“国内的普惠金融基础设施建设，还有很长的路要走。”捷越联合合伙人、向前金服CRO金可冶近期在“互联网金融发展新趋势国际交流研讨会”上表示。
该会议由北京市互联网金融行业协会和中国人民大学汉青经济与金融研究院联合主办，多位国内外专家学者及翼龙贷、宜信、向前金服等企业代表，围绕普惠金融发展趋势等问题进行了深入探讨。会上，金可冶提出，国内普惠金融事业发展，仍需不遗余力建设基础设施。
普惠金融，从公益到商业的考验
在我国的普惠金融事业版图中，小额信贷是重要的组成部分。最初，小额信贷更多是一种贫困地区的扶贫工具，走过从公益到商业的关键历程，才得以在更广阔的天地释放价值。
国内最早的小额信贷模式，是由联合国开发计划署(UNDP)在上世纪九十年代末期引入的，最初在我国中西部贫困地区开始实施，旨在以不同于传统银行的信贷制度，为那些有潜在生产经营能力但没有发展机会和条件的人提供信贷服务。
这一模式有一定的公益性，多以社会团体或是民办非企业单位进行运营，由UNDP提供资金，模式主要参考诺贝尔和平奖获得者、素有“穷人的银行家”之称的穆罕默德·尤努斯教授所创造的格莱珉模式，采取联保制度，一般五户一组互相担保，五组则成为一个中心。
但事实上，公益性机构的发展并不顺利。UNDP体系下的机构有效客户数量从2006开始逐年下降，不少机构遭遇资金挪用、审核不严而导致逾期率高以致项目或关停、或转型的情况，这一定程度上源于其全流程对于基层信贷员的强依赖性。
而金可冶认为，普惠金融发展，必须遵循基本的商业原则，需要能够盈利的商业模式才可持续。“无论是小额信贷、互联网金融还是普惠金融，不同名称下的本质依然是金融，需要配套的金融基础设施体系来支持，包括登记托管、支付清算、征信体系、资产处置交易、法律体系与监管等。”
目前，国内普惠金融发展，依然受制于并不完善的基础设施。随着金融科技的进步，在很多方面提升了普惠金融的服务能力。但是，金融科技并不能解决基础设施的本质性问题。“就像盖大楼，无论设计跟装修多豪华靓丽，水电、排风系统不够好，就会严重影响房屋价值。”金可冶说。
以征信体系为例，国内由央行与市场化征信机构组成的体系还在发展中，我们目前没有全覆盖的信用体系，且存在大量弱金融数据、准征信数据，缺乏市场标杆信用评分。
“要走的路还很长。”金可冶认为，更好地发展普惠金融事业，还需要进一步加强基础设施建设，这需要从业机构、行业协会、监管单位的共同努力。
智能风控，从痛点解决到体系化思维
对于借贷业务来说，无论是何种模式之下，风险管理都是核心能力。在这方面，风控的要素从早期的五户联保、偏向于借给女性、不向单身人士出借等简单要素识别，到如今大数据、人工智能条件下已经发生了翻天覆地的变化。以向前金服的大数据智能风控平台“听风者”为例，其接入包括知名美国个人消费信用评估机构FICO在内的多家权威数据源，风控模型衍生变量上万。但究其本质，风控的终极要义依然是去判断借款人的还款意愿和还款能力。
金可冶说，“目前的行业情况是，大家都在紧盯反欺诈等还款意愿层面的确认，而对还款能力的评估重视程度远远不够”。
这一方面是由于国内普惠金融基础设施的不完善，比如我们缺乏能够清晰掌握借款人总负债情况的信用体系，进而导致从业者深受欺诈、多头负债困扰，只得更聚焦于解决欺诈等意愿性判断痛点。另一方面，则是源于人们对于风险管理的体系化认识有限。
金可冶认为，智能风控是在监管趋严、市场理性背景下，平台寻求长期持续发展的前瞻性动作，因为平台必须采用更加高效的手段去识别风险及提高利润。而智能风控必须要有体系化思维，“每个环节都要管好，贷前、贷中、贷后都不能放松。”只有形成体系化整体风险管理方案，才能在全流程进行精细化管理，最终达成更优风险管理目标。“比如，贷中管理做好了，实时动态地监测借款用户的行为，就可以有效预判其逾期概率并提前进行贷后管理方案的布置。”金可冶说。
同时，智能风控的核心要素是算法和数据，而随着创新金融科技的不断涌现，智能风控的能力也将得到量级提升。现阶段，人工智能技术的发展，已经让风险管理技术上了一个台阶，而归根到底，也是得益于云计算出现所带来的强大算力，让风控算法施展出更大效率，让智能风控成为现实。
所以，“相信随着5G、物联网的发展，会给数据采集、传输、存储带来巨大改变，这对智能风控来说，是一次换挡升级的机会。”金可冶表示。
