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銀行業將形成“數銀融合”新生態——訪國家社科基金重大項目首席專家、湖南大學農村金融研究所所長王修華

04-17  來源:農村金融時報 

    ■本報記者 楊怡明

    近年來,金融服務在數字化技術加持下不斷向農村地區下沉普及,銀行業正加速推動數字普惠金融發展。

    在這一過程中,大型銀行和中小銀行各有哪些優勢和短板?數字技術在哪些領域發揮重要作用?銀行業將通過幾個階段來實現數據賦能全渠道經營?近日,《農村金融時報》記者采訪了國家社科基金重大項目首席專家、湖南大學農村金融研究所所長王修華。

    記者:在您看來,數字技術賦能“三農”普惠金融發展的現狀是怎樣的?

    王修華:第一,我國目前擁有較為豐富的數字普惠金融服務產品。大部分商業銀行和金融科技公司都已推出互聯網貸款、線上供應鏈金融和電商金融等產品支持“三農”的發展。例如,農業銀行的“惠農e通”,郵儲銀行的“小額極速貸”,常熟農商銀行的“惠農快貸”,京東數科的“數字農貸”等。

    第二,我國目前擁有良好的數字普惠金融發展環境。首先,我國對數字技術賦能“三農”普惠金融發展的政策支持力度不斷增強。例如,國務院印發的《數字鄉村發展戰略綱要》、中國人民銀行發布的《金融科技發展規劃》、以及在《中共中央國務院關于全面推進鄉村振興加快農業現代化的意見》中都明確“三農”普惠金融發展需要數字技術的賦能。其次,我國目前農村數字普惠金融基礎設施水平不斷提高。截至去年末,全國農村網民規模為3.08億,農村地區互聯網普及率達61.9%,優化后的數字基礎設施提升了網絡支付覆蓋率和可得性。

    總的來說,數字技術正在推動“三農”領域普惠金融發展,提高金融服務質量和可得性,為農業農村現代化及農民生活水平提高做出重要貢獻。但也應看到,目前依舊存在數字普惠金融特色化產品服務創新不足、數字金融監管有待健全、農村經濟主體數字使用能力不強等問題。

    記者:您認為大型銀行、中小銀行發展數字普惠的優勢和短板是什么?對此,您有哪些建議?

    王修華:大型銀行在發展數字普惠金融方面一般具有以下優勢。一是資金實力雄厚以及研發能力強,可以將更多資源投入到金融科技和數字化轉型上,能夠開發出更多創新性的金融產品和服務。二是擁有經營范圍及客戶基礎得優勢。大型銀行業務范圍更廣、產品種類更多,而且通過子公司擁有的金融服務種類更加多元,客戶資源也更加豐富,便于推廣數字普惠金融服務。三是風險管理經驗豐富。大型銀行具有豐富的風險管理經驗,能夠更好地應對金融市場的風險。但是大型銀行對于小微企業經營特點、行業特征與發展趨勢缺乏足夠了解,客戶經理隊伍經驗積累相對不足。

    為此建議,一方面,可以在“標準化”產品設計基礎上,采用“差異化”的組合產品模式創新性地滿足客戶的不同需求,提高客戶產品覆蓋率和盈利性。另一方面,可以以普惠金融客戶為基礎建立特定的風險管理模式。

    中小銀行發展數字普惠金融的優勢在于組織結構較為扁平,決策效率較高,更易適應市場變化和客戶需求。同時,中小銀行往往更注重特定領域客戶的需求,能夠提供更個性化的金融服務。但與大型銀行不同,其資金實力、創新能力、風險管理能力以及客戶基礎都十分薄弱。所以,中小銀行首先應該強化創新能力,其次就是牢牢把握地緣優勢,結合數字化技術,持續做好普惠金融服務下沉工作。

    記者:在發展“三農”普惠金融這一過程中,您認為數字技術可以發揮重要作用的領域有哪些?

    王修華:一是在金融服務的可得性方面,數字技術提高了金融體系的服務效率和營銷效能,通過移動支付技術,農民可以輕松完成轉賬、繳費等金融交易;通過互聯網金融平臺,農民可以在線申請貸款、投資理財等。例如,重慶銀行推出基于5G的數字化移動銀行服務,解決了部分地區因網點不足或者位置偏遠導致的制約服務問題。

    二是農業保險領域。例如,平安保險將人工智能、無人機航拍等技術應用于核保、理賠等農業保險的重要環節,優化了風險的識別與預判能力,使得數字農業保險服務更加精準化。

    三是涉農信貸領域。首先,金融機構可以借助數字技術,將農業農村抵質押物范圍進一步拓展,讓“三農”融資有了更多可能性。比如衛星遙感技術,網商銀行于2020年首創衛星遙感信貸技術“大山雀”,通過解析衛星影像判斷農戶耕種面積和品類、預測產量產值,從而給予合理的貸款額度。其次,通過大數據、機器學習等數字技術,金融機構可以建立精準全面的農戶風險評估與管理體系、農戶信用信息數據體系,有效降低涉農信貸的風險問題。

    記者:如果做一個規劃,您認為銀行業可以通過幾個階段來實現數據賦能全渠道經營?最終將會達到一個什么狀態?

    王修華:第一個階段是數據的整合、清洗、分析和挖掘,目標是確保數據質量,為后續的數據分析和應用打下基礎,發現數據中的規律和趨勢,為業務決策提供依據。

    第二個階段是數據應用與創新階段,銀行要將數據分析的結果應用到各個業務領域,包括客戶服務、風險管理、產品創新等,沉淀業務策略,構建立體化的業務運營體系。目標是通過數據驅動的方式,提升銀行業務的效率和效果。

    第三個階段為數據生態建設階段,銀行需要構建開放的數據生態,與合作伙伴共享數據資源,共同開發新的金融產品和服務,實現多渠道多平臺融合,互為場景、互為客戶。

    銀行業最終將形成全面數據化、決策智能化、服務個性化和生態開放化的“數銀融合”新生態。

(編輯 劉慧)

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