编者语：普惠金融机构运用以互联网技术为代表的新技术，推出新产品来降低成本、提高效率、识别和量化信用，由此控制风险，拓展金融服务的边界。相比较于传统金融机构，普惠金融机构可以提供更加综合化的金融服务。近年来，普惠金融得到了越来越广泛的关注。2016年5月29日，技术驱动变革暨《普惠金融的中国实践》白皮书发布仪式在北京举行，巴曙松教授出席本次论坛并发表开幕致辞。以下是巴曙松教授演讲文字实录，敬请阅读。

很高兴今天参加这份报告的发布会，这个报告有多家机构共同合作来完成，华中炜博士带领多位研究人员持续的努力，在许多业界人士的支持下，才形成了这份报告。虽然这份报告已经准备了差不多两年的时间，其间我也多次参与讨论修订，但是我重新翻阅报告时又有了很多新体会。我刚才听前面专家的演讲时，想到了几点，在这里谈一点个人作为学者的看法，不代表任何机构的意见：首先，怎么来看待当前普惠金融或新金融所处的调整状态。我自己的判断是普惠金融正在从以形成概念和市场推广为主，转向以专业积累和能力建设为主，我们今天发布的报告就凸显了这个主线。我经常听到金融界有这样的问话：“中国缺金融机构吗？”我认为，在传统金融领域里是不缺的。我们的工农中建和股份制银行的机构遍布城乡，各家银行在服务特定的、长期的客户群体时竞争非常激烈。在银行等金融机构工作的一线员工，工作压力非常大。所以要这些银行按照现有的商业模式和客户群体，去做业务拓展，是非常不容易的。如果大家不信，可以去银行分支机构做一天柜员试试看。我曾在基层银行工作，了解矛盾柜员工作强度非常大，银行并不缺少普惠金融的战略设想，缺少的是覆盖新客户要使用的新技术和新方法，中国也需要新的金融机构运用新商业模式来提升金融资源配制效率。其次，刚才有专家提到了格莱珉模式。我和格莱珉的几位主要创始人有过多次见面交流，我曾经尝试与几位热心朋友一道，把格莱珉在其他市场上采用的商业模式引入中国内地和香港等。现在，格莱珉的商业模式终于能够进入中国，我作为与几位热心朋友一起参与的推动者之一，感到很欣慰。三天前，富滇银行在云南大理运用格莱珉模式发放了第一批贷款，贷款者是七个农村妇女，金额共计10.2万。我对格莱珉模式在中国落地的体会，就像今天报告发布的主题一样，普惠金融是要接触传统金融界难以接触的人群，就必须要推动能力的建设。

今天我通过PPT给大家做一个简要的报告。大概有三个方面的内容：第一，目前中国普惠金融发展的新路径；第二，从技术变革的角度来讨论普惠金融；第三，普惠金融的生态环境构建。大家开始意识到，普惠金融不仅仅是小额信贷，更是一揽子的金融服务。我认为还可以再扩展一些，普惠金融不仅仅是金融服务，更是一揽子的普惠金融生态环境的构建，所以下面从这三个方面跟大家做交流。

第一部分是中国普惠金融发展的新路径。普惠金融机构运用以互联网技术为代表的新技术，推出一些新产品来降低成本、提高效率、识别和量化信用，由此控制风险，拓展金融服务的边界。用格莱珉模式来说，就是去接触传统金融界难以接触者，更广泛的提供综合化的金融服务，这也是近年来普惠金融越来越受关注的一个重要原因。特别是普惠金融被写入了党的十八届三中全会的决议后，中国普惠金融在制度探索和实践上取得了比较大的进展。随着普惠金融机构进入门槛的不断降低，互联网金融公司爆发式增长。在经济下行阶段，经济转型的一些风险在逐步释放，普惠金融探索过程中的问题和风险也开始显现。我们认为，这正是我们反思总结前一阶段的普惠金融活动、进行专业积累、能力重构和建设的时期。举例来说，我们以前用的信用评估模型主要基于经济上行期的数据，现在的经济调整期是我们校正、提升信用评估能力的重要时期，这也是我们在报告中选择技术作为主题的非常重要的现实原因。

下面谈谈金融服务的分布。现在的金融机构数量比我20多年前踏入金融界时更多，在传统的金融领域、传统的客户覆盖面、传统的金融市场虽然谈不上“供过于求”，但竞争还是比较充分的。所以现在传统金融机构开始越来越关注普惠金融，我觉得也是由于原来层面的客户竞争激烈，促使传统金融机构必须开始将客户群体下移。观察近期传统金融机构、银行业的年报，我们认为，如果一家银行在最近四五年的年报中都没有提到普惠金融、小微客户、客户分层，那么这个银行就可以说是不上路，没有意识到客户群体要开始下沉，因为这是金融配置效率提升的一个增长空间，这是原来不被覆盖的客户群体逐步被金融体系覆盖的过程。当然，普惠金融要成为一个可持续的金融活动，就要遵循金融活动的一些基本逻辑。比如一笔金融服务要想成立，需要商业可持续性，否则很难成为能使更大范围客户受益的商业模式。普惠金融领域的供给一直比较缺乏的原因，主要在于提供服务的成本比较高。所以，我们要研究怎样能让金融服务通过运用特定的产品，来拓展特定的客户，打造特定的商业模式，使更多客户获得金融服务的同时，金融机构的收益可以覆盖成本（包括运营成本和信用成本）。在相当长的一段时间，对“普惠金融”概念存在着一个误解，就是认为普惠金融就应该有优惠。这种想法使得普惠金融机构的风险不能被收益覆盖，导致缺少可持续的、更大规模的资金进入普惠金融机构。我在云南等地调研时发现，金融机构投入云南的资源并不少，但长期的、无偿的、照顾性的财政补贴过多，导致一般的普惠金融服务难以遵循金融市场的商业化原则，导致进入普惠金融服务的资金减少，市场主体的能力没有被充分激发。我想，金融应该有杠杆作用、有带动作用，如果把那些无偿形式补贴下去的财政资金，以适当的形式注入有活力的、专业化的市场化主体，做一些税收等方面的引导，市场主体带动进入普惠金融服务的资金量可能会更大，还可以形成市场主体的自发建设的能力。大数据、云计算这种移动互联技术在金融行业的应用，可以比较大幅度地降低运营成本，并能更有效的衡量服务对象的信用。从图中可以看到，技术的发展，可以把传统银行业覆盖不到、成本较高的小微金融服务纳入到合理的边界范围。

关于普惠金融的内涵，2015年12月31号发布的《推进普惠金融发展规划（2016－2020年）》对普惠金融的界定是“立足机会平等的要求和商业可持续的原则，以可负担的成本来为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当有效的金融服务”。我个人理解这句话的意思是，首先，要让各群体能够获得多样化的金融服务和金融产品，公平的提供综合化的金融服务，这就要立足于客户群体的需求。比如在遥远的山区，村民可能需要的金融服务是他的孩子给他汇钱时，能有短信通知他钱到帐了。其次，要提供一些创新性的产品和服务，通过创新来降低成本控制的风险，把原来不能纳入服务范围的客户纳入覆盖范围。第三，金融服务必须具有可持续性，要需求可持续、盈利可持续。不可持续的普惠金融服务很难吸引足够多的资源来进入普惠领域，难以让更多的人受惠。最后，互联网+是一个非常重要的新动力。国际上的普惠金融业务正处于调整期，我看到美国市场上主要的互联网金融的商业模式基本是借助公共的信用资源，进行信用评级，很少做线下的评级。但是中国普惠金融的先行者们正在积极探索信用风险的定价，从数据积累做起，提升信息的透明度，降低交易的成本，提高工作的效率。

十八届三中全会以来，中国普惠金融政策越来越具体，越来越明晰。2013年11月通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》首次正式提出“发展普惠金融”，中国很多普惠金融的探索者看到文件里有这个词时充满欣喜之情。2015年11月出台了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，我本人作为“十三五规划”的国家规划专家委员会的委员，很高兴看到这里面有一句提到了“发展普惠金融，着力加强对中小微企业、农村特别是贫困地区的金融服务”。同时，还第一次在“十三五规划”中提出“三个特殊”——特殊地区、特殊人群、特殊行业。从金融角度来说，这些人群、地区是传统金融机构服务难以覆盖的地区，这就是特殊性。2015年12月，《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》指出，“发展普惠金融，目的就是要提升金融服务的覆盖率、可得性、满意度，满足人群群众日益增长的金融需求”，“要创新金融产品和服务手段，加强普惠金融教育和金融消费者权益保护”。我们可以看出，普惠金融政策在逐渐明晰。2016年，在《关于农村一二三产业融合发展的指导意见》中提到了“发展农村普惠金融，优化县域金融机构的网点布局，推动农村基础金融服务的全覆盖”。中央一号文件又提到“加快构建多层次、广覆盖、可持续的农村金融服务体系，发展农村普惠金融，降低融资成本，全面激活农村金融服务链条”。就我理解，“链条”是指前面一张PPT中的普惠金融生态圈。2016年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年（2016-2020年）规划纲要》中提到要“发展普惠金融和多业态的中小微金融组织”，《政府工作报告》提到“大力发展普惠金融和绿色金融”。我们可以发现，在制度建设层面，以扶持三农小微企业发展为核心来扩大普惠金融的覆盖面，以大数据为基础支持来推动互联网+的建设、构建全面的一个金融基础设施，同时降低民营准入的门槛来扩大金融服务的范围，拓展融资渠道来建立多层次的普惠金融体系，是普惠金融发展的政策脉络，也是普惠金融制度建设的几个重要构成部分。

在实践方面，十八届三中全会以来，我们看到了中国普惠金融的进展。金融基础设施全面推进，征信体系正在发展，征信市场在逐步多元化，支付清算基础设施在不断的完善；参与主体深化和多样化，不同主体带来了不同的经验、资金和服务方式，政策性金融机构的扶持力度加大，传统银行类金融机构积极参与，民营资本进入金融机构的门槛不断降低。从产品层面看，产品和服务的创新使得金融服务的范围进一步扩大。这既包括传统金融机构主动运用互联网技术，也包括互联网企业自身创新。除了间接融资之外，我们也看到，直接融资渠道正在发展，多层次的普惠金融体系正在探索建立，比如新三板提供了一个新的挂牌和融资交易的渠道，区域性股权和金融资产交易平台也把普惠金融业务作为重要的业务量增长点。

普惠金融在概念的形成期暴露出了不少问题，值得我们反思、总结。这些问题也是我们在能力建设和专业积累阶段的需要关注的重点。从内生问题来看，主体的资质参差不齐，企业用P2P网络借贷公司的外壳来做民间借贷业务，来规避借贷利率管制和市场准入制度；信息披露不规范，发布虚假的标的，对借款标的没有尽到审查调查的义务，提供的交易集中度等业务数据不全面；运营成本难以控制，普惠金融信贷总需求量大，单笔业务金额比较小，一些信息数据不健全的农村地区难以控制运营成本；前一阶段普惠金融机构大规模涌现，这些机构进入市场时，经济处于上行期，普惠金融机构使用的风险模型以经济上行期的客户行为和经济数据为基础，在经济下行期和转型期，消化过剩产能、去杠杆、去库存面临着风险集中释放，这一过程中的风险数据不足。从外部困境来看，在监管方面，监管冲击和监管真空并存，目前还没有一个主导互联网金融行业实现制度化、有序化发展的监管部门，现有的监管由于监管对象跨行业、跨金融业务领域，存在着监管竞争和监管真空；社会征信体系也不健全，央行已经做了积极的努力，批准了八家民营个人征信机构运营，但是总体来看，普惠金融机构的征信需求看还远远没有被满足，信用体系还不健全，道德风险比较高，信用信息共享机制也不健全。昨天，有一个城市金融主管部门的负责人告诉我，说他们想为征信体系做些工作。我告诉他，现在70-80%的信息由政府部门掌握，你们从自身做起，将各个部门能够采集到的信息整合起来，能够降低普惠金融机构的信息采集成本，这就是对普惠金融最大的帮助。此外，信用信息基础数据库覆盖范围不够广泛，缺乏可用度、可信度高且统一的信用评级标准，还存在道德风险，缺乏明确的社会施信的惩戒机制，现有的小范围内互联互保、政府担保等防范措施很难充分的防范道德风险。

以上这些问题也是下一步要进行的普惠金融能力建设的重点。首先是进行法律制度建设。如何完善政策监管体系，加强风险的防控能力。如果不对高风险机构的行为进行监管，这类机构会影响行业内优秀机构的品牌声誉。还有，如何鼓励金融机构更多的参与和开展普惠金融服务，规范发展小额贷款公司、典当行等新兴的融资渠道和机构。其次是基础设施建设。如何优化普惠金融的信用环境，逐步提高全社会的信用意识，降低普惠金融的信用成本，建立全国统一、完整的企业和个人信用信息数据库。最后，进行产品服务创新。这是机构层面可以重点实施的，即借助互联网技术，逐步降低普惠金融的高成本难题。同时，在经济的下行期、调整期，经济结构的转型期，积极探索普惠金融客户群体的风险控制模型，扩大基础数据库，积累风险控制的手段。

第二个部分是谈谈普惠金融的技术变革。普惠金融作为一种覆盖面广、可获得性强、长尾特征突出的金融服务方式，需要通过批量化、高效率、低成本的手段加以实现。大数据技术具有数据挖掘、量化存储、快速处理等特点，能够匹配普惠金融的需求。所以《普惠金融的中国实践》报告主题是技术变革，通过研究信息技术、互联网、云计算、大数据方面的技术革新，为普惠金融的实现提供一些值得探索的解决方案。

第一，从技术变革和普惠金融的基础设施角度来看，技术革新提供了可供探索的普惠金融的解决方案。技术革新推动普惠金融服务范围更广泛，业务具有可持续性，普惠金融领域的基础设施建设主要是基础领域的发展和构建，依靠计算机、云计算这些技术来解决普惠金融进入的门槛问题。同时，基于Docker容器技术的基础设施平台也是国际上普惠金融领域多用的一个分布式架构。和传统的架构相比，Docker架构面对大数据的成本更低。并且，普惠金融基础设施的共享能够大量节约IT成本，提升产出和效率，保障普惠金融的稳定运行。对外输出这些普惠金融业务发展所需要的存储和计算能力，也能优化社会成本。我曾经做过差不多六年的兴业银行独立董事兼风险管理委员会主席，现在兴业银行被称为同业之王，同业业务做得很好，这也是一步步顺应市场需求演进过来的，最开始时，兴业银行意识到很多中小金融机构无法投入大规模的IT资源进行系统开发，所以兴业银行在自己进行大规模IT开发的基础上，针对中小金融机构的不同需求，改造兴业银行开发出的系统，降低中小金融机构的成本。这个过程不一定有很高的收益，但是形成了一个良好的行业生态环境，降低了整个行业的运行成本，所以这些中小金融机构都愿意和兴业银行做业务。系统是相容的，交流起来方便，因此推动了这个行业的发展。类似的故事我觉得也可以在普惠金融领域重演。领导性的普惠金融机构有实力，能够开发好的系统来与行业以合适的方式分享，以支持整个行业的发展，有助于形成一个行业的生态圈。

第二，技术变革也有助于提升普惠金融的服务能力。泛普惠金融类公司的风控措施与传统金融机构的风控措施相比，并没有明显的优势，甚至可能有劣势，所以普惠金融可持续发展的核心是解决风险控制问题。在互联网金融机构工作的年轻人与从事银行风险管理的人士经常争论风险控制问题，从事互联网金融的强调自己的企业有突破能力、创新能力，从事传统银行业务的人士觉得把钱能借出去算什么本事，金融机构要做好风险控制，钱借出去还能收回来才叫本事。现在看来，在这点上，他们找到了共识，普惠金融发展的核心确实是要解决风险控制问题。利用技术手段来控制风险，主要就是通过搜集和计算海量的数据来形成金融服务需求者的个性化知识图谱，由此判断其风险程度。技术变革带来的信息安全风险也不可忽视，所以在利用技术变革和信息技术手段来探索普惠金融的同时，也要重视和加强对信息安全的保护。

第三，在普惠金融利用技术变革来进行创新方面，我觉得有几点是值得努力的方向。一是利用数据处理技术，实现对贷款对象的信用评定，针对客户群进行更加精细的分层式的划分，进而推出符合各类群体需求和风险特征的信贷产品。那么如何能够更符合客户群体需求呢？前两天，我同一家银行的行长讨论过这个问题，这位行长说一些互联网金融企业确实做得不错，但是也有一些评分不很准确。比如，有企业的评分是根据客户的上网时长来评定，这位行长上网时间短，结果他的女儿的评分比他高。这说明，对于不同的客户群要精细的划分，不是仅仅简单的说上网时间长，信用就高，客户群体比一些互联网企业想象的更复杂。二是要更多的创新流程管控和风险控制的方式，并将其定义在产品之中。通过流程或系统去控制风险，比依靠人更可靠。三是针对客户的特征，更多的使用纯信用贷款产品，并将劳动技能培训、科技推广、创业知识培训等服务和信贷产品设计结合起来，这也是刚才说的在普惠金融中的能力培养。我在和格莱珉模式的几个创始人交流时，他们跟我谈的金融内容不多，反而向我解释为什么要把洗脸的毛巾与其他毛巾分开、为什么一定要让申请贷款的人员家里修一个干净的厕所。他们认为，养成一个好的生活能力是开展普惠金融业务重要的起点。我把这理解成通过金融来带动客户能力的提升，激发客户对高生活品质的向往。四是降低金融服务可获得的门槛，扩大金融服务的范围，特别是在生产性的资金需求方面提供一些优化的解决方案。

第四，在信用价值创造方面，信用的价值创造和经济中的交易密切相关。信用的价值创造离不开信用的维系和有效的管理，即征信管理、授信管理、帐户控制管理、利用征信数据库开拓市场或者推销信用支付工具。借助大数据技术的数据挖掘、量化、存储、快速处理等特点，现代信用体系管理能够得到一定的提升，面对目前中国在信用方面的挑战，大数据用巨量的综合信息、先进的数据处理技术、全新的数据分析的思维方式，突破了传统的征信方式的局限，倒逼和促使社会征信体系的建立和完善。如果没有这方面的突破，金融机构还是要用传统的信用评估方式，比如银行会继续使用抵押担保方式，而普惠金融的客户群体可能恰恰没有资产可做抵押担保，那么就要用技术来在交易中发现客户的信用。

第五，在技术变革与信用管理发展方面，大数据技术能够扩展信用数据的边界，将一些非传统的信用数据作为非常重要的信用评估来源，覆盖一些没有被传统的征信系统记录的人群，同时，提供用户的即时信息，而不局限于历史信息。我昨天看到一份香港的社会流动的研究报告，很有意思，报告选取了不少的样本，在客户手机上装一个app，假设客户在一个地方停留超过半小时，则记录客户的位置和具体活动，这个app形成了庞大的数据库。这份报告通过这个app来分析香港不同社会阶层人的交往情况，得出了一个不太令人乐观的结论：第一，香港人在家附近的活动时间少，因为住房面积狭小，但因此活动半径比较大；第二，高收入阶层即使活动半径很长，也仍在高收入阶层的活动场所活动，所以香港不同收入阶层之间的交流频率非常低。大数据是利用现有的数据来优化计算，了解企业生产、流通环节的特点，创建高效率、低风险的信用评价方式。但是不同产业之间的差异很大，覆盖全国的管理模式会暴露很多问题。在前几年信贷投放增长快的时候，中国银行业为了控制信贷投放，将四个季度的信贷投放量划分为“四三二一”，一季度占40%，二季度占30%，以此类推。我在基层当过行长，对银行来说，年初早放贷、早收益，到了四季度时基本上是“刀枪入库，马放南山”，所以不同客户的诉求差别很大。最典型的例子是内蒙和东北，东北人在冬天是猫冬的，一季度给他们放贷40%无处可用，内蒙草原的牧民需要到夏季才投入资金。这就是我们能够用大数据作为基础来优化、改进的地方。此外，大数据技术可以使信用管理更加的客观，因为大数据技术将数据的样本扩大到更大的范围，甚至是总体。大数据模式能够保证信用管理的客观性，数据挖掘技术确保了数据的真实和有效。大数据技术还能使信用管理的经济效率更高，一定程度上能解决传统的信贷信用问题，而且节约了人工成本，也扩展了信用来源，确保信息真实、快速、高效、实时。

第六，用信息技术来做风险管理流程的优化。普惠金融业务有逆向选择问题，越是承担高利率的客户群体，风险越高，并且道德风险还是当前风险识别的弱点。前期的信贷审查很难准确的把握风险情况，潜在风险难以识别。大数据技术能够对企业历年的生产经营数据做深度分析，来反应企业的经营成长、发展现状，能够对企业进行全天候的量化跟踪，实现风险的识别和量化。大数据还可以更好地进行风险匹配、转移和分散，运用大数据技术可以设计和客户风险匹配的产品，让高风险客户去匹配有承担能力的高风险资金。大数据还能够预测未来，能够帮助转移和分散风险，并基于大数据预测的风险和收益，匹配合适的产品。同时，大数据还可以在风险监测、预警和防控方面有更多的运用。大数据可以支持风险预警机制的建设，实时监测风险系统，进行可视化分析，展现整个风险防控的过程。信贷流程重构对银行来说是一个很大的挑战，但是普惠金融机构可以从一个更高的起点来推动实施。

第七，技术变革与风险管理方式。技术变革对风险管理的支持首先体现在获取海量数据上，风险管理需要有多样化的数据，比如电商网站数据、信用卡数据、社交网站数据、小贷类网站数据、生活服务类网站数据，这些数据综合起来才能基本看到客户的风险全貌。经过大数据特定的风控数据加工的过程，可以提升风险决策管理模式，更加全面、准确、及时地掌握借款人信息。因为客观地说，一个客户走进银行时，对银行来说，这个客户是一个黑箱。这些数据能便于我们做出清晰的判断，找到不同变量间的内在联系，更准确地做出决策。大数据的使用也加快了风险决策的效率，提高了风险决策的质量，促使理念、概念管理转变为数字化、更精确地管理。

第八，从技术变革和全面客户体验管理来看，在不同的经济增长方式、发展方式上，客户需求是不同的。使用这些新的技术，能够适应客户的新诉求，比如强调客户的感受，塑造客户的感官体验和思维认同，注重客户参与。缺乏技术支持是很难做到这一点的。

第九，在技术与营销模式上，传统营销中消费者购买行为属于传统的个体决策行为，而在大数据营销中消费者决策受群体意志影响很大，并向群体施加影响。所以如今，一段网上流传的视频就能够让一支股票涨跌停，从事视频和传媒工作的人士认为现在进入了短视频时代，新闻传播变成了短视频传播。

第十，技术变革也能够推动增值服务的优化。金融机构除了提供支付、清算、投资、理财、贷款融资等功能，还推出了多元化的增值服务。

第三部分是构建普惠金融生态环境。仅仅让普惠金融机构的探索者去探索是不行的，还要构成一个生态环境来支持机构的探索，降低整个行业的成本，形成共赢。所以构建普惠金融的生态环境可以从加强顶层设计、优化行业环境和改善消费者体验入手。这是一项系统工程，不仅需要金融机构从微观层面来创新产品，还需要从国家层面完善顶层设计，来解决普惠金融的理论指导问题，研究和制定与金融市场协调发展相互配合的完整的政策法规、监管体系和信用环境。如何构建这个环境呢？主要通过识别没有覆盖的新金融需求，满足多层面的金融需求，提升整个经济体系的运行效率，提高效率也是供给侧改革，构建普惠金融的发展环境也是供给侧改革的重要内容。

普惠金融作为一种覆盖面更广、可获得性更强、长尾特征突出的金融服务方式，如何破解传统金融信用评估成本高的困局来提供高效的金融服务呢？那就需要支持普惠金融机构用大数据、云计算、知识图谱技术来衡量、识别、控制风险，并创新产品。当然，基于大数据的普惠金融实践有效性还需要进一步的探索，这需要整个生态环境共同努力。比如，国内大数据的挖掘平台能力比较薄弱，平台构建缺乏核心技术，基础信息资源数据库建设不足。数据挖掘的基本问题是数据的数量、质量和维数，数据挖掘中的变量选择还有发展空间。互联网金融有一项很重要的风险是操作风险，要特别重视，比如说网络故障、黑客攻击、内部隐私泄露等。构建生态环境包括宏观环境、行业环境和消费者体验。要构建一个良性的生态环境，从顶层建设上说，要为金融机构开展普惠金融业务创造条件，提高风险控制能力；从行业层面，要进行平台构建和数据共享；从消费者体验层面，要进行普惠金融教育和消费者保护。现在出现了一些互联网金融风险案例，这其中有金融机构的原因，也有监管机构的原因，还有消费者对金融不了解的原因。所以我们建议完善监管，从顶层上提供支持，优化信用环境，借助互联网技术来降低普惠金融的高成本难题，并针对经济下行期、调整期、转型期的特定状况，建立和完善普惠金融的发展模式，改进普惠金融的风险控制能力。

谢谢各位！（完）

（本文系巴曙松教授出席技术驱动变革暨《普惠金融的中国实践》白皮书发布论坛时的开幕致辞文字实录，未经巴曙松教授本人审阅。本文观点仅代表作者作为一位研究人员个人的看法，不代表任何机构的意见和看法。）