央行发布《银行业普惠金融业务数字化模式规范》，逻辑框架包含6部分-2024德国欧洲杯官网

7月25日，中国人民银行发布《》（jr/t 0269-2023）（以下简称“《规范》”），于当天实施。

《规范》规定了银行业金融机构通过数字化模式开展以经营类信贷业务为核心的普惠金融业务规范，具体内容包括普惠金融业务数字化模式实施的关键举措、数据管理、场景生态建设、客户服务、风险管控、系统支持、客户权益保护等。适用于通过数字化模式开展普惠金融业务的银行业金融机构。

《规范》提到，普惠金融业务数字化模式与传统普惠金融服务模式的区别在服务方式、产品创新、风险管控等关键领域，普惠金融业务数字化模式更加突出数据应用及金融科技的支撑作用，在实施过程中包含“数字化经营”“场景化创新”“精准化服务”“智能化风控”“线上化作业”等关键举措。

银行业金融机构普惠金融业务数字化模式逻辑框架为：

基础和前提条件：普惠金融数据管理

数据管理是普惠金融业务数字化模式的基础和前提条件。

在普惠金融业务数字化模式中，应将数据要素作为关键生产要素。数据要素的类别包括但不限于企业数据与个人数据、内源性数据与外源性数据、公开数据与授权数据、静态数据与动态数据、截面数据与时序数据。

数据采集：措施包括建立采集制度、实施全流程管理、关键要素管理、建立数据持续获取机制和应急预案、依法合规等。

数据整合：措施包括建立整合制度、清洗整理数据、明确整合维度、持续监测等。

数据应用：应对整合后的数据进行挖掘分析，建立业务规则、构建数据模型，将数据应用于普惠金融业务数字化产品设计、流程优化、客户服务、风险管控等环节。

应对数据进行全生命周期安全管理，运用数据级别管理、权限控制、应急处置等手段保障数据本身的安全，以及数据存储、传输、访问、使用等关键环节的安全。

经营方法和内容载体：普惠金融场景生态建设

场景生态建设是普惠金融业务数字化经营的主要方法，也是普惠金融服务内容的重要载体。

场景发现。应以客户的生产需求、经营需求、管理需求、生活需求等为切入点，分析识别出数据有价值、可通过数字化方式融入的优质场景，实现客户流量价值转化。场景有生产、经营、管理场景；公共服务场景；生活场景等。

场景搭建。应围绕发现的外部场景或内部场景，对外输出普惠金融服务或引入外部非金融服务，实现基于场景的金融与非金融的综合服务。

场景运营。应对搭建的场景进行持续的设计、运行和改进，挖掘、创造和转化场景流量，实现普惠金融业务数字化价值。措施包括数据运营、产品运营、流程运营、活动运营等。

生态构建。应通过关联场景的不断连接、扩维，整合多方的客户、数据和技术，形成多元主体构成、拥有大量客户、功能丰富的网状系统。生态构建核心要素包括但不限于“需求导向”“开放协作”。

核心工作：普惠金融客户服务

客户服务包括客户识别、客户获取、客户激活、客户留存等，是普惠金融业务数字化模式的核心工作。

客户识别。应在数据整合应用的基础上，深度分析客户，精准识别客户需求和定位客户意向，建立客户标签，对客户进行分类、分群、分层，并持续迭代。

客户获取。应根据客户识别的结果，制定差别化的客户触达规则，持续推进商机转化。

客户激活。应在完成客户识别、客户获取基础上，通过互联网等线上模式完成明确需求、匹配产品、发放贷款、挽留客户等客户贷款申请到发放的服务流程。

客户留存。应加强与客户互动，改进产品和业务流程，丰富金融和非金融的综合服务供给，优化客户体验，增强客户粘性的服务。

质量保障：普惠金融风险管控

普惠金融风险管控应运用大数据建模、系统化管控等手段构建涵盖准入与评价、额度管理、线上签约、风险监控与处置、欺诈管控等关键环节在内的风险管控体系，结合人工复核验证，有效降低银行业金融机构的信用、操作、合规、法律等风险。风险管控是普惠金融业务数字化模式的质量保障。

准入与评价。应根据银行业金融机构的市场定位和合规要求，结合场景特质、客群特征、风险缓释措施等因素，搭建以准入规则为基础、以评价模型为核心的多层次、差异化的客户准入与评价流程，实现客户信用风险的科学评价、有效识别及防范控制。

额度管理。应按照适度授信、统一授信的原则，构建额度系统化管理模式，实现单户额度自动测算、授信额度统一管理、自动重检调整，防范过度授信风险。

线上签约。应通过电子签章、存证系统、第三方签名认证等方式，实现互联网服务渠道自助签约及合同文本管理。

风险监控与处置。应通过构建规则和模型的方式，进行统一监控、识别、预判、预警、催收和核销，并针对不同类型、不同规模的风险运用差异化处置手段。措施包括监控数据异常、监控资金流向、建立预警策略、搭建风险监控预警系统、建立催收策略矩阵、自动核销、构建数字化多元化纠纷解决体系。

欺诈管控。应通过构建身份验证模型，采取联网核查、生物识别等方式有效识别客户，充分运用大数据、人工智能、知识图谱、深度学习等技术手段，结合业务实际情况分析欺诈行为特点，搭建反欺诈侦测体系，构建覆盖信贷业务全流程的反欺诈管控流程。措施包括应用深度学习、神经网络、时序分析等算法开发欺诈风险监测模型；欺诈风险处置；模型回溯重检等。

底层支持：普惠金融系统支持

为实现普惠金融业务数字化模式，应搭建普惠金融平台，包括业务管理类系统功能模块和客户服务类系统功能模块，为普惠金融业务数字化模式运行提供系统支持。

普惠金融业务管理类系统功能模块。包括客户关系管理功能、业务申报功能、审查审批功能、合同签署功能、放款审核功能、贷后管理功能、档案管理功能、统计分析功能、用户管理功能等。

客户服务类系统功能模块。包括服务渠道类，比如小程序、二维码、app、网上银行及合作方其他线上交互等渠道；业务操作类，包括认证功能、授权功能、申请功能、签约功能、支用还款功能、预约服务功能、其他服务功能等。

合规性约束：普惠金融客户权益保护

银行业金融机构在通过数字化方式向客户提供金融产品或者服务的全流程中，应保护客户权益，特别是在个人信息安全、产品和服务信息披露、营销宣传、争议处理等关键环节，依托大数据、人工智能、生物识别等数字技术保护客户权益。客户权益保护是普惠金融业务数字化模式的合规性约束。