纵观这些年来的行业新闻，可以看到随着利率市场化和金融脱媒步伐的加快，传统银行主要依赖净息差的盈利模式即将走到尽头。而零售银行，尤其是中间业务占用较少资本金，成为新的利润增长点。“不做批发银行今天没饭吃，不做零售银行明天没饭吃。”闪银正是敏锐地捕捉到这一点，一直致力于助力银行深耕零售业务。
一直以来，传统银行的客户都以公司客户为主，但这类客户受经济周期波动的影响很大。相比之下，零售业务有着较强的抗风险能力。闪银等金融科技平台早已发现零售金融乃至消费金融是我国银行业未来发展的目标，这也给了闪银通过AI等助力银行发展的大好机会。
从业多年来，闪银在服务中小银行的实践中发现，虽然银行发展零售业务是大方向，但传统银行因为自身的原因，一直难以覆盖长尾用户，也无法实现用户下沉。个中原因在于传统银行在这方面有技术盲点，比如获客成本高，风险定价难。其他问题则聚集于无卡人群、无信用记录，缺少持续收集数据的技术手段。
在这种情况下，闪银发现，很多小微银行想要去异省开拓业务是非常困难的。因为银行的客户经理都要对客户进行数据采集、服务、回访这样一个流程，这些经验无法迁移到异地。闪银认为，银行的零售业务还是非常看重人、数据和风险管理模型的结合。这些模型是靠常年的摸索积累出来的。同时，小微金融要借助于AI的力量将原有的人脑的沉淀变成机器学习的能力，这样才能实现规模效应和可持续发展。
因此，要深耕零售业务，银行就要在减少人力投入的同时扩大规模。要做到这一点，必须在技术上有所突破。在服务80多家金融机构的过程中，闪银为这些金融机构研发了3R模型，即Rules(规则)、Rank(排序)、Regression(回归)，综合效率提高了6000倍，平均减少了70%以上的欺诈风险，减少了40%以上的坏账。
除此之外，闪银通过B2B2C模式，在获客层面帮助银行提高效率。采用B2B2C模式，闪银既能帮助金融机构用较低的成本和较高的效率接触全新的客群，又能够使金融机构在原有的基础上，获得大量增量业务和收入，实现模式的转型和战略的升级。目前，闪银已累计帮助超过80家金融机构完成了4000万用户的交易。
