消费借款服务行业如何实现“普惠金融”?

一时手头紧张又急着用钱，跟银行借不到款，跟亲戚张不开嘴......这种窘境相信不少人都遇到过，如今，互联网科技的发展推动了消费借款服务行业的诞生。现在人们只需要通过一个手机软件就能在线完成借款的整个流程——从提交资料、审核、下款到还款。这不仅解决了普通老百姓的“借钱”来源问题，其快捷的流程对着急用钱的人们可谓“雪中送炭”。

 

此前，银行等传统金融机构基于风控和成本，在审批借款时很难触及一些收入低、缺乏征信的人群。据统计，在个人消费方面，我国有50%的人口无法通过银行等传统渠道获得借款。现在消费借款服务行业以其自身的优势，在很大程度上弥补了银行信贷在社会资金配置上的失衡和不足，能广泛触及“长尾用户”，这其实就是国家一直倡导的“普惠金融”。

 

消费借款服务行业，怎么“普”怎么“惠”？

 

消费借款服务行业可以解决许多工薪阶层、初入职场年轻人等人群的借款需求，解决用户的“一时之困”，但同时也要注意控制风险，防范多头借款、欺诈等恶性行为。多头借款为同一申请人向两家或两家以上平台申请借款，可能存在“借新还旧”现象，这部分借款人极有可能是没有偿还能力的人。

 

北京大学国家发展研究院副院长、央行货币政策委员会委员黄益平近日表示，普惠金融需要有一个界限，把钱借给缺乏偿还能力的人，就不是普惠金融，而是不负责任的金融行为。普惠金融的“普”绝不是普遍放贷，平台要避免过度授信。把钱借给真正有需要的人、有效帮用户解决燃眉之急才是做到了“惠”。

 

实现“普惠”的关键在于风控和安全保护

 

对于消费服务借款平台来说，想要做“负责任”的借款、践行“普惠金融”，关键就在于实施有效的风控——把缺乏偿还能力的“次级”用户和前来诈骗的“老赖”用户拒之门外，把钱借给真正有需要的、有偿还能力的用户，让他们享受到平等优质的金融服务。

 

目前一些平台应用大数据技术，开发大数据模型来辅助平台完善征信，用分析出来的数据得出用户的“立体画像”和风险评估参数。

 

钱站依托凡普金科自主研发出的“Finup云图”系统来提升平台风控能力，该系统是建立在大数据、人工智能等新技术之上的大数据动态风控生态系统，它是采用机器学习和自然语言处理等技术，将内部、外部多元化的数据源链接起来，形成一个完整的动态风控知识图谱和生态系统，构成客户画像，并将图谱知识与深度学习相结合，模仿人类大脑行为，挖掘潜在欺诈行为。

 

另外，平台也要加强安全防护技术。如今网络病毒、攻击等现代网络安全隐患问题也在考验着消费借款服务平台，如果平台若没有强大的信息安全防护技术、使得用户信息被盗取或泄露，则普惠金融无从谈起。

 

“信息安全是普惠金融发展的基石，我们希望为广大用户提供更安全可靠的互联网金融信息服务，”钱站相关负责人曾表示。钱站这方面通过权限管控、数据脱敏、加密存储三重“智能保护伞”，对用户在钱站所提交的各类信息第一时间进行加密入库处理，24小时不间断监控以及定期备份，来保障用户信息在收集、传输、存储过程中的安全。

 

为了让消费借款服务行业更好地推动普惠金融的发展，。中国人民银行副行长潘功胜日前表示，普惠金融也是金融，必须实施准入管理，必须要有规制的约束，面向长尾人群的金融服务更应当是负责任的金融。

 

可以预见，将加强消费借款服务行业的管理，规范行业，让广大人民体验到平等的金融服务。未来，、深耕技术的平台，具备强大技术实力和资金实力、也有可持续管理模式的平台将迎来一个更好的生长空间。