陈鹏博士：现任中国邮政储蓄银行三农金融事业部总监助理，负责邮储银行个人经营贷款的经营管理与数字化转型工作，目前管理的零贷规模达6000亿元，线上贷款规模超过1000亿元。央行博士后。
2.1 疫情下的数字普惠金融
陈鹏博士：也非常高兴来参加这次并购公会的年会，这次年会主体主题和我现在所干的工作高度契合。我做的这个事，刚才洪博士说包容，其实我们普惠金融最核心的是包容，实际上第一次翻译Inclusive Finance 实际上就是要翻译成包容性金融。包容有两层面意思，一方面是边界扩张，另一个方向包容它很大程度上是把稳定社会就业，让更多人参与到社会中去，这样的话能够方便整个社会一个稳定性。特别是在疫情冲击下，我们这个包容性的经济增长和包容性的金融特别重要，应该说长期增长确实是靠技术，但短期在稳就业、稳增长，其实银行或者说通过货币政策的银行渠道来传导包容，具有立竿见影的作用。
因为在危机冲击下，疫情冲击下，大家是看不到未来的，大家是一种危机心理，所以说这种情况下的话，我们更多的需要普惠金融，也就是包容性金融。我们现在做的工作是用数字信用来服务普惠主体，来促进包容性的增长。首先我们从这两年来普惠金融创新看，说确实我们的人工智能大数据的这种技术正在推动信用数字化，这种信用的数字化是值的飞跃，普惠金融或者说小微金融领域，数字信用技术正处于质的变革阶段，实际上大数据信用技术已经完全成熟。
2.2 数字信用
刘新海博士：刚你说数字信用是一个什么概念？
陈鹏博士：数字信用就是利用数字资源、数据要素去挖掘普惠主体信用，去评价信用主体的信用评分信用行为，然后对它进行风险定价，然后给普惠主体提供贷款支持。因为我这一块说是信贷，这两年我们做了三个方向的努力，来帮助大家应对危机，来实现包容性和稳就业这种目标。一个是传导中央的六稳要求，或者说传导中央银行的货币政策，用低价格中央银行再贷款等政策工具，去帮助这些小微主体，帮助这些有资金需求的主体，然后让它们获得信贷资源，以及时的应对这种资金的链条危机，维持资金链条，这是第一个。
第二个，银行金融机构自身的努力，就是数字化。因为在疫情下，我们现在没办法上家门去给客户提供贷款，但客户怎么获得我的信贷支持呢？客户通过手机移动端、通过无接触式的数字化终端来获得这种金融服务。我等一会介绍我们业务和数字化转型，今年我们的业务量在疫情危机下反而是增长的最好的。
刘新海博士：你刚说的数字化这个技术是？
陈鹏博士：做数字化技术就是用数字信用的技术就是实现了业务的高速增长，就是满足了客户数字化终端需求。目前数字化的客户规模在增长，业务规模也在增长。我想说的第三个是，我们金融机构特别是国有大行，它本身是党领导下的一个负责任的社会主体，它自身要让利，让利普惠金融主体。应该说，在完全市场化的情况下，可能因为风险越高，危机情况下应该定价越高才对。但是国有企业或者国有银行，它是积极承担社会责任的，它是要把主动把价格降下来的，让利于民，你按总理的话说，就是放水养鱼，这说是我要阐述的普惠金融应对疫情危机的三个途径。
我负责的业务主要是对农民农户、个体工商户、小微企业主体，给它们提供贷款支持。大概今年我现在的结余规模是7100多亿。从全国性银行金融机构角度看，我们银行的个人普惠金融贷款规模是第一。今年上半年我们就增长了1000多亿。往年一年下干下来也增长不了1000亿，所以说数字化信用技术的威力很大。
2.3 数字金融下不同金融机构的竞合
刘新海博士：我提一个问题，想到一个问题，比较关键的问题，因为现在比如说大科技公司，腾讯金融，蚂蚁金服它们也是在瞄准微中小群体，比如说个体工商户农小微，比如说蚂蚁金服蚂蚁现在改名了，它能提供2300万的小微企业的贷款也是数字化。你觉得就是说银行传统国有大行在这个方面，能否就两者的比较优劣势多做点分析。
陈鹏博士：你不问我也会回答这个问题，首先就是说从我的业务结构上来看，我们和它们是既竞争也合作的关系，从定位上，从业务我们利用我自己大数据的或者数据分析的技术，数字信用的分析技术，发掘我沉淀的数字资源数据要素。然后去为我原来服务过的老客户，大概我们服务过的1000千多万主体，小微企业主、个体工商户、农户，有1000多万户，直接能够用数据挖掘技术，就能够信用评分，给它们提供一个线上的贷款，特别是这一部分优质库，这是第一部分。
大概我们这个规模就有3000多亿。第二部分就是我要跟外部的平台合作，外部平台或者有两种形式，一种形式，是它的客户，我们共享客户，比如说是蚂蚁金服，它淘宝天猫的客户，然后它通过它的数据挖掘技术和我们独立做一些风控，它推荐给我，然后我们来为这部分客户服务提供数字信用的技术，来给这类客户提供贷款，我们是去年开始跟蚂蚁金服合作，大概规模在100多亿贷款。另一个方向就是它有些客户是服务不了的，因为完全线上的服务的话，因为客户它的信用在淘宝天猫上评估它的能力可能只能贷50万。但实际上线下，它本身的信用的支持和我们可以贷200万，怎么办呢？它可以找银行服务，它把客户这个引流给我，我线下在整合它的信用资源，结合它数字化信用技术，挖掘它的线下信用资源，能够把它的财产信用，比如它有没有房产，有没有土地，让这些信用整合起来，我们就可以给它提供更大的综合金融服务。例如：利用税负信用，贷款上额度可以高于我们在线上的纯技术的额度，还可以提供抵押贷款，还可以提供产业链金融服务，一系列的这种金融服务。所以说跟它第二块合作，就是说它给客户给我，我去做信用整合，这是我主动的做了一个方式。
所以这两个方向我们跟这些主体是既竞争也合作，但总体来看实际上是要有一个开放体系。还有一种服务模式。我把我的产品，贷款也好，线上缴费也好，输给互联网平台，让它去拿我的产品，就是它在在某些平台上，比如在京东平台上，它就能够自动获得我的贷款。它需要的时候，因为这个产品我们双方已经实现了系统对接，它能够就自动获得贷款，就是说你通过数字技术支撑这方面的贷款。所以说就把这些产品开放出去叫开放银行，这种技术也是一种合作的关系。所以说其实传统银行也在通过数字化转型，与平台互联网企业，竞争合作都有，两者是在相互学习和融合发展。
2.4 信用评估的数字化转型
庞超然博士：其实陈总我觉得您讲这个话题特别好，想打断一下，就刚才洪总也讲到一个事情，就是信用评价一直存在一个问题，就是依靠历史数据依靠过去来判断未来。所以这个东西有点歧视这个新来者的意思，假如说我是一个新的，什么既有的数据都没有，那我怎么能从您这边获得融资？
陈鹏博士：数字信用技术和传统的信用评分是不一样的，为什么它是一个升级版的或者说是一个革命性的技术升级，为什么？因为传统的你只能是利用比较静态的、低频的数据进行评分。例如看得见的抵押资产，这种财产信用额度去评价一个人的信用，但现在不一样了，现在是利用长期动态高频数据，我可以有比较很清晰的刻画客户，我可以用它在网络上的数据沉淀，各种数据资源能够清晰的维度，频率要高的多，然后对客户的信用能力刻画的颗粒度要更精准。
以前我可能给它贷，比如说过去这个人评价了10万，我现在可以给它103,500，我也可以更精细化，所以说是在这种技术上以前不能获得贷款的，因为以前银行贷款的话，有一个规模经济的问题，你如果贷款是一两千，我同样是一个人去作业，我就不允许作业了，因为我要有效网点、人员各方面的成本，现在数字技术就不一样了。我的包容性边界延展了，它从来没有获得贷款，我现在通过数字技术，大数据挖掘的技术，我能够很低成本的给这个客户提供信贷了，这样话导致我的客群在逐渐增长。
我们今年上半年就增加了68万客户，什么概念？就是以前或我一年能够拼命增加2万客户，就那了不起了，现在今年，半年就增加68万客户。就说明数字化技术上大数据性技术上它的方便性便捷性大幅提高了。所以就是说这种新客户的话，我想在大数据背景下越来越多的客户没有技术性的障碍来获得信贷支持。当然我们还有线下贷款流程也在数字化。我还有一块贷款是通过移动展业端，就是一个paid，信贷客户经理去上门去服务，收集一些数据做好尽职调查，同时后台在作业，通过模型化控制，马上在两个小时内你就能获得贷款。
以前没有这种移动终端，你无论通过拍照还是记录调查材料，你要回来整理，要写报告，然后层层去审批，现在没有了。现在前端你在生产作业，客户我给你拍照，我给你做评价的时候，那些数据同时传到后台，后台的风控再审查审批，有些模型就在算这个客户怎么样，它效率一下提高了，所以说新客有两种方式，一个是纯线上的，一个是线下的，也都是数字化的工具和产品，能够快速帮助它们获得贷款。
刘新海博士：那陈博士就可以这样一个结论，说听你的介绍，就是说其实在疫情期间，我们数字化信用的速度加快，然后同时根据你描述业绩的话，更加先进的这种数字化信用的话，也加速了我们中小微企业的复工复产，可以得出这样一个结论。 陈鹏博士：我们整个金融体系的包容性得到非常大的增强，但是数字化转型，特别是各大行，无论是大中小银行，其实都在加快数字化转型，加快数字化既是自身的生存和发展，同时也是社会发展的需求，所以说这个是革命性的。我觉得这个技术具有革命性，在这个阶段银行的服务模式也是不一样，是一个高技术的越来越厚的金融服务，越来越倾向于高技术的服务。