--> 　　 王新永

　　传统普惠金融服务依靠抵押担保和线下审核，对缺乏征信记录、经营规模较小的群体覆盖不足，审批速度慢、服务成本高、风险无法控制，导致融资难、融资慢、融资贵的问题长期存在。AI具有强大数据处理能力、风险画像、智能决策、需求感知功能，能够将分散、非结构化的日常经营、行为数据变成可量化、评价的信用依据，从技术上破除了信息壁垒，降低了服务门槛。越来越多的金融机构开始利用智能技术重新设计业务流程，促进产品、服务和模式的创新，普惠金融也逐渐向数字化、智能化、精准化方向转型。在此背景下，本文将明晰技术赋能的内在机理，探索产品创新路径及场景落实的设计办法，旨在为金融机构改善普惠服务、加强覆盖面提供参考，促使普惠金融越发精准、高效、安全地服务于实体经济，助力共同富裕和乡村振兴战略的推进。
　　一、基于AI大数据风控的普惠金融产品创新机理与实现路径
　　AI技术在风险识别、精准定价、动态控制、成本压降方面推动着普惠金融产品创新，普惠金融服务对象主要是小微企业、个体工商户、农户、新市民等，这些客户普遍存在缺信息、缺抵押、缺信用的特征，传统风控依靠财务报表和抵押资产，难以覆盖真实经营情况，造成产品设计保守、额度低、审批严格。AI利用多维非结构化数据融合的方式，将经营流水、物流信息、进销存记录、水电费缴纳、供应链行为、征信历史等转变为可量化的信用特征，创建起弱担保、高可用、广覆盖的智能风控模型，明显提升风险识别精确度和覆盖范围。
　　同时，机器学习、深度学习算法的应用可以实时刻画出用户的信用画像，自动生成纯信用、循环贷、随借随还、按日计息等轻量化产品，大大简化了用户的申请过程以及使用体验。人工智能还能根据客户的信用等级来决定利率及额度，为低风险客户给予更多的优惠，使得产品更具普惠性并且具备商业可持续性。另外，人工智能依靠反欺诈识别、异常交易监测、贷后行为预警来形成完整的生命周期风控闭环，从而降低不良贷款率。由此，AI风控不仅是技术工具，而且是普惠金融产品实现安全性、普惠性、盈利性三者平衡的关键因素。
　　二、面向真实需求的AI驱动普惠金融场景化设计逻辑与落地
　　场景化是普惠金融落地的“最后一公里”，AI技术为场景设计提供了精准感知、智能嵌入、无感授信、便捷交互的主要能力，使金融服务由柜台等客转变为主动融入生产生活。普惠金融的价值在于满足真实场景需求，即农户春耕备耕、小微企业备货周转、个体工商户经营周转、新市民消费经营等。传统普惠金融产品标准化程度高、场景适应性差、审批流程长，难以匹配高频的碎片化场景。AI依靠场景感知、需求预判、流程重塑、体验改善，将金融服务同真实场景深度融合，形成了场景即产品、需求即服务的新型供给方式。
　　在具体的场景化设计过程中，AI可智能解析场景数据，依据农业生产周期、供应链交易节点、电商经营规律、政务缴费行为等数据进行建模，从而准确判断资金需求的时点、额度、期限和还款能力，实现按需授信、精准滴灌。以农业为背景的AI系统可利用气象、土地、作物周期、收购价格等数据来自动匹配春耕贷、养殖贷、收储贷等专项产品，在小微商圈场景下，也可以根据客流、交易、收银、订单等实时数据进行授信。同时，AI可针对各种渠道的交互进行适应，为小程序、APP、政务平台、商户收银系统等提供轻量级的入口，实现无感金融。AI场景化设计让普惠金融更加符合用户需要、贴近生活，从而实现了服务的可得性、提升了金融服务覆盖面和服务体验，为普惠金融高质量可持续发展奠定了良好基础。
　　三、结语
　　人工智能技术为普惠金融产品的创新发展、场景化设计等提供了有力支撑，可解决传统方式的风控问题、覆盖率低、成本高、体验差等问题，推动普惠金融智能化、精准化、轻量化发展。未来，随着大模型、多模态数据、物联网等技术不断深入金融领域，普惠金融将能够更加准确地预估用户的需求，提供更优质的服务。金融机构需不断加强技术的应用，提高数据的安全性和合规性，推动产品和服务不断更新迭代，使普惠金融更有温度、更加高效，更好地服务于实体经济。
　　【作者系重庆工商大学派斯学院金融学院副教授】