中国普惠型小微企业贷款余额已达29.06万亿元，同比增长23.27%，相比各项贷款的平均增速高13.13个百分点（截至2023年底数据）……而与大规模、高增长形成对比的是，普惠贷款增速连续三年下滑，贷款利率更是持续刷新下限。

显然，做好规模上涨与利率持续下降之间的普惠金融让利算术题并不复杂，但面对相同的考核任务，资源禀赋差异明显的不同银行，要想兼顾来自同业的激烈竞争与自身经营的可持续发展，这并非易事。

国有大行抢占资源先机，

中小行掘金区域禀赋

五年来，银行普惠金融市场格局已发生明显变化，国有大行通过质的“掐尖”和量的“抄底”，迅速挤占数千家中小银行的市场份额。数据显示，截至2024年二季度末，国有大行普惠型小微企业贷款余额13.47万亿元，占据42.02%的市场份额；而2019年二季度末，国有大行普惠型小微企业贷款余额仅为2.91万亿元，市场占比约29.19%，近年来市场竞争之激烈不言而喻。

面对国有大行深厚的资金成本优势、定价能力和抗风险能力，中小银行在负债成本端和资产收益端双重承压。不止于资金成本，相对于中小银行，大型银行在自身体量规模、人才吸引与育留、科技建设水平等诸多硬实力方面占据先机，若中小银行“贴身肉搏”，自然是难以望其项背。不过，从实际案例归纳总结来看，虽然中小银行在“资源”层面的绝对规模难以与大行匹敌，但其依托地区的“禀赋”，普惠业务仍大有可为。

如何将区域银行自身的禀赋和区域的禀赋深度结合，进而打造新竞争格局下的护城河？可以看到，数字化时代的来临让无形的“禀赋”得以量化，数字技术正成为融合银行自身禀赋与区域禀赋的催化剂和转化器。

新疆某银行与金融科技公司合作推出的自营产品“玉米贷”就是一个典型案例。作为全国重要的玉米产区之一，虽然当地农金机构已有相关产业贷款产品，但贷款周期是否满足农时需要、额度上限是否灵活满足各类规模、还款方式是否灵活简单、进件流程是否简单易行、审批放款可否立等可得、办理方式能否全部在线、贷中可否灵活调息调额……这些是当地农业客户更为关注的问题。

于是，该银行紧抓农业资源禀赋，快速梳理历史业务数据表现，匹配调研的产业量化风控数据，对产业和用户需求进行精准画像，实现业务经验的数据化。随后，再通过构筑数字普惠底座，几天时间便迅速上线玉米种植户专属产品，实现了“人无我有、人有我精、人精我惠、人惠我快……”此后，又诞生了一系列极具资源禀赋的创新普惠产品及服务，最终在激烈的普惠市场竞争中抢占到一席之地。

从批量化到个性化：

蓝海市场“卖果子”，红海市场“卖果汁”

当普惠市场上易于判断、风险清晰的业务机会已被充分挖掘，剩下的市场机会，放弃了可惜，做了又怕有风险，这背后的难题便是难以量化的不确定性。毕竟，普惠业务涉及千行百业，“一把尺子量到底”在产品设计上不是不可以，但会导致产品缺乏市场竞争力，尤其在落地过程中可能会出现额度不够、利率过高、时间过短、还款不便等问题，终将影响业务转化。

面对蓝海市场时，普惠产品谁先有谁就能先获客，谁的申请便捷谁获客就更快，这也是普惠数字化的上半场——跑马圈地。正如一个地区还没有果园时，谁先卖果子谁就可以获客。进入下半场，红海市场并不缺少普惠产品，在这种情况下，深挖用户需求才是制胜重点。正如面对遍地果园时，那就需进一步考虑是否要把苹果榨成果汁或是制成果脯，以主动满足用户需求。

值得一提的是，所有区域禀赋（市场资源、产业链资源等）的量化和洞察，都离不开数据。通过数字技术实现业务经验的数据化是禀赋量化的核心。现实情况是，银行从来不缺数据，反而是有大量数据横亘在不同部门、不同产品、不同时间周期中，未能得到整合利用。

对区域性银行而言，可立足自身和区域禀赋，聚焦核心优势和需求，产品设计上与用户需求、市场偏好相契合，科技上“小步快跑”代替“大步迈进”。这意味着，银行要将历史业务信息、专门调研的信息等及时准确地数据化，用于区分有潜力的细分领域和客户群体。当这些数据汇聚在银行，银行还可作为万能连接器，实现上下游的串联，在量身定制金融方案的同时增加不同市场主体间的合作机会，这有利于进一步激发各类主体的资金需求，“授人以鱼”更要“授人以渔”，进而打造区域性银行的自身业务壁垒，形成正向循环。

西北某城商行通过与金融科技公司合作，打造了数字普惠底座，推出众多精细化、个性化普惠服务产品，包括联合农业部门数据打造的灵活匹配不同育种时间的“农资/农具贷”，结合进销存等供应链数据打造的适配枸杞种植、肉牛养殖、羊养殖等特色产业的涉农数字普惠金融产品，便是一次积极有效的实践。

此外，上述数字普惠底座还可实现用户全生命周期的用信数据采集与分析运营应用，通过贷中运营、智能贷后管理、数据回溯分析等实现额度和利率的智能灵活调整，实现先获客后活客再留客，贷后情况还能反哺贷前分析。通过先业务数据化再数据业务化，并在覆盖率、可得性和用户体验等多个层面实现了同业的创新突破。

数据显示，上述城商行自推出特色产品以来，普惠授信总额翻倍增长，贷款流程简化50%以上，效率大幅提高，超55%的新增借款客户因特色产品而来。最终，不仅有效抢占了区域市场，还得到当地主管部门认可。

“一招鲜吃遍天”？

“1+N”基座：数据业务化制胜未来

普惠金融的初衷，在于为经济社会的薄弱环节提供必要的金融服务，促进金融资源的均衡配置。近年来，随着政策引导与市场机制的逐步完善，普惠金融取得显著成效，服务覆盖面不断扩大，金融可得性显著提升。不过，前文提到，市场越成熟，好摘的“果子”就越少，剩下的大多是因缺乏信用记录、难以判断风险等原因而难触及的“果子”。

在传统业务模式下，越是薄文件的客群越需要更多时间、人力、策略进行判断和分析，耗时长、成本高。但是，当前的小微企业普惠需求呈现出“短期、小额、急迫”等特征，依赖重人工的尽调模式显然难以满足不同普惠群体的需要。对此，在数字化技术的运用中打造“1+N”的底座能力而非单一的数字化产品，就显得尤为重要。

具体而言，“1”是指一套强大的能力底座，而不是单一的某个普适性产品，能力底座核心在于对申请人的高维判断，依据中国信用基础体系丰富的实名信息和大量的数据源信息、操作行为等非结构化数据完成判断，紧紧围绕企业主相关情况，考察申贷意愿、还款意愿、偿债能力等要素。据了解，国内领先的银行普惠数字化技术已经可以帮助银行通过超4000个维度实现对企业主（申请人）情况的风险甄别，用户无需下载App，通过银行小程序便能完成信贷申请和实时审批。

“N”则是指不同场景、产业等需要的增信材料。其中既包含银行已有的数据，也包括有效且必要的其他增信数据信息。可通过用户授权查询、用户自行拍照、客户经理双录上传、客户经理下户调查上传等各类形式灵活获取，实现最小化进件复杂度、最大化审批效率。

华中某城商行与金融科技公司合作推出的自营数字普惠产品凭借“3分钟申请、0人工干预、1键式提款”的便捷体验，一经推出便在当地市场走红。这套“1+N”模式下的1即为一款普适性的数字普惠产品，实现了贷款审批的自动化和快速化，单笔贷款处理时间缩短至分钟级，省去人工环节显著降低成本。通过N种增信资料，该行还衍生出茶叶种植、小龙虾养殖、渔业养殖、生猪养殖等精准契合市场偏好和客群需求的产品。

数据显示，该城商行累计投放的普惠小微贷款中，80%来自“1+N”模式下的十余款细分的定制普惠产品，在贷余额相比传统模式增长4倍。

毋庸置疑，面对市场竞争、息差收窄等多重压力，率先建立数字普惠底座实现业务数据化，是应对当下挑战的第一步；而数字普惠底座通过对数据的强大运营和应用能力，实现各类数据业务化应用，则是制胜未来的重要法宝。当然，无论是业务数据化还是数据业务化，数字化能力都是不可或缺的基础。

值得注意的是，在银行普惠业务数字化的过程中，有三大核心指标需要始终关注：一是数字化解决方案部署后，业务规模是否能够迅速扩大；二是规模扩张的同时，风险是否能够得到有效防范和运营；三是在规模与风险双重保障的基础上，银行是否能够获得可持续的收益，以确保其自主经营与长期发展。可以看到，当前数字技术的创新突破正不断打破传统模式下的“不可能三角”，即兼顾规模、质量和收益三者均衡发展。

中国普惠型小微企业贷款余额已达29.06万亿元，同比增长23.27%，相比各项贷款的平均增速高13.13个百分点（截至2023年底数据）……而与大规模、高增长形成对比的是，普惠贷款增速连续三年下滑，贷款利率更是持续刷新下限。

显然，做好规模上涨与利率持续下降之间的普惠金融让利算术题并不复杂，但面对相同的考核任务，资源禀赋差异明显的不同银行，要想兼顾来自同业的激烈竞争与自身经营的可持续发展，这并非易事。

国有大行抢占资源先机，

中小行掘金区域禀赋

五年来，银行普惠金融市场格局已发生明显变化，国有大行通过质的“掐尖”和量的“抄底”，迅速挤占数千家中小银行的市场份额。数据显示，截至2024年二季度末，国有大行普惠型小微企业贷款余额13.47万亿元，占据42.02%的市场份额；而2019年二季度末，国有大行普惠型小微企业贷款余额仅为2.91万亿元，市场占比约29.19%，近年来市场竞争之激烈不言而喻。

面对国有大行深厚的资金成本优势、定价能力和抗风险能力，中小银行在负债成本端和资产收益端双重承压。不止于资金成本，相对于中小银行，大型银行在自身体量规模、人才吸引与育留、科技建设水平等诸多硬实力方面占据先机，若中小银行“贴身肉搏”，自然是难以望其项背。不过，从实际案例归纳总结来看，虽然中小银行在“资源”层面的绝对规模难以与大行匹敌，但其依托地区的“禀赋”，普惠业务仍大有可为。

如何将区域银行自身的禀赋和区域的禀赋深度结合，进而打造新竞争格局下的护城河？可以看到，数字化时代的来临让无形的“禀赋”得以量化，数字技术正成为融合银行自身禀赋与区域禀赋的催化剂和转化器。

新疆某银行与金融科技公司合作推出的自营产品“玉米贷”就是一个典型案例。作为全国重要的玉米产区之一，虽然当地农金机构已有相关产业贷款产品，但贷款周期是否满足农时需要、额度上限是否灵活满足各类规模、还款方式是否灵活简单、进件流程是否简单易行、审批放款可否立等可得、办理方式能否全部在线、贷中可否灵活调息调额……这些是当地农业客户更为关注的问题。

于是，该银行紧抓农业资源禀赋，快速梳理历史业务数据表现，匹配调研的产业量化风控数据，对产业和用户需求进行精准画像，实现业务经验的数据化。随后，再通过构筑数字普惠底座，几天时间便迅速上线玉米种植户专属产品，实现了“人无我有、人有我精、人精我惠、人惠我快……”此后，又诞生了一系列极具资源禀赋的创新普惠产品及服务，最终在激烈的普惠市场竞争中抢占到一席之地。

从批量化到个性化：

蓝海市场“卖果子”，红海市场“卖果汁”

当普惠市场上易于判断、风险清晰的业务机会已被充分挖掘，剩下的市场机会，放弃了可惜，做了又怕有风险，这背后的难题便是难以量化的不确定性。毕竟，普惠业务涉及千行百业，“一把尺子量到底”在产品设计上不是不可以，但会导致产品缺乏市场竞争力，尤其在落地过程中可能会出现额度不够、利率过高、时间过短、还款不便等问题，终将影响业务转化。

面对蓝海市场时，普惠产品谁先有谁就能先获客，谁的申请便捷谁获客就更快，这也是普惠数字化的上半场——跑马圈地。正如一个地区还没有果园时，谁先卖果子谁就可以获客。进入下半场，红海市场并不缺少普惠产品，在这种情况下，深挖用户需求才是制胜重点。正如面对遍地果园时，那就需进一步考虑是否要把苹果榨成果汁或是制成果脯，以主动满足用户需求。

值得一提的是，所有区域禀赋（市场资源、产业链资源等）的量化和洞察，都离不开数据。通过数字技术实现业务经验的数据化是禀赋量化的核心。现实情况是，银行从来不缺数据，反而是有大量数据横亘在不同部门、不同产品、不同时间周期中，未能得到整合利用。

对区域性银行而言，可立足自身和区域禀赋，聚焦核心优势和需求，产品设计上与用户需求、市场偏好相契合，科技上“小步快跑”代替“大步迈进”。这意味着，银行要将历史业务信息、专门调研的信息等及时准确地数据化，用于区分有潜力的细分领域和客户群体。当这些数据汇聚在银行，银行还可作为万能连接器，实现上下游的串联，在量身定制金融方案的同时增加不同市场主体间的合作机会，这有利于进一步激发各类主体的资金需求，“授人以鱼”更要“授人以渔”，进而打造区域性银行的自身业务壁垒，形成正向循环。

西北某城商行通过与金融科技公司合作，打造了数字普惠底座，推出众多精细化、个性化普惠服务产品，包括联合农业部门数据打造的灵活匹配不同育种时间的“农资/农具贷”，结合进销存等供应链数据打造的适配枸杞种植、肉牛养殖、羊养殖等特色产业的涉农数字普惠金融产品，便是一次积极有效的实践。

此外，上述数字普惠底座还可实现用户全生命周期的用信数据采集与分析运营应用，通过贷中运营、智能贷后管理、数据回溯分析等实现额度和利率的智能灵活调整，实现先获客后活客再留客，贷后情况还能反哺贷前分析。通过先业务数据化再数据业务化，并在覆盖率、可得性和用户体验等多个层面实现了同业的创新突破。

数据显示，上述城商行自推出特色产品以来，普惠授信总额翻倍增长，贷款流程简化50%以上，效率大幅提高，超55%的新增借款客户因特色产品而来。最终，不仅有效抢占了区域市场，还得到当地主管部门认可。

“一招鲜吃遍天”？

“1+N”基座：数据业务化制胜未来

普惠金融的初衷，在于为经济社会的薄弱环节提供必要的金融服务，促进金融资源的均衡配置。近年来，随着政策引导与市场机制的逐步完善，普惠金融取得显著成效，服务覆盖面不断扩大，金融可得性显著提升。不过，前文提到，市场越成熟，好摘的“果子”就越少，剩下的大多是因缺乏信用记录、难以判断风险等原因而难触及的“果子”。

在传统业务模式下，越是薄文件的客群越需要更多时间、人力、策略进行判断和分析，耗时长、成本高。但是，当前的小微企业普惠需求呈现出“短期、小额、急迫”等特征，依赖重人工的尽调模式显然难以满足不同普惠群体的需要。对此，在数字化技术的运用中打造“1+N”的底座能力而非单一的数字化产品，就显得尤为重要。

具体而言，“1”是指一套强大的能力底座，而不是单一的某个普适性产品，能力底座核心在于对申请人的高维判断，依据中国信用基础体系丰富的实名信息和大量的数据源信息、操作行为等非结构化数据完成判断，紧紧围绕企业主相关情况，考察申贷意愿、还款意愿、偿债能力等要素。据了解，国内领先的银行普惠数字化技术已经可以帮助银行通过超4000个维度实现对企业主（申请人）情况的风险甄别，用户无需下载App，通过银行小程序便能完成信贷申请和实时审批。

“N”则是指不同场景、产业等需要的增信材料。其中既包含银行已有的数据，也包括有效且必要的其他增信数据信息。可通过用户授权查询、用户自行拍照、客户经理双录上传、客户经理下户调查上传等各类形式灵活获取，实现最小化进件复杂度、最大化审批效率。

华中某城商行与金融科技公司合作推出的自营数字普惠产品凭借“3分钟申请、0人工干预、1键式提款”的便捷体验，一经推出便在当地市场走红。这套“1+N”模式下的1即为一款普适性的数字普惠产品，实现了贷款审批的自动化和快速化，单笔贷款处理时间缩短至分钟级，省去人工环节显著降低成本。通过N种增信资料，该行还衍生出茶叶种植、小龙虾养殖、渔业养殖、生猪养殖等精准契合市场偏好和客群需求的产品。

数据显示，该城商行累计投放的普惠小微贷款中，80%来自“1+N”模式下的十余款细分的定制普惠产品，在贷余额相比传统模式增长4倍。

毋庸置疑，面对市场竞争、息差收窄等多重压力，率先建立数字普惠底座实现业务数据化，是应对当下挑战的第一步；而数字普惠底座通过对数据的强大运营和应用能力，实现各类数据业务化应用，则是制胜未来的重要法宝。当然，无论是业务数据化还是数据业务化，数字化能力都是不可或缺的基础。

值得注意的是，在银行普惠业务数字化的过程中，有三大核心指标需要始终关注：一是数字化解决方案部署后，业务规模是否能够迅速扩大；二是规模扩张的同时，风险是否能够得到有效防范和运营；三是在规模与风险双重保障的基础上，银行是否能够获得可持续的收益，以确保其自主经营与长期发展。可以看到，当前数字技术的创新突破正不断打破传统模式下的“不可能三角”，即兼顾规模、质量和收益三者均衡发展。