成立才15个月的四川新网银行，正在用“数字普惠万能连接”的特色化经营模式，积极探索新一代互联网银行的创新发展之路。

秉持“用户导向、技术驱动”的理念，以及“单点突破、快速迭代”的打法，四川新网银行把金融科技和大数据风控视为自身的核心能力来建设和创新，运用云计算、大数据、人工智能等新一代互联网技术，为“二八定律”中那80%没有享受到完善金融服务的小微群体，提供更安全、更便捷和更高效的金融服务，用技术的力量做好普惠金融的补位者和探索者。

截至2018年3月底，四川新网银行的服务用户超过1200万，在管资产251亿元，累计放款超过500亿元，在没有强场景、大流量的背景支撑之下，四川新网银行依托领先的金融科技能力、稳健的大数据风控技术和高效的互联网开放平台运营模式，服务小微群体、支持实体经济、践行普惠金融。本文拟以四川新网银行为例，剖析新一代互联网银行的数字普惠金融实践。

数字化是践行普惠金融的有力途径

长期以来，小微群体金融服务可获得性低，获得成本高，导致“融资难、融资贵”成为普遍现象。为了满足普惠金融需求，增强对中小微企业、“三农”和社区等经济发展薄弱环节和领域的金融支持力度，更好地服务实体经济，民营银行带着时代赋予的使命正式起航，期待为普惠金融深入落地、为银行业创新发展探索出崭新路径。

解决“融资难”首先要解决融资渠道问题，要让没有享受到普惠金融服务的小微群体有便捷高效、门槛较低的融资渠道，需要打破传统的线下网点申请、纸质进件、人工审批等复杂流程，用全数字化手段进行流程再造，并建立一套全数字化的在线风控系统，完善贷款全周期的数字化监控手段，依托金融科技的力量，切实降低用户的申贷门槛，提升在线金融服务的审批效率。可以说，只有通过数字化的手段，并借助手机等移动互联工具，才可能让金融服务快速触及更广泛的人群。

要解决“融资贵”则要解决融资成本问题。长期以来，金融机构推进普惠金融意愿强烈，但进展缓慢的最主要原因在于，传统金融机构推进普惠金融作业成本高昂，以贷款服务为例，线下尽调、人工审批、线下作业，一般一个客户的作业成本在千元左右，如此高昂的成本导致传统金融机构难以为用户提供金额小至几千元、期限短至一两个月的贷款产品，无法满足用户碎片化、高频次的金融需求。

四川新网银行作为全国三家互联网银行之一，自成立之初即开始自主搭建全在线运行的银行系统，并采用电子进件、自动审批、全线上作业的模式，降低金融业务的边际成本，不断满足了客单价低(低至几百元)、期限短(短至1天)、频次高、风险识别难的碎片化金融需求。截至2017年年底，四川新网银行人均借款金额3300元，笔均借款周期75天，探索出了具有经济可行性和技术可行性的业务模式，为践行数字普惠金融提供了一条可参考、借鉴、复制的崭新道路。

智能风控是践行数字普惠金融的核心

金融的核心在于风控。作为纯线上化作业的互联网银行，如何防控欺诈风险，从而保障普惠金融事业持续稳定推进？此外，“二八定律”中那80%没有享受到完善金融服务的小微群体，很多是从未与金融机构产生借贷记录的人群，其征信记录就如同一张“白纸”，又如何评估其风险并给予合适的额度？

首先，反欺诈系统为践行数字普惠金融保驾护航。以四川新网银行为例，纯线上申请贷款，和传统银行金融机构面对面尽调、质押担保不同，无法直接看到在手机另一端进行操作的到底是人还是机器，又是否是本人。

为此，四川新网银行自主搭建了反欺诈引擎，利用人脸识别、生物探针、设备指纹、关联网络等技术和手段进行分析判断。目前已能完成当前业务量下数百条规则的并行执行，可以做到欺诈分析毫秒级响应，为了适应复杂的互联网环境规则，系统在更新后可以实时生效。

设备指纹作为新网银行申请的一项专利技术,通过获取用户设备软硬件的基本属性信息,综合计算得出每一个设备的唯一标识,据此可以从设备维度进行在线身份识别。而关联网络技术主要是对用户的各个维度进行关联分析,从一个人发现一伙人,区别于个体维度识别,从关联维度可以更清晰地发现团伙聚集的特征，另外，关联网络还应用于四川新网银行的案件跟踪和贷后跟踪,一旦案件发生,能够从一个欺诈用户衍生发现其他可能的“坏用户”等。截至2017年年末，四川新网银行反欺诈系统有效阻断了60万次风险欺诈攻击，确保业务安全、平稳推进。

其次，用“大数据+机器学习”进行智能决策。四川新网银行严格采用合法合规数据源,依托与众多平台机构合作获得多元化的流量和多维度的大数据支撑，建立了基于数据交换平台、实时处理平台、数据集成平台、数据开发和管理平台、即席查询平台的大数据平台,实时挖掘、分析数据。

一旦用户进行线上申请，在其同意并授权的情况下，将多个渠道采集而来的脱敏数据汇入智能决策引擎系统，从身份、关系、职业、资产、黑名单、操守、意愿、教育八个维度对借款人进行还款能力与意愿判定。同时，四川新网银行还构建了包括信用评分模型、履约能力指数模型、恶意透支指数模型、消费倾向模型、资金需求指数模型、个人稳定性指数模型、社交活跃度模型、网络使用倾向模型、游戏沉迷指数模型共九大模型在内的风控系统。这九大主要模型又各自有三百多个子模型，每个子模型又有数千个风险计量、风险判断因子，能实时评估风险，为风险画像。

整个决策系统不但拥有传统银行类风险模型，也在国内领先上线使用机器学习模型，如GBDT(梯度提升决策树)模型。通过借鉴美国科技企业广泛使用的AB测试框架，同时在线对比多组授信策略的表现，根据实际表现自动切换流量，达到授信策略快速迭代和不断地自我纠偏和更新。

在“大数据+机器学习”的智能决策系统之下，四川新网银行的在线审批速度和效率得到飞速提升，目前平均每笔信贷审批时长40秒，最快7秒即可完成一笔信贷审批，单日批核贷款量超过27万笔，信贷业务已全面实现批量化处理和自动化审批，99.6%的信贷业务全流程实现机器审批，只有0.4%的大额信贷和可疑交易需要人工干预。

除此之外，为了进一步控制风险，四川新网银行也实施全流程的风险管理机制，并创建了实时风控系统及零售消费信贷系统，实现了贷前审核、贷中管理、贷后预警、催收执行四维一体的全生命周期型风险管理，确保用户信息和客户资金能够得到多维度防护。

开放平台是数字普惠深入推进的助力

拥有了在线实时智能风控系统，使得用户得以摆脱时间、地域等限制，获得7×24小时的便捷金融服务，以四川新网银行“好人贷”为例，该产品随借随还，利率“千人千面”，就像一笔手机里的大额备用金，不使用不产生任何费用，让用户随时随地都可以应急。申请流程上，该产品高效便捷，只需要在四川新网银行微信公众号主界面点击菜单栏“好人贷”，在填写相关个人信息之后，简单3步操作就可以获得无抵押纯信用贷款的授信，最快1分钟放款，当天到账。没有时间限制，也不需要到银行去，客户甚至可以躺在被窝里申请贷款。“好人贷”极大地改善了传统金融机构的借贷流程，为用户节省了传统银行排队、等待贷款下发的时间成本，以及资金的冗余成本，提升了用户体验。

而这样便捷、高效的数字普惠金融服务，要让更广泛的人群受益，需要开放连接,让来自四面八方的信息流、资金流、用户、产品进行连接和适配，减少资金流、信息流在传递过程中的摩擦阻力，真正提高资金融通效率。

四川新网银行金融开放平台在这一环境下应运而生。通过开放平台打造面向移动互联网的生态圈。该金融开放平台针对各种合作伙伴,提供灵活便捷的SDK、API以及即插即用的H5等接入方式，既能满足需求独特的第三方开发者灵活开发需求,也能让第三方开发者简单便捷地直连接入。

目前开放平台分为外部应用接入层、开放平台核心层和业务功能层。值得一提的是应用接入层,主要分为面向开发者的开发者门户,面向平台运营支撑人员的管理监控平台。开发者门户可实现服务接口和服务资源的发布共享，并提供系统接入的安全可靠SDK包和开发样例，并建立起开发者申请、发布应用审核的一套流程。

基于开放平台所提供接口,开发者将根据客户个性化需求自行定制相关应用并发布,全力打造包括账户管理、金融咨询、投资理财、贷款服务、移动支付、民生缴费、生活服务等金融和非金融功能的“混血”服务,最终实现“技术、产品、服务、合作”的全面开放。四川新网银行金融开放平台如同一个大型金融“百宝工具箱”,合作机构可以根据自身情况,快速进行金融模块服务个性化组装。

截至目前，四川新网银行依托金融开放平台，已经与出行交通、电子商务、移动通讯、二手车等多个场景平台进行了深入合作，满足场景闭环内的碎片化金融需求，进一步拓展了辐射半径，将数字普惠金融深入推进。

如今，新的金融科技手段不断涌现，新的风控技术、大数据应用技术、人工智能技术也在日益精进，为金融机构提升风控精准度、优化金融服务奠定了坚实基础。作为一家“活在手机里”的互联网银行，四川新网银行将逐渐覆盖用户的各类生活场景，只要用户需要，即可“一键式”“秒速化”获得定制化的金融服务。

可以说，作为新一代互联网银行，四川新网银行在践行数字普惠金融的道路上仍有巨大的可提升空间，以及更深远的可想象空间。未来已来，新一代互联网银行的数字普惠金融探索仍在继续，未来将更加精彩。