近年来我国银行业在普惠金融领域取得了积极的成效,但成效仍旧有限。普惠金融重点服务对象小微企业、“三农”、贫困人口等,都面临缺信息、缺信用、缺担保等融资障碍。目前,我国普惠金融发展的基础设施和生态环境也有待完善。信用信息碎片化分布,外部风险分担、补偿机制不健全,很多领域立法缺失或层级不足,一些抵质押融资创新缺乏配套机制,金融消费者风险和责任意识有待增强,大力发展需借力金融科技。
以平安普惠为例,为了严控不良借款,从成立之初就将金融科技引入到运营过程中,反欺诈扫描、大数据人工智能等创新金融科技,不断提高风险管控能力。不但提升了自己的金融服务能力,还保持了极低的不良借款率。其中以微表情为例,微表情主要通过深度学习、大数据分析等技术将AI能力赋予机器,从而去捕捉人们在微秒瞬间发生的细微面部变化。许多骗贷者在控制表情方面虽然有比较强的能力,但同样很难做到完全自主控制,非常细微的表情变化也许可以骗过人的双眼,但机器却可以进行识别。
无疑,随着大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等金融科技的落地应用,传统金融服务模式已或多或少地被影响着。但许多业内人士称,尽管互联网金融近年来发展势头比较猛,但目前市场规模、服务能力等整体实力与银行业相比还有不小差距。因此,在发力普惠金融方面,两者更多的是服务上的互补关系。除此之外,互联网金融机构在网贷存管、支付结算等方面都需要银行的支持。
目前,普惠金融市场并没有达到饱和,服务的深度和广度还有许多探索空间,银行和互联网金融机构都还有‘增量’可做;同时,银行与互联网金融公司目前都在探索各种类型的合作而非竞争,普惠金融业务就是其中很重要的一块。平安普惠正积极从语音(人机)交互、生物识别、大数据技术、物联网等方面实现在普惠金融领域的突破性探索和应用;同时,以移动为核心,强化线上渠道建设,打破客户应用电子渠道的物理壁垒,打造全新的客户体验,服务更多有需要借款的人群,让普惠金融走的更远。
以平安普惠为例,为了严控不良借款,从成立之初就将金融科技引入到运营过程中,反欺诈扫描、大数据人工智能等创新金融科技,不断提高风险管控能力。不但提升了自己的金融服务能力,还保持了极低的不良借款率。其中以微表情为例,微表情主要通过深度学习、大数据分析等技术将AI能力赋予机器,从而去捕捉人们在微秒瞬间发生的细微面部变化。许多骗贷者在控制表情方面虽然有比较强的能力,但同样很难做到完全自主控制,非常细微的表情变化也许可以骗过人的双眼,但机器却可以进行识别。
无疑,随着大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等金融科技的落地应用,传统金融服务模式已或多或少地被影响着。但许多业内人士称,尽管互联网金融近年来发展势头比较猛,但目前市场规模、服务能力等整体实力与银行业相比还有不小差距。因此,在发力普惠金融方面,两者更多的是服务上的互补关系。除此之外,互联网金融机构在网贷存管、支付结算等方面都需要银行的支持。
目前,普惠金融市场并没有达到饱和,服务的深度和广度还有许多探索空间,银行和互联网金融机构都还有‘增量’可做;同时,银行与互联网金融公司目前都在探索各种类型的合作而非竞争,普惠金融业务就是其中很重要的一块。平安普惠正积极从语音(人机)交互、生物识别、大数据技术、物联网等方面实现在普惠金融领域的突破性探索和应用;同时,以移动为核心,强化线上渠道建设,打破客户应用电子渠道的物理壁垒,打造全新的客户体验,服务更多有需要借款的人群,让普惠金融走的更远。