探析人工智能融合普惠金融的深圳模式

劉穎欣　賈曉薇

摘要：隨著數字時代下金融科技的不斷發展，人工智能與普惠金融的聯系日益緊密。微眾銀行作為國內首批互聯網銀行，以技術創新引領數字銀行新風潮，開創了人工智能與普惠金融深度融合的“深圳模式”。本文基于對該銀行在人工智能領域的探索和實踐的分析，探究人工智能在普惠金融產品中的應用，并在分析深圳模式帶來的機遇與風險的基礎上提出了改進策略。

關鍵詞：人工智能；普惠金融；微眾銀行；深圳模式

人工智能已成為金融數字化轉型的關鍵技術，微眾銀行充分發揮人工智能優勢，探索出了破解普惠金融融資難、融資貴難題的深圳模式。該模式使金融服務更多地惠及大眾，使廣大人民和眾多企業能夠有平等機會享受國家改革開放和深圳發展的紅利，也為業內探索普惠金融數字化發展提供了可資借鑒的經驗。

一、微眾銀行基本情況

（一）微眾銀行基本運營情況

微眾銀行是全球首家獲得評級的數字化銀行，于2014年12月國家大力發展普惠金融的背景下成立，[1]以打造中國首家互聯網銀行、走普惠金融道路為發展戰略。其致力于通過科技手段廣泛服務普羅大眾，積極扶持小微企業，為長尾群體帶來全面、均衡和高效的金融服務。微眾銀行2022年年報顯示當年末該行總資產4 738.6億元，同比增長約8%，其近五年凈利潤也由247.4億元增至893.7億元，將近翻了四倍，其快速發展是金融數字化轉型必要性的有力證明。

（二）微眾銀行特色普惠金融產品

微眾銀行的第一大股東為騰訊公司，依托其雄厚的資金、先進的技術支持和龐大的用戶群體開展消費信貸、小微企業貸款和平臺金融等業務，擁有微粒貸等普惠金融產品。

（三）微眾銀行的金融科技發展水平

微眾銀行快速發展與其對金融科技的研發、人工智能技術的應用是密不可分的，數據顯示其研發人員占員工總數55%。2020年國有六大行僅郵政儲蓄銀行的研發投入營收占比突破3%，為3.15%，而微眾銀行有高達10%的營收用于研發投入，可見微眾銀行對金融科技領域的重視。

二、人工智能在微眾銀行的應用

（一）人工智能與核心產品的融合

1.微粒貸

微粒貸是微眾銀行的重點產品之一，面向QQ、微信的平臺用戶提供互聯網小額信貸，該行將人工智能技術運用在微粒貸的信用評估、風險管理、客戶服務等方面。

BERT無監督預訓練語言模型作為該行的生成式AI技術，已廣泛應用在微粒貸的智能客服與質檢系統中，覆蓋客服、電銷等服務場景，日處理錄音量逾10萬條，質檢覆蓋率由人工抽檢的2%至100%；機器學習算法對客戶提供的社交網絡信息、銀行流水記錄、身份證明等數據進行分析和學習，精準判斷客戶的信用情況和還款能力，并自動完成信用評估和風險控制；基于自然語言處理技術的智能客服和智能投資顧問能突破時空限制為個體客戶答疑解惑、推薦理財產品，提供更快速便捷的服務。

2.微業貸

微業貸是微眾銀行專門為小微企業主和個體經營者等客戶群體推出的線上流動資金貸款綜合性產品。該業務主要面向那些傳統金融機構無法覆蓋的小微企業、個體經營者以及創業者等通常客戶群體。為了更好地滿足這些客戶需求，該行利用人工智能技術對申請企業的信息進行分析和處理。在該產品中，人工智能技術主要應用于貸款申請的自動化處理和風險控制。

微眾銀行自主研發了國際上首個工業級的聯邦學習開源技術平臺FATE，已全面開源并于2019年捐獻給Linux基金會。該平臺利用機器學習算法對貸款申請信息進行分析和處理，自動審核客戶提供的信息真實性，在判斷企業還款能力的同時完成信用評估報告，信貸額度銀行和企業雙方立等可見。同時，人工智能也在反欺詐和風險控制等方面卓有成效，該行通過機器學習技術對不良貸款進行預警和監測，并對貸款違約率和不良資產進行精準化管控。

3.微車貸

微車貸是微眾銀行圍繞汽車金融產業鏈積極將業務融入具體場景的代表性產品，專門為廣大購車者、用車者、車商尤其是新能源汽車行業相關客戶提供的金融服務貸款產品。與其他業務相比，該行在利用人工智能優化其業務流程的同時，創新性地運用AI智能營銷系統助力車企打造營銷新模式。

微眾銀行通過AI智能營銷系統精準客戶人群，以實現合作品牌曝光和銷量提升，探索傳統汽車門店營銷新模式。該行通過精準廣告觸達目標客群，讓購車客戶第一時間獲知附近品牌門店的試駕活動及最新車型信息，為客戶到店看車試駕提供參考，為汽車門店銷售增長提供保障，與各品牌車企實現合作共贏。

（二）人工智能在業務流程中的應用

1.發展用戶與信用評估

人工智能可搭建數字化獲客渠道，使微眾銀行能以較低成本下沉服務、觸達大量分散的小微企業等普惠群體。同時，人工智能與大數據的綜合運用降低了業務雙方信息的不對稱，使金融機構通過精準畫像更好地識別客戶。[2]

同時，人工智能技術可根據現有數據進行自動化評估和預測客戶的信用價值，從而增加普通群眾獲得合規貸款的機會，輔助銀行做出放貸決策，并調整產品的合理利率，更好地滿足客戶的個性化需求并提高服務體驗，彰顯了數字普惠金融的全面性和包容性。

2.自助智能審批

人工智能技術可以根據客戶提供的信息和機器算法快速審核客戶提供的信息真實性，簡化了傳統煩瑣的審批流程，彰顯了數字普惠金融的便捷性、靈活性。

3.智能移動支付

人工智能技術在智能支付系統和移動支付平臺的運用，讓偏遠地區的長尾客戶人群更方便快捷地進行交易、獲得貸款，彰顯了數字普惠金融可以突破時間與空間限制的低門檻性、易得性。

4.反欺詐與詐騙檢測

人工智能技術可以通過算法分析識別異常交易，從而幫助銀行及時發現和防止詐騙行為，從而保障低收入客戶群體與公司資產安全。行長李南青在接受 《深圳特區報》采訪時表示，2019年上半年，銀行通過人工智能技術防范的釣魚和欺詐事件數量超過20 000起，預防率達到了95%以上，彰顯了數字普惠金融的安全性。

5.風險控制

人工智能技術可以通過模型訓練和監測，提高風險識別和管理的準確性，對不良資產進行精準化管控，降低貸款違約率與運營風險，有效提高了微眾銀行全流程風險管控能力，彰顯了數字普惠金融的可靠性。

6.客戶服務

人工智能技術可以通過其智能客服系統幫助銀行更快速地響應客戶提出的問題，其擁有的智能投顧系統還會根據不同客戶的差異化需求推薦與其風險承受能力與償還能力相對應的投資理財組合建議，在節約成本的同時提高服務質量，彰顯了數字普惠金融低成本高效率的特點。

（三）打造數字普惠金融深圳模式

微眾銀行作為互聯網銀行先行者，深耕中小微企業、金融服務長尾人群和社會各階層重點客群，通過在人工智能領域和金融科技創新等方面的不斷探索和投入，在實踐和應用上取得了巨大的成效和業務價值。目前，微眾銀行在 “全球100家數字銀行排行榜”中居首位 （《亞洲銀行家》，2022），開創了人工智能與普惠金融有機融合的數字普惠金融深圳模式，為傳統金融機構的轉型指明了方向，更為長尾人群融資難融資貴的世界性難題探尋出破局之道。[3]

三、深圳模式帶來的機遇與挑戰

（一）深圳模式帶來的機遇

1.提升金融可得性，緩解金融排斥

該模式將持續提升薄弱領域普惠金融服務可得性，緩解金融排斥現象。以數字普惠金融為核心的深圳模式將提高金融服務的普及率和覆蓋面，讓更多人享受金融服務。截至2022年底，廣東省小微企業貸款余額連續12年正增長，首破4萬億元關口，當地銀行正積極開展農村金融服務，不斷提升農村金融可得性和服務水平。通過加大普惠金融薄弱領域支持力度，小微企業、“三農”、科技企業等領域融資難、服務難問題逐步得到緩解，小微企業貸款可得性不斷提升。

2.促進包容性增長，共享發展紅利

深圳模式有助于縮小區域內城鄉、社會群體間的差距，促進當地經濟包容性增長的同時提高區域的整體競爭力，吸引更多投資和人才，進而增強民眾幸福感。截至2021年底，廣東省共設立小微企業貸款擔?；?52個，擔保規模達到1 566億元，支持近57萬家小微企業和個體工商戶獲得貸款，大大促進了當地的就業和經濟發展。

3.助力降本增效，滿足個性化需求

人工智能投資顧問和智能客服系統等技術逐步應用，可根據客戶的差異化需求推薦與其風險承受和償還能力相應的投資理財組合，滿足不同層次客戶的多樣化金融服務需求，進而提升金融服務的個性化水平。智能電子支付系統的普及，在助力偏遠地區打破時空限制獲取金融服務、降低金融交易服務成本的同時，大大提高了金融服務的效率和質量。

4.促進資金流通協作，優化資源配置

人工智能為搭建各城市和各金融機構之間的金融服務網絡提供技術支撐，在該模式的發展中，人工智能和普惠金融可以通過鏈接為各大銀行和城市之間提供同業拆借的平臺，加強各機構之間的協同與資金資源流通互通，有力提高了資源配置的效率，有助于實現區域經濟共同發展。

（二）深圳模式面臨的新挑戰

1.對外依賴性強，易受外部影響

該模式中，微眾銀行開創了與其他銀行合作的聯合貸款模式，在有效配置資源的同時緩解了其互聯網銀行攬儲能力不強和資金不足的問題。以微粒貸業務為例，微眾銀行與合作銀行的業務出資比例為2‥8，而利息分成為3‥7，其對外部資金依賴度較大。微眾銀行年報數據顯示，處于發展期的微眾銀行資本消耗較快：資本充足率從2014年的492.1%下降至2022年的12.6%，且近年來總體呈震蕩下降之勢，將加大銀行對同業負債的外部依賴程度和企業利潤流失風險。

2.合作方貸后缺失，風險易傳遞

聯合放貸模式將微眾銀行與合作銀行的業務與風險同時鏈接，但合作行只負責出資和收取利息分成，貸后跟進工作與風險控制管理主要由微眾銀行負責。這使微眾銀行將獨自面對風險控制工作的集中壓力，一旦合作方或合作方的上下游企業出現經營不善或其他問題都會將風險最終傳遞給微眾銀行，故該模式抗風險能力不足。

3.信息有效性不足，征信有待完善

微眾銀行在開展個人信貸業務征信評估時，主要依托平臺的用戶社交數據和央行的征信數據。2023年2月央行征信中心公布2022年工作時披露，截至2022年底央行征信系統收錄11.6億自然人、1億戶企業和其他組織，我國總人口14.12億，仍有將近3.5億人未接入征信系統，這3億人中大部分都是身居偏遠地區或收入較低的長尾人群，而這些人群正是普惠金融業務的重點客戶群體。在對這部分未接入個人征信的自然人或中小微企業進行信用評估時，僅靠金融屬性不足的社交數據建立的征信可靠性有待商榷。

（三）完善深圳模式的建議

1.增強攬儲能力，發展科技優勢

該模式外部資金依賴性過強的問題，實際上是微眾銀行作為互聯網銀行，無線下網點，導致吸納的存款不足以支撐其業務快速發展。針對該問題，銀行應注意拓展獲客渠道，增強攬儲能力，保持存款與貸款質量穩定，逐步提供自有資金比例并減少對外部合作銀行的資金依賴。同時，實施人工智能與區塊鏈、云計算、大數據等金融科技聯合發展的ABCD戰略，發揮人工智能等金融科技在拓展獲客渠道、降低服務成本、便捷服務流程與緩解信息不對稱等方面的優勢。

2.研發智能風控，加強風險應對

風險易傳遞是聯合貸款模式的固有問題，但多方面需協同發力以盡可能規避風險。銀行應加速研發新型智能風控體系并及時跟進貸后管理工作，提升其風險精細化管理能力。另外，需與合作銀行協商以獲取更多支持，分散風險控制和貸后跟進工作壓力。政府也應通過加大金融監管力度，提升互聯網銀行準備金上限等措施加強其風險防范化解與應對能力。

3.構建應用場景，擴充數據來源

征信報告可靠性與準確性的提高需要數據的支撐，故銀行應擴充數據來源，通過積極構建實際應用場景推動人工智能技術與普惠金融業務場景深度融合，[4]以獲取更多金融屬性信息并精細化客戶需求。同時，依托多維數據處理技術加強征信基礎設施建設，升級現有征信評級體系，在不對用戶貸款門檻增加限制的同時提高其獲得金融服務幸福感和安全感。

四、結束語

微眾銀行的人工智能技術在其微粒貸、微業貸、微車貸等普惠產品運用中成果顯著，其引領的深圳模式開創了我國數字普惠金融發展新紀元。隨著該模式在大灣區的推廣和人工智能等金融科技的不斷發展，數字普惠金融將持續為當地經濟包容性增長助力，為金融數字化轉型提速，為大灣區高質量發展賦能。

參考文獻：

[1] 中國普惠金融發展報告[J].金融電子化，2019（02）：96.

[2] 劉桂平.關于中國普惠金融發展的幾個問題[J].中國金融， 2021（16）：9-12.

[3] 鄒媛，謝惠茜，曾令松.微眾銀行：互聯網銀行先行者[N].深圳特區報，2022-07-11（A04）.

[4] 石玉蓉.微眾銀行運用金融科技賦能普惠金融業務的實踐研究[D].呼和浩特：內蒙古財經大學，2022.

基金項目： 2022年度遼寧省教育廳高?；究蒲许椖浚椖烤幪枺篖JKMR20221535。

作者簡介： 劉穎欣，男，漢族，安徽蕪湖人，本科在讀，研究方向：金融學、財務管理研究；

賈曉薇 （通訊作者），女，漢族，遼寧鐵嶺人，博士，教授，研究方向：綠色金融、國際金融研究。