立前中后完整流程体系，使得数字普惠从宏观概念落地为具体模型和标准化的产品，让数字作为资产，体现出具体的价值。

同时，张为忠认为，还要解决信息保护、隐私保护、数据断直连等一系列问题，通过各方共同的努力。让数据真正变成商业银行经营的要素。

在人民银行的指导下，近期建设银行、邮储银行、招商银行、微众银行正在研究一个数字普惠的新模式，以解决新环境下如何做好标准化服务的问题，包括批量化获客、精准化画像、自动化审批、智能化控险和综合化服务，来研究客户的信用，以及帮助金融机构重构自身的服务流程和服务模式。

张为忠认为，标准化是要针对细分行业和市场，推出定制化的产品供给。比如商业银行利用批量化储蓄数据、创新模型，进行审批、额度等流程的自动化，通过把标准化产品嵌入到数字化的服务流程中，实现降本增效，也重塑商业银行的服务和作业流程。

构建生态场景提供深度服务

数字化转型已经行业的共识，但是数据来源的问题也很关键。张为忠认为，数据源头的解决应该内外两向结合，一个是政府重要平台、重要品类的数据接入，二是自身的信息系统和平台建设，收集数据来装进分析模型，再把模型转化为标准化产品，这样破解传统的评级授信方式，在数字普惠上实现突破。