缩略图
Mobile Science

金融科技赋能下的农商银行普惠信贷营销创新研究

作者

关道伟

佛山农商银行 广东省佛山市 528000

摘要:大数据与人工智能技术逐渐渗透到金融行业的各个层面,极大地推动了传统金融模式的转型与创新。农商银行作为推动地方经济发展的重要金融机构,在普惠金融和信贷服务双增长的情况下,已逐步尝试借助金融科技来提升业务效率和客户体验。本文以农商银行为研究对象,探讨在金融科技赋能下,如何通过大数据与人工智能技术进行普惠信贷业务的营销创新。研究发现,基于大数据的精准营销能力和人工智能的智慧风控模型,农商银行可有效提升信贷服务的覆盖范围及风险控制能力 。此外,通过智能客服、个性化产品推荐等方式,银行能够更好地满足农村地区多样化的信贷需求。本文旨在为农商银行在普惠金融领域的创新实践提供理论支持与实际参考。

关键词:农商银行;数字普惠信贷;金融创新

1.农商银行数字普惠信贷存在问题

1.1 缺乏对风险的管理

“信贷工厂”和“阳光信贷”两种方式对金融机构的抗风险能力都不强。“信贷工厂”在提高工作效率的同时,也存在着对城市人口无法获取的问题,而过程管理又是该系统的关键环节,如果处理不好,将导致信用危机。“阳光贷款”是建立在村镇中的“熟人”基础上,而城镇化过程中乡村“空心化”和“留守人口”的大量流动,使得对其进行风险评价变得困难。老龄、低龄人口无信贷需求,青壮年不熟悉村组,增加了风险管控难度。

1.2监管约束阻碍跨区域经营

《网络小额贷款业务管理暂行办法(征求意见稿)》于2020年12月3日,由银监会、人民银行发布,该《办法》对网络小贷的风险控制体系、单户限额和信息披露等方面作出了具体规定,同时还规定了严禁跨省开展业务的一些底线要求,如联合贷款出资比例不得少于30%等。在新规定的约束下,非境外分行的村镇银行被严格禁止跨境业务,“走出去”难度加大。由于国有大型和中型银行“下沉经营”所造成的网点扩张、低利率倾销和网络销售等方面的竞争,使其长期发展受到一定的制约。

1.3 数字化转型发展不力

在推动普惠金融的进程中,“数字转型能力不足”已经严重制约了农商银行的发展和改革。其存在的问题包括:一是科技支撑体系比较薄弱;与大中型商业银行相比,我国的农商银行在信息化方面的投资一直比较薄弱,资金与技术的支撑不足,致使其数字体系的构建相对落后,很难适应日益增长的普惠金融情景要求。由于缺乏对大数据平台、人工智能算法模型等核心技术的运用,导致了数据收集、分析与风险预警的水平低下,无法对顾客的需要与风险进行准确的辨识。其次,信息的集成功能受到限制。目前,我国农商银行普遍存在着数据来源分散,数据质量不高等问题。目前我国大部分的乡村信贷制度还不健全,使得商业银行很难获得全面准确的客户资料。另外,由于各金融机构之间的信息“孤岛”,各分支机构之间无法有效地进行信息交流,从而制约了大数据对普惠贷款市场的有效推广。第三,数字化人才匮乏。农村商业银行普遍面临专业技术人才短缺的问题,尤其是在大数据与人工智能领域,缺乏既懂金融业务又精通数字化技术的复合型人才。这直接影响了数字化转型的实施效果,也导致了创新能力受限。第四,缺乏对数字转换的认识。一些村镇银行的管理者没有充分认识到信息化的重要性,没有把信息化战略融入到自己的发展计划中。企业内部人员对新科技的接纳与应用程度不高,没有在企业内部建立起一种数字化变革的氛围。总体而言,在普惠信贷市场中,数字化转型的薄弱环节已经严重制约了其在市场中的应用,迫切需要从技术投入、数据集成能力、专业人才和转变观念等方面实现突破。

2.大数据与人工智能背景下农商银行普惠信贷营销创新研究——以D农商银行为例

2.1 数字普惠信贷业务剖析

D农商银行经由贷后管理、贷中管理、贷前管理措施,实现了对农村信贷风险的有效控制。贷前管理是指D农商银行在发放贷款之前,根据当地现有的现有用户,健全其自身的信息库,并结合地方央行开展的整村信贷试点工作,采集乡村区域的潜力顾客信息,并对每位顾客的信息进行了分析和评估,最终确定了对应的信贷限额和贷款利率;贷中管理是讲在D农商银行为客户用信前、客户授信后,核实身份、签订借条、签订贷款合同、判断个人信用状况等一套流程,对客户的个人信息和风险水平进行再次核实;贷后管理就是通过对客户在使用后的资金流动情况进行动态追踪,及时提示并及时收回欠款。“数字普惠信贷”风险控制链见图2。

2.2数字普惠信贷业务创新情况分析

2.2.1营销模式与服务模式创新

首先,在付款方面,引进了“收银通”这一大股东,也就是JN银行已经发展起来的一种综合性的收单服务,并配合低费率、收单贷和奖励等激励措施,来占领D市的电子商务平台。截至2023年8月底,该行已开发出25500多个商户,完成了多达5760000笔刷脸业务,资金总额突破33亿元。其次,以B端、G端作为重要抓手,拓展智能场景布局,积极与D市“智慧城市”的发展规划相匹配,G端方面,与教育部共同建立的“智慧校园”,已在上半年内收取了95所学校16.8万笔费用,共计6160万元,与一些市区高校合作建立了“智慧食堂”,与卫生部门合作建立了“智慧医疗”系统。而在B端方面,则是联合某品牌超市打造“智慧停车”,在最繁忙的时候,可以实现700多次的智能计费。三是创建“简丹e点”网上财务平台,实现生活化和智能化。截至今年八月底,“简丹e点”已有3703个商家注册,累计成交477000项,金额2.43亿元。突破各种商业平台的壁垒,以各种形式的商业引流,以普惠贷款的客户为目标。

2.2.2技术成本控制创新

D农商银行与平台公司开展的是一项科技合作,其主要收入来源是技术服务费,而其所掌控的核心风险管控原理与要点,具有很好的可持续发展能力。通过构建一个智能的客服平台,实现了在使用微信进行搜索时,能够迅速确定对方的身份;能够将使用者的要求传达给智能平台,并智能地对使用者的行为进行分析与记录。最后,通过本项目的研究,为解决上述问题提供有效解决方案。该平台可以做到7*24小时的在线理财,随时随地为用户提供理财产品。这样可以极大地释放人力资源,提高工作效率,提高服务质量。

2.2.3风险评定创新

(1)加强对大数据的管理。通过建立数据管理部,对组织架构进行了进一步的优化,提高了对整个银行的数据全面的管理,打破了部门之间的壁垒和业务界限,让线上、线下两个平台之间能够实时地进行交流,并发掘出其中的潜能。进行了元数据核查,累计对1.61万条账户信息进行排查,更正了199个帐户的会计差错;对省联社下发的9270条客户信息进行分类,按照有无贷款户、有无核销贷款、有无担保关系、无业务关系四个方面进行了数据管理。与此同时,还将开始构建大数据的平台。

(2)加强对借款人的识别。D农商银行的客户身份确认方法,一是要求顾客在办理贷款时,需要用到该行的实体卡,而开办实体卡的一个必不可少的过程就是当面开卡,所有拥有实物卡的顾客都要经过线下工作人员的实名认证;二是利用腾讯的面部识别界面,通过对身份证、申请人的生命效应的判定与确认,保证活体和本人操作,该技术较为成熟。

(3)加强防范诈骗的力度。D农商银行采取的防范措施包括:第一,针对有关资料的累积缴纳与连续缴纳检验,设定年龄限制,以杜绝短期养号欺诈贷款;第二,引入境外防诈骗资料库与防诈骗模式,借助专家机构与模式,开展养账户防诈骗。

2.2.4开展信贷业务的信贷业务改革

农商银行开展互联网金融,实质上就是“金融+互联网”,其根本依然是以自身的理财产品为主,以互联网的思路开展业务,主要的客户群体仍然是当地客户,而在贷后的经营方面,农商银行可以在现场开展现场的售后处理,包括现场的售后处理,以及现场回收等。农商银行具有很高的贷后管理能力,由于其业务规模大,且对客户群体进行了较为精细的描述,因此很难制定出一套完整的贷后管理办法。

2.3改革效果的研究

截至十二月底,“简丹e贷”的申请人数为100123户,12月较11月增加4367户申请,贷款总数为57089户,十二月的通过率为25.51%,贷款金额为54.71亿元。在所有的贷款项目中,“善农e贷款”所占比重最大,达到了41.24%,客户总数为23540个,贷款金额为30.18亿元。被列入“整村授信”的农户23485户,12月份每户发放11万元,贷款总额30.14亿元,总体合格率57%。普惠金融的持续创新使普惠金融走进寻常百姓家,为不同层次和不同人群提供便利和有效的理财产品。

根据数据显示,截至2020年末,通过“简丹e贷”发放的贷款金额为10366次,贷款金额为4.51亿元。其中,消费者投资的比重为55.35%,商业投资的比重为44.65%,其中以个人和个人最多,其次是普通个人,最小的是中小企业。

从这一点可以看出,简丹e贷具有显著的普惠性,其推出的数字化普惠贷款对D市的个人和普通法人都有很好的帮助,弥补了这一群体在信用方面的需求不足。在中国二三线城市,小微企业有着巨大的融资需要,然而,传统的金融公司出于风险考量,很难向其提供信贷,而个人则因为信息不对称等诸多因素,对于传统银行的微型信贷业务知之甚少,而D农商银行的数字化普惠信贷则融通过“病毒式”营销,为有借款需要的人群提供便捷的途径,从而推动了供求关系的均衡发展。

3.结语

当前,大数据与人工智能技术的广泛应用,正在重塑金融服务的传统模式。在此背景下,农商银行作为地方金融体系的重要组成部分,面临着如何在普惠金融领域实现业务创新和服务升级的紧迫问题。普惠金融的核心目标是为社会中低收入阶层、农村地区和中小企业提供可获得、便捷的金融服务。然而,农商银行在提供普惠信贷过程中的诸多挑战,如信息不对称、风险高、成本高等,限制了其服务的广度和深度。随着大数据分析能力的提升和人工智能技术的应用,农商银行可以通过精准营销、智能风控、自动化服务等方式,突破传统业务模式的局限性,提升普惠信贷的服务覆盖与效率。

参考文献:

[1]李淑锦,陈达,嵇晓佳,等.基于大数据的金融零售信用风险评估研究[M].杭州:浙江大学出版社,2022.

[2]吴佳.基于大数据背景的商业银行信贷风险管理策略研究[J].中国管理信息化,2021,24(08):177-178.

[3]丁铭潇.基于大数据背景下的小微企业信贷风险控制研究[J].财讯,2021,(01):108.

[4]田晓丽,李鹏燕,刘岱.大数据背景下数字金融信用风险评估与防范[J].河北金融,2021,(08):20-22,33.

[5]陈春照,谢睿,查婧怡,等.基于大数据的中小微企业信贷风险评估和信贷策略研究[J].哈尔滨师范大学自然科学学报,2021,37(04):20-30.

作者简介:关道伟(1984.10-),男,汉族,广东佛山人,佛山农商银行张槎支行高级经理,本科,研究方向:管理科学与工程。