文/新浪財經意見領袖專欄作家 劉曉春

　　隨著數字經濟的發(fā)展和這次新冠疫情的影響，發(fā)展數字普惠金融的重要性已是不言而喻，怎么強調都不為過。發(fā)展數字普惠金融當然要用技術，用什么技術并不是問題的所在，怎樣用數字技術才是真正的問題。

　　這實際上是一個本來不成問題的問題，即為什么要發(fā)展數字普惠金融？發(fā)展數字普惠金融是為了創(chuàng)造更好的普惠金融，不是為了發(fā)展數字技術。

　　所以，數字普惠金融的未來，不能只是在數字技術名詞上打轉，要研究普惠金融本身的金融問題，進而研究解決這些金融問題的金融方案如何通過數字技術來實現。

　　一、發(fā)展數字普惠金融首先必須明確普惠金融的目標人群。

　　2005年，聯合國提出普惠金融（inclusive finance），提倡以可負擔的成本為有金融服務需求的社會各階層和群體提供適當、有效的金融服務，小微企業(yè)、農民、城鎮(zhèn)低收入人群等弱勢群體是其重點服務對象。 

　　我們不應該泛化普惠金融的對象，個人并不一定就是普惠金融的對象，小企業(yè)也不一定就是普惠金融的對象。總體上，普惠金融服務的對象是相對的弱勢群體。

　　比如學生群體，是無收入群體，但不能簡單地歸入弱勢群體，因為其中有相當部分家庭條件并不差。

　　數字技術要著力研究通過什么方式，收集什么數據去精準發(fā)現這些客戶，并且把金融服務觸達這些客戶。

　　二、發(fā)展數字普惠金融需要提供的是適當的、有效的金融服務。

　　金融服務是一個寬泛的概念，但也說明金融服務是豐富的，不能僅僅理解為貸款。

　　每一個普惠金融服務的對象，或許需要不止一項金融服務產品，但并不是每一個服務對象都需要所有的金融服務產品。對于不同的服務對象，其所需要的適當的服務內容是不同的。

　　一些困難家庭、老弱病殘人士，沒有收入來源。這樣的人群，銀行賬戶、支付結算、社會補助、醫(yī)療保險等，才是他們需要的適合的普惠金融服務。給他們發(fā)放貸款，只會加重他們的生活負擔。

　　數字普惠金融要研究通過收集什么樣的數據，精準地確認普惠金融服務對象的真實和有效的需求。

　　三、發(fā)展數字普惠金融必須認識需求的合理性和提供服務的合法性及安全性。

　　提倡以可負擔的成本提供適當、有效的普惠金融服務，我認為既是針對普惠金融服務對象的，也是針對提供服務的金融機構的。

　　金融機構為弱勢群體提供普惠金融服務，當然要讓服務對象承擔得起成本，高利貸、過度服務等，有失普惠金融本義。同時，金融機構提供服務，其成本金融機構自身也應該承擔得起，確保自身能不斷發(fā)展壯大，可持續(xù)地發(fā)展普惠金融事業(yè)。

　　對于客戶的需求，要進行合理性分析，這是提供適當、有效服務的前提。

　　以信貸為例。個人生活消費缺錢，企業(yè)經營資金緊張，都是資金需求。有這樣的需求是不是必須要貸款滿足？我們還是要分析，這樣的需求是不是合理的，有效的。所謂合理、有效，就是具有還款能力的貸款需求。

　　再以學生為例，學生缺錢消費，不一定是家庭困難，往往是家長出于孩子教育的考慮。給這樣的學生貸款，顯然是不合理的。有些學生確實是家庭有困難，這需要的是救助，不是貸款，因為他的家庭無法承擔他的貸款本息。再進一步說，學生貸款的還款來源不是學生自己，而是家長，在沒有征得真正還款人同意的情況下給學生貸款，本身就是不合理的。

　　數字技術應該要有助于精準分析客戶需求的合理性。有一種說法，互聯網金融服務了許多傳統(tǒng)金融機構不愿意服務的對象和覆蓋不到的對象。現在來看，這個說法至少有失偏頗。覆蓋不到的確實有，不愿意服務則不一定，實際上是一些互聯網金融服務了不該服務的對象。

　　找到了合理的需求，滿足這樣的需求是不是就是對的、合理的？那也不一定。

　　首先，滿足需求的方式需合法合規(guī)。作為提供普惠金融服務的機構，必須是持牌機構。數字技術，只是提供金融服務的工具，給客戶提供的是金融服務，不是技術，必須接受相應的金融監(jiān)管。不能用“白馬非馬”的方式混淆視聽。機構合法的前提下，提供的金融業(yè)務也應該是合法合規(guī)的。

　　其次，金融機構提供的業(yè)務是在自身安全可控范圍內的。

　　再次，金融機構提供的業(yè)務不可危及整個金融系統(tǒng)的安全和社會的穩(wěn)定。

　　總之，普惠金融，要對需求和供給兩方進行深入分析，不能簡單地認為只要滿足普惠的需求就是合理的，就應該鼓勵。也不能因為應用了數字技術所以就認為是合理的。數字普惠金融的真正意義在于，數字技術有助于分別合理與不合理需求，確保提供的服務合法合規(guī)和安全有效，而不是為普惠金融冠以“數字”的名頭。

　　四、發(fā)展數字普惠金融必須充分認識金融服務和金融機構的特殊性。

　　技術可以改變提供金融服務的方式、效率、成本、體驗等，但并不改變金融的本質，所以應用技術必須充分認識金融服務和金融機構區(qū)別于一般工商企業(yè)的特殊性。以提供存貸業(yè)務為主的銀行為例：

　　首先，銀行是基于客戶高度信任的機構。客戶把錢存到銀行，相當于是把身家性命托付給銀行。所以，經營和維護信用是銀行的第一要務，沒有客戶的信任，有再好的技術也無濟于事。

　　其次，銀行提供的大多數業(yè)務和服務都不是一手交貨一手交錢的一次性買賣，不是商品和服務的價值轉移或所有權轉移，而是持續(xù)的服務過程，也是一個持續(xù)的風險管理過程。簡單的獲客營銷不適合于銀行業(yè)務的經營管理，更不能以流量考核搞所謂的降維營銷。

　　第三，客戶辦理銀行業(yè)務有很強的目的性。客戶只有需要辦理銀行業(yè)務的時候，才會到銀行網點或打開銀行APP，而且要辦理銀行業(yè)務一般也只會在自己的開戶行辦理。所以，一般企業(yè)的線上獲客方式，對于銀行業(yè)不具有普遍意義。

　　第四，除了支付結算，大多數銀行業(yè)務對于客戶來說不具有高頻性。

　　數字普惠金融，銀行數字化轉型，必須充分認識這些特點，才能實現有效的技術應用，不至于走許多彎路。

　　五、發(fā)展數字普惠金融必須充分研究各類數據與金融產品的相關性。

　　經過十多年的發(fā)展，我們可以看到，數字普惠金融，包括數字金融，用什么技術不是問題，互聯網、大數據、云計算、人工智能等等，都是公共技術，關鍵問題是如何應用技術。如果經過這十幾年的正反經驗教訓，我們還是以這些技術名詞和口號來談數字普惠金融、數字金融，就有欺世盜名之嫌了。

　　現在是到了充分、深入研究各類數據與金融產品和服務之間的關系的時候了。只有研究透這些關系，各類技術才能得到有效的應用，從而創(chuàng)新有效的普惠金融服務。前段時間關于大數據應用的介紹，往往失之于籠統(tǒng)模糊甚至泛化和簡單化，大量的互聯網金融風險也與此有關。

　　首先，要分析，哪些數據可以幫助我們精準地識別有效客戶。進一步，要將數據分類，哪些數據在識別有效客戶中具有普遍性，哪些數據只有在特定的場景中才有效，哪些數據只針對某類客戶群體才有應用價值。

　　其次，要分析，各類數據與信貸額度和信貸風險之間的相關性。在信貸額度確定和信貸風險評估中，并不是數據越多越好，數據的強相關性和精準性才是關鍵所在。同樣的，不同數據在不同場景下、在不同的客戶群體中，其與信貸額度和信貸風險的相關程度是不同的，需要進行精細的分類，形成不同的算法和風控模型。不存在所謂最佳的放之四海而皆準的風控模型。

　　再次，要尋找對于借款人還貸具有強約束力的數據。借款人有還款能力、過往的信用記錄良好，都是金融機構向借款人提供貸款的前提條件，但這些數據并不能保證借款人今后有必然還款的意愿，因此需要有強約束條件。擔保、抵押等就是此類強約束條件。在數字技術條件下，同樣需要有這樣的強約束條件，技術本身并不能提高借款人的還款能力和道德水準。因此，找到這些數據，還要有相應的法律制度安排。

　　第四，在此基礎上，設計相應的業(yè)務模式。一方面，所謂智能風控模型、算法模型，都需要在找出這樣一系列的數據及其相關性后才能建立。同時，不同的客戶群體、不同場景，各類數據的相關邏輯不盡相同，風控模型當然也是各不相同的。風控模型沒有最優(yōu)，只有最具針對性。

　　第二方面，正因為客戶群體不同、場景不同，業(yè)務模式也是不同的。有些業(yè)務從獲客到風險評估、貸款、貸后管理到收回貸款，都完全可以在線上的閉環(huán)中完成。有些業(yè)務模式可能需要在線下獲客，線下與線上相結合進行風險評估，然后在線上完成貸款、貸后管理和收回貸款。因此，數字普惠金融、數字金融，不能簡單地拘泥于“數字技術”概念。

　　六、發(fā)展數字普惠金融，監(jiān)管必須跟上數字化創(chuàng)新的節(jié)奏。

　　監(jiān)管肯定落于市場創(chuàng)新，但監(jiān)管必須追上市場創(chuàng)新的節(jié)奏，不能因為監(jiān)管肯定落于市場創(chuàng)新，就認為創(chuàng)新干脆不需要監(jiān)管。

　　監(jiān)管落后于市場創(chuàng)新的所謂落后，不是先進與落后的落后，只是時間順序的先后。更何況，市場創(chuàng)新并不一定是正確的，因此，提倡市場創(chuàng)新，不等于市場創(chuàng)新相對于監(jiān)管有處于道德高地的基礎。

　　對創(chuàng)新需要寬容，寬容不是不監(jiān)管。對監(jiān)管，同樣需要寬容，因為監(jiān)管本身也是創(chuàng)新的一部分。

　　數字普惠金融，數字金融，如果方向是確定的，那么，創(chuàng)新就要有接受監(jiān)管的信心。前述關于收集數據的技術、確認客戶的分析模型、風控模型等，都是應該透明可監(jiān)管的。

　　對各類技術和模型，要進行分類監(jiān)管。一些要進行技術運行安全性監(jiān)管。這方面在IT系統(tǒng)監(jiān)管方面已經有不少經驗和機制；一些要進行數據邏輯的監(jiān)管。

　　比如，客戶標簽參數設置是否合理、風控模型的設計是否符合邏輯等；一些模型要進行人格化監(jiān)管，即模型也要持證上崗，運行中出現問題隨時責令下崗，某些還需要與設計人員連帶追究責任，比如智能投顧模型、風控模型等。

　　其他如數據采集和運用的合規(guī)合法等，討論很多，此處不贅。

　　七、發(fā)展數字普惠金融，各類數字平臺應該向各類金融機構充分開放平臺場景。

　　隨著數字經濟的發(fā)展和數字社會的建設，會產生更多面向不同領域的公共數字平臺。一方面，這些平臺的產生與平臺企業(yè)自身的競爭力有關，另一方面也是數字經濟和數字社會的必然現象。

　　所以，不能以傳統(tǒng)產品、行業(yè)的壟斷來看待平臺企業(yè)的行業(yè)集中度。平臺的壟斷與否，不是看集中度，而是看平臺的服務方式。這就提出了一個作為具有公共品性質的平臺如何與社會相處的問題。

　　就發(fā)展數字普惠金融、發(fā)展數字金融而言，各類數字平臺應該充分向金融機構開放，讓金融機構能夠高效地為平臺上的各類主體提供數字金融服務。這是各類平臺能夠擴大發(fā)展、持續(xù)發(fā)展的基礎，也是數字社會建設的必然要求。

　　有人或許會說，平臺上的主體都是平臺企業(yè)的客戶，它們有需求，應該由平臺企業(yè)來滿足。和對數據所有權和使用權的認識一樣，這可能是數字經濟發(fā)展初期，社會對平臺企業(yè)性質的認識還不夠深入的緣故。

　　比如，某人到理發(fā)店理發(fā)，用銀行卡付款，這時，他人在理發(fā)店，既是理發(fā)店的客戶，也是銀行的客戶，兩個角色互相并不沖突。當平臺上的客戶需要金融服務時，他們就是金融機構的客戶。為了讓客戶更好地享受平臺的服務，平臺就應該向有資質的金融機構開放。

　　平臺企業(yè)可否為平臺上的客戶提供金融服務？當然可以，但必須申請金融業(yè)務牌照，有多少能力辦多少事。辦不了的，還是需要向其他金融機構開放平臺。開放，包括開放客戶及相關數據。平臺企業(yè)到處呼吁要打通信息孤島，到頭來自身卻成了信息孤島，這不得不說是數字經濟發(fā)展中的一個悖論。

　　因此，數字平臺的開放，或者說大型科技企業(yè)如何與社會相處，是下一階段數字普惠金融，乃至整個數字經濟、數字社會建設需要重點研究的課題。

　　(本文作者介紹：上海新金融研究院副院長、上海金融數字化研究中心主任)