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宜信普惠:未来的中国金融体系应该是百花齐放、丰富多彩的

清远传媒 www.gdqynews.com   发布时间:2019-10-30 14:56:24   作者:yejie

  2019中国普惠金融国际论坛今日近日在京举行。宜信公司创始人、CEO唐宁出席了主题为"如何打造包容、健康、负责任的金融生态圈"的对话环节,并发表讲话。

 

  宜信公司创始人、CEO唐宁

  唐宁认为,农村人群需要的资金更少一点,但服务起来难度会更大一些。在唐宁看来,除了把资金给到他们,还要为他们赋能,比如在他们拿到资金开始做项目之后,产品如何卖出去,产品的包装、营销工作能否做好等。

 

  在唐宁看来,未来的中国金融体系应该是各种不同的机构,以各自不同的资源禀赋,服务不同客群的不同需求,是一个非常百花齐放、丰富多彩的体系。

 

  以下为现场发言实录:

 

  唐宁:谢谢贝老师。从2006年开始宜信创业,希望利用技术创新,模式创新解决传统金融不能够充分覆盖的人群,就是小微企业主,兼职创业的工薪阶层,消费者和农户。中国有个很突出的特点,大家的企业家精神非常强,我们服务的客户很多都是,一方面有他的本职工作,另一方面参与到各种创新创业之中,他所需要的资金既不少也不多,相比传统的企业金融来讲,几个亿,几千万还是要小很多,一般我们在国际上讲普惠金融、小贷1万美元这样的水平。

 

  对他们来讲还是一个非常严肃的金融行为,帮助他们能够参与到一些创新创业的过程之中,但他们又没有抵押担保的可能。所以,从传统金融体系获取帮助的可能性是不大的。我们建立了线上线下相结合的服务方式,能帮助他们在几个小时之内,通过各种信息获取、评估,能够(使他们)得到金融帮助。这是城市的人群。

 

  农村的人群所需要的资金更少一点,但难度会更大一些。我们感受很深的是,除了把钱给他们,一定要赋能给他们,比如他拿了钱做了项目之后,产品如何卖出去,他们不太能够把包装、营销这方面工作做好,我们在资金融通方面来讲,利用科技来解决信用建立,资金获取之外,在赋能,能力建设上也要做大量的工作,有些是我们自己做的,有些是我们和合作伙伴做的。我先简要地分享一下,一会儿可以就普惠金融如何更好地发展有一些观点和体会跟大家报告。

 

  我非常同意贝老师对于普惠金融生态的认识。我觉得未来的中国金融体系应该是各种不同的机构,以各自不同的资源禀赋,服务不同客群的不同需求,应该是一个非常百花齐放、丰富多彩的体系。有几个建议:

 

  第一,刚才王董事长提到足额的问题。其实机构都希望足额,获取客户是有成本的,而且能够很好地满足客户是再好不过的事情,为什么有的时候做不到足额?就是一个重要的基础设施还没有完全到位,充分运作好,就是我们的征信体系,我们还有很多的金融交易,特别是那些非银的互联网金融、金融科技的借贷交易的信息没有体现在我们征信体系之中,就知道你查了这些征信体系现有信息数据,仍旧不能够充分了解这个申请人多头负债的情况,就不敢给足额,可以通过各种形式去获取一些蛛丝马迹,如果从不同的地方查了征信报告,我们就认为他有可能在其他地方也有一定的一些借贷情况,所以不能够给足。

 

  刚才上半场有关台湾双卡风暴等等,未来在中国能够规避一场个人信用方面的危机,很重要的是让我们的征信体系能够尽快加速地去落地,否则我们的相关机构就是盲飞。国庆这几天大家看《中国机长》,有多大本事,在数据不健全、不充分情况之下,一方面要有足额的需求,一方面还要防范风险等等。所以征信体系的建立是特别特别重要的。

 

  第二,与人大普惠金融研究院非常相关,即金融启蒙、金融教育相关工作。个人金融、小微金融相关的知识是如此重要,但却在我们中学、大学课本里没什么太多体现,我们主要学习的是公司金融,我理解可能公司金融是一个更加科学化、体系化的学科,而个人金融理财相关的事情不是那么有一个科学体系,更多是艺术性比较强,实践性比较强,所以没有进入到我们的课堂之中,其实看下来我们金融消费者保护,我们让投资者真正知道自己在做些什么,能够很好地承担风险,真正做到长期投资、价值投资,从而老有所养、老有所依,那么真正能够让教育起到其作用,我觉得是特别特别重要的。

 

  怎么样去做呢?这也要求无论是机构也好、参与各方也好,可以把这种非常难的金融知识点趣味化、视频化、互动化,让过去很冷峻的、很高大上、高不可攀的一些金融概念可以三五分钟就能够很简单地为广大的人民受众所了解、所感兴趣,这样在他们吸收相关信息的时候,要比一些贴在电梯厅里或一些霓虹灯上比较枯燥的一些语言可能会更好一些。

 

  作为宜信旗下专注普惠金融实践品牌,宜信普惠将金融科技注入普惠金融服务全流程,基于 Fintech 价值理念,自主研发的宜信大数据金融云平台,运用了姨搜、知识图谱、风险画像等大数据技术手段,根据用户需求场景采用通过数据采集、大数据深度挖掘、深度机器学习、规则导入,创建精准的用户画像和符合金融风控要求的数据模型,从而为用户提供丰富多元的普惠金融服务和持续优质、极速响应的用户体验。