普惠金融，这一致力于为小微企业、农民、城镇低收入人群等提供可得性、可负担性金融服务的理念，自提出以来便承载着促进社会公平与经济发展的双重使命。然而，在传统金融范式下，普惠金融始终面临“不可能三角”困境——难以同时实现服务规模化、风险可控性与商业可持续。数据要素作为数字经济时代的核心生产要素，为破解普惠金融发展难题提供了底层逻辑与核心工具。
中信银行在“数据要素×普惠金融”的实践探索中，形成了“中信易贷数智服务”体系，为银行业普惠金融高质量发展提供了有益借鉴。这一项目在2025年“数据要素×”大赛中脱颖而出，作为北京赛区第一名进入决赛，并荣获金融服务赛道全国总决赛二等奖，正是对其系统性、创新性运用数据要素赋能普惠金融成果的权威认可，更标志着“数据要素×普惠金融”体系已从实验逐渐走向成熟，形成了一套可复制、可推广的解决方案。
普惠之问：“不可能三角”系
统性挑战带来的世纪难题
普惠金融“不可能三角”的本质，在于服务规模化、风险可控性与商业可持续三大目标之间存在的内在逻辑互斥与实践悖论，在传统金融理论中，难以通过单一维度的政策鼓励或技术优化去破解，具体体现在以下三个二元关系中。
1.“服务规模化”与“风险可控性”难平衡
在信息不对称的现实约束下，扩大服务客群与提高资产质量之间存在此消彼长的关系。随着普惠客群的扩大和下沉，客户异质性提升，风险特征分散、隐蔽，银行难以通过统一标准进行风险识别和把控，人工、线下的风险管理手段也难以支撑客户的增长，风险敞口随之扩大。反之，若要坚持较高的风险底线，需要通过提高准入要求、收紧审批标准等方式压缩风险敞口，又会制约着业务覆盖的广度以及扩张的速度。
2.“风险可控性”与“商业可持续”难平衡
风险可控性与商业可持续性的冲突焦点在于风险是否可以被识别、被定价，以及定价是否被市场所接受。一方面，传统风控模式无法实现精准风险识别与定价，导致现实中的“风险可控”表现为“风险规避”，去选择抵押担保足、财务数据好的“低风险、低定价”客群，甚至出现了“垒小户”现象，反而放大了企业的经营风险与银行的资产风险。另一方面，若采取高定价策略则会导致客户“逆向选择”，资产质量可能持续下降，最终侵蚀商业可持续。
3.“服务规模化”与“商业可持续性”难平衡
规模经济是商业可持续性的基础，而普惠金融的规模扩张往往难以产生应有的“规模效应”。普惠金融客群具有海量、分散、小额特征，传统服务模式下，每新增一个客户，都需要付出几乎相似的营销、尽调与运营成本，风险管理成本也未随着规模扩大而显著摊薄。同时，单个客户规模小，非信贷业务需求发现难度大，银行较难建立高黏性的综合金融关系，综合价值贡献低，以收益对冲风险的成效不明显。
数据之基：解锁新生产要
素，重构普惠金融发展的
四重逻辑
中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确提出，“数据作为新型生产要素，已快速融入生产、分配、消费和社会服务管理等各环节。”随后，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，支持金融机构利用数据要素“优化信贷业务管理”“提高金融抗风险能力”。在此背景下，数据要素通过其放大、叠加、倍增的“乘数效应”，正在重构普惠金融的信用评估、服务逻辑及发展闭环，建立社会目标与金融发展规律的“新平衡”。
1.数字经济范式下的生产要素升维
在数字经济时代，生产要素从土地、劳动力、资本等有形实体向新型的、虚拟的数据延伸。其核心特征在于：一是非稀缺性，复用和分发的边际成本极低，改变了传统模式下普惠金融“规模增长、成本线性增长”的逻辑；二是强渗透性，能与各行业、各环节深度融合，让金融服务的基石可以从看得见的“砖头”如房产、设备，转向看不见但可度量的“数据流”，如交易、物流、信息流等，极大改变了过去依赖人工走访调查的高成本模式。
2.信息不对称的破除与信用边界的拓展
数据要素的应用，推动了传统金融信用评估逻辑的根本性转变。根据信息经济学理论，金融市场的失灵主要源于借贷双方的信息不对称。传统模式下，银行试图通过要求抵押品和设定高利率来应对，但这恰恰将“轻资产”“缺资产”的小微企业拒之门外。随着数据要素的介入，可以通过整合多维异构数据，利用机器学习算法进行交叉验证与关联分析，为小微企业勾勒出连续、动态、立体的“数字画像”，使得信用评估的边界得以向无抵押、无担保的长尾客群拓展，更将信用从“过去”的证明，升级为“现在”甚至“未来”的动态评估，奠定了风险可控的基石。
3.生产函数重构与金融服务的深度嵌入
数据要素打破了空间壁垒，不仅用于评估企业，更能参与并改变企业的生产函数。数据要素的“场景性”使其能嵌入实体经济的全流程环节，有助于识别场景中的潜在需求，让精准的信贷服务成为可能。同时，金融机构从事后的“融资提供者”转变为内嵌的、事前的“经营伙伴”，如通过数字化手段帮助企业优化库存管理、降低资金占用。在此基础上，进一步洞察企业结算、理财等非信贷需求，提升多元服务综合收益和价值。
4.从“业务数据化”到“数据业务化”的价值飞轮
数据要素驱动普惠金融可持续发展的最终形态，是形成一个自我强化、不断扩张的“价值飞轮”。第一阶段是“业务数据化”，将普惠金融由线下“搬到”线上，自然沉淀客户行为、交易、还款等原始数据。第二阶段是“数据资产化”，通过对内外部数据进行整合、清洗、加工、建模，将其转化为可用于精准营销、风险防控、产品创新的高价值数据资产。第三阶段是“资产业务化”，利用数据资产创造新的业务模式和价值增长点，推出更具竞争力的信贷产品、综合服务以及生态构建。在此过程中，新业务的开展又会产生新的数据，从而推动飞轮持续旋转，形成“越用越多，越用越灵”的网络效应和规模经济，最终实现普惠金融商业模式的根本性突破。
破局之道：构建中信银行“
三位三化”数智普惠新范式
中信银行深刻把握数据要素市场化改革的历史机遇，主动将自身发展融入国家数字经济发展战略，构建并持续完善“中信易贷数智服务”体系（如图所示），以“产品、风控、运营”三位一体为主线，以“线上化、数据化、智能化”三化进阶为路径，通过不断实践探索形成可验证、可操作、可持续的普惠金融发展新范式。
图?“中信易贷数智服务”体系
1.“产品、风控、运营”三位一体的核心支柱
一是丰富“多场景”普惠产品矩阵。中信银行打破传统单一的信贷产品模式，以数据为纽带搭建全场景“中信易贷”普惠信贷产品体系与一体化综合服务方案。一方面，聚焦细分客群与服务场景，打造“信贷工厂”，形成“房、链、政、创、网”五大系列、20余种特色产品，如面向供应链下游经销商的全线上、纯信用、随借随还的“经销e贷”产品，从申请到放款最快仅需几分钟。另一方面，聚焦企业日常结算及经营管理痛点，推出“小天元”平台，以“数字+金融+生态”的方式为中小微企业提供“业财资付”全链路数字化解决方案，赋能企业数智化跃迁。
二是搭建“全周期”智能风控体系。中信银行在行内打通客户账户、结算、交易等行为数据，在行外引入工商、司法、税务、征信等多维数据，形成“企业全景画像”数据资产。在此基础上，运用机器学习、知识图谱等人工智能技术，构建了授信审批、授信管理、重检管理三大模型集群，实现了“事前预警、事中干预”的全周期风险主动管理。其中，智能预警精确度超过80%，人工首检任务量减少60%，自动化定检率超过90%。
三是打造“快响应”高效运营平台。中信银行以数字化重构运营体系，围绕客户服务与业务管理双维度实现数字化赋能。一方面，构建“人+AI”动态服务体系，推出数字人客户经理、千企千面等智能服务，大幅提升服务效率和客户体验，以线上信用贷产品为例，从客户线上申请开始到贷款发放完成，实现数字人即问即答，全程无需客户经理参与。另一方面，搭建普惠“驾驶舱”全景业务看板，实现对业务进展、资产质量、区域热点的实时监测与可视化分析，支撑总分支行全程、全维的科学决策与资源的精准调度。
2.“线上化、数据化、智能化”三化进阶的价值释放
一是以“线上化”重构“数字生产车间”。作为数智化转型的基础阶段，线上化核心是对“产品—风控—运营”全流程进行数字化再造。中信银行依托信贷工厂、智能风控、数字运营三大平台，实现了数据的精准沉淀、高效萃取；通过流程重构打破线下服务壁垒，将授信、放款、还款等全流程迁移至线上，线上化业务比例超90%，解决了传统服务中物理网点限制、人工效率低下等问题。
二是以“数据化”整合“数字生产要素”。中信银行搭建了普惠金融数据要素全面管理框架，实现数据从资源到资产的价值跃迁。数据供给方面，主动对接国家发展改革委、工信部、人行等近百个外部数据源，结合行内数据，形成全量企业级数据字典。数据治理方面，构建以数据采集、清洗、运营、治理、共享等为核心的治理体系，通过自动贯标、全面入湖、隐私计算等技术手段，实现数据的全维度、全周期、全流程管控。价值释放方面，以业务北极星指标为牵引，形成了“指标体系—归因发现—智能解决”的闭环机制。例如，通过指标拆解定位链式获客难题，并以票据流转数据挖掘生成“供应链多级穿透”的名单与策略，最终实现精准营销。
三是以“智能化”健全“数字生产中枢”。中信银行依托统一的AI算法中台，构建了以“中信大脑”为核心的决策式AI与以“仓颉”为核心的生成式AI协同的系统群，奠定“智能驱动”的基础。在此之上，通过业内首创的AI全链路AutoML框架，实现了模型的自训练、自迭代，高效整合大模型的复杂推理与小模型的精准预测能力，并形成覆盖前中后台的一体化解决方案。例如，通过模型训练精准划分客户价值层级，并基于此生成“千企千面”的综合金融方案，助力实现智能化客户营销。
范式初成：“数字普惠”新范
式助力提质增效与生态赋能
中信银行通过“三位一体”与“三化进阶”的创新实践，为破解普惠金融“不可能三角”提供了可行路径，培育了数据要素深度赋能的中信普惠数字化生态，打造了普惠金融可持续发展的“中信范式”。截至2025年末，中信银行小微企业贷款余额达1.79万亿元，普惠金融贷款余额达6443亿元，有贷户31.4万户，其中法人贷款余额7年间增长22倍，有贷户7年间增长24倍，持续领先同业；综合融资成本持续下降，资产质量保持在较好水平，量质并举、均衡发展。同时，中信银行积极将数据治理、风控建模等能力组件化、模块化输出，与子公司、兄弟公司共建40多个数据应用场景，与上百家企事业单位进行经验共享，构建起多主体价值共创的数据应用生态，推动数据要素跨领域、跨行业高效流通、充分赋能，共同助力实体经济资金高效融通、价值共生共荣。
展望未来，普惠金融的高质量发展必将是一场以数据要素为核心的全域深度智能化的变革式进程，前行之路依然漫长，面临挑战更充满机遇。数据治理体系仍需完善，安全隐私风险突出，授权与流动的合规约束严格，数字鸿沟问题不容忽视。我们相信，随着“人工智能+”与“数据要素×”的融合共进，数据要素在普惠金融领域的乘数效应将进一步显现。
中信银行将继续主动拥抱生产要素的数字化变革，通过与更多行业、更多场景、更多参与方的数据碰撞，催生出更加丰富的金融产品与服务形态，全面激活数据价值、提升生产力，全面实现金融服务实体经济质效的根本性提升。
项目组成员:杨攀、姜鹏、窦娟、袁敏、罗卿、牛建玉、方军、张蓓乐、张梦瑶、徐美娟、孙岩、陈思。
（此文刊发于《金融电子化》2026年3月上半月刊）
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