屠光绍提出的第一条建议，就是要以“硬件+数据”为基底，降低市场进入成本，提升信息透明度。金融基础设施涵盖支付清算、信用征信、资金划转、风险评估等关键环节，只有把这些环节做稳、做实，才会让中小微企业和普通消费者信任金融服务、愿意长期使用。具体而言，政府需要推动标准化接口、共用数据中台建设，以及跨机构的数据治理框架。
这不仅能够提升交易效率，还能显著降低信用评估的成本与不确定性，从而提高放款可得性与资金周转速度。
数据共享并非单向开放，而是需要在合规与隐私保护之间找到平衡。要建立分级数据授权机制、透明的数据使用轨迹，以及强有力的网络安全体系，确保个人和企业数据不被滥用。与此数字身份、可信计算、区块链等技术可以帮助各类机构在可信前提下进行信息交换，降低信息不对称带来的风险。
对监管层来说，关键在于制定清晰的边界与监管工具箱，允许在可控范围内的创新试点，逐步扩展到更广的场景。对金融机构而言，基础设施的升级需要投入資源、培训人力，同时要与科技公司、支付清算机构形成协同，确保系统的可扩展性和稳定性。
具体做法包括建立多元化的担保体系、加强区域性风险分担、推动电子化信贷流程、以及在产业集聚区和农村社区设立数字化服务点。与此开放银行、信贷供应链等工具能够实现跨机构的数据互联和风控协同，提升信用信息的覆盖率与准确性。
在产品设计上，需把“合规性优先”的观念转变为“用户体验优先”的实践。对于小微企业，首次授信的门槛不应被单一抵押物所束缚，而应通过信用记录、交易数据、经营数据与托底担保的综合评估，形成可核验的、动态更新的风险定价。政府可提供试点和激励，鼓励银行下沉网点、扩大社区服务，结合移动端、智能客服、在线签约等手段，降低线下办理成本。
对个人消费者，数字信贷、消费分期、住房公积金等产品要纳入普惠框架，确保不同地区、不同收入群体都能享受到公平、便捷的金融服务。普惠并非简单的“低价”策略，而是以数据驱动、以场景为导向的全链路优化，使每一笔资金投向真正具备成长性的主体。
模型风险管理是核心，需建立可解释的模型、独立的模型风险评估与持续的压力测试，确保在极端场景下的稳健性与可控性。监管科技（RegTech）亦应广泛应用，自动化风控、实时合规监测、异常交易的快速拦截成为常态。跨机构协同也不可少，例如共享反洗钱信号、跨境数据协同、统一交易监控等，能够提高治理效率、降低全行业的合规成本。
对企业而言，接入合规风控平台不是负担，而是提升信用、降低交易摩擦的加成项。企业数据多样化、交易场景复杂化要求风控体系具备高可追溯性和快速响应能力。政府和监管机构需要推动标准化的数据接口、统一的风控指标体系与可验证的合规流程，为行业建立一个透明、公正、可复制的治理框架。
科技公司、银行与实体经济之间应建立共赢的信号反馈机制，使风险治理成为提升信任、扩大交易规模的基础设施。
建立区域性的信用体系与产业信用档案，提升信用信息在产业链中的传导效率；在示范园区、产业集群和新兴行业中进行场景化试点，快速迭代新的金融服务模式。通过这样的协同，企业能够以更低的资金成本、更多元的金融工具、稳定的长期增长来实现产业升级。
在实际操作层面，企业应积极参与开放银行生态建设，建立与银行、科技企业的共创团队，推动信用数据的合规共享与风控模型的共同优化。政府的作用则在于提供场景化政策支持、资金扶持、示范区建设与数据治理规范，确保生态体系的健康运行。金融机构要把开放能力、风控能力和服务能力并举，形成全链路的客户价值闭环。
产业链上的上下游企业、供应商、服务商共同形成一个信用驱动的生态网络，使资金不仅仅是交易工具，而是推动产业协同与创新升级的关键要素。
结尾：四条建议并非孤立的方案，而是一个互为支撑的闭环。基础设施与数据共享奠定效率与信任，普惠覆盖将惠及更多主体；科技驱动的治理确保合规与稳健，产业协同则把金融服务嵌入真实的生产与消费场景。把这四条路径落地到企业日常经营、政府治理和金融机构的产品设计中，惠金融就会从宏观概念，转变为切实的经营能力与增长动力。