以金融科技破解小微企業融資困境

陳斌輝

近年來，為緩解小微企業融資難、融資貴，為小微企業發展創造良好的金融環境，黨中央國務院多次就深化小微企業金融服務作出重要指示和工作部署，中國人民銀行、銀保監會、財政部等金融管理部門、各地方政府紛紛出臺多項支持政策，從加強貨幣政策引導、拓展多元化融資渠道、減稅降費、信用信息共享、融資擔保體系建設等方面開展了大量具有成效的工作。中小銀行依托地緣優勢，將金融科技應用下沉到區域市場和細分客群。金融科技驅動下，銀行業獲得了服務小微企業新的競爭優勢，形成了“零售化、線上化、批量化”的普惠金融發展新方向。

金融科技驅動下銀行業四大獨特優勢

習近平總書記強調“要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”，目前銀行業通過金融科技和替代數據的優勢，基于大數據解決了小微企業貸款信息不對稱不充分問題;成本與效率優勢能夠獲得廣泛的多元客戶，擴大小微企業覆蓋面，有利于分散風險;金融科技的智能風控優勢能夠有效計量風險，顯著降低不良貸款率。

替代數據優勢。相較于傳統商業銀行的“跑街”，人工現場調查，人工搜集審核信息，目前金融科技驅動下智慧銀行采取的方法是“跑數”，從而在信息搜集、信息甄別及數據開發、應用方面具有明顯優勢。利用金融科技手段基于多方互聯替代數據支撐能夠快速搜集客戶信息，最大限度降低小微企業信息造假，解決信息不對稱問題;通過多維數據描繪客戶風險畫像，將小微企業資金、水電、物流、訂單、押品等數據跟蹤監測并交叉驗證， 先進的模型自動風險識別技術對小微企業大數據進行整合，很大程度上緩解信息不充分問題。應用人工智能技術，快速授信、自動審批，依托生物識別等技術，實現遠程、非接觸高效放款提高業務效率，節約人力成本。

金融生態優勢。從資金供給看，以金融科技為支撐的銀行智慧生態體系通過全線上發放貸款的成本遠低于傳統商業銀行。例如網商銀行向小微企業發放貸款每筆成本約為2.3元，而傳統依靠線上加線下模式的傳統商業銀行每筆約為2000元。從資金需求看，小微企業能夠以簡便的貸款流程，快速地從新產品獲得貸款，交易成本和時間成本相對較低。如工商銀行的經營快貸小額線上貸款，依托小微企業在平臺內部的交易信息，無須額外提供材料，實現1秒放貸;而原先商業銀行提供一筆傳統商業貸款在面簽完成且所有證件齊全后需要5～7個工作日。

金融科技優勢。一是信息獲取效率較高。智慧銀行或直銷銀行基于大數據，可實時跟進小微企業經營情況，而傳統商業銀行的客戶信息獲得不僅需人工審核，且很難確保信息的真實性、可靠性。二是金融科技賦能高效。銀行的普惠中心通過篩選白名單，多維數據交叉驗證，還原客戶經營狀況，以信用評分模型自動檢驗為基礎，應用先進的金融科技，所有貸款流程線上完成， 審批時間短，放款快。三是單位人工效率較高。銀行智能線上的貸款審批已經形成自動化、系統化，單位人工效率遠遠高于傳統商業銀行。

智能風控優勢。銀行普惠產品構建了全面、實時的信貸風險預警體系，囊括貸前、貸中、貸后每個環節，形成了完整閉環。如工商銀行、建設銀行借助多維、實時、動態數據，建立多種風控模型，并及時對模型與策略進行更新迭代，向人工智能建模發展。目前，主要有三類智能風控模型：一是身份識別模型，用于貸前環節辨識冒用他人身份申貸的行為，防范貸款欺詐風險;二是經營畫像模型，在貸前和貸中環節判斷實時經營狀況和預測未來經營狀況;三是信用評分模型，用于貸前、貸中、貸后各環節預測客戶行為。

銀行業依托金融科技服務小微企業的實踐

新冠肺炎疫情發生以來，銀行業充分運用人工智能、區塊鏈、云計算、大數據、移動互聯、物聯網及5G等技術（以下簡稱ABCDMIX），暢通銀企對接渠道、疏通服務下沉通道，依托多維度數據和金融科技能力，形成了“零售化、線上化、批量化” 的普惠金融發展方向。

依托智慧生態體系，場景化布局，形成開放、合作、共贏的小微企業線上融資金融生態圈

近年來，隨著網貸平臺頻頻爆雷，業界逐漸意識到脫離具體場景的線上融資，因缺乏風控基礎和專業手段，難以實現業務可持續發展。銀行業以國家新發展理念為指導，布局大數據、人工智能，開展自建、共建不斷拓寬渠道外延，積極向開放合作轉型，嵌入場景，輸出金融，使金融和生活場景充分融合，場景化線上融資可穿透性掌握場景底層數據資源，成為業內發展普惠金融業務的主要方向。例如工商銀行依托金融科技，探索普惠金融新模式——數字普惠，全力打造“一個平臺、三大產品”的小微企業融資線上綜合服務體系。它的“小微e貸”平臺打造“經營快貸”“網貸通”“E鏈快貸”產品，其中“經營快貸”，場景包括“用工貸”“稅務貸”“煙草貸”“順豐快貸”“云閃貸”“貴州分行產業興農貸”“醫療/醫藥/醫保貸”;建設銀行充分利用企業級金融科技能力優勢，運用ABCDMIX技術，構建金融智慧生態體系，它的“小微快貸”打造了“云稅貸”“賬戶云貸”“醫保云貸”等16個“場景云”，全面滿足小微企業的各類場景融資需求。

“平臺+科技+金融”成為服務小微企業的重要基礎

通過構建“多方融入、共享交互、集聚客群”的線上融資運營平臺，動態匯集多維數據資源，實現客戶精準識別、批量獲取和動態監測，是普惠金融可持續發展的重要基礎。微眾銀行聚合各類場景資源，憑借強大的數據聚合和處理能力，挖掘客戶征信、公安、學歷等基礎數據，以及社交關系、消費支付等行為數據，即時完成客戶信用評分、分群授信、欺詐偵測，實現客戶5 秒內獲取額度，3分鐘內貸款到賬。建設銀行依托“新一代核心系統”，構建普惠金融開放式運營平臺，通過引入人行征信、工商注冊、稅務、海關、涉訴等外部信息，結合行內開戶、結算、代繳稅等信息，實現了客戶的“白名單”自動篩選、額度自動測算以及貸后風險預警等系統功能，代替了原來的手工操作模式， 效率和精準度顯著提升，為發展線上普惠金融提供了平臺支撐。

線上信用類產品成為小微業務的重要獲客手段

信用方式的普惠貸款一直是大型銀行的短板。以前傳統銀行小微金融業務模式主要通過業務員與目標客戶建立長期合作關系，風險管理形成“三品、三表”機制，采取陌生客戶拜訪和老客戶帶新客戶的營銷模式，風險管理實施“首月走訪、三月電話回訪”，大型銀行采取信貸工廠標準流程模式，例如中國銀行參考新加坡淡馬錫模式，產品標準化，業務流程標準化，數據部分借助人工線下采集。

隨著金融科技的發展成熟，大型銀行也通過搜集分析借款人結算、稅務、資產、征信等多維數據，為客戶提供主動授信， 推出具備純信用、全線上和廣覆蓋特點的信用貸款產品?？傮w看，信用類產品業務量整體不大，但是客戶數量多、戶均貸款額度低，是拓展新客戶、擴大客戶基礎的有力抓手和普惠金融服務下沉的重要體現。銀行運用大數據及互聯網技術，基于客戶的交易、資產、納稅等多維度數據構建客戶篩選、額度測算及風險監測模型，為小微企業法人或企業主提供在線信用類融資服務。在業務操作上，一般是由總行基于大數據模型篩選“白名單”并給與客戶“預授信”，分支機構開展營銷，客戶通過互聯網渠道線上辦理提款手續。涉及大額貸款，需要線上線下交叉驗證， 線下補充收集實際控制人、網貸等信息，并錄入平臺，聚焦個案客戶“活情況”，交叉驗證完成客戶準入，線上數據補充與驗證。建設銀行信用快貸目前主推“云稅貸”（通過納稅數據給與信用貸款）和“賬戶云貸”（通過結算數據提供信用貸款）。工商銀行信用類“經營快貸”目前已投產結算、稅務、房產支持、金融資產支持、優質機構支持、泛交易鏈、第三方平臺等重點融資場景。農業銀行推出了信用類產品“微捷貸”（包括“納稅e 貸”“煙商e貸”等），并針對農業銀行房貸客戶、日均金融資產10萬元以上的貴賓客戶推出信用類產品“資產e貸”“人保助業保捷貸”和“金穗快農貸”。

線上抵質押類產品成為小微業務快速上量的重要支撐

線上抵質押類產品本質上是線下抵質押融資向線上的遷徙， 基于優質抵押品（以房產為主）、質押品（以定期存款、電子類國債、大額存單等可實時聯動、在線支付的金融資產為主），借助金融科技實現押品價值在線評估、貸款自動審批、線上放款， 服務效率和響應速度顯著提升。由于抵質押物能夠有效分擔借款人信用風險，各行發放此類貸款的意愿較強。具有代表性的產品包括建行抵押快貸、質押快貸，工行“e抵快貸”、網上質押貸款，農行“抵押e貸”。

線上供應鏈融資產品成為未來服務小微企業業務的重要增長點

供應鏈融資把供應鏈上的核心企業及其上下游配套企業作為一個整體，根據交易關系和行業特點制定整體金融解決方案，把核心企業的商業信譽和履約能力覆蓋到其上下游小微企業，有助于解決小微企業融資難、擔保難的問題。過去，供應鏈融資發展面臨三大難點，一是核心企業的配合度，二是貿易背景真實性， 三是業務辦理效率。極端情況下，貸款還未完成審批，企業已實現貨款回流。

隨著金融科技不斷進步，物流、交易和資金信息的大量集成，產業鏈中各節點的貿易真實性和資金渠道得到嚴格控制，線上供應鏈融資產品應運而生，較好解決了上述問題。通過將融資流程直接嵌入交易背景，實現資金流、物流、信息流合一，實現需求自動觸發、真實性自動校驗、融資自動審批和貸款線上發放，極大地提升了金融機構對產業鏈末端小微客戶的融資風控能力。以建行為例，陸續推出以中型龍頭企業為核心客戶的“e 點通”網上保理、“e薪通”“e信通”等面向小微客戶的線上供應鏈金融創新業務，戰略轉向已十分清晰。工行推出數字信用憑據融資產品及e鏈快貸，農行推出“鏈捷貸”，中行、農行、光大、中信、民生、平安也紛紛將線上供應鏈金融業務作為其普惠金融發展的重要場景。

線上線下結合成為服務小微企業的主流方向

線上融資產品離不開線下營銷推廣、風險核實、貸款催收等工作，尤其是當貸款達到一定金額時，需要通過線下介入，調查客戶關聯關系、交叉投資等“活情況”作為交叉驗證，進一步防控風險。相較于互聯網金融企業，商業銀行擁有數以萬計的營業網點和專業人員，在大力發展線上業務的同時，紛紛充分利用線下優勢，實現線上線下協同發展。建設銀行以線上“小微快貸” 為抓手，積極布局線下服務渠道，依托近1.5萬家網點推廣“小微快貸”等線上融資產品，有效支持了線上業務落地。

依托金融科技重構普惠金融新路徑的政策建議

面對海量小微企業，迫切需要解決傳統信貸業務獲客效率低、運營成本高的痛點。普惠金融業務發展的新路徑本質上是一條依托金融科技創新的重構之路，這也對商業機構和監管機構提出了新的要求。

統籌利率、費用管理、再貸款再貼現政策，創新政策工具， 降低中小微企業融資成本

加快LPR改革，引導金融機構優化內部資金轉移定價體系， 釋放利率市場化改革紅利。通過引導利率下行、財政貼息、降低擔保費率等政策協同，降低融資成本。針對部分銀行使用再貼現積極性不高，建議采取再貼現利率與LPR適度掛鉤。監管部門可結合疫情防控和復工復產不同階段面臨的主要問題，分階段、分梯度出臺普惠性再貸款再貼現政策，支持地方金融機構向小微企業發放優惠利率貸款，支持我國產業結構調整和經濟轉型發展。延長普惠小微企業貸款延期還本付息期限，緩解小微企業到期還款壓力;繼續實施普惠小微企業信用貸款支持計劃，緩解小微企業因缺乏擔保品所導致的融資難問題，支持普惠小微企業保持就業崗位基本穩定;持續開展商業銀行小微企業金融服務能力提升工程，完善內部資源配置和考核激勵，強化ABCDMIX金融科技手段運用，加快形成敢貸、愿貸、會貸的長效機制。

探索搭建“區塊鏈+云計算+供應鏈金融”平臺，降低對抵押品的依賴，解決小微企業融資難、擔保難的問題

優先部署區塊鏈與生物識別、大數據、云計算與人工智能等科技成果在小微企業融資業務領域的應用，通過區塊鏈清晰記錄企業合同數據、銷售數據、上下游數據等過程數據，并進行挖掘、處理和開發，打通各交易環節之間的交易信息，為整個產業鏈上下游企業提供融資服務，實現對與核心企業沒有直接交易的小微企業的信用傳遞，延伸信用鏈條，避免貸前逆向選擇、貸中道德風險、貸后信用風險等問題，有效解決信息不對稱導致的小微企業融資難問題。一是在資產端，接入中征動產融資服務平臺和登記平臺，開展政府和國企采購合同及應收賬款確權，實現債權拆分、多層流轉與變現;二是在資金端，打造多渠道資金標準化對接模塊，創新供應鏈上應收賬款池質押貸款、票據池質押貸款、訂單項下貸款、適合小微企業的保理、國內信用證等融資產品，實現資產與資金的有效對接;三是建設ABS平臺，打造全線上化、透明化協同操作平臺;四是底層部署區塊鏈技術，提高數據安全度，解決企業互信問題。例如，借助區塊鏈技術可流轉可追蹤特性，與龍頭企業共建供應鏈生態圈，批量服務產業鏈末端小微客戶;將人臉識別等生物識別技術嵌入客戶認證流程，防范業務欺詐風險;利用大數據與人工智能技術識別和動態監測業務風險;利用物品標識、智能貨架、追蹤監控等物聯網技術，對押品進行實時監控和預警，實現押品可視化管理。

加強ABCDMIX金融科技運用，搭建金融服務信息共享平臺， 實現“政銀企”三方聯動，共同破解信息不對稱

建立金融服務信息共享平臺。由中國人民銀行牽頭政府部門建立金融服務信息共享平臺，獲取政務和公共事業數據、產業交易數據、平臺交易數據、信用數據綜合評價小微企業信用風險水平，協調歸集監管、稅務、工商、海關、國電、社保、公安等多個部門采集到的納稅額、用電、用油、不動產登記、征信記錄等信息，加強與大中型龍頭企業合作獲取采購、銷售、物流信息， 實現三流合一，經企業授權后向銀行開放，提高金融服務供需匹配的精準度，實現信息資源共享，擴大小微企業金融服務的覆蓋面，減少金融機構授信過程中信息不對稱問題。

統一企業融資需求采集渠道。整合中國人民銀行、金融局、市區兩級政府等部門融資需求采集渠道，例如：金融局、市政府定期從企業采集到的經營主體貸款需求表推送給銀行，要求銀行開展對接工作。同時加大推介和宣傳力度，提高信息采集的準確性和有效性，減輕企業需求報送負擔，采集信息可實時導入金融服務信息平臺和銀企對接系統。

鼓勵銀行發展金融科技，構建小微金融生態

面對數字經濟時代，利用大數據技術，基于小微企業在產業鏈、電商平臺、政務服務等場景中產生的數據，高效識別篩選客戶，批量精準獲客。商業銀行可通過運用ABCDMIX人工智能、區塊鏈、云計算、大數據、移動互聯網、物聯網、5G等金融科技手段，進行數據、產品、生態三位一體金融服務創新，提高銀行經營能力，與政府機關、大型企業、電商平臺、征信機構等共建多方融入、共享交互、集聚客群的場景化獲客平臺，打造金融生態、提高業務處理效率、提升客戶體驗。利用多維數據描繪客戶風險畫像，將企業資金、水電、物流、訂單、押品等數據跟蹤監測并交叉驗證，實現貸款全生命周期風險管理，降低不良貸款率。在物聯網、區塊鏈等新技術支撐下，實現數據跨行業、跨場景互聯互通，以數據要素循環賦能資金循環，實現普惠金融服務精準滴灌小微企業。例如工商銀行普惠金融中心經營快貸，平安銀行的一賬通可將銀行和中小企業連接起來，通過平臺積累數據形成的生態，利用大數據、人工智能的風控模型，解決小微企業無抵押、無審核過的財報、可持續盈利能力存疑導致的銀行不能貸、不敢貸難題。

對監管機構而言，首先應在鼓勵金融科技創新與金融穩定間做好平衡，保證行業健康成長，減少金融排斥，保護好金融消費者權益，避免金融風險的聚集和爆發，營造公平有序的市場環境。其次，在出臺監管政策時，要全面考慮小微金融服務聚合發展模式中的多種機構類型及其風險分擔和專業分工，思考在現有分業監管、機構監管模式下，如何進行適度監管。例如，規范不同類型機構間的合作模式，通過監管合作適度保持政策協調性， 實現對整個業務鏈條的管理;做好傳統信貸與互聯網信貸監管標準的協調統一，避免造成政策套利空間。

完善金融科技支撐的小微金融服務發展新機制，促進形成小微金融服務體系

對商業銀行而言，一是要形成完整的內部普惠金融政策體系，與普惠金融戰略定位、經營發展需求及監管要求相適應，促進小微金融服務業務專業、專注、專營。二是要建立與業務發展相匹配的業務系統，實現批量客戶的快速接入，通過系統高效實現客戶篩選、貸款實時監測、風險自動預警等功能，提升風險管控的效率和精準度。利用海量數據全面支持客戶營銷、產品創新、風險管控、客戶維護等集合化功能，為小微金融服務業務轉型發展深度賦能。三是從傳統法人信貸前、中、后臺相互制約的分段式管理變為大數據驅動下的風險全流程主動管理，由總部機構統一進行客戶準入、評級授信、業務審批及風險監測，動態調整風險策略，分支機構利用線下“活信息”補充和驗證線上數據，對于總部集中監測發現的預警風險，組織人員線下核實和處理，形成貸款全流程風險管理閉環。

對監管機構而言，首先，應建立和完善金融基礎設施，特別是通過征信體系建設，給普惠信貸機構獲取外部數據創造更好的條件，降低風險識別成本。其次，應強化監管能力，加強人才培養，特別是引進懂科技的復合型人才，更好地制定規范金融創新的指導政策。再者，應加快搭建全面、統一、高效的監管科技體系，用科技監管科技，提高風險預警能力，早防范、早應對數字普惠金融創新風險。最后，應嘗試與金融機構和科技企業開展合作，實現信息互通、成果共享，有效降低監管成本和合規成本。

（作者單位：中國社會科學院、中國人民銀行征信中心）