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　　2018年12月20日，由中关村互联网金融研究院、中国互联网金融三十人论坛（CIF30）、国培机构联合主办的“2019中关村金融科技论坛暨第六届普惠金融论坛”在北京香格里拉酒店举行。本次论坛以“科技赋能金融，技术助力普惠”为主题，逾600位互联网金融界、传统金融界、投资界等相关领导、专业、跨界人士参与。百融金服创始人兼CEO张韶峰出席并发表了主题演讲。

　　以下为演讲摘编：

　　张韶峰：各位嘉宾，上午好，非常高兴跟大家来分享一下，我们这几年百融金服在普惠金融领域科技创新方面的实践。

　　普惠金融今年谈的非常多，任何一个会议如果是我们不提普惠金融基本上都不好意思，但是普惠金融的做法跟传统金融机构习惯的业务有非常大的不同，我们至少可以从客群和产品两个维度来看这个事情。第一，传统金融机构服务的客群都是比较高大上的，不管是企业客户还是个人客户，但是普惠金融客群主要是面对小微企业、中低收入的城镇人口还有三农，这些客户群的数量极其庞大，数以亿计，基本上也没有什么信用记录或者信用记录缺失很严重，受教育的水平参差不齐，也不是说他们都是低教育水平的人群，可能有些学历也相当高，但是差别很大，可能有些小学生毕业，有些大学生毕业的，也有博士后毕业的，收入也是很不稳定的，周期也比较短。

　　第二，从产品角度来看，他们的额度跟传统金融擅长的大额产品相比额度可能低一两个数量级，而且现在监管机构还限制利率，不像去年现金贷很疯狂的时候，利率可以很高，可以通过高息来覆盖风险，另外一个基本上都是没有什么抵押品，只能是做纯粹的信用贷。这么一个客群特点和产品特点，使得传统金融机构服务客群的时候面临的挑战非常巨大，应该说传统银行会显得有些力不从心，第一，这么大的客户量，一对一的人工服务，基本上覆盖不了这个成本，基本上客户的获取以及客户的服务，两件事情都需要大量依赖互联网。第二件事情，风控的手段不像上市公司，有公开数据，也不像大企业有固定资产，基本上要利用数据，利用人工智能算法来实现对风险的计量。

　　我们认为在小微企业信贷风控里，风控手段其实是要结合个人信贷思路，首先小微企业由于没有什么固定资产，公司经营应该说相当的不规范，（数据信息）也没有什么公开渠道可以获取，政府很多数据也没有整合，所以老板个人的信用就变得非常重要，老板个人的信用在整个计量模型里面可能能够占到50%以上。台湾征信在2013年年底才跟中国人民银行征信中心有过交流，说台湾征信个人信用有超过60%左右，我觉得在中国大陆也许更高都有可能。第二个，作为经营实体，贷款要作为经营用，贷款额度大了之后必然还是要看经营的风险，所以他又是对公的属性。我们认为要控制好小微企业的风险，基本上C+B是唯一的出路，C就代表是老板，也是消费者，B是他的小企业，也是企业，把两者数据结合在一起，最后做出的风险计量模型比用单一的一定要准，这也是目前在十几家银行做过实践，这个比传统模型，不管是纯C的模型还是纯B的模型都要有明显的提升。目前来讲，我们已经跟大约16家银行展开了线上小微普惠金融的合作，目前大概接近一千亿，只有不到1%的逾期率发生。

　　我们的模式是一端连接我们叫资产端或者叫场景端，主要是各种各样的小微经营的平台、场景，他们可能有人、有货、有厂。一端是金融的供给侧，就是金融机构，不管什么类型的金融机构，通过百融金服这个科技平台赋能两端，嫁接起金融的供给，资金从金融机构流向需求侧这么一个桥梁，这是桥梁的核心价值，通过科技手段极大的提升资金流动的效率，同时控制住风险。这里三者的结合，一个是金融机构，供给侧，就是右侧的，一个是需求侧，产业。金融离开了产业，一定是风险极大的。中间是科技平台，这三者的结合我们认为可能是能打造一个比较持续，可以持续经营，各方都可以多赢的一种商业模式。

　　支撑普惠金融发展科技，其实提的最多就是三个，第一个是大数据，第二个是人工智能，第三个是区块链，这三个你要是从成熟度进行排序，事实上恰好基本上最成熟的是大数据，其次是AI，我们以往也讲了很多的人工智能，再次就是区块链。大数据的应用可能是从互联网公司最早的电子商务开始，AI其实被带动起来是因为谷歌公司的阿尔法狗打败李世石，区块链的运用从实践上来看还要再等久一点。大数据的来源无外乎就是那么几个方面，一个是金融机构自身积累的数据，不管是银行、消费金融、信托、小贷、P2P等等，保险机构、基金证券公司、运营商的通话行为，第三方支付公司、出行交通的数据、司法机构的数据、消费数据、社交数据。在取得用户授权，且保证用户隐私的情况之下，他们可以辅助信用的评估，辅助风险模型的建立。

　　在整个信贷周期四个关键环节里面，不管是从客户的准入、从客户的经营，以及最前端的精准获客，每一个环节都要充分的利用科技的手段，就是用AI、用大数据来提升经营的效率，我们希望在普惠金融领域，大部分作业，80%-90%的作业都应该交给系统去完成，否则这个成本是完全无法满足规模化扩张的要求，只有把尽可能少的工作交给人工才能够使这个事情可以持续。

　　下面我给大家可以做一些实际的演示，如何利用人工智能、机器人来提升金融的效率，给大家听两个场景，一个是对逾期的客户怎么样提醒还款，大家可能觉得这个活比较LOW比较脏，但是没有这个环节金融机构是经营不下去的，甚至所有的金融机构都要破产。

　　第二个是一家银行，四大行之一，如何利用我们的人工智能技术给村民发社保卡，以前都是要靠人工上门，在山村，地广人稀，成本非常高，大家可以听一下，能不能听出他是机器，或者哪个是机器哪个是人，大家可以猜一猜。

　　这个机器人是我们自主研发的，我们的首席科学家是清华的，在这种封闭的场景下，随便问开放的问题，大概可以对话八轮，问话的是机器，80%以上的客户是感觉不到这是个机器的，我自己也接到过这种电话，我刚开始第一反应也没有认出它是个机器。虽然它真正一对一的效率还是比不上真人，但是它的成本低很多，它可以不眠不休、不吃不喝的做这个事情，一个金融机构的团队，可能一天有效工作时间只有几个小时，但是机器人就不一样了。

　　我们再看另外一个，这是中国银行给山村发社保卡，以前都是靠人工，大家可以听一下。

　　这种机械性的重复工作，如果不能大规模被机器所替代，其实普惠金融的实施最后是不可持续的，那么大的客群，可能地方也很广大，靠传统人工作业方式根本不可持续，每笔金额就那么一点，靠人工怎么去做这个事情，基本上科技是唯一的出路，不大量的使用最先进的科技，普惠金融是不可持续的，顶多最后就是做做样子。

　　最后给大家简单介绍一下我们公司的背景，我们是一个纯粹的科技公司，我们立志于做普惠金融的桥梁、基石，嫁接起金融的供给侧，各种金融机构与金融的需求侧，主要是小微企业、中低收入人群、三农，他们的桥梁。我们自己并不做金融业务本身，帮助他们高效的进行获客、风控、金融产品的设计，完成整个生命周期的管理，靠科技来提升整个金融运营的效率，使得这个事情可以持续，而且最后达到多赢的结果。如果不能多赢，最终金融机构做一段时间就开始回到传统业务。

　　另外一个这里提一下，看到很多金融机构对普惠金融的理解，我们认为其实是不够深刻的，普惠金融这个词在全世界只有中国才有，英文的原文它只有普的意思，根本没有惠的意思，因为普和惠在根本上是矛盾的，普的意思是让所有只要不是骗子的人、企业就能获得金融服务，由于资质不同、还款能力不同、道德水平的差异，使得金融机构覆盖他们的成本也一定要差异化，所以惠一定是相对的，就是不同资质背景的客户，他拿到的资金价格、额度、抵质押方式一定是差异化的，我们公司的梦想是让金融普惠民众，我经常跟同事讲这个词一定要小心的理解，普是绝对的，惠是相对的，又让金融机构普，又让金融机构惠，而且这个惠的价格全部一样，最后金融机构一定倒闭或者给你做假，先让大部分人获得金融产品服务再到解决价格的问题，这才是正确的方式。

　　我们公司很特别，是一个科技企业，但是有很多国资在里面，国家储备金、华融资产管理公司、IDG资本，科技第一是要创业精神，第二还需要国家支持，政治正确非常的重要。

　　谢谢大家。