“大数据+信贷工厂”普惠金融模式研究——基于H银行样本数据的实证分析

商业银行发展普惠金融业务普遍面临审核难度大、运营成本高、信用风险大、贷后管理难等问题，如何破解普惠金融发展难题显得尤为重要。本文结合理论研究及银行实践经验首次提出了“大数据+信贷工厂”这一发展普惠金融的创新模式，主要介绍了该模式的概念、特点与优势，并结合H银行的样本数据，分析论证了该模式下的核心风控模型能够有效区分“好客户”和“坏客户”，对于识别客户风险、加强风险管理有积极作用，同时，研究了由“大数据+信贷工厂”创新模式代替传统模式发展普惠金融的比较优势，实证分析证明该创新模式能够显著降低运营成本，提高风控水平，增加业务收入和毛利润，提升规模化增长水平，增强该普惠金融创新模式的可复制推广能力。最后提出应进一步加强顶层设计、构建成本可负担商业可持续的普惠金融长效机制、提升普惠金融业务的风险管理能力相关政策建议。