2.2.3　提高普惠金融可执行性

各金融机构通过对客户所产生的数据进行分析就可以了解客户的信用情况，而不需要像以往审核信用时先需要客户提供证明材料，再由各金融机构工作人员进行人工审核。大数据的信用体系以它较低的业务成本和严格的审核，有效规避了业务风险，为普惠金融业务的可行性提供基础性支持。普惠金融业务的服务群体在信用审核时本来就比较困难，对于传统的信用审核来说，没有办法获取到待审核人的实际信用情况，因此在风险较大的前提下，更不会向这个群体提供信贷业务，但是大数据能改变这一现状，它能够根据中小微企业和低收入者的各种行为数据信息，从更多维度去分析借贷人的信用情况，这样既能有效地开展业务，又能规避一些发展普惠金融业务过程中的风险。此外，衡量是否能获得各金融机构提供的金融服务，最重要的条件就是拥有一个交易账户，而高成本、低效率的账户开设也是限制一部分人不能享受到金融服务的重要原因。虽然很多地区的政府采取措施，鼓励各金融机构为低收入群体开设账户，但是受硬性条件的限制，低收入群体还是无法享受到金融服务。因此普惠金融业务的发展还需要一个更简单快捷的开设账户方法。随着互联网的不断普及，大数据能够将需求转变为现实，比如，在一些人流量小的地区设立服务网点，一方面因为业务量较少容易造成资源浪费，另一方面对网点的管理也比较困难。而在大数据的支持下，只需要通过大数据信用审核，客户就可以在平台上快速完成账户办理，然后在移动设备终端就可以办理所需要的金融业务，从而增加了普惠金融推广的可行性。