商业银行普惠金融服务精准化路径研究

冯强

      【摘要】在国家普惠金融高质量发展战略指引下，作为服务地方实体经济的主力军，城市商业银行承担着为专精特新企业、科创小微企业等普惠客群提供融资支持的重要使命。本文阐述了普惠金融服务精准化的核心逻辑，分析了商业银行开展普惠金融服务的现实痛点，从构建多维度客群精准识别体系、建立适配客群的动态风控体系、打造产业链场景化精准融资服务等方面论述商业银行开展普惠金融服务的精准化路径，旨在为商业银行提升普惠金融服务质效提供支持。
      【关键词】商业银行；普惠金融服务；精准化路径
引言
      《推进普惠金融高质量发展的实施意见》提出要构建高水平普惠金融体系，建立完善金融服务小微企业科技创新的专业化机制，为商业银行科创金融业务指明方向。目前，普惠金融服务已经从广覆盖逐渐转向精准化，要求商业银行有效解决普惠客群的融资难、融资贵等难题。基于此，从商业银行实操视角出发，探索商业银行开展普惠金融服务精准化路径具有重要的现实意义，既能破解当前普惠金融服务的现实痛点，又能助力普惠金融高质量发展。
一、普惠金融服务精准化的核心逻辑
      普惠金融服务精准化的核心逻辑是通过数据驱动、技术赋能、机制创新，在整合各项资源基础上构建“精准识别—精准授信—精准风控—精准服务”的闭环服务体系。该体系致力于将金融服务更精准地匹配至小微企业、农户、低收入人群等传统金融体系难以覆盖的微观经济单元，高效分享经济增长成果。其本质是解决银企间信息不对称、风险收益不匹配的核心矛盾，构建更具韧性的金融生态，从而推动普惠金融服务从传统的“可获得”升级为“低成本 + 可持续”。
二、商业银行开展普惠金融服务的现实痛点
      （一）客群识别精准度不足
      商业银行开展普惠金融服务存在客群识别精准度不足的现实痛点，核心症结是传统获客模式的低效性，以往数据支撑体系的薄弱性。目前，商业银行普惠贷款获客模式高度依赖客户经理个人经验，以行业资源为核心，存在目标客户群体定位偏差的情况。例如，浙江义乌小商品市场商户中，仅 35%可以从银行获得贷款，其余 65% 依赖民间借贷，且年化利率普遍超过 20%。与此同时，单一获客渠道导致优质初创小微企业触达率偏低，虽然这类企业有着较高成长潜力，但未被纳入客户经理的调研范围。这不仅降低了普惠金融服务的实际效率，还压缩了普惠贷款的整体利润空间，严重制约普惠金融服务的规模化发展。
      （二）风控模型适配性偏低
      商业银行开展普惠金融服务时，存在风控模型适配性偏低的现实痛点。传统风控指标体系严重脱节，现有信贷风控模型以资产负债率、固定资产占比等指标为核心，面向大中型企业设计，无法匹配普惠客群“规模小、抵押物不足、财务数据不规范”的典型特征。银行严重的“抵押物”导向的风险控制逻辑，导致那些缺乏固定资产但经营稳定的小微主体被排除在服务范围之外，无法真正发挥普惠金融的服务价值。
      （三）场景化服务深度不够
      场景化服务深度不够也是商业银行开展普惠金融服务的一大现实痛点，表现为普惠金融服务产品同质化严重，未能精准适配企业的生命周期需求。目前，大多数商业银行推出的普惠贷款产品未能跳出传统框架，导致不同类型企业面对几乎相同的贷款额度、贷款期限、贷款担保要求，难以满足企业在不同阶段体现出的差异化融资需求。以农产品供应链为例，粮食主产区的农产品批发商资金需求集中在农产品收获期仓储运输、销售期回款垫资等节点，资金需求呈现出“周期长短 + 频次高 + 额度浮动”的特点，现有普惠金融服务产品以通用型农户贷款为主，未结合农产品产销周期设计全链条的产品。
三、商业银行开展普惠金融服务的精准化路径
      （一）构建多维度客群精准识别体系
      第一，建立内外部数据整合机制。商业银行需要整合客户交易流水、信贷记录等内部数据，对接地方政务乎相同的贷款额度、贷款期限、贷款担保要求，难以满足企业在不同阶段体现出平台、税务平台等外部数据，在 API 接口支持下实现内集中在农产品收获期仓储运输、销售期回款垫资等节点，资金需求呈现出“周期外部数据的实时更新，以此构建动态信息数据库。
      第二，构建智能客群分层模型。运用机器学习算法构建商业银行普惠金融服务客群分层模型，可以划分为孵化期、成长期、成熟期三个层级，根据层级特点制定差异化的融资策略，见表 1。

      第三，精准获客渠道拓展。商业银行依托模型输出结果构建“线上 + 线下”的精准获客渠道，合理提升科技型客群的占比。可通过地方政务平台、行业协会平台，电商平台等线上渠道精准推送融资产品，精准分析企业画像，在此基础上实现智能匹配。线下则在产业园区、专业市场、社区商圈设立普惠金融服务站，以举办专场对接会的方式定向触达目标客群，解决传统获客模式的精准度不足问题。
      （二）建立适配客群的动态风控体系
      第一，重构风控指标体系。商业银行需要突破传统财务指标局限，整合各项资源，构建“财务指标 + 非财务指标”的复合型风控指标体系。其中，财务指标聚焦成长性指标，包含营收复合增长率、研发投入占比、资产负债率、现金流覆盖率等指标，占比为 60%；非财务指标以经营年限、纳税记录、工商信用等指标为核心，占比为 40%。该权重结构并非主观设定，而是基于普惠小微客群特征、监管导向综合推导得出：《银行业金融机构小微企业金融服务监管评价办法》明确提出小微金融监管评价以定量指标为重点，财务指标为定量核心占比60%，非财务指标为定性补充占比 40%，适配普惠小微监管评价需求。
      第二，应用智能风控模型。商业银行在探索普惠金融服务精准化路径过程中应该运用大数据技术构建动态的风控模型，借助区块链技术溯源企业交易订单、应收账款等信息，有效防范信息造假。在此基础上，应用人工智能算法实时监控企业的经营数据与行业发展数据，动态预警信贷风险。例如，某信贷企业研发投入占比连续三个月下降 10% 以上，自动触发风险预警，提醒客户经理及时介入信贷风险评估，努力实现从事后风控到事前风控的升级转变。
      第三，完善风险共担机制。商业银行联合政府部门、担保机构建立风险共担机制，实施“4:3:3”的风险分担模式——商业银行承担 40% 风险（坚守风险防控主体责任），政府风险补偿基金承担 30% 风险（弥补商业银行的部分损失），担保机构承担 30% 风险（认可经营信用的担保价值）。形成“风险共担 + 利益共享”的协同格局，降低银行信贷的风险敞口，从而提升银行授信的积极性，为普惠金融精准化服务有效推进提供保障。
（三）打造产业链场景化精准融资服务
      第一，构建产业链核心企业联动模式。要想开展精准化普惠金融服务，商业银行应该以产业链核心企业为依托，逐渐构建“核心企业 + 上下游小微企业”特色化应该运用大数据技术构建动态的风控模型，借助区块链技术溯源企业交易订单、的供应链融资模式，旨在融资需求精准匹配产业链场景。在该模式中，核心企业共享上下游小微企业的交易数据，商业银行基于交易数据为小微企业提供应收账款质押贷或者订单贷等产品，合理提高授信额度。
      第二，提供产业链上下游差异化场景融资服务。商业银行应该结合产业链上游供应商、下游经销商 / 零售商的核心场景需求，立足实际设计适配的融资产品，从而破解传统普惠金融产品与产业链场景脱节的问题，见表2。

       第三，推动多元生态主体协同。针对场景化服务深度不够的问题，商业银行可以构建“银行—政府—行业协会—核心企业”的普惠金融生态协同体系。通过发挥各主体优势协同发力，提升普惠金融服务的精准化水平其中，商业银行要发挥资金融通优势，积极开展风险管理，政府提供政策支持，给予风险补偿；行业协会侧重提供企业信用信息，实现数据共享；核心企业要提供交易数据与供应链信息，帮助银行更精准评估风险。
四、结语
      普惠金融精准化是商业银行践行金融服务实体经济使命的核心路径，更是摆脱当前普惠客群融资困境的重要抓手，为商业银行普惠金融服务高质量发展提供可落地的框架。作为地方金融主力军，商业银行应该持续深化金融科技应用，践行构建多维度客群精准识别体系、建立适配客群的动态风控体系、打造产业链场景化精准融资服务路径，立足实际需求优化普惠金融服务的精准化模式，在风险可控的前提下不断拓展普惠金融服务边界，为小微企业成长提供更多的金融服务保障，彰显商业银行在金融供给侧结构性改革中的担当。
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