淺談小微企業信貸服務模式

摘 要：在當前由結構調整與轉型升級主導的經濟“新常態”下，行業競爭激烈、成本壓力大、稅負重，這些因素使得企業經濟效益明顯下滑，尤其是小微企業，近年來從國家到地方都陸續出臺一系列支持小微企業健康發展的優惠政策，盡管如此，小微企業貸款難、貸款慢、貸款成本高、申請手續繁瑣等阻礙小微企業健康發展的問題仍然突出。然而隨著互聯網金融的快速發展為小微企業信貸業務開拓了新的途徑，互聯網金融已在金融業有了一定的嘗試，取得了不錯的成果，一定程度上滿足了小微客戶“短、小、頻、急”的貸款需求，強有力地緩解了小微客戶貸款難、貸款慢、貸款貴的困境。

關鍵詞：互聯網金融；大數據；小微企業；信貸模式

1 傳統小微信貸模式與基于互聯網金融信貸模式的分析

1.1 兩種信貸服務模式的概念介紹

傳統小微信貸模式：主要是依托線下操作，由貸款企業客戶填寫相關貸款申請材料，填寫完畢后到商業銀行營業網點遞交申請貸款材料，商業銀行小微信貸員通過現場調查企業信息，重點調查借款人的還款能力。商業銀行審核小微企業貸款申請時，一般傾向于能夠提供合格抵押物或擔保的小微企業進行放款。

基于互聯網金融信貸服務模式：主要是依托于企業平臺（收單機構、電商企業、物流企業、供應鏈平臺）日常經營所積累的小微企業交易數據等真實歷史信息，通過對交易數據進行挖掘、清洗和分析，將得出的目標信息通過量化分析系統進行信用評級，最終做出對企業平臺上的小微企業提供貸款的過程。

1.2 兩種信貸服務模式的風險管理分析

從傳統小微信貸模式與基于互聯網金融信貸模式進行風險管理的比較，貸前環節、貸中環節、貸后環節進行全方位比較分析，具體見表1-1。

通過上表兩種信貸服務模式的對比，我們發現，對于制約小微企業融資難的三大問題，互聯網金融信貸模式都有一定的改善。以平臺數據作為風控支持的基于互聯網金融信貸模式表現出相當良好的發展前景，對于緩解小微企業貸款難問題是一個極為有效的路徑。

2 基于互聯網金融信貸服務與傳統小微信貸模式的優勢分析

2.1 雙方信息不對稱得到有效緩解的分析

通過平臺提供的數據進行挖掘，從而得到企業的真實經營狀況和核心競爭力，有效解決了小微企業傳統小微信貸模式中的借貸雙方信息不對稱問題。大數據的應用很大程度上降低了企業信息獲取成本。企業平臺上積累的“大數據”，取代了人工的調查獲取。以往要獲得企業的真實經營信息，銀行通常要采取實地調查、聯網調查等各種手段。信息獲取成本高、時間久，而基于互聯網金融信貸服務模式，使得數據的獲取通過計算機實時獲得，實時分析，幾乎不需要人工參與。

2.2 風險管理上的激勵不相容得到有效改變的分析

隨著銀行業的不斷發展，其風險管理機制也不斷升級和優化，但是，與其相對應的激勵機制卻發展緩慢。客戶經理對于風險控制上的收益與責任不對稱只好采取更為謹慎的放貸思路，從而產生“惜貸”的現象；銀行小微信貸的收益成本比不高，銀行會進一步收緊對小微企業的資金供給。然而互聯網金融下的大數據改變了信息結構，也促進了風險管理理念的轉化，一定程度上消除了風險管理模式中的激勵不相容。

3 基于互聯網金融兩種創新信貸服務模式的分析

3.1 兩種信貸服務模式的概念

“平臺+小貸”信貸模式，以阿里小貸為典型的“平臺+小貸”信貸服務模式，主要是依托于企業平臺日常經營所積累的小微企業交易數據等真實歷史信息，通過對交易數據進行挖掘、清洗和分析，將得出的目標信息通過量化分析系統進行信用評級，最終做出對企業平臺上的小微企業提供貸款的過程。

多方參與小微信貸服務模式：是“政府+銀行+擔保+保險” 多方參與、利益共享、風險共擔的合作經營模式，該模式主要是依托于企業平臺上積累的小微企業“大數據”，對其積累的海量數據進行挖掘和分析得出對應的量化分析指標。商業銀行從企業平臺、政府平臺實時獲取到貸款客戶的“大數據”信息，同時還引入了貸款客戶在本行的存款數據、理財數據、交易結算數據等加分項信息，商業銀行把抓取到的綜合“大數據”信息進行全面地、深度地挖掘和分析，得出貸款客戶的信用等級，系統根據信用評分結果自動審批選擇是否貸款，全流程系統在線辦理。信貸業務產生的利潤由銀行、征信擔保公司、保險公司共享，如若出現風險，則啟動經法定追償程序，最后未追償到位的貸款損失由三方共同承擔，承擔比例按合作協議規定處理。

3.2 兩種信貸服務模式的不同點

以阿里小貸為典型的“平臺+小貸”信貸服務模式和“政府+銀行+擔保+保險”多方參與小微信貸服務模式兩者的不同之處在于。

（1）貸款發放主體不同。“平臺+小貸”信貸服務模式由小貸公司發放，其貸款額度相對小。而多方參與小微信貸服務模式則由銀行發行，銀行資金實力雄厚，其額度相對大。

（2）服務范圍不同。阿里的服務客戶僅僅包含其平臺（天貓、淘寶）上的商戶。而多方參與小微信貸服務模式則通過與企業平臺進行對接，讓企業平臺提供交易數據，便可以享受商業銀行為其提供的信貸服務。因此從服務范圍上多方參與小微信貸服務模式比“平臺+小貸”服務模式的范圍更廣。

（3）風控機制不同。“平臺+小貸”信貸服務模式只依托自身的“大數據”信息，暫時無法接入人行征信系統，使阿里與企業之間的信貸服務博弈類似于一次性博弈，無法有效提高企業的違約成本，只能通過高利息來補償貸款企業的違約風險，風險相對較高。而多方參與小微信貸服務模式通過與政府平臺、征信擔保公司、保險公司多方參與、利益共享、風險共擔的合作經營模式，從而使小微型企業與各家商業銀行的博弈由單次博弈轉變為無限次重復博弈，大大提高企業的違約風險，企業違約后由擔保公司、保險公司、商業銀行同共承擔其違約風險。

3.3 兩種信貸服務模式的風險管理分析

第一，從系統性風險進行比較，兩者都高度依靠“大數據”信息進行量化分析，由于量化模型的參數設置和運算規則都是人為制定的，一旦宏觀大環境發生巨變，量化模型的結果是否依然有效是值得懷疑的。“平臺+小貸”模式采用小貸公司自有資金進行放貸，資金實力薄弱，最大的威脅是系統性風險；而多方參與小微信貸服務模式采用商業銀行資金進行放貸，資金實力雄厚，可以有效地抵御系統性風險的損害。

第二，從風險分散機制進比較。“平臺+小貸”模式在信貸服務過程中，業務單一，單純經營借貸業務，一旦風險爆發，只能獨自承擔企業所有損失。而多方參與小微信貸服務模式是采用了“政府+銀行+擔保+保險”多方參與、利益共享、風險共擔的合作模式，故該模式即使風險爆發時，可以通過風險共擔的方式，來減輕信貸風險的損害。

4 結語

綜上所述，我們可以得出，基于互聯網金融信貸服務利用“大數據”信息優勢服務于小微信貸，從理論角度上分析，造成小微企業貸款難的最根本原因有兩點：一是借貸雙方的信息不對稱，二是風險管理中的激勵不相容問題。在互聯網金融大數據運用背景下，這兩個難題也逐步被解決。

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作者簡介

黃偉鵬（1978-），男，廣東揭陽人，工學學士學位，技術主管（經理），中級工程師，研究方向：金融工程