人工智能技术推动普惠金融发展策略研究

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　　摘   要：普惠金融自提出以后，为社会各阶层，尤其是弱势群体，提供了有效的金融服务，并且极大地改善了其生活。人工智能所拥有的智能计算、蓝图绘制等技术，将会成为推动普惠金融的重要动力。文章对此展开了分析。
　　关键词：普惠金融;人工智能;智能计算;互利
　　普惠金融自提出后，就受到了全世界的关注，其中，有几个概念值得人们注意，一是可负担成本，二是适当有效。由此可见，普惠金融区别于先前的金融服务，体现在其受益人群上，小微企业、农民、城镇低收入人群是最主要的受益群体，当然还有其他弱势群体，可以说，普惠金融的服务更有针对性。但是，中国人口数目巨大，能够享受到普惠金融益处的人民只占一小部分。如何更快、更好地推进并且落实普惠金融政策，让更多人成为普惠金融的受益对象，是当前需要解决的一个重要问题。
　　人工智能技术的出现，是推动普惠金融发展的一个重要契机。AI被广泛用于研究、开发模拟人的思想及技术，互联网技术的飞速发展，使得AI技术也愈加成熟，可以说，AI技术是推动普惠金融发展的重要动力。
　　1    普惠金融在中国的发展现状
　　1.1  中国贫困人口调查分析
　　中国的贫困人口数在8 000万以上，多处省份的贫困人口数目在500万以上。国务院针对我国贫困人口问题，特别印发了《关于进一步动员社会各方面力量参与扶贫开发的意见》，用以推动全社会参与扶贫。在2016年，新华社的记者发文指出，中国存在的贫困人口约为7 000万，比起2014年的数据，整整少了1 000万人。经过两年时间的努力，全国约有1 000万人口脱离贫困[1]。
　　扶贫工作虽然取得了不少的进步，但是脱贫人口的收入水平与小康相比还是有着不小的距离。所谓脱贫，只是脱离了贫困的标准，想要真正实现富裕，只靠国家政府的支持和福利政策是远远不够的。“授人以鱼不如授人以渔”，只有贫困人口有了自己的产业，才能稳固住经济的收入，实现收入的稳步增长。
　　相比较而言，小额借贷的方式可以让更多人接受。服务类型多样化、风险小是普惠金融的优势，国家的大力支持更是给了使用者保障，解决中国贫困人口问题，与普惠金融的推动发展密不可分。在央行统计的数据里，全国已知的征信人数有3.8亿，但是我国拥有13亿人口，据不完全统计，适合开展信贷业务的有8亿人，由此可见，普惠金融的潜在客户人群非常之多[2]。
　　1.2  普惠金融的發展
　　普惠金融将是推动全面小康、实现共同富裕的强大助力。自2005年联合国提出普惠金融的概念之后，我国大力宣传普惠金融的相关知识，但是仍旧存在着很多问题，比如：普惠金融的普及程度低、中小城市受益人群少、两极分化程度明显、惠及企业有限等。
　　在普惠金融的推动上，党和国家在背后给了强大的政策支持。但是在相对落后的山区，人们的文化水平偏低、消息闭塞，即使了解了国家的相关政策，但由于知识水平的限制，无法进行借贷。人工智能技术的逐渐成熟为推动普惠金融增加了新的筹码，政府可以通过大数据分析与云计算观测想要普惠地区的发展情况，人们也可通过AI的智能计算、智能影像来了解今后自己产业的发展预测情况，可谓一举多得。
　　2    人工智能在普惠金融上的应用前景
　　2.1  智能计算与蓝图绘制
　　提到人工智能，就不得不提到智能计算。在信息化的今天，人们的所有信息都会暴露在大数据背景下，智能计算将会结合所得到的数据进行分析，为当地政府提供所管辖区域内的经济状况，即使是没有被收录的地区，也可通过卫星智能监测查询相关位置，然后对当地农民进行普及宣传。
　　智能计算还可以为政府和受益人提供收益预测服务，通过往年的数据，结合当今的政策、股票展开分析，为享受普惠金融服务的对象进行蓝图规划。预测服务将会给政府和金融服务对象提供参考，即使是知识水平有限的农民，也可以通过智能预测判断是否进行金融服务。
　　2.2  信贷评估
　　信用评价基于人工智能技术的发展逐步走向成熟。传统借贷通过人工观测、担保抵押、实地考察等方式评估借贷人的信用，不仅费时、费力，出错的可能性也很大。借贷人群往往会因为时间、距离等因素的限制，无法到当地办理手续，使得办理借贷时间无限延长，进而影响到自身的收益。智能分析可提前对借款人的经济状况和家庭状况进行评估，解决借贷难、借贷慢等问题。
　　大数据技术同样可运用在信用评估当中，普惠金融所提供的金融服务具有多样化的特征，银行等借贷公司可以根据大数据得到的信用分析，提供具有针对性的金融服务，并且计算出借贷人所能承受的最大还款数量，从而确定还款期限等问题，避免出现推迟还款、无法还款等问题。
　　2.3  AI技术在借贷人中的推广
　　AI技术同样可以向借贷人进行推广。现如今科学技术大力发展，惠及千家万户，在进行金融借贷的同时，借贷机构可向借贷人普及自动化、机器化服务等知识。
　　即使是“靠天吃饭”的农民，也可以通过AI技术实现自动化控制、智能浇水、智能温棚、智能除虫等，使农民脱离“靠天吃饭”的局限。AI的全自动化更是农民的福音，农民可以找专业的技术人员安装，后续操作全部由电脑自动完成。更甚者，可根据银行等借贷公司计算出来的未来农作物价格走势、购买人群分布等数据，选择更有利的农作物进行耕种[3]。
　　人工智能技术同样可以运用到工业生产中去。智能化的生产和全自动切割技术体现在全国各地，这是人工智能技术蓬勃发展、被广泛使用的一个重要表现。在机械化的时代，控制机器和利益最大化更为重要。
　　3    以蚂蚁金服为代表的借贷企业发展
　　3.1  AI技术在借贷企业中的运用 　　Ant Jinshen Sesame Credit进行评估是利用机器学习算法实现的，以此判断一个人是否缺乏信用记录。
　　玖富科技利用大数据整合，把用户的信用按照积分的方式表现出来，所表现的积分名称叫作“火眼分”。按照所得出的分数，将用户的信贷等级分为7类，玖富将其称为彩虹评级。
　　数百个维度评估，动态定义用户信用等级，帮助构建“信用中国”，为大约75个银行负责人、过30 000个分支机构提供服务;百度财务以大数据技术为强点，通过人工智能、用户肖像、精密建设模型等技术，扩大信用信息范围，提高客户获取能力;京东财务使用各种大数据机器学习模型来评估用户的偿还能力。
　　蚂蚁金融在提供金融服务方面做出了极大表率。全球200多个国家或地区和蚂蚁金服成为合作关系，蚂蚁金服拥有强大的货币系统，全球有18种货币均可进行结算。
　　3.2  AI技术与借贷企业普及
　　虽说蚂蚁金服等企业有着十分强大的生命力，但是仍然存在普及率低、两极分化、地域分化等问题。人工智能与金融服务的结合，将会是推动我国经济迅速发展的强有力支柱。
　　人们在借贷后所担心的，无非是高额的利息、紧张的还款日期以及不确定的投资风险。知识水平的局限，使得许多人对借贷有着不同的误解，银行可通过智能搜索，向其发布一些普惠金融的相关推送，了解国家政策以及金融服务的相关知识。人们往往相信亲眼看到的东西，自己了解的资料比借贷公司人员的推销更令人信服。
　　4    关于AI在普惠金融中的推广建议
　　4.1  政府与借贷公司精诚合作
　　国家政策虽然大力倡导普惠金融的实施，但是借贷人大多为中小企业或者农民，对于借贷公司的了解不足。人们对于借贷本身便有一种恐惧的心理，尤其是知识水平受限的农民，会觉得借贷公司没有财产保障，这时候就需要政府出面，证实借贷公司的合法性。由政府機构作为借贷的公证人，既可以让借贷人放心，也方便政府随时掌控金融服务的进度。中国具有强大的潜在人群客户，解决匹配度问题，AI技术是重中之重。
　　4.2  鼓励小额借贷公司发展，提供政策支持
　　现如今，虽然有类似蚂蚁金服、玖富科技、百度金融等借贷平台，但是小额贷款企业仍旧很少。国家可以大力扶持小额贷款企业，担保成立的贷款企业，将会更让贷款人安心。同时，政府要及时将国家政策下达到各县、各村，偏远地区网络不发达，很有可能会错过消息，政府应该派专员进行下乡活动，让更多的百姓了解普惠金融政策。
　　4.3  贷款企业注重金融、科技相结合
　　时代在不断发展和进步，人们必须跟上时代的潮流，并利用互联网的优势推动金融服务，使基层的人民群众受益。贷款企业不仅要在大城市中普及，偏远的山村也要关注。推进数字支付工具将成为金融服务传播的重中之重，利用科学技术不断完善贷款制度，确保贷款人的财产安全。利用AI技术与大数据信息的整合处理，将普惠金融真正推广到底层人民。
　　[参考文献]
　　[1]邓巧玲.互联网+背景下农村普惠金融发展措施分析[J].智库时代，2019（49）：51-52.
　　[2]沈柏成.关于推进农村便捷普惠金融的探索与思考[J].现代国企研究，2019（12）：69-71.
　　[3]靳海红，张帅，杜铭铭，等.数字普惠金融发展的区域差异及协调发展研究[J].商场现代化，2019（18）：35-36.
　　Abstract：Since its inception， inclusive finance has provided effective financial services to all levels of society， especially vulnerable groups， and greatly improved their lives. The technologies such as intelligent computing and blueprint drawing possessed by artificial intelligence will become an important driving force for inclusive finance.This paper analyzes this.
　　Key words：inclusive finance; artificial intelligence; intelligent computing; mutual benefit
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