去年以来，在政策的支持和激励下，普惠金融迎来了大发展。不论是大型银行，还是互联网金融机构，得益于金融科技的助力，都在发力普惠金融。特别是国有大行凭借着低成本负债来源、巨大的金融科技投入和强大的资源整合能力等优势，后发优势明显，伴随而来的也有“抢食”中小银行客户资源、“掐尖”优质普惠金融客户、倒逼其他金融机构降低贷款费率等热议和质疑。
不过，近日证券时报记者走访民营经济发达的浙沪地区，从所了解的当地普惠金融发展情况看，不少来自国有大行、互联网金融机构等从事普惠金融的人士均认为我国普惠金融发展空间巨大，结构性供给空白问题依然突出，不同类型、不同规模的金融机构在普惠金融领域均可深挖到契合自身优势和风控特点的目标客群，形成多层次、广覆盖、差异化的普惠金融服务体系。
大行青睐场景化应用
一次性投入五六万在自家屋顶安装光伏发电设备，不仅可以解决自家用电需求，也可并网售电，平均4.5~5.6年就可收回成本。近年来，浙江农村地区大力推广分布式光伏发电，银行也从中发现了普惠金融场景化应用的机会。
浙江碳银互联网科技有限公司是主要面向城乡家庭、小型商业体提供分布式清洁能源利用的产业互联网平台，该公司创始人俞兆洪对证券时报记者表示，分布式光伏发电安装贷款是较好的小额贷款场景化应用方案，农户基本可以通过向国家电网售电所得的收入和国家补贴款来保障还款来源。目前我国在清洁能源中分布式能源的使用占比只有2.22％，相比之下发达国家如澳大利亚的这一比例高达20%，我国分布式清洁能源发展前景广阔。
据了解，目前工商银行萧山分行就与碳银合作，通过碳银平台安装光伏发电设备的农户也可选择贷款付款。截至目前贷款户数达800户，户均贷款5.4万元，年化贷款利率5%左右，贷款平均期限8年。
工行萧山分行营业部总经理唐卓鸣对记者表示，大行发展普惠金融看重场景化应用，如给小微企业提供贷款可以供应链金融为切入点，抓牢核心企业，上下游的交易链信息就可作为小微企业的信用基础。从风控的角度看，锁定供应链的核心企业，通过核心企业追加担保的形式可以强化对小微企业贷款的风控；而对小额农户贷款来说情况类似，以与碳银合作为例，通过让碳银提供保证金，并为光伏设备上财产险等方式实现多重风控保障。
建设银行浙江省分行行长高强也对记者表示，银行发展普惠金融要多开发信用产品，这就需要与信用场景结合，并以金融科技为支撑，积极对接第三方平台，坚持平台经营、数据经营打法，实现批量获客。
以建行浙江省分行去年初推出的“文明助农贷”为例，该类贷款是为全国及省级文明村农户及家庭生产经营或者消费的融资需求设计的一款纯信用贷款方式，不仅实现了个人支农贷款担保方式的创新，而且充分与互联网相结合，实现了线上自助支用、查询和还款。
“建行在农村市场基础薄弱，如果用传统的模式和打法开拓农村市场上存在局限，也缺乏时效性。”高强称，通过与全国及省级文明村签约党建共建协议，突出党建引领，开拓信用场景新应用；并与农村主管部门、基层自治组织的深入合作，完善农户信用数据积累。
截至2019年4月，浙江全省已与942个省级及以上文明村签约党建共建协议，签约率达97.88%（全国文明村签约率100%）；累计授信客户数1339户、授信金额19969万元。
加大大数据应用 降低银行成本
为发挥“头雁”引领作用，履行社会责任，大行对普惠金融的投入显得来势汹汹。例如，工行去年明确提出，“未来三年力争公司贷款增量的三分之一以上投向普惠金融领域，普惠贷款余额年增幅在30%以上，争取三年普惠金融贷款余额翻一番”。大行对普惠金融贷款的投入不仅在规模，贷款费率也是一降再降，今年以来在不少地区的新增小微企业贷款利率已降到基准水平。
面对大行的强势加入，中小银行倍感压力。“抢食”中小银行客户资源、“掐尖”优质普惠金融客户等声音四起，也有观点会质疑大行普惠金融的商业可持续性和风控能力。
不过，在建行浙江省分行普惠金融事业部总经理杨锡舟看来，国有大行与中小银行在普惠金融方面最大的差异还是打法不同。中小银行的普惠金融成本之所以没有太大压降空间，主要还是服务方式和手段相对传统，依靠人海战术服务客户。相比之下，大行的价格优势更突出，一方面是得益于低成本的资金来源，另一方面则是对普惠金融模式的创新，尤其是近年来推出大量的线上大数据信贷产品，可以实现批量获客，从而降低服务和风控成本。
“银行做普惠金融最重要的就是管理成本要下降，还有就是风控能力强化，大数据可以同时解决这两方面问题。我们行最近几年推出了一系列大数据信贷产品，通过对接政府、市场等外部平台，获取大量客户数据并进行交叉验证。这不仅可以实现客户数量的快速增长，也可将风控预警前移，降低管理成本。”杨锡舟称。
大行目前对大数据的获取主要来自于与地方政府合作，整合税务、社保、法院判决等公共事务信息。例如，作为全国首批12个创建社会信用体系建设示范城市之一，义乌市收集整合了全市58个政府部门、104家金融机构的1550项信用大数据，形成覆盖43万市场主体、220万自然人超过2.1亿条记录的多维信用数据库。建行浙江省分行对接义乌市社会公共信用信息共享平台，于2018年11月上线全流程线上操作市场快贷，对义乌小商品城7.5万个市场经营户进行大数据分析和精准画像，上线半年时间，截至2019年4月末，“信用金通”系列快贷授信户数6266户，授信金额8.9亿元，预计2019新增客户达1万户。
不能过度依赖互联网数据
在多位受访的普惠金融从业者看来，我国普惠金融发展空间巨大，不同类型、不同规模的金融机构在普惠金融领域均可深挖到契合自身优势和风控特点的目标客群，形成多层次、广覆盖、差异化的普惠金融服务体系。
“尽管近年来银行一直努力下沉客户，但由于风险容忍度有限、准入门槛高等因素，仍主要对优质借款人的中大额借款可以提供较好服务，普惠金融领域的结构性供给空白依旧存在。”平安普惠金融研究院有关负责人对记者称。
该负责人认为，我国零售信贷市场需求旺盛，除银行服务低风险、中大额信贷需求的客群外，小额贷款公司主要服务于当地小微企业群体，但杠杆约束较大，互联网、消费金融公司主要满足小额消费信贷需求，P2P则主要面向风险相对高的城镇人群。然而，我国约有1.5亿的小微企业主、个体工商户和自营就业者，针对这部分人群金融供给依旧不足。
“银行目前做小微企业贷款会结合税务、社保等公共数据，如专门推出基于税收数据的小微企业贷款，但我国纳税群体依然有限，一些小微企业、个体工商户交税规模较小，无法达到银行的准入门槛，但他们也有中小额的融资需求。”该负责人称，以平安普惠的实践看，其主要面向小微企业主、个体工商户等客群，平均贷款规模只有10万左右。
对于上述信用风险中等偏高的小微客群如何强化风控？该负责人表示，多年实践发现，做普惠金融不能过度强调互联网大数据的风控作用。针对小额贷款，风控应侧重反欺诈，此时依据行为数据等互联网数据就可以；但针对中大额、期限长的贷款，风控还是要更倚重征信、保险等强金融数据，尤其是贷款决策模型中强金融数据会起到决定性作用，其对信贷风险的区分能力最强。
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