摘要：随着数字经济的发展，金融科技成为银行零售小额信贷业务转型升级的核心力量。本文旨在从完整体系上全面解析金融科技如何赋能银行零售小额信贷的具体路径。研究首先了解了金融科技赋能的大背景，以及传统业务遇到的瓶颈及赋能的具体目标；进而重点剖析了大数据，人工智能，区块链等技术在风控、流程优化及场景融合等方面的方法运用；在此基础上，辩证地评估了这些赋能所带来的效率提升以及潜在的技术风险，数据风险还有合规风险；最后从技术整合、风险协同和生态构建这三个维度提出了未来的优化方案。结论认为金融科技与银行小额信贷深度融合是必然趋势，在创新与风险间动态平衡才能真正实现普惠金融。
关键词：金融科技；小额信贷；路径分析；风险管理；赋能
黄 敏
（山东经贸职业学院 山东 潍坊 261011）
引言
零售小额信贷业务是商业银行服务实体经济、践行普惠金融的重要支点，该业务发展得如何，关系到消费能否得到提振、小微市场主体是否能得到扶持。但在传统运营模式之下，该业务遇到的困难有获客成本较高，风险把控较为复杂，审批速度慢，运营费用始终居高不下等这些共同问题，从而限制了拓展服务广度与深入的拓展[1]。近年来，大数据、人工智能、区块链及云计算金融科技快速发展为破解上述难题提供了全新的方法论。因此，系统地探究金融科技怎样助力银行零售小额信贷业务，明晰其作用路径、客观评估所带来的成效与挑战，并规划未来的优化方向，既有很强的理论价值，也为银行业务的数字化转型提供了实践指引。本文将从背景目的、方法应用，成效问题和路径优化这四个方面层层递进来展开论述。
1金融科技赋能银行零售小额信贷的背景与目的
1.1金融科技赋能的内涵与核心驱动力
金融科技（FinTech）即技术驱动的金融创新，利用大数据、人工智能、区块链等前沿科技改变金融服务生态。银行零售小额信贷属于商业银行向个人以及小微企业的额度较小，期限较短的融资服务，目前促使金融科技赋能的主要动力集中在三个方面，第一方面是技术突破，计算能力的提升和算法改善为智能风控形成根基，第二方面是市场需求，普惠金融政策指引加上长尾客户对便捷金融服务的需求产生了巨大拉力，第三方面是竞争态势，互联网金融平台迅猛发展对传统银行业务构成挑战，倒逼其加快数字化转型进程。这三种因素共同构成了金融科技赋能的内在逻辑。
1.2银行零售小额信贷业务发展的现实瓶颈与挑战
传统模式下的零售小额信贷业务发展困难重重，在获客上主要通过物理网点及客户经理推广，成本高昂且无法触达分散的客户。风控方面，因为缺少有效的信用评价工具，信息不对等状况比较严重，风险辨识能力欠缺，而在成本效率上，过分依靠人工审核，所以审批时间很长，单笔业务的运营费用和贷款金额不成比例，规模不经济现象很明显。这些结构性矛盾，极大制约了业务的可持续发展。
1.3金融科技赋能的核心目标与战略意义
金融科技赋能的根本目的就是要系统性破解传统业务的获客、风控、成本和效率等困难，促使业务走向数字化、智能化的道路。其战略意义不仅在于提高运营效率和控制风险，更是拓宽服务边界，真正做到让普惠金融具有商业持续性[2]。为深入剖析这一转型过程，本文将从三个维度展开论证：首先分析关键技术如何在业务全流程中具体应用；继而评估赋能产生的实际效果及伴随的新问题；最后提出优化发展的可行路径，以完整呈现金融科技赋能的内在逻辑与实践方向。
2金融科技赋能银行零售小额信贷的方法分析
2.1数据驱动：大数据与人工智能在风控与客户画像中的应用
大数据同人工智能技术的紧密结合正在重塑银行零售小额信贷的风险经营方式，就数据采集层面而言，银行创建起多元的数据生态环境，把央行征信报告，银行自身交易流水，税务社保信息，电子商务数据以及社交媒体行为，设备指纹等多方面资料汇聚起来，营造出一个全方位的客户画像。这种数据融合有效地冲破了传统信贷模式下的“信息孤岛”约束，在数据分析方面，机器学习算法依靠监督学习、无监督学习等先进手段，深入分析庞大的历史信贷数据资源，形成起精确的信用评分模型。这些模型可以动态抓取客户的信用特点改变，达成从静态评判到动态监管的转变，在反欺诈方面，凭借图运算技术找到繁杂的团伙欺诈网络，加上立刻的行为分析，可以在毫秒之内察觉可疑交易[3]。除此之外，还可以运用自然语言处理技术对客户非结构化的经营描述以及社交评论等内容进行情感分析与语义理解，为风险评估提供更多的维度。这样的数据驱动的智能风控体系，极大提高了风险识别的准确性，可以早发现、早预警、早处置，为信贷决策提供了更科学、客观的依据。
2.2流程再造：区块链与云计算在信贷流程优化中的作用
区块链同云计算技术的融合应用正在促使信贷业务流程产生变革，云计算平台给予信贷业务以技术支持，借助IaaS（基础设施即服务）和PaaS（平台即服务）这两种部署形式，银行能够做到计算资源弹性分配，从而应对业务峰谷现象，而且把IT投入从固定资产转变为运营成本，显著提升了资源利用效率。基于云原生的微服务架构让信贷系统里的各个功能模块可以单独开发、部署、扩展，业务变得很灵活。区块链技术依靠分布式账本，智能合约，不可篡改等特点，在信贷流程透明化，自动化方面有着独特的价值。智能合约可以将信贷规则代码化，对条件进行自动判断并执行交易，如当满足一定放款条件时自动完成资金划转等，大大减少人工干预环节。在存证方面，关键业务数据上链存储保证了全过程的可追踪、可验证，为监管审计、纠纷处理提供了有力依据。特别是在供应链金融、贸易融资等复杂的交易场景中，区块链技术能够建立多方协作的信任机制，有效解决信息不对称问题，优化传统业务中繁琐的验真、对账流程，实现信贷服务效率的质的飞跃。
2.3场景融合：开放银行与API技术推动的生态合作模式
开放银行的战略是利用API（应用程序编程接口）技术把金融服务和商业生态结合起来，改变银行零售小额信贷的服务方式。银行通过标准化、安全化的API接口，把信贷产品当作“即插即用”的方式融合到各种生活消费场景和产业供应链中，实现“场景即入口”的无感金融服务的模式。此模式把传统的获客方式深深地改变，利用场景化引流的方法准确地找到有实际融资需求的客户，大幅降低获客费用。风控方面，场景数据给信贷决策增添了一个很重要的补充维度，根据真实的交易背景来授信，这样一来风险控制就变得更准确。如电商情景下，按照商家的经营流水状况，用户评价这些信息给予恰当的信贷帮助，如出行场景中，凭借司机的运营相关数据来提供车辆融资服务。这种深度嵌入的服务模式，提高了体验感，形成了数据的飞轮：有更多的场景接入就会有更丰富的数据资源，可以更好地优化风控模型从而提升服务质量，吸引更多场景合作，形成良性循环。同时，API技术还支持银行与科技公司、数据服务商等建立合作生态，通过优势互补共同推动信贷服务的创新与升级。
3金融科技赋能银行零售小额信贷的成效与问题
3.1金融科技赋能对业务效率与风险控制的效果分析
金融科技的深度运用给银行零售小额信贷业务带来了全方位的效能提升，就运营效率而言，自动化审批系统依靠规则引擎和机器学习模型做到了7x24小时无间断服务，把平均审批时间从传统的3到5个工作日缩减到分钟级，从而大幅改善了资金调配速率。智能客服和机器人流程自动化（RPA）技术的应用，使80%以上的常规业务实现自动化的处理，人工成本得到大幅度降低。从风险管理的角度来看，大数据智能风控体系的优势显而易见，依靠多维度的数据交叉检验以及即时的风险监控来提升传统的征信白户的通过率大概25%，并且把总体的不良率保持在一个比较低的水平上。特别是反欺诈方面，复杂网络分析技术可以很好地发现有组织的诈骗行为，欺诈识别准确率相比传统方法提升超过40%。贷后管理环节，凭借行为预测模型做到早期风险预警，这样可以让银行采用不一样的催收手段，逾期贷款回收率提升大约15%。这些改进共同推动业务盈利能力的提升，为银行的可持续发展奠定了坚实基础。
3.2金融科技应用中的技术风险与数据安全隐患
然而，金融科技的深度应用也带来了新的风险挑战。模型风险是首要关注点，因为算法模型训练数据不足或者存在偏见造成决策偏差的情况出现，特别是在遭遇经济周期波动或突发事件的时候，模型的适应性和稳健性就显得比较重要。模型可解释性不足的问题也开始显现，“黑箱”决策不仅会影响客户信任度，也会引起监管关注。系统稳定性风险同样不可小觑，在高度集中化的技术架构下，单点故障的影响范围扩大，分布式拒绝服务（DDoS）攻击之类的网络安全问题成了业务延续的极大阻碍[4]。从数据安全角度来讲，大量数据被收集且互相分享会加大隐私泄露的可能，且会对数据跨国传递以及第三方的数据保管问题造成合规压力。此外，算法歧视可能对特定群体造成不公平待遇，如何确保技术应用的公平性和包容性，需要建立更完善的管理和监督机制。
3.3监管适应性及业务合规性面临的挑战
金融科技创新对现有监管体系提出了严峻挑战。监管滞后性问题突出，新业务的快速更迭常常超出了传统监管规则所涵盖的范畴，使得某些新兴业态落入了监管灰色区域。数据合规层面《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规对于数据的收集、储存、应用及跨境传输有较为严格的要求，银行在开展业务革新时需要构建完善的数据治理体系。跨界合作模式使风险责任变得难分清楚，当风险出现的时候，银行和科技公司，第三方平台之间的责任如何划分并没有一个确切的标准。监管科技的发展滞后于金融创新的速度，传统的监管手段无法对智能化、自动化的信贷业务风险进行有效地监测。此外，监管政策对于鼓励创新与防止风险要找到合适的均衡，过于严厉的监管会约束创新活力，而过松的监管则可能导致风险积累。这些挑战要求监管机构与市场主体共同探索建立适应技术发展特点的监管新范式。
4金融科技赋能银行零售小额信贷的路径优化
4.1技术整合路径：构建智能化、全流程的信贷服务体系
未来技术发展的核心方向是实现各类技术的深度融合与系统化应用。银行要创建以客户为主旨的智能信贷服务平台，把大数据、人工智能以及区块链等技术融合起来，形成从贷前到贷中的全程数字化方案。在贷前环节，借助多源数据融合与智能画像，达成对客户精确识别并预估其需求，在贷中环节，依靠智能风控模型及自动化决策引擎，改善审批速度和风险识别水平，在贷后环节，凭借区块链技术创建起可信的资产运作和处理体制。此外，银行还要塑造开放的技术架构，和外界生态系统立刻衔接并开展合作，在创建统一的数字信贷平台之后，做到业务数据随时共享，流程无缝衔接，最终形成集客户洞察、风险定价、精准营销、资产管理于一体的智能化信贷服务生态体系，全面提升业务运营效率和客户体验。
4.2风险协同路径：完善数据治理与动态风控机制
建立健全全方位、多层次的风险协同管理体系至关重要。首先要健全数据治理架构，形成统一的数据标准和质量保障规则，保证数据正确、完备且安全。在使用数据的时候，要形成分级授权机制和访问控制体系，坚持“最小必要”准则，其次，创建动态智能风控体系，把传统金融数据同行为数据，场景数据融合起来，做到风险的及时检测和警报[5]。通过构建模型风险管理体系，定期对算法模型开展审计与优化，保证其稳定性和公平性。同时，要建立跨机构的风险信息共享机制，在保护客户隐私的基础上实现风险信息的流转和协同防控。此外，还需要建立完善的应急处置预案，确保在发生风险事件时能够快速响应，最大限度降低损失。
4.3政策与生态路径：加强监管科技建设与跨界合作
政策层面，建立健全与金融科技相适应的监管机制，推动监管科技（RegTech）的应用，通过大数据、人工智能等技术实现监管的实时有效。探索实行“监管沙盒”机制，在守住底线的前提下鼓励创新。从生态建设上，银行要主动去构建开放共赢的生态体系，与科技公司、数据供应商、场景方等进行合作。借助API接口标准化和数据共享机制创建，达成生态各方面的协同发展，并积极投身于行业标准的制定中，以促使统一技术规范和业务准则得以形成。而且要加强对消费者的权益保障，完善相应的纠纷解决机制及客户教育机制，从而促使市场健康有序发展。只有通过政策引导和生态协同，才能实现金融科技赋能下银行零售小额信贷业务的可持续发展。
结语
本研究表明，金融科技通过数据驱动、流程再造和场景融合三大路径，显著提升了银行零售小额信贷业务的运营效率、风控水平和服务普惠性。然而，技术风险、数据安全及监管适应性等挑战依然突出。未来，银行应从技术整合，风险协同，生态共建这三个维度进行优化，形成智能化的信贷服务系统，完善有关的数据治理和动态风控体系并强化监管科技的创建和跨界联系。金融科技的深度赋能，将推动小额信贷业务朝着更加智能化、精准化以及可持续化的方向发展，这对实现普惠金融方面具有重大战略意义。
参考文献：
[1]王梦迪.金融科技助力小微金融发展案例分析[D].广西师范大学,2025.
[2]黄琴.A农商银行“智能小额农贷”风险管理研究[D].西南财经大学,2023.
[3]盛燕.普惠金融视角下的小额信贷问题及对策研究[J].金融文坛,2023(07):19-21.
[4]周桑.L科技小额贷款公司信贷风险管理研究[D].江苏大学,2024.
[5]黄科.科技与金融深度融合下的信贷风险管理策略浅析[J].中国科技投资,2024(32):7-9.
审核：刘 坤
责编：明贵栋
编辑：刘 彬