普惠金融的数字化创新之道

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时间:2019-08-17

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1、普惠金融的数字化创新之道  **农商银行始终坚持服务”三农“的战略定位,自2013年开始启动数字金融建设,依托金融科技支撑,不断加强和改善普惠金融服务,增强普惠金融服务获得率,在支农惠农实践中取得了新的成绩。  实现”一卡多能“,产品服务场景化。布局普惠金融首先要考虑如何提高服务覆盖率,满足客户多样化的金融服务需求。传统的物理渠道存在布局难、成本高的问题,在实现业务多样化的同时往往意味着人力资源的加速消耗。**农商银行从”一张卡“--社会保障卡入手,围绕金融服务场景搭建多渠道服务获客平台。一是开展”一卡通“

2、工程建设。逐步将社保卡打造成涵盖金融、公共、生产、生活服务等全场景覆盖的金融服务载体,除传统存贷功能外,加载代扣代缴、养老医疗、财政补贴等41项功能。二是科学布局自助渠道。通过设置新型农村综合金融服务站,指导农户操作自助设备、培养使用习惯,通过业务自助化节约人力资源。目前,该行已建成新型金融服务站11家,配备流动银行服务车,安装布置ATM等自助设备,有效解决了基层百姓获取金融服务难的问题。三是融合线上服务场景。搭建互联网金融平台,将储蓄、理财、个人贷款、小额支付等业务在线上宣传推介,将普惠服务嵌入网上用户场

3、景,形成新的核心竞争力。  注重实时高效,业务办理自动化。普惠金融业务具有小而散和周期性特征,自动化是实现成本控制的关键。**农商银行从业务自动化建设入手,系统梳理业务重点、难点和关键事项,加快流程银行平台建设,借助移动终端实行移动化营销、标准化采集、流程化作业,突破了空间和时间限制。一是服务起点前移。从申请发起、需求登记到信息资料采集,全部由信贷人员通过移动终端完成。客户经理携带平板电脑上门调查,现场采集信息,更新数据实时上传,将”办公地点“前移到乡间田头和农户家中,无需客户多次往返奔波。二是线上实时审批

4、。客户经理通过移动终端发起流程后,所有审查、审批人员按流程序时接收办理提醒,通过移动终端线上审查资料、甄别风险并提交意见,贷款授信及用信全流程无纸化,审批、办理及时化,不分节假日、上下班及临时离岗的特殊情况,所有业务”日结日清“,服务效率大幅提高。三是业务限时办结。工厂化流水作业为信贷流程节点限时控制和监督提供了条件。流程发起后,各节点均需在指定时限内完成业务操作,实时知晓办理进度,客服中心监督提醒,有效解决了客户等待时间长、需求响应慢的问题,大幅提升了客户体验。  推广”阳光信贷“,农贷业务批量化。农户小

5、额信用贷款是我国普惠金融服务的核心产品和业务,需重点考虑服务可得性和风险收益的均衡性。**农商银行将新一轮”阳光信贷“作为普惠金融服务的重要载体,妥善解决小额贷款手续繁、担保难、时间慢的问题。一是深化城乡全覆盖。采用数据综合分析和情况熟悉人士民主评议的方式,为全辖符合条件的客户批量预授信,聘请社会人士进行宣传推广,组织已授信客户走访活动,积极推动”阳光信贷“实现城乡全覆盖。二是手续一次性到位。将所有手续都放在一张表上,一次性办到位,并对10万元以下贷款免担保,有效降低贷款门槛,授信期限三年有效,客户随用随贷

6、。目前,已为6万多户客户提前办好手续,可确保客户随时用信。三是自助办贷上手机。将社会保障卡与”阳光信贷“绑定签约,加载”易贷通“贷款服务功能,方便客户自助办理贷款,现已实现手机银行放贷1.05万户。”阳光信贷“推广工作不仅满足了城乡居民的贷款需求,而且有效净化了区域金融生态环境。截至2017年年末,该行”阳光信贷“不良率仅为0.15%,远低于其他贷款不良率。  主动营销获客,客户服务精准化。发展普惠金融亟需解决客户需求与银行服务的信息不对称问题。一是强化客户关系维护。加强CRM系统建设,将客户属性数据、行为

7、偏好和生活场景进行分析处理,逐步勾勒多维立体化、数字化的360度客户画像,实现对客户需求的有效预测和服务的及时跟进。  二是增强线上获客能力。借助互联网金融平台、微信公众号和手机银行等平台丰富线上获客渠道,进行”智能厅堂“建设改造,实现多渠道业务预约功能,将客户需求纳入科技系统进行流程化管控,并实现客户自行查询服务节点。三是发挥客服平台作用。对服务申请、受理、派单、调查、审批、发放等环节全部限时办结,结合客服回访、监督,实现需求的跟踪对接,提升服务主动性。四是优化绩效考核方式。通过内部绩效系统,实现业务模拟

8、利润实时计价,员工工作绩效均可查询,并结合中长期激励措施,促进员工主动服务。五是构建内部竞争机制。在网点之间、员工之间建立有序的竞争机制,明确业绩确认规则,增强主动营销获客的积极性,有效促成”被动等客“向”主动服务“的转变。  加快”数据建仓“,风控管理集中化。普惠金融要实现商业可持续目标,需有效控制风险成本。**农商银行强化大数据技术应用,全面提升风险管控能力。一是建设数据平台仓库。将内部日常数据和外部资源数据

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