金融業一系列舉措為疫情中受困的中小企業提供了重要幫助。金融機構應更好利用金融科技，更加精準定位，給受疫情影響企業尤其是中小微企業更多更精準的支持，保障信貸優惠政策更好落實。

　　在2月15日召開的國務院新聞發布會上，銀保監會有關負責人透露，目前銀行業金融機構為抗“疫”提供的信貸支持資金已超5370億元，為全力支持疫情防控和企業恢復生產積極助力。

　　疫情發生以來，金融行業推出了一系列舉措，支持疫情防控和企業恢復生產，主要包括承諾不抽貸、不斷貸；安排延期還款，免除滯納金、罰息等；減免相關服務費用；下調小微企業利率；設立專項基金，匹配定向貸款；發揮集團優勢，附贈保險等金融產品；提供線上業務；在自有平臺加載疫情動態、尋醫問診等。應該說，這些舉措很有針對性，為疫情中受困的中小企業提供了重要幫助。

　　不過，上述舉措大多數依然屬于傳統金融服務范疇，基于數據、網絡、算法方面的金融科技優勢還沒有真正顯現出來。比如，受新冠肺炎疫情影響，不少餐飲企業歇業閉店，身陷經營困境。那么，金融機構如何利用金融科技為餐飲企業提供服務？

　　據了解，目前部分金融機構尤其是一些互聯網銀行由于資本規模較小、短期違約率攀升，難以為陷入困境的小微企業客戶提供有效金融支持。而且，從大部分金融機構審批流程看，不同于線上化、數字化、標準化的消費信貸，小微企業貸款整體上仍無法完全擺脫線下環節，而且疫情也使得相關業務拓展、貸前調查等受到阻礙。不少金融機構出現了“不敢貸”的情況，相關信貸的審批效率也大大降低。

　　2月初，中國人民銀行等5部門下發《關于進一步強化金融支持防控新型冠狀病毒感染肺炎疫情的通知》，明確提出了金融支持疫情防控五大方面共計30項具體措施。這些舉措的落地實施，都離不開金融科技能力的支撐和應用。

　　金融科技需要更精準定位，保障信貸優惠政策更好落實。在落實過程中，對需要延緩貸款客戶的精準識別將是一大難點，既要將信貸政策落實到需要的困難群體，又要防止大規模投機套利，進而給金融機構帶來連鎖性風險。這需要大數據、人工智能等技術支持，對受疫情影響群體的資產和信貸需求，應通過多維度數據驗證和綜合分析，智能建模和精準分析，核算延緩不同的期限與成本，確定延緩1個月，3個月，還是6個月還款期。

　　期待金融機構和金融科技發揮更大作用，給予受疫情影響的企業尤其是中小微企業更多更精準的支持，助其渡過難關。