央行于7月31日發(fā)布的《2020年二季度金融機構(gòu)貸款投向統(tǒng)計報告》數(shù)據(jù)顯示，我國普惠金融領(lǐng)域貸款保持較快增長。上半年增加2.43萬億元，同比多增9372億元。二季度末，人民幣普惠金融領(lǐng)域貸款余額19.72萬億元，同比增長20.7%，增速比上季末高3個百分點。其中，普惠小微貸款余額13.55萬億元，同比增長26.5%，增速比上季末高2.9個百分點。

在普惠信貸穩(wěn)步增長的同時，金融機構(gòu)和金融科技企業(yè)的優(yōu)勢互補也在對數(shù)字普惠金融的發(fā)展形成強大的推動力。在如今的金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮之中，金融科技作為構(gòu)建普惠金融體系的輔助力量，其賦能作用也越來越明顯。

作為中國領(lǐng)先的金融科技企業(yè)，微財自2012年成立以來便憑借長期以來積累的自有數(shù)據(jù)優(yōu)勢、經(jīng)過實踐檢驗的科技實力，以及專業(yè)嚴謹?shù)姆?，成為了其中的典型代表?/p>

在多年實踐中，微財已在信貸領(lǐng)域積累了多年經(jīng)驗，目前已經(jīng)建立起一套完整、嚴密的智能化風控系統(tǒng)，形成了專業(yè)高效的信貸管理機制。其自主研發(fā)的智能風控平臺具有高吞吐、低延時的技術(shù)特征，可以使在線批核時效達到秒級，并在支持每日超過100 個不同業(yè)務流程同時在平臺上運行的情況下，保證百萬量級以上的日進件處理能力。

在最關(guān)鍵的風控信審環(huán)節(jié)，微財是國內(nèi)較早運用機器學習的企業(yè)之一。其智能風控平臺所部署的風控策略，運用了多種時下流行和前沿的機器學習算法，包括隨機森林、貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習、SVM、XGBoost 等。

反欺詐主要是判斷借款申請者是否出于騙貸等惡意動機。得益于豐富的機器學習模型的應用，可以快速、精準地識別出疑似欺詐人群。在信用評估環(huán)節(jié)，部署在風控系統(tǒng)中的CNN、隨機森林、XGBoost等算法，能夠為不同資質(zhì)水平的申請者實現(xiàn)差異化定價，從而將整個信貸周期的不良率控制在極低水平。

在現(xiàn)代科技手段的幫助下，微財能夠從數(shù)據(jù)中挖掘出與還款意愿、還款能力相關(guān)的諸多變量，從而較為準確地計算出借款申請者的真實信用水平。無論借款申請人來自哪里、從事什么行業(yè)、擁有何種背景，全天候運行的智能化風控系統(tǒng)都會分為反欺詐和信用評估兩大步驟對其進行審核。

與此同時，微財也在持續(xù)利用金融科技改進業(yè)務流程，將信審耗時從幾分鐘縮短至秒級，用最快的速度滿足借款用戶的資金需求。目前，這套風控系統(tǒng)已經(jīng)實現(xiàn)了高度自動化，其中數(shù)據(jù)和算法在整個決策中的占比已經(jīng)達到90%。

目前，微財正致力于開放核心技術(shù)能力，去服務更多的金融機構(gòu)。依托多年實踐沉淀的技術(shù)和能力，以更開放的心態(tài)與金融機構(gòu)展開合作，在互惠互利的同時實現(xiàn)共贏。

放眼整個金融行業(yè)，開放與合作正在成為重要趨勢。銀行等傳統(tǒng)金融機構(gòu)資金能力強而且成本低，金融科技企業(yè)則在科技應用和數(shù)據(jù)創(chuàng)新能力、獲客、流程設(shè)計創(chuàng)新方面更具優(yōu)勢。二者合作，將實現(xiàn)優(yōu)勢互補，共同助推普惠金融事業(yè)實現(xiàn)良性可持續(xù)發(fā)展。