在前大数据时代，小微借款需求往往因融资金额小、借款期限短、单笔收益低，而固定成本和风控成本高，传统金融机构及金融技术难以满足，金融服务可获得性较低，金融排斥较为严重。如何缓解金融排斥现象成为普惠金融的重要使命。实际上，普惠金融尽管历史简短，但具有高度的国际共识。“2005国际小额信贷年”，联合国正式提出了普惠金融概念;2006年联合国发布《为了发展，建立普惠金融部门》报告，着力倡导普惠金融;2010年G20峰会主题报告为《G20创新性普惠金融原则》。2016年G20峰会主题报告为《G20数字普惠金融高级原则》。

随着大数据时代的到来，科技与金融深度融合并产生了金融科技(FinTech)。金融科技是否能推动数字普惠金融呢?金融科技是如何推动数字普惠金融发展的呢?在实践数字普惠金融过程中，又如何做到合规呢?金融科技在驱动数字普惠金融过程中，还需要哪些支持呢?带着这些问题，零壹财经对网络借贷中介机构(金融科技重要细分领域之一)花生米富CEO崔毅龙先生和CRO王雪博士进行了专访。

金融科技是否能推动数字普惠金融?

小微贷款需求缺口大、金融排斥现象严重由来已久。不仅仅是我们国家如此，国外也同样如此。根本原因在于传统信贷技术和风控技术无法做到低成本和广覆盖。但随着大数据时代的到来和信贷技术和风控技术的发展，金融科技却有望缓解小微借款需求缺口，实践数字普惠金融。

零壹财经就服务客群、消费信贷撮合金额和农村金融等专访了花生米富创始人兼CEO崔毅龙。崔毅龙表示，“花生米富的客群定位为较为优质的传统金融机构覆盖不了的个人客群，未来将聚焦小微企业，农村金融也是一个方向，但现在条件还不够成熟”。崔毅龙还表示，“花生米富的资产端主要聚焦小额消费信贷，单笔贷款金额通常在500-3500之间，期限为1-12个月，借款人在消费结束后将所借金额予以偿还”。

俗话说窥一斑而知全豹，从花生米富的服务客群看，作为金融科技重要业态的网络消费性借贷确实可拓展金融服务的边界，有望改善金融服务的可获得性。再从单笔贷款金额看， 500-3500元的贷款金额具有明显的普惠特性，金融科技确实具有推动数字普惠金融的潜力。

金融科技如何推动数字普惠金融?

那么在小微借款方面，金融科技是如何推动数字普惠金融的呢?一句话：纯线上!

具体而言，随着大数据时代的到来，基于金融和非金融大数据，借助传统人工智能技术(如逻辑回归、神经网络等)，通过线上申请、线上审批、线上放款和线上回款等模式，可降低了单笔固定成本和风控成本。首先，随着移动端的普及，纯线上流程提高了金融服务的覆盖面;其次，借助于纯线上操作，降低了固定成本;最后，借助于大数据风控模型，降低逾期率和坏账率，减少风控成本。

零壹财经对花生米富CRO王雪进行专访时，王雪表示，“花生米富主要以大数据为依托，以人工智能为抓手，建立涵盖营销获客、贷前审批、贷中管理和贷后催收等全流程的智能化、自动化营销及审批决策系统”。借助于智能化自动化的营销及审批决策系统，一方面提高了审批效率，另一方面提高了降低了人工成本。“国外90%以上的申请可自动审批，我们95%的申请自动审批，少数参考其他信息做人工审批。”王雪说。

实际上，不管是营销获客还是信贷管理，尽管存在诸多算法和模型，逻辑回归仍然是主流技术。王雪表示，逻辑回归不仅在申请审批、行为管理和催收决策中会使用，营销获客过程中也会使用。其实，逻辑回归也好，随机森林也罢，方法并不新颖，数据才是关键，缺X少Y是痛点。王雪表示，目前我们已有2000多个X变量，超过百万的Y变量。 “此外，还会通过1%盲发提高样本的代表性。”

值得一提的是，反欺诈对降低风控成本具有重要意义。“国内与国外不同，国外的反欺诈以第三人欺诈为主，而国内以本人欺诈为主，”王雪表示：“因失信成本低，与美国相比，我国的欺诈率较高。”可喜的是，国家互联网金融协会已开始积极行动，着力惩戒“老赖”，提高其失信成本。2018年8月8日，国家互联网金融协会向网络借贷机构下发通知要求报送“老赖”名单，并将其记入征信系统。“接到通知的第二天，我们就上报了名单。协会的这一举措确实行动迅速，对净化网贷环境具有里程牌意义。”崔毅龙说。

在反欺诈建模方面，也与申请、行为和催收不同，后者需要避免过度拟合，而反欺诈建模不排斥甚至追求过度拟合。王雪表示，“通常采用神经网络、随机森林和决策树等人工智能算法进行反欺诈建模。”

关于未来涉足农村金融时，如何借助于金融科技服务于数字普惠金融。崔毅龙认为，是否有技术采集农民的数据信息是关键，区块链或许是一种选择。

尽管金融科技通过大数据和人工智能等技术推动了数字普惠金融发展，但仍然有诸多合规问题值得关注。

金融科技应该如何合规?

俗话说，任何事物都具有两面性，金融科技也不例外，一方面它能够提高金融服务可获得性，拓展金融服务边界，另一方面需要规范发展，否则将降低社会福利。在小微借贷领域，基于大数据和人工智能实践数字普惠金融，最需要规范的便是数据信息的安全性。

首先，必须保证数据来源的合法性。数据来源的合法性首先取决于数据提供机构的合法性。“我们在选取数据来源机构时，会考虑其核心团队构成、机构住所地是否在北京、在行业内是否知名等因素。”崔毅龙表示，“如果数据是独家的，还会进行专门审核，有法律风险的不会使用。”

其次，需保证数据信息的充分性。犹如传统信贷领域的“贷款过度集中”会产生风险，在大数据领域，“数据过度集中”也会产生风险。“我们正在使用和曾经测试过的数据源有37家，包括同盾科技、天创信用等。”崔毅龙表示。

最后，还需保证数据存储、传输和访问的安全性。敏感数据加密存储和加密传输，有效的访问控制机制是数据安全的基本保证。崔毅龙表示：“我们已采用了加密技术对敏感数据进行加密处理，内部采用VPN等技术保证传输安全，并通过设置调取权限保证访问安全。”

当然，合规问题远不止数据信息安全问题。“我们已和适格的会计师事务所和律师事务所达成了合规审计合作意向。”崔毅龙如是说。确实，合规是金融科技的生命线，唯有合规方可持续。从风险管理角度看，合规风险管理本身就是全面风险管理的核心内容之一。

金融科技既要规范又要发展

实际上，以人工智能、区块链、云计算和大数据为驱动因素的金融科技所带来的金融创新，在拓展金融服务边界、提高金融服务可获得性、促进数字普惠金融、增加社会福利的同时，在动态发展过程中，必然产生诸多新问题有待规范。总体来讲，金融科技既需要规范，也需要发展。在规范方面，从业机构应该如何合规，应该合什么样的规，监管机构应当如何定规，定什么样的规，行业协会应该如何上情下达?这些问题既有待从业机构与监管机构和行业协会的有效沟通，也有待学界积极探讨。在发展方面，大到监管政策，小至金融科技创新，均需要借助于发展的理念去实践。

仅就小微借贷领域而言，金融科技在推动数字普惠金融方面迈出了艰难的一小步，但路漫漫其修远兮，也同样有诸多工作有待推进。比如网络借贷机构尚无法接入央行征信系统，尽管以社交数据为X变量不失为一种选择(正如王雪所言，目前主要基于通讯录、运营商、学历、社保、公积金、电商、网银流水等授权信息和其他信息构建X变量)，但若能借助于央行征信系统的相关变量，效果或许更好。

总之，金融科技如何合规地、持续地促进数字普惠金融，需要多方共同努力。