京东金融：金融科技如何践行普惠金融

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如何实践普惠金融

普惠金融已成为全球讨论的热门话题，各大公司利用这一政策大张旗鼓地打出了“普惠金融”的旗帜。当市场涌入这个领域，有多少人能看到蓝色海洋中的漩涡？包容性金融的实践会在这股汹涌的浪潮中改变它的口味吗？

普惠金融需要数据基础

要看到优点和缺点，我们必须首先回到本质。普惠金融是每个人都可以参与和使用的金融方式。其实质是有效降低连接、信息和计算的成本，进而降低财务门槛。无论是在20国集团峰会上，还是在上个月举行的乌镇互联网大会上，普惠金融未来的工作都是直接连接行业和小微企业客户，实现金融服务的无缝对接。

回到现实，统计数据显示，90%的小微企业更多地依赖小额贷款和私人贷款融资，5.1亿人只有简单的身份信息，没有其他金融信用数据。根据波士顿咨询公司发布的统计数据，中央银行已经收集了8.6亿自然人、1811万企业和其他组织的信息。其中，只有3.5亿人有信用数据，这意味着中国仍有“零信用”和“弱信用”的人，他们在央行的信用体系之外，包括大多数农民、蓝领工人和学生。这些数据表明，普惠金融实际上正面临一个现实的困境——如果没有数据，谈论普惠金融将显得毫无根据。

毫无疑问，这些群体的金融服务需求应该有足够的数据库和技术条件，以便为后续的风险识别和风险定价服务。这个过程本身就是一个门槛非常高的“瓷器作品”。没有大数据的“金刚钻”，这项工作真的无法“接手”。在这种背景下，数据的挖掘和应用已经成为现实。这意味着是金融技术发挥作用的时候了。

符合金融的本质

如果金融技术要回归其本质，就应该以数据为基础，以技术为手段，顺应金融的本质，服务于金融业，帮助金融业提高效率、降低成本。为了实践普惠金融，我们可以通过深入了解金融技术的具体应用来解读普惠金融的真正价值。

首先，在数据和技术的驱动下，在未来金融业的发展中，应该是数据和技术真正掌握话语权。这包括两个维度:一是数据维度，金融技术的数据规模应该足够大，维度应该足够宽，并且应该合法；另一个是技术层面，它将机器学习和人工智能等新技术的应用叠加在数据的基础上。

例如，将独立于京东集团的京东金融就有这样的特点。首先，它能够获取不同维度的数据源。例如，京东集团拥有数亿活跃用户和数千亿交易，包括用户数据、物流、仓储数据等。此外，通过投资于zestfinance、Aggregate Data、Database和其他数据公司，京东金融的数据库和应用能力已成为行业中的佼佼者。

第二，金融技术的发展离不开金融的本质。对于金融业务来说，风险管理和风险定价是不变的核心。建立一个强有力的风险管理体系不仅仅是数据的搬运工，更是技术的应用，这也是解决普惠金融中资本供需双方主体众多、信息透明度低的关键。

例如，为解决信用盲点问题，京东金融通过新的大数据风险控制和流程优化，实现了传统金融机构难以实现的无需人工审核的在线自动贷款。同时，为了满足年轻人多样化的消费和更深层次的场景需求，京东金融通过数据构建了风险控制和信用体系，实现了借据在JD.com、旅游、租赁、教育、装饰等行业的应用，实现了这一科技能力向外界的输出。

包容性金融有多种方式，但所有的变化都离不开它们。任何类型的金融技术公司都必须回归金融的本质，然后依靠数据和技术实现“包容性”。