2016年7月-10月，中国金融认证中心（CFCA）、中国电子银行网（微信公众号：cfca-cebnet）联合全国70余家银行发起“2016金融科技引领银行未来”征文活动。以下为热心网友通过网络渠道投来的稿件。 　　　

　　作者单位：江苏银行股份有限公司

　　作为当今金融改革重要方向，普惠金融的发展成为各界关注的焦点。2015年12月31日国务院印发的《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》中将普惠金融界定为“立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务”。便捷性、低成本及可获得性将成为普惠金融的显著特征,然而网点式的传统银行，运营成本过高，业务效率偏低，同时缺乏足够市场化的开放式竞争，不愿意为金融交易规模比较小，平均融资成本较高的中小企业和普通百姓服务，很难实现普惠金融。近年来，大数据技术在金融方面的运用不但有效的降低了金融服务成本，同时也提高了金融风险管理能力，为普惠金融的发展奠定了坚实的基础。

　　大数据技术具有数据挖掘、量化存储、快速处理等特点，运用大数据技术，可以将金融产品实现批量化和专业化运作，通过规模效应降低普惠金融运营成本，降低行业的金融服务成本，提高工作效率，挖掘潜在的供需双方；大数据扩展了传统信用数据库的边界，数据内容上由传统的信用数据扩展至互联网上的行为数据和关系数据，通过大数据技术对许多看似不相关的海量数据进行掘取与处理，能够使之成为信用数据，通过不断地信用积累使得信用的价值理念得到深化；依托大数据技术，金融服务覆盖对象延伸到没有被传统征信体系覆盖的人群，更多的人将有机会享受到信用所带来的普惠便利。大数据技术在金融方面的运用为普惠金融新路径的探索提供了新的助力。

　　由于普惠金融服务对象的特殊性，普惠金融风险管理显得尤为重要。大数据为金融服务带来风险防控的新机遇，在内控合规、反欺诈以及信用风险防范等方面发挥了不可替代的作用。运用大数据技术能够改变信息不对称，通过对客户的各种类型的数据进行深度分析，形成全面的风险分析报告，摆脱传统金融服务的信息孤岛模式，让信息变得更加透明，进而极大提升了风险管理的能力；通过对大数据技术的应用，可以对风险管理的各环节进行改良与优化，推动风险信号的捕捉与识别，加强风险可评估性；应用大数据技术能够实现 24小时全天候、量化地进行风险跟踪。借助大数据技术进行风险管理流程提升与创新发展为普惠金融服务提供了保障，扩大了普惠金融的服务范围与服务能力。

　　在传统银行中江苏银行利用大数据技术已经实现了大数据营销和大数据风控。在大数据营销方面，江苏银行利用基于大数据技术的决策模型进行系统自动审批，极大地提高了业务办理效率，客户从申请提交发起到后台对客户进行数据搜集、分析、审批出额度结果仅需要5~7 秒左右，并且能够对申请网贷业务的客户进行反欺诈甄别，拒绝触犯反欺诈规则的申请客户；在大数据风控方面江苏银行推出了基于大数据的风险预警、对公资信报告、黑名单、信贷检查报告等一系列风险管控决策模型，部署在实时规则引擎之上起到了显著的风险控制效果。

　　在互联网金融公司中蚂蚁金服通过建立对海量用户消费行为数据、网络人际关系数据、用户图文信息等进行大数据挖掘和深度分析，建立一个明显优于传统线下的个人征信体系，实现交易和账户风险的预先识别，它让投资理财无限扁平化、无限简单方便，改变了金融服务的成本结构和业务模式，进一步解决了民众对金融产品的信任问题，创造性地建立了更强大风险更低的互联网征信体系。同时蚂蚁金服通过安全数据产品，实现DT（Data Technology）时代下金融云平台中安全云服务，帮助商户、银行及其他第三方金融机构解决网络风险和欺诈行为。

　　运用大数据技术可以在降低金融服务运营成本的同时，设计与风险匹配的金融产品，进而结合对用户的信用评估进行销售，对不同信用级别对象，销售与之相适的、不同风险与收益的产品，在提高销售客户覆盖率与成交率的同时，降低销售风险；此外，在满足客户基本需求的基础上，通过对大数据技术对客户行为进行深入的挖掘分析，为客户提供多元化的配套增值服务，可以进一步增强客户粘性，从而为普惠金融的可持续发展打开广阔的市场前景。　　

责任编辑：晓丽