普惠金融这个事情从2016年开始逐渐加速走上了顶层指引的道路。
       从通用的解释来看，普惠金融指的是以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，威廉希尔首页企业、农民、城镇低收入人群等弱势群体是其重点服务对象。
       但是我们从身边的普惠金融落地视角来看，发现了一些很微妙的情况，比如很多银行的普惠概念很模糊，更多的是将威廉希尔首页、扶贫都与普惠画上了等号。
       中文总是博大精深，“普惠”的目标市场明明是传统难以实现金融服务的人群，但是“普惠”两个字让人看起来，好像是一套普世的金融服务，似乎暗藏着极高的通用性与标准化。
       似乎按照更严格的理解，普惠金融的目标就是金融界的“碟中谍（不可能的任务）”，因为传统金融服务解决不了的这些人群，才最应该是普惠的真实目标。
       显然，普惠的最终目标市场并不单一，自然金融服务的诉求也不相同。威廉希尔首页工商经营者，和三农的诉求自然不同，常规的经营者，和贫困人群也不相同。看似殊途同归的普惠，却有着截然不同的细分市场需求。
       近几年，“数字普惠”又被公众媒体推到了前台，于是在威廉希尔首页、三农后面，又新增了一个跃跃欲试划等号的领域，“互联网金融”以及“金融科技”，普惠的概念越来越大，不可避免的则是业务边界越来越模糊。
       问题就在于越模糊的边界，越难以实施精准的业务锁定。
       大家都知道，普惠金融是一个风险很高的业务，按照常规来看，风险定价理应相对较高，但是由于人群的特殊性，又需要对定价进行限制，所以内在的难度也就来了，高风险低定价，如果按照完全市场化的模式来运作，普惠金融对银行来说着实缺乏吸引力。
       有些机构，做的是大基数威廉希尔首页用户，但是威廉希尔首页是真小，定价却着实不低，这算是普惠吗？似乎并不符合普惠的业务内涵。
       而另外一些机构标榜的，通过完全的技术手段去控制普惠的风险，那么这样高的业务风险，计算机算法能否承担责任呢？是由开发人员承担信贷风险吗？似乎也不太可能。
       看来看去，普惠金融都有很多的矛盾，例如能放贷的都给了，算不上真普惠，政策性低利率给了不符合普惠的人群，又不符合规定要求。不符合传统放贷的群体，因为基数大，风险高，本身业务运营成本偏高，成本与收益不匹配，推动起来困难重重，只能靠信念和情怀支撑。
       看来看去普惠的价格是锁定的，只有一条出路，就是用新的方式去降低业务本身的风险，推动其还款能力的提升看来是普惠金融中绕不过去的一环。所以有些普惠靠上了交易银行的路数，从供应链寻求机会，有些则依靠足额抵押的路子变相成了传统金融模式。
       其实我们思考的就是一件事情，普惠金融显然不是一个传统金融的玩法，传统的银行金融中我们看好担保形式，不管是固定资产还是流动资产，担保形式天然能覆盖本息控制风险为上，但实际上银行并不真的参与其还款能力的提升。毕竟传统金融中第一还款来源稳妥是信贷准入的前置条件，大家更聚焦担保这种第二还款来源的有效性。
       可是普惠的目标受众恰恰第一还款来源不稳定，第二还款来源几乎没有，才成为了这传统金融中最难满足的一个群体。
       如果说传统金融是一个借与贷双方的关系，那么以普惠为代表或是新时期的网络金融，越来越不是一个双方的合作模式，而需要更多的配套机制去保障业务的稳定性。