名家 | 经济转型期的普惠金融——技术变革与普惠金融
本文作者为国务院发展研究中心金融研究所副所长巴曙松。普惠金融作为一种覆盖面更广、可获得性更强、长尾特征更为突出的金融服务方式，相较于传统金融需要更加批量化的传播与流程处理方式以降低成本，获得经济效益的可持续，从而更好地达到“普惠”的目的。而互联网、云计算、大数据等方面的技术革新以及金融技术的不断创新和完善为这一切提供了可能。
以下为文章全文：
技术创新在金融领域的运用往往来源于金融体系本身，金融生态体系自身的供给与需求间存在的不匹配，为技术革新在金融领域的广泛运用提供了前提条件。例如，电子商务公司积累了大量的客户数据和风险管理工具，于是利用网上积累的数据发放小额信贷，满足客户信贷需求；同时这些机构为盘活客户沉淀资金，开发线上金融产品，满足客户的理财需求。另一方面，技术革新带来了支付手段、风险管理工具等方面的创新，扩大了金融服务范围，提高了金融服务效率，反哺金融体系的发展。
过去几年，随着数据源供应量的快速增长，以及大数据技术的普及应用，美国互联网金融借贷行业开发出了优于传统行业基于FICO Score的风险模型；此外移动互联网技术的快速提升也让消费者和小型企业习惯于使用网络和移动设备进行交易，获取快速便捷的贷款，超过传统银行体系的金融借贷及金融服务活动在社会各层面迅猛发展。可以看到，在普惠金融领域，技术革新与普惠金融发展更体现出紧密结合与良性互动关系。
普惠金融领域的基础设施建设主要是技术领域的发展与构建。云计算、大数据、智能终端和物联网等领域的技术革新已经形成一种新的力量，给人类提供一种前所未有的新工具，有效降低普惠金融运行成本、拓展普惠金融覆盖范围、便利普惠金融的服务模式，给中国金融的转型带来前所未有的机遇。
金融中介机构作为支持资金融通的重要媒介，最重要的功能是解决金融交易对手方信息不对称问题。在普惠金融领域，由于资金供给与需求双方主体数量多、信息透明化程度低、单笔资金供应量小，增加了信息处理的难度和成本，只有依靠计算机、云计算等技术带来的强大计算能力和储存能力进行批量化处理，才能有效解决普惠金融进入门槛的问题。
“信贷工厂”模式是依托网络技术，建立统一的后台集中运营中心，以批量化的方式完成贷款审查审批运营工作，实现授信业务流程化、模块化和数据化的集中处理模式。2013年10月，中国民生银行零售授信产品开始通过信贷工厂模式运行。信贷工厂模式改变了以往业务由客户经理材料收集完整后，自己录入系统、纸质档案扫描，再上报至分行评审的模式，而是在调查环节完成后直接上报至后台集中处理中心，实现线上审批和集中处理。后台的信贷工厂模式与前台的移动终端相互配合，可以极大地提高运营效率，由系统自动以统一的信用评分模型和决策引擎系统进行贷款审查，提高银行网络贷款的自动化。中国民生银行在集中运营中心还引入第三方信息自动搜索与核实，整合全国法院执行系统、工商、税务、质监系统及不良信息库等多个信息源作为贷款审查依据，有效解决普惠金融推进中的信息不对称问题。
在信贷工厂模式下，银行小微信贷运营效率和审批模式都得到优化，这意味着网络技术对银行小微企业信贷服务产生了深刻影响，即互联网技术从根本上改变了银行普惠金融服务的管理模式、运营模式和业务流程。
传统金融机构多采用经典的IOE架构，即IBM小型机、Oracle集中式数据库和EMC高端存储集中式架构，特别是银行等金融机构。这种集中式架构设备价格相对昂贵，特别是面对数据量和计算量迅速增长时需要不断升级更高级别配置的设备，花费周期长且投入成本大。对于普惠金融这种单笔收益低、总体数量多的金融产品并不适宜。
目前全球范围内，普惠金融领域更多的采取了基于Docker容器技术为核心的分布式架构来构建业务底层的基础架构。以Docker为代表的容器技术是新兴的技术，它整合了namespace、cgroups、UnionFS、netfilter等成熟的Linux内核技术，并提出了image、container、registry、docker hub等新概念，使得创建、管理、分享和协作应用变得非常容易，实现了“一次构建，处处运行”。
自2013年发布第一个版本以来，Docker迅速成为了云计算行业最新的技术潮流，受到全行业的关注。Docker以开源软件的形式开发，已经吸引了国内外大批公司参与，形成了一个庞大的生态圈，其中不乏Google、微软、阿里及腾讯这样的业界巨头。行业内的普遍看法是容器技术将成为下一代云计算的重要基石。
和传统的集中式架构相比，使用Docker技术构建的分布式架构可以以更低的成本应对大规模数据应用。当数据量和计算量增大时，无需像集中式架构一样需要花费巨额资金购置更高配置的设备，而只需要简单的增加设备的数目即可，能够做到IT投入随规模线性增长。
宜信金融云以Docker容器技术作为核心，建立了一整套基础设施平台，金融云的各个组件均运行在此平台之上。
金融云充分利用了Docker技术的优势，围绕Docker技术自主建设了金融云的底层基础设施，为金融云体系中的各种金融能力子系统和上层业务应用，提供了一套完整的开发、测试、部署和监控框架。在此框架的支持下，金融云的各子系统和应用可以快速响应业务需求变化，专注于业务逻辑实现，而无需在基础设施和运维上投入大量人力，在减少人力成本的同时提高了服务开发速度和服务的稳定性。
金融云还整合了基于Hadoop技术的大数据平台，实现了海量的数据存储和大规模并行计算。与Docker技术相结合，使得上层应用可以方便的调用集群的计算能力，让大数据分析成为可能。比如姨搜系统就利用金融云的海量存储和弹性计算能力，快速获取大量用户数据，进行并行化的分析整理，形成知识图谱供业务查询，为金融业务输出授信、反欺诈等能力。
另外，金融云还默认植入了丰富的安全策略，将宜信的DDoS防御、网络防火墙、应用防火墙、身份验证、攻击行为探测、安全审计等安全策略打包成平台服务。只要是运行在宜信金融云上的应用，无需做额外的工作就会自动受到这些安全措施的保护。同时，宜信金融云利用Docker技术的灵活性，配合SDN（软件定义网络）技术，实现了应用间的网络动态隔离，和传统的网络静态分区隔离技术相比，将安全防线从区域边界推进到了应用边界，可以实现应用级别的防护，更加安全。
基于Docker技术的金融云基础设施快速发展，节约了大量IT成本，提升了产出效率，保障了金融云上各类业务，特别是普惠金融业务的稳定运行。其以云计算为核心的弹性技术架构不仅可以成为单一公司的技术基础设施，也可以便捷地为社会其他组织和个人提供高可用性的云服务，对外输出普惠金融业务发展所需要的存储和计算能力，从而优化社会成本，推动普惠金融业务的快速发展。
金融能力是金融机构在激烈的行业竞争中可以获得一席之地与可持续发展的重要保证。历史上对核心金融能力的认识经历了从获取收益能力向风险控制能力的转变。如何在最小的风险敞口下取得最大化的收益，是金融机构持续经营的重要保障。普惠金融相较于传统的金融领域更具有高风险、低回报的特征。利用技术手段加强风险控制能力成为普惠金融机构的必然选择。
基础设施建设的不断完善为普惠金融领域各项金融能力的提升提供了良好的基础，其中最重要的就是金融风险控制能力的发展与提升。普惠金融，特别是信贷类普惠金融业务，由于覆盖面广、业务标准化难度大，其风控要求更加严格。
国外互联网金融借贷公司在风险控制及风控模型技术方面积累的优势值得关注。相比传统银行将信贷重心集中在优质资产上，对中小企业、零售和住宅按揭等业务，对抵押物使用pool-level analysis的做法，国外互联网金融借贷公司则广泛应用先进的大数据和机器学习算法模型，使用loan-level analysis，提高了风险识别能力，同时也拓宽了放贷对象的范围，特别是被传统银行忽视的群体。
互联网金融借贷行业在应用更多社交网络数据源的同时，也应用了很多创新的风控技术，如SoFi引用了free cash flow的方法，以替代传统的DTI方法；Upstart应用的是学校GPA和employmentability的方法进行评估，还有一些平台使用financial personality这种性格测试的方式。这些新的风险控制手段与方法在普惠金融领域有着较高的推广价值。但是这些新的方法多创生于经济上行周期，在经济下行周期的有效性依然有待观察。
凭借技术手段实现风险控制能力，主要通过海量的数据搜集与计算形成针对金融服务需求者的个性化的知识图谱，辨别知识图谱的相关特征来判断其风险程度。
知识图谱是一种实体与实体之间的交互关系。实体又分为不同类型，类型之间可以进一步产生继承关系。因此，知识图谱中的实体对应了图论中图的节点，实体是有多个属性的，而知识图谱中的关系对应图论中图的边。
相比与传统的数据库，知识图谱可以用来表示更加异构的数据。比如，在传统的关系型数据库中，人需要一张表来表示，公司需要一张表表示，人和公司的关系又需要一张表表示。不同的关系需要不同的表来表示。因此就需要维护很多的表才能表示很多的异构数据。同时，在获取一个人的全面信息时要通过很多表的组合才能实现。而知识图谱可以很容易地消除上述这些代价，直接表示各种异构的数据。
风险控制能力是金融能力的重要体现。基于大数据、云计算等技术基础，运用知识图谱提升风险识别和控制能力已成为众多普惠金融实践者的共识。在当前的信息时代，生活在社会的自然人都会或多或少地在网络上留下自己的痕迹，这些数据也可作为信用判断的依据。
宜信利用基于Docker容器技术为核心的分布式架构在数据运算迭代方面的优势，整合公司内、外部以及互联网上的各类数据，建立可用于提升风险控制能力的信用数据仓库，姨搜就是这个数据仓库的出口，通过垂直搜索功能，在知识图谱技术支持下，为贷款的各个环节提供风险管理帮助。
（1）贷前管理
基于宜信9年来积累的数据、三方合作数据以及通过分布式爬虫系统从互联网上获取的海量数据，姨搜对每一位来宜信进件的客户进行全方位的风险挖掘与识别。风险识别引擎，主要用在用户借款申请审核阶段。
在贷前的风险管理中，姨搜提供了“一键信审”和“信审小姨”两个功能。“一键信审”以客户提供的资料为线索，通过网络信息验证和补充客户的资料，最大化还原客户的全貌，然后通过和宜信积累数据及三方数据的交叉比对，综合分析给出信用审核人员一个准确的数据参考。除此之外，姨搜还会对信息进行语义识别，剔除无关数据，筛选出和风险相关度较高的数据，提高了信用审核人员的风险辨识率和工作效率。“信审小姨”的功能则是协助人工通过高科技手段更快、更精确地完成审核。
姨搜风险识别引擎的出现，使得宜信的人工审核效率提高了34%，风险识别的比例提高了60%。通过分布式爬虫系统实时从网上抓取数据进行解析追踪，自动提报，降低了成本。另外，姨搜还对互联网上的信息进行舆情监控，比如说某论坛里面正在讨论一套新的骗贷方法这样的信息，也会被姨搜获取，并及时提醒反欺诈部门。
（2）贷中管理
风险管理是一个动态过程，放贷完成不代表风控结束，反而是新一轮风控的开始。经过数据分析，很多异常信息往往出现在放款之后，有些借款人在拿到贷款后的几天就会在网络上发布借贷相关或者将名下固定资产出售的风险信息，而这一部分信息是贷前审核无法预见的，基于其客户量大、金额小的特点，对大量的已经放款的客户进行人工跟踪成本很大。此时，姨搜可以利用爬虫实时地从网络中抓取数据，自动对宜信客户在贷后的网络行为进行追踪，当姨搜识别出客户的风险信息后可以直接提示到催收部门，进行主动的催收，最大程度上避免损失。
基于知识图谱技术，姨搜提供了查重、归户、黑名单以及图谱搜索服务。其中查重、归户主要用在信用审核阶段，通过对用户过往历史情况的处理，有效改善客户多头负债的情况。黑名单和图谱搜索服务，主要是用在反欺诈过程中。黑名单信息是反欺诈过程中非常重要的一个判断基础，因此黑名单数据库的维护、友好交互都是非常重要的。黑名单服务支持实时查询客户是否是黑名单客户、实时更新黑名单信息等功能。图谱搜索是对知识图谱的可视化服务。对于众多客户之间纷繁错杂的联系，通过图谱搜索可以快速理清。尤其是对于团伙欺诈的案例，通过图谱搜索可以快速、准确地找到团伙中的成员。
（3）贷后管理
在普惠金融信贷业务的催收过程中遇到的最大问题就是失联。传统催收在打完了客户提供的本人和所有联系人的电话之后仍然失联时往往束手无策，再进行深入挖掘的可能性极小。但姨搜利用“六度关系”理论，整合了宜信内、外部关于人、机构、人与人、人与机构的关系数据，将这些数据整合成一个很大的关系网，即所谓的“知识图谱”。通过这个图谱可以超越一张简单的申请表，帮助催收部门找到更多的线索。
例如，通过客户在微博或者其他社交网络上的活动了解到和借款人关系密切的人，这些人可能了解到欠款人最新动态；可以根据客户的户籍地址或者居住地址推荐最近的派出所或者居委会的电话用来问询信息，只要是跟借款人相关的，并能帮助找到借款人的信息，都可以在姨搜中通过输入客户的身份证号一次性展现出来，这些线索都可以成为催收将“失联”转变为“长联”的突破点。
除了大数据、云计算、互联网领域的信息技术革命，传统金融领域的金融技术创新也为普惠金融的深化发展提供了进一步可能。比如，在农村普惠金融领域，互联网与信息数字无法全面覆盖，或者信用数据无法采集，如何在传统金融产品之上，根据金融需求者的实际情况创新金融产品与金融服务方式，成为普惠金融的实践者需要面对的难题。
关于“金融创新”的定义，多数认为是从美籍奥地利著名经济学家熊彼特（1883-1950）的观点衍生而来。熊彼特于1912年在其成名作《经济发展理论》中对创新所下的定义是：创新是指新的生产函数的建立，也就是企业家对企业要素实行新的组合。
按照这个观点，创新包括技术创新（产品创新与工艺创新）与组织管理上的创新，因为两者均可导致生产函数或供应函数的变化。具体地讲，创新包括五种情形：新产品的出现；新工艺的应用；新资源的开发；新市场的开拓；新的生产组织与管理方式的确立，也称为组织创新。
由于普惠金融的成本问题、可得性问题、风险问题，最终都体现在具体的产品和服务方式上，因而，普惠金融的本质要求普惠金融的提供者进行产品和服务方式上的创新。
以普惠金融领域涉及范围最广泛的信贷类产品为例，当前，贷款产品的设计已经倾向于将贷款的期限、还款方式、定价方式、流程管控方式、风险过滤或筛选方式、贷后管控方式，全部内置于贷款产品的定义中。对于一类特定的客户，使用一种信贷产品可能结果是违约，而使用另一种信贷产品则能够很好地运作。所以，对于一类特定的客户能否得到贷款，不仅取决于客户的资质，还与信贷产品的设计密切相关。
在普惠金融的主题下，信贷产品主要创新方向：
一是，利用数据处理技术，实现对贷款对象的信用评定，针对客户群进行更加精细地划分，进而推出符合各类群体需求和风险特征的信贷产品。
二是，更多地创新流程管控与风险控制方式，并将其定义在产品之中。
三是，针对客户的特征更多地使用纯信用贷款产品，并将劳动技能培训、科技推广、创业知识培训等服务与信贷产品设计结合起来。
此外，普惠金融的创新还在于降低金融服务可获得的门槛，扩大金融服务范围，特别是在生产性资金需求方面提供优化的解决方案。无论是农村的贫困农户还是城市中的贫民，大多数具有开展微型创业，改善贫困状态的愿望，甚至也不缺乏有很好的创意，只是缺少创业的启动资金。这类客户实际上能够通过普惠金融脱离贫困状态。除微型创业贷款之外，针对微型创业进行平台展示，吸引小额资金的注入及小额资金的共同投资，是普惠金融服务支持低门槛创业创新的探索方向。
目前普惠金融领域广泛存在着金融需求旺盛与供给不足的矛盾。金融技术创新一方面优化了传统的金融产品，使其可获得性与便利性增强，从而更好的在普惠金融领域推广；另一方面金融技术创新催生了新的金融产品与服务，拓宽了普惠金融覆盖面，有效补充了传统金融的供需缺口。
以农村普惠金融为例，在城镇化与老龄化的双重作用下，农村劳动力日益减少，土地在经营权的流转中日益集中，农业机械化、现代化在中国快速发生，预计到2020年，中国农业机械化综合水平将达到70%以上。在此过程中，随着农机装备制造业水平的提升，大型化、智能化、自动化将成为主流趋势，但是，随之而来必然是单机价格的提升，以及农民购机的资金压力。虽然有国家的农机补贴，但是面对价值昂贵的大中型农业机械，农民依然面临较大的资金缺口。又比如在养殖行业，资产以活体生物为主，面临重大疫情风险，相较传统农业有更大的经营不确定性，使得传统金融支持难以进入，存在大量供需缺口。
目前农机融资供给主体主要有三个方面：一是以农业银行、邮储银行、地方城市商业银行、地方农商行及村镇银行为主的银行信贷融资；二是农业机械厂商系融资租赁公司；三是开展小微涉农业务的第三方融资租赁公司。但是，从实际业务发展过程来看，前两个途径并不能满足目前农民对于农机金融服务方面的全部需求，包括传统金融机构手续繁琐、单笔业务小机构放款意愿弱等。而基于物权的融资租赁产品则成为农户购买农机进行现代化生产的重要金融产品。
为了更好的推进农机租赁业务的开展，适应金融产品需求者，即农机使用者的金融特征，宜信租赁深入业务开展地区的农村调研，结合农民的种植方式和农民收入时间，在农机租赁业务在产品的期限、种类和审批流程方面进行创新，从产品设计上直接减小逾期发生的可能性，即降低了普惠金融的业务推广风险，也满足了农机租赁者的实际需求。
具体而言，在租赁期限方面，根据融资额的大小、各地区农业生产的季节性等多重因素确定，4个月到3年不等。还款方式也灵活多样，可以每月等额还款，也可以差额还款，甚至一次性还款，农户可以根据自己的经济实力和现金流特点，自主选择。同时租赁费率与当地农信社的贷款利率接近，低于民间借贷利息。在业务流程方面，农机租赁手续简单，在风险可控的前提下，减少了像农村小额信贷操作中比较常见的五户联保、入户调查等不必要的手续，为广大用户提供更便捷的服务，提高审批时效，保证农民使用农机的及时性。
作为一种可复制、推广的新型融资模式，农机融资租赁在社会效益和经济效益方面都是可持续的，并且实现多赢的效果：农民以较小的先期投入，取得大中型农业装备的使用权，不仅可以提高自家农业生产的效率，而且还可以承包其他农户的耕、种、收工作，增加了收入；经销商可以获得金融支持，加快资金回笼力度，在有效扩大销量的同时，提升市场占有率；融资租赁公司通过这一模式创新，开辟了新的市场蓝海，也创造了新的价值，从而实现经济效益与社会效应的双重可持续。
同样是融资租赁，根据农户收入季节性设计农机租赁产品还款方式是金融技术在传统普惠金融领域的进一步优化，而“活体租赁”则是金融技术创新根据不断产生或不断被发现的金融需求，进一步扩展普惠金融覆盖范围的重要实践。
近几年，中国奶业总体态势良好，乳制品产量、销售总量、利润收入不断攀升，国务院也在不断出台扶持政策支持奶牛规模化养殖。行业利好加政策支撑为创新坐实基础，各地的畜牧业主在扩大生产规模时也存在较大的资金需求。但是养殖行业并不是传统租赁所涉及的范畴，除了传统的市场风险和经营风险外，养殖行业更可能出现重大疫情风险，此外，由于部分养殖户的经营场地均租住当地国有林场土地，尽管期限较长，但是也面临固有林场改制提前收回土地的不确定性风险。
针对以上问题，宜信租赁对比了奶牛活体租赁与传统租赁物的异同，结合伊利乳业对下游牧场合作的评级标准，引入奶牛财产保险保护机制，并与河北滦县某牧业公司达成合作，为200头泌乳牛办理了售后回租业务，租赁标的物从传统的农机具转变为奶牛，开创了“活体租赁”首例。“活体租赁”通过将金融技术创新与金融需求紧密结合，创造更多更适应现代农业发展需求的金融服务模式，更好地打造多层次金融服务体系，进一步在更广、更新的业务领域实践并推广普惠金融。
在农村普惠金融实践中，中国邮储银行从农村实际情况出发，积极探索涉农产品的金融技术创新，有效填补普惠金融领域的供需缺口。北京分行率先推出土地承包经营权抵押贷款业务，较好地盘活了农民手中的土地资源，参加试点的农户收入普遍增加；黑龙江分行推出了“农场土地承包收费权质押”小企业贷款，2014年放款金额约4000万元；新疆区分行推出了具有兵团特色的兵团家庭农场主贷款项目；湖北省分行开发出“合作社+农户+政府+银行”新模式。
在城市普惠金融实践中，邮储银行利用金融技术创新推出了服务中小微企业的新模式，通过保证保险小额贷款设计，缓解中小企业融资难问题。邮储银行徐州分行和人保财险徐州分公司合作，开发了小额保证保险贷款，以政府专项担保基金为保障，银行按基金规模放大10倍，向客户提供资金支持。保险公司为客户办理小额贷款保证保险，贷款损失由政府担保基金、银行、保险公司三方按照1:2:7比例共同承担，为填补小微企业发展中的金融供需缺口提供了有益尝试。
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中国人民大学国际货币研究所（IMI）成立于2009年12月20日，是专注于货币金融理论、政策与战略研究的非营利性学术研究机构和新型专业智库。
中国人民银行副行长潘功胜与诺贝尔经济学奖得主蒙代尔出任IMI顾问委员会主任，委员包括埃德蒙、陈云贤、汉克、李若谷、李扬、马德伦、任志刚、苏宁、王兆星、吴清、夏斌、亚辛·安瓦尔等12位国内外著名经济学家或政策领导人；中国人民银行副行长陈雨露出任学术委员会主任，委员会由47位来自国内外科研院所、政府部门或金融机构的著名专家学者组成。IMI所长、联席所长、执行所长分别为张杰、曹彤、贲圣林，向松祚、涂永红、宋科任副所长。
自2012年起，研究所开始每年定期发布《人民币国际化报告》，重点探讨人民币国际化进程中面临的重大理论与政策问题。报告还被译成英文、日文、韩文、俄文、阿拉伯文等版本并在北京、香港、纽约、法兰克福、伦敦、新加坡和阿拉木图等地发布，引起国内外理论与实务界的广泛关注。
迄今为止，研究所已形成“国际金融”、“宏观经济理论与政策”、“金融科技”、“财富管理”、“金融监管”等五个研究方向，并定期举办货币金融圆桌会议、大金融思想沙龙、燕山论坛、麦金农大讲坛、陶湘国际金融讲堂等具有重要学术影响力的高层次系列论坛或讲座。主要学术产品包括IMI大金融书系、《国际货币评论》（中文月刊&英文季刊）、《IMI研究动态》（周刊）、《国际货币金融每日综述》（日刊）等。国际货币网：www.imi.org.cn
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