2025 银行业：金融科技助力普惠金融发展

2025银行业金融科技助力普惠金融发展引言金融科技与普惠金融的时代交汇当清晨的第一缕阳光洒在云南山区的茶园，茶农老李的手机屏幕亮起，一条来自村头助农服务站的短信提示“您的5万元‘茶e贷’已到账，利率

4.25%，期限12个月，随借随还”与此同时，在浙江义乌的跨境电商产业园，年轻卖家小王正通过智能客服咨询出口退税贷款，系统秒级反馈了审批结果——这是他第三次通过银行的“数字外贸通”获得贷款，累计额度已达100万元这两个场景，一个代表着普惠金融向“最后一公里”的延伸，一个体现着金融科技对新业态的精准服务，共同勾勒出2025年中国银行业普惠金融发展的生动图景普惠金融的核心，是让所有群体——尤其是小微企业、新型农业经营主体、低收入人群、残疾人等“长尾客群”——获得可负担、便捷、安全的金融服务然而，传统金融服务长期存在“服务半径有限、运营成本高企、风险控制难、产品适配性不足”等问题，导致大量普惠客群被排除在正规金融体系之外据中国人民银行数据，2023年末，我国小微企业贷款覆盖率仅为35%，农村地区仍有20%的农户未获得过正规贷款，这一缺口的填补，离不开金融科技的深度赋能2025年，随着人工智能、大数据、区块链、数字人民币等技术的成熟应用，以及监管政策的持续优化，银行业正迎来普惠金融发展的“技术革命期”金融科技不再是简单的工具叠加，而是通过重构服务模式、降低运营成本、提升风控效率、拓展服务边界，让普惠金融从“政策驱动”向“技术驱动+政策保障”的可持续模式转变本文将从背景意义、现实痛点、技术路径、实践案例、未来趋势五个维度，第1页共17页系统剖析2025年银行业如何以金融科技为引擎，推动普惠金融向“广覆盖、高质量、可持续”迈进

一、2025年银行业助力普惠金融的核心背景与现实意义

（一）政策导向从“普惠达标”到“共同富裕”的战略升级2025年，中国经济正处于“高质量发展”与“共同富裕”的关键阶段，普惠金融作为重要抓手，政策目标从“基础覆盖”向“提质增效”深化《“十四五”数字经济发展规划》明确提出“推动普惠金融数字化转型”，要求2025年实现“小微企业信用贷款占比提升至30%，农村地区数字支付渗透率达95%”；银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》进一步强调“运用金融科技手段降低普惠服务成本，提升服务可得性”政策的核心逻辑在于通过金融科技打破传统金融的“二八定律”，让金融资源更精准地流向实体经济薄弱环节例如，针对乡村振兴，央行推出“乡村振兴数字信贷平台”，整合农业农村部土地流转数据、气象局灾害预警数据、电商平台交易数据，为农户提供“无抵押、纯信用”贷款；针对小微企业，税务总局与银保监会联合推动“银税互动”升级，银行可通过税务数据直接授信，无需人工审核这种“政策+技术”的双轮驱动，为普惠金融提供了明确的发展方向

（二）市场需求长尾客群的金融需求与传统服务的供给错配2025年，我国普惠金融市场规模已突破50万亿元，其中小微企业贷款余额约25万亿元，农户贷款约12万亿元，新市民、残疾人等特殊群体金融需求约13万亿元这些客群的共同特征是信息透明度低、风险识别难、服务场景碎片化第2页共17页小微企业我国有

1.6亿家小微企业，贡献了50%以上的税收、60%以上的GDP，但80%缺乏完整的财务报表，传统银行难以通过“看报表、查流水”判断其信用，导致“融资难、融资贵”新型农业经营主体全国有380万家家庭农场、120万家农民合作社，他们的收入波动大（受气候、市场影响），抵押物多为土地经营权、农机具等，传统金融机构评估成本高，服务积极性低新市民

2.9亿新市民群体（农民工、高校毕业生、城市灵活就业者），收入不稳定、缺乏本地信用记录，传统银行难以建立服务体系，部分群体依赖高息网贷，面临“高利贷”风险这些需求的本质，是“小额、高频、分散、场景化”的金融服务，传统银行“一刀切”的产品模式难以满足而金融科技通过数据整合、智能匹配、场景嵌入，可以精准对接这些需求，实现“千人千面”的服务供给

（三）技术成熟金融科技进入“普惠化应用”阶段2025年，金融科技技术已从“实验室”走向“大规模应用”，为普惠金融提供了坚实的技术底座大数据与AI通过整合工商、税务、社保、水电缴费、电商交易等多维度数据，构建动态信用评分模型，实现对“无征信、弱征信”客群的信用评估例如，某城商行通过分析农户的手机话费缴纳记录、快递收货地址稳定性、茶园采摘视频（通过物联网设备），构建“数字信用分”，使农户贷款审批时间从3天缩短至10分钟，坏账率下降40%物联网与区块链物联网设备（如智能POS、溯源传感器）可实时采集小微企业的经营数据（如销售额、库存），区块链技术确保数第3页共17页据不可篡改，银行通过“数据链”掌握企业真实经营状况，解决“信息不对称”问题数字人民币央行数字货币的普及，使普惠金融服务突破时空限制，例如，数字人民币“硬钱包”可离线交易，解决偏远地区网络覆盖不足的问题；“可编程性”可实现定向贷款（如专款专用的扶贫资金），确保资金用途透明智能终端与轻量化服务低成本智能POS、移动展业设备的普及，以及微信、支付宝等平台的“小程序银行”，让普惠金融服务下沉至“村口”“田间”“写字楼”，降低服务门槛

（四）现实意义金融科技如何重塑普惠金融的“可持续性”传统普惠金融常面临“高成本、高风险、低收益”的困境，难以持续金融科技的赋能，本质是通过技术手段降低成本、控制风险、提升效率，让普惠金融从“公益输血”转向“商业可持续”降低服务成本智能客服可替代70%的人工咨询，远程开户、视频面签使单客服务成本从200元降至20元；大数据风控减少人工审核环节，某银行通过AI自动审批，单笔贷款成本从150元降至15元控制服务风险动态数据监控（如小微企业的实时交易流水）可提前预警风险，某互联网银行通过“行为数据+生物识别”风控模型，将坏账率控制在

1.5%以下，低于行业平均水平提升服务效率智能匹配系统可根据客群特征自动推荐产品，例如，某银行对新市民推出“租房+就业+教育”场景化贷款，通过AI分析其职业稳定性、租房时长等数据，自动审批额度

二、普惠金融发展面临的痛点与挑战第4页共17页尽管金融科技为普惠金融带来了新机遇，但2025年的普惠金融发展仍面临多重挑战，这些痛点既来自客群自身，也源于技术应用与生态环境的制约

（一）客群端信息不对称与需求碎片化信用体系不完善，“信用白户”占比高我国虽已建成央行征信系统，但覆盖人群仅

9.4亿（约67%人口），大量新市民、农村人口、小微企业主因无信用卡、无贷款记录，成为“信用白户”据测算，2025年我国“信用白户”约

3.5亿人，占总人口25%，他们在申请贷款时，因缺乏信用数据，往往被银行拒之门外需求场景分散，标准化服务难以适配普惠客群的需求具有“小额、高频、场景化”特征农户需要“春耕备耕贷款”“秋收销售资金”，小微企业需要“订单融资”“应收账款融资”，新市民需要“租房贷款”“职业技能培训贷款”传统银行的标准化产品（如“小额信用贷”）难以满足场景差异，导致服务“形似神不似”数字素养不足，技术使用门槛高农村地区50岁以上人口占比超40%，部分老年农户对手机银行、智能终端操作不熟练；新市民中，约30%的灵活就业者缺乏数字设备这部分群体若无法便捷使用金融科技服务，普惠金融的“最后一公里”仍会存在梗阻

（二）银行端成本与风险的平衡难题获客成本高，偏远地区触达难度大传统银行通过线下网点获客，单网点服务半径约5公里，覆盖1-2万人口，而农村地区网点租金低、客流量少，单户获客成本高达500第5页共17页元以上2025年，我国农村地区仍有20万个行政村，若完全依赖线下网点，银行将面临巨大的成本压力风险识别难，“长尾客群”风控成本高普惠客群的风险特征与传统客群差异显著农户收入波动大、小微企业抗风险能力弱、新市民职业不稳定传统风控模型（依赖财务报表、抵押物）对这些客群的适用性差，而新数据（如行为数据、物联网数据）的获取成本高、质量参差不齐，导致银行“不敢贷、不愿贷”技术投入大，中小银行转型能力不足金融科技投入需要持续的资金与技术人才支持，大型银行（如工行、建行）每年科技投入超200亿元，而中小银行（城商行、农商行）平均科技投入不足10亿元，难以承担AI模型开发、大数据平台搭建的成本，导致技术应用能力差距扩大

（三）外部环境数据孤岛与监管适配性不足跨部门数据壁垒尚未完全打破金融数据与政务数据（如工商、税务、社保）、行业数据（如农业农村、市场监管）存在“数据孤岛”，银行难以获取完整的客群数据例如，农户的土地确权信息分散在国土局、农业局等部门，需通过政务平台打通，但部分地区数据共享机制仍不完善，导致数据整合效率低监管政策与技术创新存在“时差”金融科技的创新速度远超监管规则迭代速度，例如，数字人民币的匿名性设计可能被用于洗钱、诈骗，而反洗钱监管规则尚未完全适配；智能风控模型的“黑箱”特性可能引发算法歧视（如对特定地区、特定职业客群的审批通过率低），但相关监管细则仍在完善中第6页共17页基础设施与技术标准不统一农村地区网络覆盖率虽达99%，但部分偏远山区4G信号不稳定，影响数字人民币、远程开户等服务体验；金融科技服务的技术标准（如API接口、数据格式）不统一，导致不同银行、不同场景的服务难以互联互通，增加了普惠金融的推广成本

三、金融科技赋能普惠金融的关键路径面对上述痛点，2025年银行业正通过技术创新重构普惠金融服务体系，具体可从“数据整合、服务模式、风险控制、场景嵌入”四个维度推进，形成“技术驱动+生态协同”的普惠金融新范式

（一）数据整合构建“全域信用画像”，破解信息不对称数据是金融科技的“燃料”，通过整合多维度数据，银行可构建更精准的信用画像，为“信用白户”“弱征信客群”提供授信依据多源数据融合从“单一数据”到“全域数据”基础数据层整合央行征信、百行征信、税务数据（纳税金额、开票数据）、社保数据（缴费记录、公积金）、海关数据（进出口额、报关单）等，形成“基础信用标签”场景数据层接入电商交易数据（如淘宝、拼多多的订单流水）、水电缴费数据（缴费及时性、稳定性）、物流数据（发货频率、收货地址）、物联网数据（如农业大棚的温湿度、用电量）等，补充“行为信用标签”生物特征层通过人脸识别、指纹识别、声纹识别等生物特征，验证客群身份真实性，降低欺诈风险例如，某农商行与当地农业农村局合作，接入“土地经营权确权数据”“高标准农田建设数据”，为农户构建“土地+种植+经营”三维信用画像，使农户贷款审批通过率从30%提升至65%第7页共17页动态数据建模从“静态评分”到“实时更新”传统信用评分依赖历史数据（如过去1-2年的征信记录），而动态模型通过实时采集客群的交易、行为数据，动态调整信用评分，提升风控的时效性实时交易监控小微企业主通过银行POS机的交易数据（如每日销售额、交易笔数、退款率）实时更新信用分，当交易数据异常（如突然大额退款）时，系统自动预警并降低额度场景数据联动某银行对新市民推出“租房贷”，通过分析其租房合同（租期、租金支付记录）、就业平台简历（岗位稳定性、薪资水平）、社交平台活跃度（是否频繁更换城市）等数据，动态评估还款能力，单月审批效率提升至3分钟

（二）服务模式从“线下网点”到“全渠道渗透”，降低服务门槛金融科技通过重构服务渠道与交互方式，让普惠金融服务突破时空限制，实现“随时随地可触达”“线上+线下”融合服务网络线上渠道通过手机银行APP、微信小程序、智能POS机等，提供“远程开户、在线申请、智能审批、电子合同、线上放款”全流程服务，无需线下网点即可完成贷款申请例如，某城商行的“小微快贷”小程序，小微企业主通过上传营业执照、纳税证明，3分钟内即可获得授信额度线下触点在乡镇、社区、产业园设立“助农服务站”“普惠金融驿站”，配备智能终端和志愿者，帮助农户、新市民等群体使用线上服务2025年，我国已建成超50万个“普惠金融驿站”，覆盖80%的行政村，成为金融科技服务的“最后一米”第8页共17页轻量化服务产品从“标准化”到“模块化”针对不同客群的需求，银行将金融产品拆解为“基础模块”，通过智能匹配组合成个性化产品农户模块“种植贷”（期限与农作物生长周期匹配）+“农机贷”（分期还款）+“气象保险”（联动气象局数据，灾害时自动理赔）；小微企业模块“订单贷”（基于核心企业订单数据）+“应收账款贷”（区块链确权）+“员工薪贷”（为企业员工提供信用贷款）；新市民模块“租房贷”（与长租公寓合作）+“就业培训贷”（与职业培训机构合作）+“子女教育贷”（与学校合作）某股份制银行推出的“新市民服务包”，整合上述模块，使新市民贷款申请通过率提升50%，服务满意度达92%

（三）风险控制从“人工审核”到“智能风控”，提升风控效率金融科技通过AI、大数据等技术，构建更精准、动态的风控体系，降低普惠金融的风险成本AI驱动的智能风控模型反欺诈模型通过机器学习识别异常行为（如同一IP地址申请多笔贷款、短期内频繁更换手机号），实时拦截欺诈申请，2025年，银行业反欺诈准确率已达98%以上贷中监控模型实时监控客群的还款行为（如是否逾期、是否出现高负债）、经营状况（如小微企业的交易流水是否异常），当风险指标超过阈值时，自动触发预警（如降低额度、要求补充材料）某互联网银行通过AI监控，将贷中风险预警响应时间从24小时缩短至10分钟第9页共17页不良处置模型通过自然语言处理分析催收对象的还款意愿（如通话录音中的情绪、回复信息的语气），自动匹配最优催收策略（如短信提醒、电话沟通、上门走访），不良贷款处置效率提升30%区块链技术提升数据可信度与溯源能力供应链金融场景核心企业通过区块链平台上传应付账款数据，多级供应商可基于该数据直接向银行申请融资，实现“数据上链、确权不可篡改”例如，某汽车集团通过区块链供应链平台，使下游零部件供应商的融资周期从30天缩短至3天，融资成本降低2个百分点农业保险场景农户通过物联网设备（如土壤传感器、无人机巡检）采集种植数据，上传至区块链平台，保险公司基于真实数据快速定损理赔，减少“骗保”风险2025年，区块链农业保险渗透率已达40%，理赔时效提升60%

（四）场景嵌入从“被动申请”到“主动服务”，精准对接需求金融科技通过嵌入真实业务场景，实现“金融服务与生活场景深度融合”，让普惠金融从“用户找服务”转向“服务找用户”政务场景嵌入政策红利直达客群“社保贷”基于社保缴纳记录，自动授信，无需抵押，某城商行“社保贷”额度最高50万元，利率

4.35%，已服务120万灵活就业者“公积金贷”根据公积金缴存基数、余额自动测算额度，某银行“公积金贷”申请人数超500万，审批通过率达75%“乡村振兴补贴发放”将政府补贴（如种粮补贴、养殖补贴）直接发放至数字人民币硬钱包，同时基于补贴数据自动提供信贷额第10页共17页度，某县通过该模式，补贴资金使用率提升20%，农户贷款覆盖率提升至85%生活场景嵌入服务触达“无感化”电商场景网商银行“网商贷”嵌入淘宝、1688平台，商家在进货、备货时可直接申请贷款，2025年累计放款超2万亿元，服务超800万小微企业支付场景数字人民币在菜市场、便利店等场景普及，支持“先享后付”“分期付款”，某连锁超市通过数字人民币“信用支付”，新客转化率提升15%出行场景滴滴出行与微众银行合作，为司机提供“油卡分期”“车辆维修贷”，基于司机的接单数据、里程数据自动授信，服务超300万网约车司机

四、典型实践案例与成效分析2025年，银行业在普惠金融领域的金融科技实践已形成多个标杆案例，这些案例不仅验证了技术赋能的有效性，也为行业提供了可复制的经验

（一）案例1网商银行“大山雀”系统——科技赋能乡村振兴背景我国农村地区有超2亿农户，其中70%缺乏传统抵押物，贷款覆盖率不足40%网商银行自2015年成立以来，专注服务“三农”与小微企业，2025年推出“大山雀”智能风控系统，通过物联网与AI技术破解农户贷款难题技术应用物联网设备在茶园、果园部署传感器，实时采集土壤湿度、光照强度、病虫害情况等数据，通过手机APP传输至云端第11页共17页AI模型基于农户的种植数据、历史贷款数据、交易数据，构建“作物生长模型”，预测产量与收入，动态调整贷款额度智能终端为茶农配备“助农终端”，支持语音交互（方言识别），可直接查询贷款额度、申请贷款、查看还款计划成效服务覆盖截至2025年6月，“大山雀”系统已覆盖全国12个产茶大省，服务超500万茶农，贷款覆盖率从35%提升至78%效率提升贷款申请时间从3天缩短至10分钟，单户服务成本从150元降至20元风险控制通过实时数据监控，预警异常行为（如过量使用农药导致减产），2025年不良贷款率控制在

1.2%，低于行业平均水平

（二）案例2微众银行“新市民服务平台”——场景化服务新市民背景新市民群体（约

2.9亿人）面临“租房难、就业难、创业难”，传统银行服务存在“客群识别难、需求匹配难、风险控制难”问题微众银行2025年推出“新市民服务平台”，整合政务、就业、生活场景，提供一站式金融服务技术应用数据整合接入人社部就业信息平台（岗位匹配）、住建部租房数据（租期、租金）、税务部门个税数据（收入稳定性），构建“新市民信用画像”智能匹配基于画像自动推荐服务，例如，对“刚毕业大学生”推荐“就业培训贷”（额度5万元，利率

4.1%），对“农民工”推荐“技能提升贷”（与职业培训机构合作，学完就业后还款）第12页共17页数字人民币发放“新市民数字人民币硬钱包”，支持离线交易、定向消费（如租房、培训），确保资金用途安全成效服务规模平台上线半年，注册用户超800万，累计放款1200亿元，服务超300万新市民用户反馈90%的用户表示“服务便捷、利率合理”，满意度达95%风险表现不良贷款率

1.5%，低于整体个人贷款水平，验证了场景化风控的有效性

（三）案例3工商银行“工银普惠通”——全流程数字化服务小微企业背景小微企业是国民经济的“毛细血管”，但融资流程繁琐、审批周期长是普遍痛点工商银行2025年推出“工银普惠通”平台，实现小微企业贷款“申请-审批-放款”全流程数字化技术应用API对接与市场监管局、税务局、海关总署等政务平台直连，自动获取企业工商信息、纳税数据、进出口数据，无需人工提交材料智能审批基于大数据和AI模型，自动测算企业授信额度（最高300万元），审批时间从3天缩短至1分钟，实现“秒批秒贷”动态管理通过企业经营数据实时监控（如订单量、库存周转率），自动调整额度，对经营良好的企业提供“随借随还”服务，降低资金成本成效第13页共17页服务效率2025年累计为超200万家小微企业放款5000亿元，平均审批时间1分钟，放款时间3分钟成本降低单户服务成本从180元降至30元，推动小微企业贷款平均利率下降

0.5个百分点覆盖范围服务覆盖31个省份，其中县域企业占比达45%，填补了农村小微企业金融服务空白

（四）案例共性与启示上述案例虽场景不同，但共同揭示了金融科技赋能普惠金融的核心逻辑以数据为基础、以场景为依托、以智能为手段、以风控为底线其成功经验可总结为三点政府与银行协同案例中均有政务数据开放、政策补贴支持，证明普惠金融需“政策引导+市场运作”双轮驱动；技术与业务深度融合金融科技不是简单的工具叠加，而是重构业务流程（如网商银行的“大山雀”系统改变了传统农户贷款的调查方式）；用户体验优先通过简化操作流程、方言支持、离线服务等细节优化，降低客群使用门槛，实现“科技向善”

五、未来趋势与风险展望站在2025年的节点，金融科技与普惠金融的融合已进入深水区，未来将呈现“技术更智能、服务更下沉、生态更开放”的趋势，但同时也需警惕技术风险与伦理挑战

（一）未来趋势普惠金融的“技术深化”与“生态拓展”AI大模型重构服务能力2025年，AI大模型（如GPT-5）将在普惠金融领域实现深度应用第14页共17页智能客服支持多轮对话、情感识别，能理解农户的方言咨询、小微企业主的复杂需求，实现“千人千面”的服务交互；智能投顾基于客群的收入、支出、风险偏好，自动推荐理财、保险产品，例如，为农户推荐“天气指数保险+种植贷”组合服务；智能合规自动识别反洗钱、消费者权益保护风险，实时监控业务流程，降低监管合规成本“元宇宙+普惠”拓展服务边界元宇宙技术将为普惠金融提供沉浸式服务体验虚拟网点农户可通过VR设备进入银行虚拟网点，与虚拟柜员交互，办理贷款申请、保险咨询等业务，解决偏远地区“物理网点不足”的问题；数字孪生构建小微企业的“数字孪生体”，通过模拟经营数据预测贷款风险，提升风控精准度；AR远程指导银行员工通过AR眼镜远程指导农户使用智能终端，解决数字素养不足的问题生态协同构建普惠金融共同体单一银行难以覆盖普惠金融全场景，未来将形成“银行+政府+科技公司+第三方机构”的生态协同模式数据共享生态建立区域性数据共享平台，整合政务、产业、金融数据，打破“数据孤岛”；服务嵌入生态银行与电商平台、物流企业、农业合作社等合作，将金融服务嵌入业务流程（如电商平台直接为商家提供贷款）；公益参与生态科技公司提供技术支持，公益组织参与客群教育，形成“技术+公益”的普惠服务网络

（二）风险挑战技术赋能下的“安全与伦理”第15页共17页数据安全风险普惠金融依赖大量个人数据、经营数据，数据泄露、滥用可能导致隐私侵犯、身份盗用等风险2025年，需加强数据加密技术（如联邦学习、差分隐私）的应用，确保数据“可用不可见”，同时完善《个人信息保护法》配套细则，明确银行、科技公司的数据责任边界算法歧视风险智能风控模型可能因训练数据偏差导致“算法歧视”，例如，对农村客群、新市民的审批通过率低于城市居民需建立“算法审计机制”，定期评估模型公平性，对存在歧视的模型进行优化，确保技术服务的公平性技术依赖风险过度依赖AI模型可能导致“技术失灵”，例如，模型因数据异常（如疫情导致交易数据骤降）出现误判，引发大规模坏账需构建“人机协同”风控体系，保留人工审核环节，在AI预警异常时进行人工复核，平衡效率与安全数字鸿沟风险尽管金融科技降低了服务门槛，但农村老年群体、残障人士等仍可能因技术不熟练、设备不足而被排除在外需加强数字技能培训（如“银发数字课堂”“残障人士服务专线”），提供“适老化”“无障碍化”服务，避免技术普惠变成“数字排斥”结语金融科技让普惠金融的阳光照亮每个角落从云南山区茶农手机里的“茶e贷”，到浙江义乌卖家的“数字外贸通”，2025年的中国银行业正以金融科技为笔，在普惠金融的画卷上描绘出“广覆盖、高质量、可持续”的新图景金融科技不仅解第16页共17页决了传统普惠金融的“成本高、风险大、覆盖难”问题，更通过数据整合、场景嵌入、智能服务，让金融资源真正流向实体经济的“毛细血管”，实现了“金融为民”的初心然而，普惠金融的发展仍任重道远，数据安全、算法伦理、数字鸿沟等挑战需要全行业共同应对未来，银行业需持续深化技术创新，加强生态协同，完善监管适配，让金融科技的“翅膀”承载起更多群体的“金融梦想”，最终实现“共同富裕”的时代目标站在2025年回望，我们有理由相信，金融科技不仅是技术的革新，更是公平与温度的传递——它让每一个有需要的个体和企业都能平等地获得金融服务，让普惠的阳光照亮城市与乡村的每一个角落第17页共17页。