意见领袖 | 王剑
来源：王剑的角度
一、普惠金融的公式
普惠金融是指以合适的成本向社会偏弱势的群体提供金融服务。这些群体包括小微企业、城乡低收入人群、贫困人群、残疾人、老年人等。我们暂时将他们统称为“普惠客群”。
这里的金融服务是丰富多元的，包括资产业务——主要是指普惠信贷，给这些人放贷。也包括负债业务，比如存款或财富业务。虽然这些人的财富可能不多，但也不能说他们钱少就放存款算了，没机会买资管产品，这种想法违背普惠原则。因此，就有了普惠财富业务。普惠信贷和普惠财富，可能是目前普惠金融中最令人关注的两项业务。
普惠金融不是慈善事业，因此是追求商业可持续的，是一门能够创造合理利润的生意。因此，普惠金融是一种兼顾经济价值和社会价值的商业活动。但这种兼顾很难，难就难在成本控制。因为普惠客群量大、分散，单客价值量小，很难形成合理利润。
我们先从一个最简单的收入、成本公式出发：
首先，由于普惠客群体量很小，因此每位客户能为金融机构贡献的收入（单客收入）是很低的，如果不能设法压降单客成本，则会导致无法实现单客是盈利的。因此，普惠金融的第一项任务：压降单客成本。
然后，即使单客实现了盈利，这笔单客盈利（毛利）也是非常微薄的，那么，如果客户数不够多，就会导致总毛利还不能覆盖固定成本。这里的固定成本是指开办一家金融机构所需要的固定成本，这可能不是一个小数字。因此，客户数越大越好。因此，普惠金融的第二项任务：扩大客户数。
二、千人千面的难题
先看第一项任务：压降单客成本。
普惠金融单客成本之所以很高，是因为，最典型的两种业务普惠信贷和普惠财富，是高度定制化、个性化的，不是简单的标准化业务，这就会产生很高的单客成本。这种业务，可称为“千人千面”的业务。
1、普惠信贷
以小微信贷的台州模式为例。台州模式是我国小微信贷业务的经典模式，在信息技术成熟之前，已经成熟运行了很多年了。跟大型企业的贷款不同，对于零散的小微企业或个体户，是很难通过简单的几张表格的信息来判断其还款能力和还款意愿的。因此，很多人会说，小微企业风险高。
事实上，“小微企业风险高”这句话，既对，又不对。
首先，小微企业单个体量小，很多企业会不小心就关张大吉，所以风险确实是大。这是从整体而言。
其次，如果就个体而言，有时会有不同的结论。如果某一家小微企业摆在面前，其业务较为单一、清晰，信息也不难获取，风险其实不难判断。相反，有时遇到一些大中型企业，看似实力雄厚，但信息有时也并不太透明，有时还负债水平较高，真遇到事，风险其实也不小。所以，如果从个体而言，真不一定是谁的风险高。
但是，面对一大堆小微企业，逐一走访尽调，效果可能是好的，只是太费劲了。所以，可以说，普惠信贷不是风险高，是风险审查的成本高。
台州模式解决这一问题的方法，就是按照类似社区银行的做法，让业务员深入到村、社当中，长期扎根当地，日久见人心，并掌握一些快速尽调的方法，然后在这种长期关系中去获取客户足够的信息。
而这背后需要客户经理超高的技艺。小微客户经理掌握了从方方面面获取客户信息的能力，很多是无法言传的“软信息”，最终对客户的人品形成判断。我听过最令人吃惊的例子，是一位前辈从客户抖烟灰的小动作中都能观察出来这人的诚信度和性格。
换言之，这一模式下，是用时间沉淀的软信息来压降了单客成本。但可复制性差，客户经理入门需要较长时间。
2、普惠财富
普惠财富作为负债端业务，难度远远大于普惠信贷。因为，它需要更加详细的客户信息。而且，财富业务比信贷业务更难的一点是：财富业务客户并不知道自己该投资于什么（自己不知道自己要什么），信贷业务的信息不对称是单向的（放贷人担心自己不够了解客户，但客户了解自己），而财富业务则是双向的，一开始双方都不知道客户要什么。
财富业务的精髓，是服务者通过了解客户信息，为其量身定做财富方案，并建议客户这样做。真正意义的财富管理，是服务者和客户经过深入沟通交谈，基于自己的专业能力，为客户制定方案。然后再基于此方案，挑选合适的金融产品，完成配置。因此，其单客成本非常高，这也导致了大家一提及财富管理，都会先想到高净值客户。
所以也不难理解，在信息技术成熟之前，国内还没有非常成熟的面向大众的普惠财富业务，普惠客群平时也就是存点钱，并且定期存款居多。这些普惠客户未能享受财富业务，这是一种遗憾。
再看第二项任务：扩大客户数。
普惠信贷的台州模式，早期的方法就比较原始，让客户经理去扫街、陌拜，一家一家做，效率自然不高。后来借助一些“圈”和“链”，商圈、商会、村社、产业链、供应链等，效率有所提升。普惠财富业务也是同理，很难扩大客户量。
三、现代信息技术加持
毫无疑问，现代信息技术的出现，尤其是数字化的出现，对上面两项任务的完成，是有重大帮助的。当然，这些技术的引进，同样也带来一些其他成本。
1、普惠信贷
普惠信贷似乎是大数据在金融领域应用得较为成功的一个例子。
互联网普及了十多年之后，网民在网络上留下了大量的活动痕迹，我们给这些痕迹取了一个时髦的称呼，大数据。有了大数据，放贷者便能分析出来这些人到底诚信度如何，包括还款能力、还款意愿。2013年，银行和互联网平台开始试水纯线上放贷（完全没在线下见过客户），到了今天，这已经是一项非常成熟的业务了。
而且，随着软硬件技术的提升，获取大数据和客户信息的能力还在提高。比如，上文提到过的，从客户抖烟灰的小动作来判断诚信的实例，或许哪一天也能让机器做到。现在的硬件和网速已经能够支持高清视频，通过人工智能等技术，能够捕捉人的表情和肌肤变化。
但是，这些技术非常昂贵，这便导致了公式中的“固定成本”可能较高。因此，这种依赖信息技术的互联网业务，对客户数有着更加迫切的渴求。如果客户数不够，业务的毛利无法覆盖固定成本。因此，互联网信贷和其他互联网业务，对流量有着执着的追求。
此外，这些技术还有另外一块成本，即采购大数据的成本，计入单客成本。这个成本目前也不低，导致纯线上放贷只能以一个较高利率才能覆盖成本。因此，目前大部分纯线上放贷利率较高，只有资质较为下沉的客户才能承受这种利率，由此其客户群体划分了出来，与传统银行的客户重叠度不高。目前，有很多政府部门在做大数据的工作，希望整理好大数据，提供给全社会使用，这样能降低成本。
2、普惠财富
目前已有多家机构在尝试纯线上财富业务，称为“智能投顾”。和前文的纯线上放贷一样，希望通过掌握客户足够多的信息，由系统自动完成客户财富配置方案的制定。截至目前有一些成果，但还没有太成熟的案例。可能是互联网上所能获取的信息，还不足以对一个人的财富管理需求进行充分的刻画。我们继续期待着未来数据和技术更为先进之后，会有所突破，让财富业务惠及更多普惠客群。
(本文作者介绍：中国人民大学金融学硕士，CFA持牌人，曾供职于浙商证券、光大证券研究所，担任金融行业分析师，2018年加盟国信证券，任金融业首席分析师。)
责任编辑：王婉莹
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