作为普惠金融的补位者与探究者，民营银行担负服务民营经济展开，改进对中小微企业、“三农”金融服务的前史重担。经过继续立异，民营银行凭借金融科技有用下降了融资门槛、扩展了服务半径、拓宽了融资途径，完结了普惠金融的高质量展开探究。

长期以来，小微集体、民营小微企业融资难融资贵，金融服务很难“既普又惠”。从“普”的视点，“二八规律”中有80%没有享受到完善金融服务的人群，其资金需求遍及“矮小频急”，且缺少抵质押物，信誉征信方面缺少相应前史记载，地点职业也面对微观经济环境以及个人运营状况等许多不确认性要素，传统金融安排很难依托以往的风控手法与办法猜测评价危险，因而很难直接面向小微客户供给碎片化、小额化、快捷化、灵敏化的信贷产品，这导致了普惠金融的服务半径有限，服务人群也有限。从“惠”的视点，传统银行的作业本钱昂扬，银行首要是经过信贷员扫街获客，后续再经过内部工厂化的分工完结授信评价和放款，从请求到下款的周期大约为两周，获客、尽调、评价、授信、放款耗费了较大的人力物力，单笔信贷作业本钱遍及高达上千元，这也决议了大型银行作为商业营利性安排，推动小额、高频的普惠金融产品志愿不强，对客定价也无法完结真实的“惠”。

可以说，没有金融科技的助力，普惠金融很难处理作业本钱高以及危险辨认难的问题。在移动互联、大数据、云核算、人工智能等技能对金融服务的支撑之下，越来越多维的客户数据具有巨大的价值，也给银行等金融安排进行普惠金融立异供给了实际根底。

以新银行为例，作为一家没有线下点、没有客户经理的新银行，经过互联收集多维度数据，展开体系化的数据办理，进一步对收集数据进行清洗和精粹，并运用老练的大数据和人工智能技能，整合海量数据、发掘数据价值，供给规范易用的大数据产品和服务为事务赋能。经过归纳剖析客户的信誉数据、行为数据、交际联系数据、买卖数据等，智能匹配授信额度及利率，协助很多缺少信誉记载和抵质押品的客户取得信贷支撑，服务那些干流银行服务不到、服务欠好的“长尾客群”，扩展普惠金融服务半径。最新的数据显现，新银行79%的客户散布在三、四线及以下城市，其间，经过身份证OCR辨认，能准确到乡村的用户超越300万。

与此同时，技能也处理了普惠金融作业本钱高的难题。新银行现在99.6%的线上告贷请求均由机器进行自动化、批量化批阅，只要0.4%的大额信贷和可疑买卖需求人工干预，单笔信贷批阅时刻最快7秒，均匀仅40秒，日批核告贷峰值超越33万单，削减了告贷客户请求和银行审阅时刻，也进一步下降了银行运营本钱和客户融资本钱。现在，新银行现在单笔信贷边沿作业本钱在20元左右，比较传统金融安排的作业本钱现已完结了大幅度的下降，这也让新银行可以为客户供给低至200元、告贷期限仅1天的小额分散化信贷产品，满意小微集体“矮小频急”的资金需求，让普惠金融具有商业可继续性。