新冠肺炎疫情沖擊下出臺的一系列政策，都指向救助小微企業和困難群體。在此過程中，數字普惠金融發揮了重要作用。預計后疫情時代，用戶會更加認同基于數字技術的無接觸式金融服務，金融數字化轉型或將進一步加速。
北京大學數字金融研究中心主任黃益平曾提出，數字技術基于大科技平臺和大數據為普惠金融提供了一種新的思路。在無接觸交易場景中，金融服務是多元化、多樣性的。傳統的普惠金融業務往往把焦點放在小微企業和個人獲得貸款的難易和成本上，但數字普惠金融不僅大大延伸了金融服務的半徑，而且大大拓展了金融服務的類別，從賬戶開立、支付、存款、理財到貸款、保險甚至期貨交易，基本金融需求和升級的金融需求全部涵蓋，而且幾乎可以足不出戶地通過移動終端完成。
數字金融普惠性的體現之一在移動支付領域。疫情出現后，支付寶平臺即為用戶提供了包括醫療、咨詢、餐飲、外賣在內的各種在線服務，從支付平臺轉向數字生活開放平臺，利用數字化技術為人們提供服務；同時，與100多個銀行結成伙伴關系，截至5月底已為1000多萬家中小企業提供了約750億美元資金。
基于數字化技術提供貸款服務，能夠在滿足中小企業需求的同時控制風險，這也是我國數字普惠金融快速發展的優勢所在。數字金融可以通過大科技平臺和大數據在貸款客戶獲取、風險識別和還款管理等環節發揮優勢，通過長尾效應吸收客戶，基于機器學習原理構建數字金融風控模型，分析客戶留下的數字痕跡，從而預測客戶的還款能力和還款意愿，遏制逆向選擇，控制道德風險。北大數字金融中心和國際清算銀行合作的研究成果也體現了這一點。他們認為，在信用評估上，數字金融風控模型基于信息優勢和模型優勢，可能比傳統銀行風控模型更加有效。大數據風控模型通過實時數據可以更精準地描述客戶的行為特征，再加上機器學習的模型優勢，大幅增強了數字金融風控模型預測違約率的能力，也提升了普惠金融的可能性。
本次疫情給國家經濟和人們的生活方式帶來了較大變化，尤其是消費者更愿意使用無接觸交易場景的改變，將對金融數字化轉型形成更強大的推力。金融機構如何有效滿足這樣的場景需求，成為其下一步數字化轉型的動力。
一方面，新的場景要求金融供給方主動優化自身公司治理，完善組織形式，優化業務流程。對于縣域小法人機構而言，要想適應無接觸交易的要求，最好能夠引進具備數字技術服務能力且有實力的主體。這類主體既可以成為戰略投資人，也可以成為緊密的業務合作伙伴，借此完善公司治理結構，優化業務流程。同時，也需要有吸引和穩定人才的機制。
另一方面，金融供給主體還需提升風險定價能力，完善貸前、貸中、貸后有效管控水平。從一筆貸款的流程來看，如果貸前、貸中盡可能依靠大數據、云計算技術實現，將會降低前置成本和強度，強化貸前和貸中的信用風險管理和定價能力。此外，貸后管理無法完全依靠金融科技，且需要人工介入，這也是縣域小法人機構的線下優勢所在。但這個部分也可以依靠已有線上平臺，通過視頻、社交平臺以及針對生產經營環節所發生資金流的情況進行跟進。這樣，多種技術及應用會使無接觸交易的全流程更加智能與可靠。
不過需要注意的是，后疫情時代的數字普惠金融服務也會面臨新的瓶頸。盡管代表移動支付覆蓋率的分指數已跨越傳統的“胡煥庸線”，讓西部地區也能均等化地享受現代金融服務，但數字鴻溝問題在疫情防控期間可能加重，金融排斥也可能加大。近日，中國人民銀行原行長、中國金融學會會長周小川指出，各國各地區需要重視解決數字鴻溝的問題，防止那些居住在邊遠山區、受教育水平比較低的人群和老年人成為信息弱勢群體，被排除在數字普惠金融服務之外。這個問題在疫情之下尤其不能忽視。
與此同時，疫情給中小企業帶來的壓力較大，本來繃緊的資金鏈會顯得更加脆弱。尤其是涉農經營主體，其面臨的資金壓力尤為突出。金融機構應秉承普惠金融理念，在危中尋機，主動對接相關主體，將相關企業的服務需求拉到線上，為其提供更適合的線上線下融合式的服務，盡量避免金融排斥導致企業出現連鎖經營風險。
新冠肺炎疫情沖擊下出臺的一系列政策，都指向救助小微企業和困難群體。在此過程中，數字普惠金融發揮了重要作用。預計后疫情時代，用戶會更加認同基于數字技術的無接觸式金融服務，金融數字化轉型或將進一步加速。
北京大學數字金融研究中心主任黃益平曾提出，數字技術基于大科技平臺和大數據為普惠金融提供了一種新的思路。在無接觸交易場景中，金融服務是多元化、多樣性的。傳統的普惠金融業務往往把焦點放在小微企業和個人獲得貸款的難易和成本上，但數字普惠金融不僅大大延伸了金融服務的半徑，而且大大拓展了金融服務的類別，從賬戶開立、支付、存款、理財到貸款、保險甚至期貨交易，基本金融需求和升級的金融需求全部涵蓋，而且幾乎可以足不出戶地通過移動終端完成。
數字金融普惠性的體現之一在移動支付領域。疫情出現后，支付寶平臺即為用戶提供了包括醫療、咨詢、餐飲、外賣在內的各種在線服務，從支付平臺轉向數字生活開放平臺，利用數字化技術為人們提供服務；同時，與100多個銀行結成伙伴關系，截至5月底已為1000多萬家中小企業提供了約750億美元資金。
基于數字化技術提供貸款服務，能夠在滿足中小企業需求的同時控制風險，這也是我國數字普惠金融快速發展的優勢所在。數字金融可以通過大科技平臺和大數據在貸款客戶獲取、風險識別和還款管理等環節發揮優勢，通過長尾效應吸收客戶，基于機器學習原理構建數字金融風控模型，分析客戶留下的數字痕跡，從而預測客戶的還款能力和還款意愿，遏制逆向選擇，控制道德風險。北大數字金融中心和國際清算銀行合作的研究成果也體現了這一點。他們認為，在信用評估上，數字金融風控模型基于信息優勢和模型優勢，可能比傳統銀行風控模型更加有效。大數據風控模型通過實時數據可以更精準地描述客戶的行為特征，再加上機器學習的模型優勢，大幅增強了數字金融風控模型預測違約率的能力，也提升了普惠金融的可能性。
本次疫情給國家經濟和人們的生活方式帶來了較大變化，尤其是消費者更愿意使用無接觸交易場景的改變，將對金融數字化轉型形成更強大的推力。金融機構如何有效滿足這樣的場景需求，成為其下一步數字化轉型的動力。
一方面，新的場景要求金融供給方主動優化自身公司治理，完善組織形式，優化業務流程。對于縣域小法人機構而言，要想適應無接觸交易的要求，最好能夠引進具備數字技術服務能力且有實力的主體。這類主體既可以成為戰略投資人，也可以成為緊密的業務合作伙伴，借此完善公司治理結構，優化業務流程。同時，也需要有吸引和穩定人才的機制。
另一方面，金融供給主體還需提升風險定價能力，完善貸前、貸中、貸后有效管控水平。從一筆貸款的流程來看，如果貸前、貸中盡可能依靠大數據、云計算技術實現，將會降低前置成本和強度，強化貸前和貸中的信用風險管理和定價能力。此外，貸后管理無法完全依靠金融科技，且需要人工介入，這也是縣域小法人機構的線下優勢所在。但這個部分也可以依靠已有線上平臺，通過視頻、社交平臺以及針對生產經營環節所發生資金流的情況進行跟進。這樣，多種技術及應用會使無接觸交易的全流程更加智能與可靠。
不過需要注意的是，后疫情時代的數字普惠金融服務也會面臨新的瓶頸。盡管代表移動支付覆蓋率的分指數已跨越傳統的“胡煥庸線”，讓西部地區也能均等化地享受現代金融服務，但數字鴻溝問題在疫情防控期間可能加重，金融排斥也可能加大。近日，中國人民銀行原行長、中國金融學會會長周小川指出，各國各地區需要重視解決數字鴻溝的問題，防止那些居住在邊遠山區、受教育水平比較低的人群和老年人成為信息弱勢群體，被排除在數字普惠金融服務之外。這個問題在疫情之下尤其不能忽視。
與此同時，疫情給中小企業帶來的壓力較大，本來繃緊的資金鏈會顯得更加脆弱。尤其是涉農經營主體，其面臨的資金壓力尤為突出。金融機構應秉承普惠金融理念，在危中尋機，主動對接相關主體，將相關企業的服務需求拉到線上，為其提供更適合的線上線下融合式的服務，盡量避免金融排斥導致企業出現連鎖經營風險。