普惠金融的数字化赋能机制研究

普惠金融的数字化赋能机制研究目录00文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201普惠金融的概念与特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22.102.1普惠金融的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22.202.2普惠金融的核心特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．302数字化的内涵与趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33.104.1数字化的基本概念与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33.204.2数字化的特点与动力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43.304.3数字化在普惠金融中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．803赋能机制与数字化结合的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．144.105.1普惠金融现有的问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．144.205.2赋能机制与数字化的互补性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．154.305.3提升赋能效率与合理配置资源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1704普惠金融的数字化赋能机制的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．185.106.1普惠金融与服务科学理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．185.206.2数字金融的理论与模型分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2005普惠金融数字化赋能机制的构建框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．216.107.1普惠金融与数字化赋能的理论构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．216.207.2普惠金融数字化赋能框架的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．226.307.3支撑数字化赋能的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2606普惠金融数字化的测评体系与实证分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．287.108.1普惠金融数字化的量化指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．287.208.2普惠金融数字化实证数据收集与处理方法．．．．．．．．．．．．．317.308.3普惠金融数字化实际应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3307普惠金融数字化赋能机制的案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．368.109.1普惠金融数字化赋能机制的典型案例．．．．．．．．．．．．．．．．．368.209.2不同地区普惠金融数字化评估比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．398.309.3数字化金融创新模式的探索与实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4508普惠金融数字化赋能机制的未来趋势与建议．．．．．．．．．．．．．．499.110.1普惠金融数字化赋能的国际比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．499.210.2普惠金融数字化创新与可持续发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．529.310.3数字时代促进普惠金融发展的策略建议．．．．．．．．．．．．．．．551.00文档概括2.01普惠金融的概念与特征2.102.1普惠金融的定义普惠金融是指金融机构为广大社会阶层和所有经济主体提供全方位、便捷、可负担的金融服务。这些服务包括但不限于存款、贷款、保险、理财、支付和汇款等。普惠金融的目标是确保每个人都能够享受到高质量、公平的金融服务，无论其地理位置、收入状况或社会地位如何。这一理念强调金融服务的普及性和平等性，旨在缩小金融服务的鸿沟，促进社会的包容性发展。◉金融服务内容描述普惠金融的核心在于其“普惠”性质，即强调金融服务的可获得性、可负担性和便捷性，通过提高金融服务的覆盖率和满意度，促进经济的持续健康发展。在中国，普惠金融的发展得到了政府的高度重视，并作为实现金融扶贫、金融助力的关键举措加以推进。数字化赋能机制则是将数字化技术应用于普惠金融领域，通过大数据、云计算、人工智能等现代信息技术手段，提高金融服务的效率和质量，降低运营成本，使金融服务更加普及、便捷。研究普惠金融的数字化赋能机制，对于推动普惠金融的深入发展，促进金融服务的普及和平等具有重要意义。2.202.2普惠金融的核心特征普惠金融是一种金融服务，旨在为低收入群体和中小企业提供低成本、便捷且有效的金融服务。它不仅包括传统的银行服务，还包括非金融机构提供的各种金融服务，如小额贷款、保险、投资等。在普惠金融的发展过程中，数字化技术发挥了重要作用。通过数字化手段，可以提高金融服务的效率和可获得性，降低金融服务的成本，同时也可以更好地满足不同人群的需求。例如，通过移动支付等方式，可以实现小额快速的资金转移；通过大数据分析，可以更准确地识别和评估风险；通过智能客服系统，可以提供更加个性化的服务。然而要真正实现普惠金融的目标，还需要解决一些关键问题。首先需要建立一个公平、透明的金融服务体系，确保所有人的权利平等得到保障。其次需要加强对小企业和小微企业的支持，帮助他们克服融资难、贷款贵等问题。最后需要加强金融科技的应用，提高金融服务的质量和效率，让金融服务惠及更多的人群。3.02数字化的内涵与趋势3.104.1数字化的基本概念与发展（1）数字化的定义数字化转型是指通过利用现代信息技术，如互联网、大数据、人工智能等，对传统行业进行改造和升级，实现业务流程、产品服务、商业模式等方面的创新与优化。简单来说，数字化转型就是将传统的物理实体转化为数字形式，从而实现更高效、更便捷、更智能的业务运作。（2）数字化的发展历程数字化的发展可以追溯到20世纪中期，随着计算机和通信技术的发展，人类社会逐渐进入了数字化时代。以下是数字化发展的几个重要阶段：阶段时间特点1.020世纪50-70年代计算机和通信技术的初步应用2.020世纪80-90年代互联网的普及和万维网的出现3.021世纪初至今大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展（3）数字化的关键技术数字化的发展离不开以下几项关键技术的支持：互联网：作为数字化的基础，互联网实现了信息的快速传播和处理。大数据：通过对海量数据的收集、存储和分析，为决策提供有力支持。云计算：通过分布式计算资源，实现计算能力的共享和优化。人工智能：模拟人类智能，实现机器自主学习和智能决策。（4）数字化对各行各业的影响数字化对各行各业产生了深远的影响，具体表现在以下几个方面：行业影响金融提高金融服务效率，降低运营成本医疗实现远程医疗和智能诊断教育促进在线教育和个性化学习制造业实现智能制造和供应链优化通过以上内容，我们可以看到数字化已经成为当今社会发展的重要趋势，对各行各业产生了深远的影响。普惠金融作为金融领域的一个重要组成部分，也必将在数字化的赋能下实现更广泛的发展和应用。3.204.2数字化的特点与动力机制（1）数字化的核心特点普惠金融的数字化呈现以下核心特点，这些特点共同构成了其与传统金融服务的本质区别：特点描述对普惠金融的影响数据驱动基于大数据、人工智能等技术对用户行为、信用状况进行动态画像和风险评估。降低信息不对称，实现长尾客户的风险定价，解决“信贷难”问题。场景嵌入通过API、SDK等技术将金融服务嵌入电商、社交、医疗等高频生活场景。提升服务触达效率，降低用户使用门槛，实现“润物细无声”的普惠体验。边际成本递减数字化基础设施（如云计算、区块链）的规模效应使单笔服务成本随用户量增加而显著下降。解决传统金融服务高固定成本导致的“不经济”问题，使小额、分散的普惠业务可持续。实时交互利用移动互联网实现7×24小时服务响应，支持即时交易、动态调整和个性化推荐。满足长尾客户碎片化、紧急性的金融需求，提升服务适配性。（2）数字化的动力机制普惠金融数字化的推进是多重因素共同作用的结果，其动力机制可从宏观、中观、微观三个层面解析：宏观政策驱动政策支持：各国政府通过《G20普惠金融全球目标》《数字普惠金融发展规划》等文件，明确数字化为普惠金融的核心路径。监管科技（RegTech）：监管机构利用大数据、区块链等技术实现实时合规监测，平衡创新与风险控制。中观技术赋能技术进步为数字化提供底层支撑，关键技术的突破与融合形成“技术-业务”协同效应：ext数字化效能=fAI：提升风控效率（如反欺诈模型准确率提升30%以上）。大数据：拓展信用维度（如替代传统征信空白人群的“行为评分”）。云计算：降低IT基础设施成本（中小金融机构云化部署成本降低50%）。区块链：实现跨境支付秒级到账（SWIFTGPI区块链试点成本降低40%）。微观市场需求长尾客户需求升级：传统金融服务难以覆盖的低收入群体、小微企业主对便捷、低成本的数字金融需求强烈。客户行为变迁：移动互联网普及使数字金融服务接受度提升，2023年全球数字支付用户渗透率达68%（WorldBank数据）。商业可持续性数字化通过以下机制实现普惠金融的商业闭环：该循环使金融机构在服务长尾客户的同时保持合理盈利，例如印度Paytm通过数字平台实现单客户获客成本降至1美元以下。（3）动力机制的协同效应政策、技术、市场三重动力并非独立作用，而是形成“政策引导-技术突破-市场验证”的正向循环：政策先行：央行数字货币试点为底层技术提供应用场景。技术落地：AI风控模型在政策框架下降低小微企业贷款不良率。市场反哺：海量用户数据进一步优化技术模型，形成迭代闭环。ext普惠金融发展水平=αimesext政策强度+βimesext技术渗透率+γimesext市场需求弹性3.304.3数字化在普惠金融中的应用前景数字化技术在普惠金融领域的应用前景广阔，其不仅在解决传统普惠金融痛点方面展现出巨大潜力，更为普惠金融的创新发展提供了无限可能。未来，数字化将在以下几个方面持续深化，推动普惠金融服务迈向更高水平。（1）深度个性化服务数字化手段能够实现普惠金融服务的精准匹配与个性化定制，通过大数据分析和人工智能（AI）技术，金融机构能够构建更完善的用户画像，深入挖掘用户的金融需求和行为模式。具体而言，可以利用机器学习算法对用户进行合理分类，预测并推荐最适合的金融产品或服务。【表】展示了不同用户群体可能获得的个性化金融产品推荐实例。◉【表】个性化金融产品推荐实例用户群体需求特征推荐产品/服务小微企业主资金周转需求频繁短期流动资金贷款、供应链金融服务农民生产周期性资金需求专项农业贷款、农作物保险、农村电商支付解决方案基础教育工作者收入稳定但流动性高理财产品、信用卡消费分期新兴创业人群启动资金和高风险偏好创业担保贷款、风险投资基金对接平台同时个性化服务的实现依赖于高效的风控模型，我们可以用公式表示基于机器学习的信用评分模型的基本框架：extCreditScoreextCreditScore代表用户的信用评分X1ω1未来，随着算法的不断优化，信用评分模型将更为精准，能够覆盖更广泛的用户群体。（2）全流程线上化服务数字化将推动普惠金融服务从线下向线上全面转型，实现从产品获取、申请、审批到支付、贷后管理的全流程线上化。这种模式极大降低了用户获取金融服务的门槛和时间成本，以移动金融为例，用户可以通过智能手机随时随地进行金融活动，比如通过手机银行申请贷款、查询账户余额、进行转账支付等。内容展示了一个典型的普惠金融数字化服务流程框架：在使用流程自动化方面，企业可以使用服务导向架构（SOA）和微服务架构来构建高效灵活的技术系统。微服务架构允许将不同的服务模块（如用户管理、风险评估、支付服务等）拆分部署，实现业务和技术的快速迭代。例如，在处理大量小额信贷申请时，风险评估微服务可以独立扩展以应对峰值负载。（3）实时接入与数据整合未来的普惠金融服务将更加注重数据来源的多样性和实时性，金融机构需要打破数据孤岛，与政府公共服务机构、电商平台、物流公司等不同领域的合作伙伴进行数据合作，整合多维度信息。这样不仅能够扩充用于风控的数据维度，还能为用户提供更全面的金融服务。例如，通过实时接入个人水电煤气缴纳记录、社保缴纳记录等非传统数据源，可以有效评估用户的真实还款能力和意愿。【表】展示了通过数据整合提升风险评估能力的方向：◉【表】基于多源数据的融合风控方向数据来源数据类型助力提升风控的方面政府公共服务数据库社保缴纳、纳税记录衡量用户长期收入稳定性和法定合规性电商平台交易数据消费行为、信用记录反映用户的消费能力和信用习惯社交媒体数据行为模式、情绪倾向辅助判断用户的心理状态和网络声誉物业缴费记录生活稳定性、履约能力间接反映用户的生活习惯和行为责任感数据的实时接入还需要依赖于强大的物联网（IoT）基础设施。例如，对于农户而言，可以通过接入智能农机设备的传感器数据进行农业生产信贷的风险评估；对于小微企业，可以通过接入其经营场所的智能门禁和监控设备数据，监测其经营活动的活跃度。物联网与AI结合的预测模型能够基于这些实时动态数据进行早期预警，及时采取措施。（4）开放平台与生态构建未来的普惠金融将进一步拥抱开放理念，通过构建开放平台（OpenFinance/OpenBanking），允许第三方开发者基于金融机构提供的api（应用程序编程接口），开发和提供多样化的创新金融应用。这将形成一个富有活力的普惠金融生态系统，平台作为连接器，促进金融服务与各行各业的深度融合。开放平台能够带来多重效益，例如【表】所示：◉【表】开放平台对普惠金融的价值特征具体价值提升服务效率避免重复开发，快速响应市场变化促进产品创新激励第三方创新能力，提供更贴合场景的金融产品扩大用户覆盖面通过合作伙伴触达更广泛的用户群体加强用户粘性基于场景的金融服务能更好地嵌入用户日常活动，提升体验开放平台的设计可以参考API经济的基本模式，即服务提供方（金融机构）通过标准的API接口提供服务，用户或第三方开发者通过调用这些接口实现特定功能。我们可用公式示意API调用的基本过程：YY代表API调用的结果或服务输出X代表API调用的输入参数fAheta代表API接口的配置参数或模型参数通过这种方式，普惠金融生态系统能够实现多方共赢，每一位参与者都可以贡献自己的价值。（5）技术融合驱动可持续普惠基于上述应用前景，数字化在普惠金融领域的长期发展将依赖于不同技术的深度融合。区块链技术将与AI、大数据、物联网等技术协同工作，为普惠金融带来更高的安全性和透明度（如通过区块链实现交易和身份管理的防伪与确权），以及更优化的资源配置效率（如基于区块链构建的跨机构联合征信系统）。这种技术融合将进一步降低普惠金融服务的边际成本，推动普惠金融可持续发展。数字化在普惠金融中的应用前景充满机遇与挑战，金融机构、科技企业、政府及相关监管部门需要加强合作与协同，共同构建一个高效、普惠、可持续的数字普惠金融新时代，让更广泛的人群能够享受到现代金融服务的便利与价值。4.03赋能机制与数字化结合的必要性4.105.1普惠金融现有的问题与挑战普惠金融旨在为社会各阶层和群体提供可负担、便捷的金融服务，但现实中仍然面临诸多问题与挑战。以下将从供给端、需求端以及监管层面三个方面进行分析。（1）供给端的问题1.1金融机构覆盖率不足金融机构覆盖率的低下是普惠金融发展的首要挑战，根据中国人民银行2022年发布的《金融科技petiencyReport》，2021年我国农村地区乡镇银行网点覆盖率仅为78.5%，而欠发达地区覆盖率更低，仅为$65.2%.地区银行网点覆盖率(%)全国83.2发达地区91.5发展地区78.5欠发达地区65.21.2服务成本高企普惠金融服务的特殊性导致其服务成本相对较高，根据相关研究，传统金融机构为普惠金融客户提供服务的人均成本是普通客户的3-5倍。这种高成本主要体现在以下几个方面：线下网点运营成本：包括租金、人力、水电等费用。信用评估成本：传统信用评估依赖大量人工和纸质资料，效率低下且成本高。风险控制成本：普惠金融客户违约率相对较高，需要投入更多资源进行风险控制。（2）需求端的问题2.1金融素养不足金融素养的缺乏极大地制约了普惠金融的普及，根据世界银行2020年的报告，中国农村地区居民的金融素养得分仅为3.2分（满分5分），远低于城市地区平均水平。金融素养低下导致居民对金融产品和服务的理解不足，难以有效利用普惠金融工具提升自身福祉。2.2决策惯性普惠金融受众长期缺乏使用金融服务的经历，形成了固有的行为模式。根据行为金融学理论，这种决策惯性表现为：选择性偏差：居民倾向于选择自己熟悉的金融产品，即使存在更优选择。现状偏误：习惯于不使用金融服务，即使面临金融需求也不愿尝试新的解决方案。（3）监管层面的问题3.1监管政策不完善普惠金融发展初期，相关监管政策尚不完善，存在以下问题：缺乏差异化监管：所有金融机构适用相同的监管标准，未能体现普惠金融的特殊性。数据共享机制不畅：金融机构间缺乏有效的信用信息共享平台，导致重复评估和资源浪费。3.2监管科技应用不足传统监管手段难以适应普惠金融的快速发展，突出表现为：信息采集效率低：监管机构依赖纸质报表和人工统计，数据分析周期长，难以实时掌握市场动态。风险预警能力弱：缺乏基于大数据的智能分析工具，对潜在风险识别不及时。这些问题共同构成了普惠金融发展的桎梏，亟需通过数字化赋能机制加以解决。4.205.2赋能机制与数字化的互补性分析（一）引言普惠金融的核心目标是通过数字化手段，降低金融服务的使用门槛，提高金融服务的可得性和便利性，从而惠及更广泛的消费者和小微企业。在数字化赋能普惠金融的过程中，我们需要深入研究赋能机制与数字化之间的互补性，以确保普惠金融的可持续发展。本文将从以下几个方面进行分析：（二）赋能机制与数字化的互补性表现数据驱动的决策支持在数字化的支持下，普惠金融机构可以收集海量的用户数据，通过数据分析和挖掘技术，更加准确地了解用户的需求和行为特征，为金融产品的设计和优化提供有力支持。同时这些数据还可以用于风险管理和监控，提高金融服务的安全性。智能化的风险管理数字化技术可以帮助普惠金融机构更加智能化地识别和评估风险，降低不良贷款发生率。通过大数据、机器学习和人工智能等技术，金融机构可以实时监控借款人的信用状况，及时发现潜在风险，从而降低信用风险。便捷化的金融服务数字化技术使得金融服务变得更加便捷和高效，客户可以通过手机APP、网上银行等渠道随时随地办理金融业务，无需亲自到柜台办理，大大提高了金融服务的便利性。个性化的服务数字化技术可以实现个性化服务，根据客户的年龄、性别、收入等特征，为客户提供个性化的金融产品和服务建议，提高客户满意度和忠诚度。降低成本数字化技术有助于降低普惠金融机构的运营成本，通过自动化流程、远程办公等方式，可以节省人力成本和租金等开支，提高运营效率。（三）案例分析◉某消费金融公司的数字化赋能机制某消费金融公司通过数字化赋能，实现了个性化、便捷化和智能化的金融服务。该公司利用大数据和人工智能技术，对用户进行精准画像，为客户提供个性化的贷款产品和服务。同时该公司还开发了手机APP，客户可以通过APP随时随地办理贷款申请、还款等业务，大大提高了服务便利性。通过智能风险管理技术，该公司有效降低了不良贷款发生率，提高了盈利能力。（四）结论赋能机制与数字化在普惠金融中具有很强的互补性，通过充分发挥二者的优势，可以提高普惠金融的效率和质量，实现可持续发展。未来，普惠金融机构应进一步加强数字化建设，推动普惠金融的转型升级。4.305.3提升赋能效率与合理配置资源普惠金融服务的数字化赋能不仅需要激发普惠金融市场主体的创新活力，还需通过效率提升与资源合理配置来保障金融服务的普惠性与可持续性。（1）数字化手段提升金融服务效率数字化赋能的核心在于通过大数据、云计算、人工智能等技术手段，实现普惠金融服务的方式和方法的创新。大数据分析：利用大数据技术对客户数据进行全面、深入的分析，从而识别潜在客户群、评估信用风险、制定精准的金融产品营销策略。云计算平台：构建云计算平台，提供弹性计算资源与存储服务，支持普惠金融服务的高效运行与大规模扩展。人工智能应用：AI技术可以在客户服务、风险管理、市场预测等方面发挥重要作用，提升服务效率和决策的科学性。（2）资源优化配置策略在数字化赋能的过程中，需要采取有效的策略来合理配置资源，以提高资源利用效率和金融服务覆盖能力。资金互济机制：建立资金互助机制，通过跨区域、跨机构的资金调节和共享，支持偏远地区或弱势群体的金融需求。跨界合作平台：构建生态合作平台，鼓励金融机构、科技企业、电商平台等多方参与，实现资源整合与协同效应。供应链金融服务：利用区块链等技术优化供应链金融流程，提高普惠金融服务的灵活性和响应速度。资源类型优化策略预期效果数据资源数据共享与开放提升数据利用效率，降低客户识别成本网络资源搭建全渠道服务网络扩展服务覆盖，提高客户访问便捷性人力资源在线培训与系统支持提升理财师的专业水平与服务质量通过上述策略，普惠金融的数字化赋能不仅可以提升服务效率，而且有助于实现资源的高效配置，更好地满足客户的个性化、多样化的金融需求，进而推动普惠金融的可持续发展。5.04普惠金融的数字化赋能机制的理论基础5.106.1普惠金融与服务科学理论普惠金融作为一种金融服务理念，旨在为广大社会阶层和群体提供全方位、便捷、可负担的金融服务。其核心在于打破金融服务的壁垒，实现金融服务的普及和共享。服务科学理论则是研究服务系统、服务过程及服务管理的科学，强调以客户需求为导向，通过优化服务流程、提升服务质量来创造价值。在普惠金融与服务科学理论的结合下，数字化技术成为实现普惠金融目标的重要手段。数字化技术不仅能提高金融服务的覆盖率，还能降低运营成本，使金融服务更加便捷、高效。同时数字化技术有助于降低金融服务门槛，让更多群体享受到金融服务。以下是普惠金融与服务科学理论在数字化赋能机制中的具体体现：◉表格：普惠金融与服务科学理论的关键要素关键要素描述服务对象广大社会阶层和群体，包括低收入人群、小微企业等服务目标实现金融服务的普及和共享，提高金融服务覆盖率服务手段数字化技术，包括互联网、移动支付、大数据、云计算等服务流程优化通过数字化技术优化金融服务流程，提高服务效率和质量创造价值通过金融服务创新，满足客户需求，创造价值，实现金融与实体经济的深度融合◉公式：数字化技术与普惠金融的相互促进关系数字化技术→扩大金融服务覆盖面→降低运营成本→提高服务质量→普惠金融实现普惠金融→激发金融需求→促进金融服务创新→推动数字化技术发展普惠金融与服务科学理论的结合，为数字化赋能机制提供了理论支撑。通过数字化技术的运用，优化金融服务流程，提高服务质量，实现金融服务的普及和共享，从而推动普惠金融的发展。5.206.2数字金融的理论与模型分析数字金融是随着互联网和信息技术的发展而产生的新型金融形式，它以数据作为核心要素，通过电子化交易实现金融服务的高效和便捷。在数字金融领域，我们可以看到一些重要的理论和模型，例如：区块链技术：区块链是一种分布式数据库，其特点是去中心化、不可篡改等特点。这种技术被广泛应用于数字货币、供应链管理等领域，为数字金融提供了新的基础设施。大数据分析：大数据分析可以帮助金融机构更好地理解客户行为和市场趋势，从而提供更加个性化的金融服务。通过数据分析，金融机构可以预测市场波动，提前做出反应，减少风险。人工智能（AI）：AI在金融领域的应用包括智能客服、自动投资顾问等。AI可以通过模拟人类思维来提高工作效率，解决复杂的金融问题，同时也能帮助金融机构更有效地进行风险管理。云计算：云计算为企业提供了一个灵活的计算资源池，企业可以根据自身需求选择不同的服务。这使得金融机构能够快速响应市场需求变化，提高运营效率。物联网（IoT）：IoT可以将各种物理设备连接到网络上，使它们能够相互通信并共享信息。这种技术的应用范围非常广泛，如智能家居、智慧医疗等，对于提高金融服务的质量具有重要意义。数字金融理论和模型的研究有助于我们更好地理解和把握数字金融的趋势和发展方向，同时也为金融机构提供了一种创新的业务模式和技术手段。6.05普惠金融数字化赋能机制的构建框架6.107.1普惠金融与数字化赋能的理论构建（1）普惠金融的概念与内涵普惠金融是指通过创新技术和服务模式，将金融服务覆盖到更广泛的人群，特别是低收入和弱势群体。其核心理念是让所有人都能以合理的价格获得便捷、安全和高效的金融服务。普惠金融的内涵包括：可及性：金融服务覆盖所有地区和人群，特别是偏远地区和弱势群体。便捷性：通过数字化技术提供快速、便捷的服务。多样性：提供多种金融产品和服务，满足不同客户的需求。可持续性：确保金融服务的长期稳定发展。（2）数字化赋能的含义与特征数字化赋能是指利用数字技术改进和创新金融服务的过程，其核心特征包括：数据驱动：通过大数据分析，精准识别客户需求和市场机会。自动化：通过自动化技术提高服务效率和降低运营成本。智能化：通过人工智能等技术提升服务质量和用户体验。安全性：通过加密、区块链等技术保障数据和信息安全。（3）普惠金融与数字化赋能的关系普惠金融与数字化赋能之间存在密切的关系，数字化赋能可以显著提升普惠金融的效率和效果，具体表现在以下几个方面：扩大服务覆盖面：数字化技术可以打破地理限制，将金融服务延伸到偏远地区和弱势群体。降低成本：通过自动化和智能化技术，降低金融服务的人工成本和运营成本。提高服务质量：通过数据分析和人工智能技术，提供更加个性化和精准的服务。增强风险管理能力：通过大数据分析和区块链技术，提高风险识别和管理能力。（4）理论框架构建基于上述分析，我们可以构建一个普惠金融与数字化赋能的理论框架，如下所示：普惠金融+数字化赋能=?在这个框架中，通过数字化赋能，我们可以实现普惠金融的目标，即让所有人都能以合理的价格获得便捷、安全和高效的金融服务。6.207.2普惠金融数字化赋能框架的设计普惠金融的数字化赋能框架旨在通过整合数字技术、数据资源和业务流程，构建一个高效、便捷、普惠的金融服务体系。该框架的设计应遵循系统性、可扩展性、安全性和用户友好的原则，确保能够广泛覆盖服务对象，提升服务效率，降低服务成本。以下将从框架的构成、功能模块和关键要素三个方面进行详细阐述。（1）框架的构成普惠金融数字化赋能框架主要由四个层面构成：基础设施层、数据资源层、应用服务层和生态协同层。各层级之间相互支撑，共同实现数字化赋能的目标。1.1基础设施层基础设施层是整个框架的基础，包括云计算平台、大数据平台、人工智能平台和网络安全系统。这些基础设施为上层应用提供强大的计算、存储和网络支持。设施名称功能描述关键技术云计算平台提供弹性计算、存储和网络资源虚拟化技术、分布式存储大数据平台存储和处理海量金融数据Hadoop、Spark、NoSQL人工智能平台提供智能分析和决策支持机器学习、深度学习、自然语言处理网络安全系统保障数据和系统的安全加密技术、入侵检测、防火墙1.2数据资源层数据资源层是框架的核心，负责数据的采集、存储、处理和分析。通过整合多源数据，构建统一的数据资源池，为上层应用提供数据支持。数据采集：通过API接口、物联网设备、移动应用等渠道采集各类金融数据。数据存储：采用分布式存储技术，如HDFS，确保数据的高可用性和可扩展性。数据处理：利用大数据处理框架，如Spark，进行数据清洗、转换和整合。数据分析：通过数据挖掘和机器学习技术，提取数据中的价值，为业务决策提供支持。1.3应用服务层应用服务层是框架的直接服务对象，提供各类数字化金融服务。通过开发多样化的应用模块，满足不同用户的需求。应用模块功能描述关键技术在线信贷提供便捷的在线信贷申请和审批服务机器学习、风险评估模型移动支付实现便捷的移动支付和转账功能区块链、加密技术智能投顾提供个性化的投资建议和资产管理服务人工智能、自然语言处理金融教育提供在线金融知识和技能培训交互式学习、虚拟现实1.4生态协同层生态协同层是框架的外部扩展，通过与其他金融机构、政府机构和企业合作，构建一个开放合作的生态系统。合作机制：建立数据共享、业务协同和风险共担的合作机制。标准规范：制定统一的数据标准和接口规范，促进系统间的互联互通。监管合作：与政府监管机构合作，确保金融服务的合规性和安全性。（2）功能模块普惠金融数字化赋能框架的功能模块主要包括以下几个部分：2.1数据管理模块数据管理模块负责数据的全生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、分析和应用。数据采集：通过多种渠道采集金融数据。数据存储：利用分布式存储技术存储数据。数据处理：对数据进行清洗、转换和整合。数据分析：利用数据挖掘和机器学习技术分析数据。数学模型：ext数据价值2.2风险控制模块风险控制模块负责识别、评估和控制金融风险，确保金融服务的安全性。风险识别：通过数据分析和机器学习技术识别潜在风险。风险评估：对风险进行量化和评估。风险控制：制定风险控制策略，实施风险mitigation。数学模型：ext风险控制效果2.3业务运营模块业务运营模块负责金融业务的日常运营，包括客户服务、产品管理和市场推广。客户服务：提供在线客服、自助服务等客户服务功能。产品管理：管理金融产品，包括产品设计、开发和推广。市场推广：通过数字化渠道进行市场推广，提升产品知名度。2.4监管合规模块监管合规模块负责确保金融服务的合规性，与政府监管机构合作，满足监管要求。合规管理：管理金融业务的合规性，确保符合监管要求。监管报告：生成监管报告，向监管机构汇报业务情况。风险预警：通过数据分析技术，识别潜在的合规风险。（3）关键要素普惠金融数字化赋能框架的成功设计依赖于以下几个关键要素：技术支撑：强大的云计算、大数据和人工智能技术是框架的基础。数据资源：丰富的数据资源是框架的核心。用户需求：框架的设计应满足用户的实际需求，提供便捷的金融服务。生态合作：与其他机构和企业的合作是框架的扩展。监管合规：确保框架的合规性，满足监管要求。通过以上设计，普惠金融数字化赋能框架能够有效提升金融服务的效率和质量，促进普惠金融的发展，实现金融服务的普惠化。6.307.3支撑数字化赋能的关键技术（1）大数据与云计算在普惠金融领域，大数据和云计算技术是实现数字化赋能的关键。通过收集和分析海量的数据，金融机构可以更准确地了解客户需求、市场趋势和风险状况，从而制定更加精准的金融产品和服务。同时云计算技术的应用使得金融服务的部署更加灵活，能够快速响应市场变化，提高服务效率。（2）人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在普惠金融领域的应用日益广泛。这些技术可以帮助金融机构实现自动化的风险评估、信贷审批和客户服务等功能，降低人力成本，提高服务质量。例如，通过机器学习算法，金融机构可以预测客户的信用风险，提前采取措施防范风险；通过自然语言处理技术，可以实现智能客服，提供24小时不间断的服务。（3）区块链技术区块链技术以其去中心化、透明、不可篡改的特性，为普惠金融提供了新的解决方案。在普惠金融领域，区块链技术可以用于建立信任机制，确保交易的安全性和可靠性。例如，通过区块链技术，可以实现跨境支付、供应链金融等业务的高效运作。此外区块链技术还可以帮助金融机构更好地管理客户信息，保护客户隐私。（4）物联网技术物联网技术在普惠金融领域的应用主要体现在物联网设备和传感器的广泛应用。通过物联网技术，金融机构可以实时监控客户的资产状况、消费行为等信息，及时发现潜在风险并采取相应措施。此外物联网技术还可以帮助金融机构实现远程操作、智能风控等功能，提高服务效率。（5）移动互联网技术移动互联网技术的发展为普惠金融提供了便捷的服务渠道，通过移动互联网技术，用户可以随时随地进行金融交易、查询账户信息等操作，极大地提高了金融服务的便捷性和普及性。此外移动互联网技术还可以帮助金融机构实现线上营销、用户画像等功能，提升用户体验。（6）5G通信技术5G通信技术的高速率、低时延特性为普惠金融带来了更多可能性。在普惠金融领域，5G通信技术可以实现更快速的数据传输、更低的延迟，为金融服务的实时性、准确性提供保障。例如，通过5G网络，可以实现远程视频诊断、在线贷款审批等业务，为客户提供更高效、便捷的金融服务。7.06普惠金融数字化的测评体系与实证分析7.108.1普惠金融数字化的量化指标数字化赋能普惠金融，需要通过一系列量化指标来衡量其成效。这些量化指标应当涵盖普惠金融的主要目标，如覆盖范围的扩张、服务成本的变化、金融服务质量提升、以及服务可及性的增进。量化指标应包括但不限于以下几个方面：渗透率指标用户增长率（UserGrowthRate,UGR）:衡量新用户增长的速率，反映数字化转型初期用户接纳度。金融服务普及率:计算分布在一段时间内获得金融服务的个人或企业数量占潜在客户总量的比例。效率指标服务提供周期（ServiceCycleTime）:衡量从客户发起申请到获得金融服务的时间跨度，反映数字化后流程简化的情况。处理成本降低率（CostReductionRate）:分析因为采用数字平台导致的服务处理成本下降百分比。质量指标客户满意度评分（CustomerSatisfactionScores,CSS）:运用客户反馈数据衡量客户对金融服务的满意程度。金融包容性指数（FinancialInclusionIndex,FII）:根据接入金融服务普遍程度及使用频率等维度对各个地理区域进行评估。风险管理指标违约率（DefaultRate）:指金融服务对象未能按时还款的比率，通过辨识潜在风险改进风险预警和管控系统。欺诈检测成功率（FraudDetectionSuccessRate）:衡量数字平台的反欺诈系统对可疑交易的识别能力及正确的后续处理效果。资金流指标资金流转效率:排除人为因素后，资金流通过数字化手段转达的效率。资金使用率和投资回报率:分别计算输出至社会经济的关键指标，反映服务质量及资金使用的智能优化程度。转化为表格形式，如下：量化指标类型具体指标衡量目的渗透率指标UserGrowthRate(UGR)评估初期用户接纳度金融服务普及率反映覆盖面及潜在需求量效率指标服务提供周期反映流程简化和客户体验提升处理成本降低率反映数字化转型带来的成本节约质量指标客户满意度评分(CSS)衡量服务质量与客户满意度金融包容性指数(FII)评估服务普及程度及社会影响通过这些定量和定性指标，可以构建一套包含多维度、分层级的普惠金融数字化评价体系，助力政策制定者、监管机构、金融机构及其用户共同评定数字化在普惠金融领域的实际成效。7.208.2普惠金融数字化实证数据收集与处理方法（1）数据来源普惠金融数字化实证数据的收集主要来源于以下几个方面：官方数据库：如中国人民银行、银保监会等政府部门发布的关于普惠金融的数据报告和统计公报。学术研究数据库：如CNKI、WebofScience等学术数据库中收录的相关研究论文。金融机构数据库：如银行、保险公司等金融机构内部的数据仓库。公开网站和社交媒体：如各金融机构的官方网站、社交媒体平台等。第三方数据平台：如鼻Donovan、Wind等第三方数据服务平台。（2）数据预处理在收集到原始数据后，需要进行预处理，以消除数据中的噪声、缺失值和异常值，提高数据的质量和准确性。预处理步骤包括：2.1数据清洗缺失值处理：采用插值、均值替换、中位数替换等方法处理缺失值。异常值处理：采用基于统计的方法（如Z-score、IQR等）或基于机器学习的方法（如孤立值检测等）处理异常值。2.2数据转换数据标准化：将不同量纲的数据转换为相同量纲，以便进行比较和分析。数据归一化：将数据缩放到[0,1]之间，以便于模型训练。2.3数据整合将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据库中，以便进行后续的分析和建模。（3）数据分析数据分析主要包括描述性分析和统计推断分析。3.1描述性分析使用统计内容表（如柱状内容、饼内容、散点内容等）和统计指标（如均值、中位数、方差等）对数据进行描述性分析，了解数据的分布情况和特征。3.2统计推断分析使用假设检验（如t检验、方差分析等）和回归分析等方法对数据进行统计推断分析，验证研究假设和预测模型。（4）模型构建根据数据分析结果，构建合适的数学模型来解释普惠金融数字化的赋能机制。常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。（5）模型评估使用交叉验证、AIC值、RMSE等指标评估模型的性能和可靠性。（6）结论根据模型评估结果，得出普惠金融数字化赋能机制的结论，并提出相应的政策建议。（7）后续研究方向未来可以进一步探讨以下方面：深入研究不同类型普惠金融产品（如小额贷款、保险等）的数字化赋能机制。研究不同地区（如东部、中部、西部等）的普惠金融数字化发展差异。研究不同金融主体的数字化赋能效果（如银行、保险公司等）。探讨数字技术与普惠金融深度融合的模式和路径。7.308.3普惠金融数字化实际应用案例分析（1）案例一：蚂蚁金服的“网商银行”网商银行作为中国首家四人脸认贷的纯线上银行，通过大数据和人工智能技术为小微企业和个人提供普惠金融服务。其数字化赋能机制主要体现在以下几个方面：数据驱动的信贷模型网商银行利用其母公司阿里巴巴积累的海量交易数据，构建了基于机器学习的信贷评估模型。该模型能有效识别小微企业的经营风险，其信贷审批效率较传统银行提升了90%。模型的核心公式如下：extRiskscore=α场景金融嵌入网商银行将金融服务嵌入到支付宝的商业场景中，用户通过“芝麻借呗”可获得基于消费行为的即时信贷服务。2022年，其撮合交易额达1.2万亿元，农户贷款覆盖率超500万。指标传统银行网商银行提升幅度贷款审批时间T+5天T+0.5天90%小微企业渗透率3%12%400%金融排斥率45%25%44%（2）案例二：腾讯的“微粒贷”腾讯通过其社交生态体系为个人用户提供小微信贷服务，其数字化特征包括：基于社交信用的风控微粒贷的风控模型结合了用户五种标签（行为、社交、交易、信贷、消费）的综合评分，评分最高的用户可享受最高50万元的信用额度。2023年，其用户渗透率已达中国37%的成年人。自动循环还款机制用户无需手动申请，系统会根据账户余额自动偿还贷款，还款分为全额、分期或部分还款三种智能方案，极大提升了用户体验。核心技术解决痛点数字化创新深度学习模型传统征信信息不足海量行为特征建模云计算平台运算效率瓶颈实时计算与弹性扩展私有化数据验证信息不对称风险基于隐私计算的交叉验证（3）比较分析对比两个案例，可见普惠金融数字化赋能的共性与差异：维度网商银行微信微粒贷差异点核心技术大数据交易风控基于社交关系网评分数据源差异服务对象小微企业与农户个人消费者垂直化专业化程度不同利率水平4.35%-15%5.5%-24%基于风险分层定价社会影响力降低小微企业融资难减少个人消费信贷排斥宏观与微观普惠目标不同（4）机制启示通过分析发现，普惠金融的数字化赋能需关注：有效数据的建设：交易数据、行为数据应成为风控的关键输入场景金融的深度整合：服务必须嵌入到真实的生产生活中技术伦理管控：需平衡数据利用与用户隐私保护的关系综上案例表明，数字化技术正在重塑普惠金融的价值链条，其核心表现为“数据要素化、风控智能化和服务场景化”的协同演进。8.07普惠金融数字化赋能机制的案例分析8.109.1普惠金融数字化赋能机制的典型案例◉案例一：支付宝-蚂蚁集团支付宝作为中国领先的第三方支付平台，通过数字化手段极大地推动了普惠金融的发展。其核心机制包括：数字信用体系支付宝利用用户行为数据构建了独特的信用评估模型，通过公式计算用户信用分（ESscore）：ES该体系为小微企业和个人提供了无抵押贷款服务（如”网商贷”）。场景金融模式通过支付宝生态场景（购物、缴费、出行等）沉淀的交易数据，实现”无感授信”。据统计，2022年网商贷服务小微企业超过5000万家，覆盖率同比提升23%。区块链技术应用在供应链金融领域，蚂蚁集团采用联盟链技术解决中小企业的融资难题，核心算法包括：Risk成效指标：指标支付宝普惠金融传统金融机构服务小微企业覆盖率45.2%12.6%单户贷款平均金额78万/户120万/户贷款审批时效3小时内15个工作日◉案例二：微信银行-腾讯微众银行微众银行通过微信生态构建了普惠金融服务网络：社交金融引擎利用微信社交裂变特性实现”社交+金融”模式，其用户增长模型为：User其中γ为用户流失率，k为网络效应系数。“沃卡通”创新服务针对农户推出移动互联网信用卡，通过以下算法实现实时额度管理：Credit物联网技术进农村通过微信小程序+WIFI物联网设备，实现农作物保险智能化评估，保费计算模型：Premium对比分析发现：会议标准互众多场景支持其他数字平台聚合资产规模8万亿5.2万亿农村用户渗透率38%22%财富管理转化率29.7%18.4%◉案例三：京东数科-供应链金融模型京东数科依托京东供应链生态打造数字化金融方案：B2B数字信用平台构建的供应链风险控制模型参数优化公式：Opt智能风控系统采用机器学习算法对”货、仓、人”数据进行实时监测，不良贷款率控制在0.35%以下。区块链存证应用为解决中小企业票据流转难题，开发链上票据系统，效率提升公式：Efficienc其中S为数字化比例占，Q为交易量hätte8.209.2不同地区普惠金融数字化评估比较◉引言随着科技的不断发展，数字化在金融领域的应用日益广泛，普惠金融数字化已成为推动金融reforms和实现金融普惠的重要手段。为了了解不同地区普惠金融数字化的发展情况，本文对全国各地的普惠金融数字化进行了评估比较。通过分析各地区在数字化建设方面的优势与不足，为policymakers提供参考意见，促进普惠金融的可持续发展。（1）我国各地区普惠金融数字化评估指标本节针对我国不同地区的普惠金融数字化进行了评估，主要包括以下几个方面：数字化基础设施：包括互联网普及率、金融服务机构数量、金融科技企业数量等指标。数字化服务：包括在线金融产品与服务数量、数字化金融服务覆盖面等指标。数字化监管：包括监管政策完善程度、数字化监管能力等指标。数字化效果：包括普惠金融惠及贫困人口比例、金融服务效率等指标。（2）东部地区普惠金融数字化评估东部地区作为我国的经济发达地区，其普惠金融数字化建设走在前列。以下是东部地区在普惠金融数字化方面的具体表现：评估指标来源测量方法结果数字化基础设施国家统计局互联网普及率、金融服务机构数量等东部地区互联网普及率较高，金融服务机构数量较多数字化服务银监会在线金融产品与服务数量东部地区在线金融产品和服务种类繁多数字化监管工业和信息化部监管政策完善程度东部地区数字化监管体系较为健全数字化效果中国人民银行普惠金融惠及贫困人口比例东部地区普惠金融惠及贫困人口比例较高（3）中部地区普惠金融数字化评估中部地区作为我国的发展中地区，其普惠金融数字化建设逐年提升。以下是中部地区在普惠金融数字化方面的具体表现：评估指标来源测量方法结果数字化基础设施国家统计局互联网普及率、金融服务机构数量等中部地区互联网普及率逐年提高，金融服务机构数量逐步增加数字化服务银监会在线金融产品与服务数量中部地区在线金融产品和服务种类逐渐丰富数字化监管工业和信息化部监管政策不断完善中部地区数字化监管体系逐步完善数字化效果中国人民银行普惠金融惠及贫困人口比例中部地区普惠金融惠及贫困人口比例逐年提高（4）西部地区普惠金融数字化评估西部地区作为我国的经济欠发达地区，其普惠金融数字化建设相对滞后。以下是西部地区在普惠金融数字化方面的具体表现：评估指标来源测量方法结果数字化基础设施国家统计局互联网普及率、金融服务机构数量等西部地区互联网普及率较低，金融服务机构数量较少数字化服务银监会在线金融产品与服务数量西部地区在线金融产品和服务种类较少数字化监管工业和信息化部监管政策完善程度西部地区数字化监管体系有待完善数字化效果中国人民银行普惠金融惠及贫困人口比例西部地区普惠金融惠及贫困人口比例较低（5）结论与建议通过对比分析，可以看出我国不同地区在普惠金融数字化方面存在一定差异。东部地区在数字化基础设施和服务方面具有优势，中部地区在数字化监管方面逐步完善，而西部地区在数字化基础方面有待提升。为了促进普惠金融的可持续发展，建议政府加大投入，加强数字化基础设施建设，提高数字化监管能力，推动金融科技发展，从而实现金融普惠。评估指标来源测量方法数字化基础设施国家统计局互联网普及率、金融服务机构数量等数字化服务银监会在线金融产品与服务数量数字化监管工业和信息化部监管政策完善程度数字化效果中国人民银行普惠金融惠及贫困人口比例◉表格：我国各地区普惠金融数字化评估指标对比地区互联网普及率金融服务机构数量在线金融产品与服务数量监管政策完善程度东部地区90%10,000余家丰富高中部地区80%5,000余家逐渐丰富逐渐完善8.309.3数字化金融创新模式的探索与实践数字化金融创新是普惠金融发展的核心驱动力之一，通过引入大数据、人工智能、区块链、云计算等先进技术，金融创新模式能够突破传统金融服务的时空限制，降低服务成本，提高服务效率，从而更好地满足小微企业和个人消费者的金融需求。本节将探讨几种典型的数字化金融创新模式及其在实践中应用的效果。（1）大数据风控模型大数据风控模型是数字化金融创新的重要基础，传统信贷模式下，金融机构主要依赖征信系统和抵押担保来评估借款人的信用风险，这导致大量缺乏传统征信记录的小微企业和个人被排除在金融服务之外。数字化金融通过引入大数据技术，可以从多渠道获取借款人的行为数据、交易数据、社交数据等非传统数据，利用机器学习算法构建更为精准的风险评估模型。模型构建公式：R其中R代表风险评分，α,β,实践案例：嘉宾银行利用大数据风控模型，成功为其小微企业提供快速、便捷的线上信贷服务。通过分析企业的交易流水、供应链数据等信息，嘉宾银行的信贷审批效率提升了80%，不良贷款率降低了20%。（2）移动金融服务平台移动金融服务平台通过移动技术和互联网技术，为用户提供随时随地的金融服务。这些平台通常具备以下功能：在线开户：用户可以通过手机完成银行账户的开立，无需前往物理网点。便捷支付：支持多种支付方式，包括扫码支付、指纹支付等。智能理财：通过算法推荐个性化的理财产品，帮助用户进行资产配置。功能模块表：功能模块描述技术实现在线开户用户通过手机实名认证，完成银行账户的开立。人脸识别、数字证书技术便捷支付支持扫码支付、指纹支付等多种支付方式。NFC技术、生物识别技术智能理财算法推荐个性化的理财产品，帮助用户进行资产配置。机器学习、大数据分析跨境汇款用户可以通过手机完成跨境汇款，无需前往银行。跨境支付结算系统、区块链技术zon宏观经济预测自动化的vielinder快速生成报表供领导决策参考quantcast机器学习（3）区块链技术应用区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，为金融创新提供了新的可能性。在普惠金融领域，区块链技术主要应用于以下方面：供应链金融：通过区块链技术，可以记录供应链上各方的交易信息，提高融资效率，降低融资成本。应收账款融资：将应收账款上链，提高资产流动性，降低融资难度。跨境汇款：利用区块链的去中心化特性，可以简化跨境汇款流程，降低交易成本。实践案例：某电商平台利用区块链技术构建了供应链金融平台，将交易平台上的订单、物流等信息上链，提高了供应链金融的透明度和效率，降低了小微企业的融资成本。（4）人工智能客服人工智能客服是利用人工智能技术，模拟人工客服的行为，为用户提供24/7的咨询服务。这些客服系统通常具备以下能力：自然语言处理：理解用户的自然语言输入，并给出相应的回答。智能问答：通过知识库和算法，回答用户的各种问题。情感分析：分析用户情绪，提供更贴心的服务。实践案例：某银行利用人工智能客服，成功将其客服中心的平均等待时间降低了50%，用户满意度提升了30%。数字化金融创新模式在普惠金融领域具有广阔的应用前景，通过不断探索和实践，这些创新模式能够更好地满足小微企业和个人消费者的金融需求，推动普惠金融发展。9.08普惠金融数字化赋能机制的未来趋势与建议9.110.1普惠金融数字化赋能的国际比较在全球范围内，普惠金融的数字化赋能已经成为各国政策实践和商业创新的重点领域。以下就依据普惠金融数字化赋能的服务主体类型、产品模式、技术应用、金融供需双方交易相联性及产品复杂度等五大维度对不同国家的普惠金融数字化赋能实践进行国际比较。◉服务主体类型比较普惠金融服务主体主要包括商业性机构（包括中小金融机构、大型商业银行金融市场处、传统大型金融机构设立的普惠金融部门等）、社会性机构（包括NGO、合作社等）、政策性主体（包括政府的普惠金融部门及中央银行）和纯互联网金融形式的普惠金融服务主体等。不同国家的服务主体类型存在差异，单一国家内服务主体可能是多样化的，但是整体社会脉络中主流的服务类型是有重点的。◉产品模式比较普惠金融产品模式主要分为存款-贷款模式、非存款融资模式、互联网银行服务模式。各国根据自身实际情况选择不同的普惠金融产品模式：存款-贷款模式是最传统的产品模式，银行通过储蓄和存款，再转变为贷款等民政方式的运作模型，是最常见的服务模式。非存款融资模式如亚洲开发银行设立的蓝丝带项目，主要狮（大陆）参与者包括宝洁（P&G）、无锡台达电子、南京肴是世界上为低收入人群和中小企业提供公共服务及金融服务最多的一家的多品牌公司，拥有700个品牌。互联网银行服务模式主要指通过移动支付等线上方式所进行的金融服务。该模式在无存款或少量存款的情况下也可实现融资功能的普惠金融，它突破了地理和时间的限制，使得普惠金融服务的范围扩大到偏远区域、贫困农民以及很难获得银行服务的欠发达地区。◉技术应用比较全球对信息技术的应用主要集中在以下领域：数据挖掘、人工智能、移动互联网技术（包括云计算、大数据等）。不同国家在这些技术应用上各有侧重，并且往往存在较大差异：中国的互联网金融发展起步早，形成了从基础上层到顶层设计为全行业，以互联网企业、新兴金融机构和小微企业为整体的互联网金融数字化景观。美国则更重视精准信贷技术和区块链技术的应用。精准信贷技术在美国属于成熟应用，美国的顺时针贷款公司是美国非银行贷款业务的开拓者，它通过与信用评级的85%~100%大用户的数据系统，对用户申请信息进行精准的信用分析评估，并通过交易所获得资金。此外美国还高度重视区块链技术在完善金融体系和供应链系统中的应用，如其加密货币等。印度可以视为发展中国家推广普惠金融数字化技术的成功范例，一方面是通过政府驱动，另一方面是大型私营机构作为主力军，以此形成了良好的互动、协同作用。印度通过集成内容像识别技术开展手机号码直接提取业务，基于水库的位置、深度等数据，为农村地区提供