金融科技背景下商业银行的小微金融重构

武安华

习近平总书记在十九大报告中指出，当前我国社会的主要矛盾是人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。小微企业金融服务不足问题是这种矛盾的典型表现。金融是现代经济的核心，金融服务实体经济的能力是解决我国小微企业金融服务“不平衡不充分”问题的关键因素。当前，金融科技方兴未艾，正在对传统金融业务进行流程改造、模式创新、服务升级，并且在传统金融无法覆盖的领域开辟新的业务，促进金融领域更深度的大分工；能够为解决小微企业金融服务“不平衡不充分”问题提供全新的、充满潜力的解决方案，金融智能服务小微企业的时代正在到来。借助金融科技，推动商业银行小微金融重构尤为必要。

商业银行小微金融有效供给不足

与小微企业在国民经济社会发展中的地位相比，其发展获得的金融支持明显匮乏。截至2016年末，我国小微企业贷款余额26.7万亿元，比上年末增长13.8%，比同期大、中型企业贷款增速分别高6.1个和7.1个百分点。小微企业贷款余额占全部企业贷款的37.8%，比重仍很低。我国小微企业达6000多万家，其中只有约1300万家从金融机构获得过金融服务；且小微企业贷款中多是担保抵押类，纯信用贷款较少。商业银行仍是小微企业金融服务的主要提供商。然而，由于市场信息不对称、交易成本高、风险难控及定价能力不强等原因，使得商业银行在为小微企业提供金融服务方面主动性、积极性不高。

市場信息不对称

信息不对称是小微企业融资不足的重要根源。理论上，在信息完全的市场，有效供给与有效需求会达到均衡，进而确定均衡供求与均衡价格。然而，由于小微企业管理制度、财务制度往往并不健全，也没有完善的年报制度；部分仍是家庭式经营模式，在经营中常以现金支付，较少利用商业银行的支付服务；是否使用了民间借贷等信息也不透明。这导致商业银行难以获取小微企业完全的信用信息，难以通过财务报表等常规材料判断其信用状况。小微企业融资市场信息不对称导致市场机制失灵，商业银行能够提供的有效供给与小微企业的有效需求失衡，资源配置失调。商业银行在资金供求博弈中处于有利地位，导致小微企业融资明显“难于”“贵于”信息完全市场条件下的均衡供求和均衡价格。

交易成本高

在贷前调查中，我国小微企业财务制度不完善，信息不集中，商业银行收集信息、调查信息的成本较高。在贷中审评中，小微企业与大型企业审批流程几乎是一致的，但小微企业贷款额度较低且十分频繁而收益降低，单笔业务交易的边际成本较高，商业银行成本投入与产出不成正比。在贷后管理中，部分小微企业并不能提出合规的报表，对贷款使用的随意性较大，商业银行管理成本较高。

风控水平薄弱

小微企业违约风险大，风险难控是小微融资的瓶颈。商业银行非常重视小微金融的风险管理，但在风险识别和计量方面仍存在明显不足，尚未建立起高技术含量的大型数据库，缺乏全面识别小微金融风险的能力。小微企业普遍缺乏银行认可的抵押物，多以机器设备、库存商品等流动资产为主，尤其是技术型小微企业，拥有的是无形资产，比如专利、商标、股权等。商业银行还难以对专利权、股权、存货、商标等资产进行合理评估，难以建立良好的风险机制。

定价能力不强

小微企业风险高但议价能力最强，由于商业银行在小微企业定价经验和技术方面不够成熟，难以实现精准定价，主要是在基准利率的基础上，参考同业定价水平和客户情况，依据审批人员经验大致确定上浮比例，导致贷款定价很难与风险实现匹配，影响了小微企业可持续发展。

金融科技背景下商业银行小微金融亟须重构

金融科技为金融发展注入了活力，优化了金融资源配置效率，提升了客户体验，金融服务与产品的提供方式已经发了巨大变化。小微企业金融服务需求不再局限于资金的需要，而是对服务场景、金融创新、服务流程等提出了更高的要求。

服务场景跟不上小微企业的需求

随着技术已经广泛应用，小微企业产品流、信息流、资金流“线上化”趋势加快。商业银行对小微企业转型升级变化缺乏深层次认识，仍拘泥于传统服务模式，场景化应用不足、客户体验差，尚未将物理网点、小微企业资源的优势与互联网技术充分融合，金融产品与服务落后于小微企业商业模式“线上化”变革步伐。部分商业银行积极迎合互联网金融发展趋势，但精细化程度不够，网上银行、手机银行等产品的客户体验满意度不高，运用大数据云计算改进服务、整合资源不够。

金融创新契合不了小微企业的需求

随着国家加快实施创新驱动发展战略，大众创业、万众创新不断深入，面对战略性新兴产业快速发展、智能绿色制造技术与节能环保推广应用、“互联网+”行动迅速推进、消费升级和新型农业经营主体不断涌现等趋势，小微企业的金融需求出现新变化，个性化、特色化、专业化需要不断涌现。商业银行在小微金融创新方面推出了一些新产品、探索了一些新模式，但尚未形成适合新技术、新产业、新业态发展需要的金融产品与服务模式；仍然存在层次不高、结构单一、同质模仿等问题；专业化、精细化服务能力不足，产品设计雷同，产品功能与产品服务落后于市场需求、缺乏机构特色，小微金融、农村金融、社区金融、科技金融的广度和深度不够，不同客户的个性化、多元化金融需求难以得到有效满足。

服务流程难以适应小微企业的需求

商业银行现有业务流程与小微企业特点并不融合，许多银行尚未为小微企业建立独立的服务流程。小微企业融资流程复杂、漫长，尤其是经济新常态下，审核手续与环节、授信标准尤为严格。从小微企业提出融资需求，到客户经理实地调查、报送材料，再到相关部门的信用审查、贷款获批，需要一个很长的周期。在当前的市场经济状况下，效率低、耗时长的授信流程已经无法满足小微企业的需求，促使其寻找其它他渠道进行融资。比如：P2P网贷流程简单、快速，逐渐被小微企业理解和接受，获得爆发式增长。endprint

金融科技为商业银行小微金融重构提供了解决方案

大数据、云计算、人工智能等科技的快速发展，能够助推商业银行解决小微企业金融服务中存在的信息不对称、交易成本高、场景服务不足及风控难等问题，推动商业银行小微金融重构。

大数据解决了信息不对称问题

信息技术与经济社会的交汇融合推动了大数据快速发展，正在发展成为对数量巨大、来源分散、格式多樣的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据改变了传统数据的运作模式，促进数据价值实现与金融机构的内嵌式变革，通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度，使技术与算法从“静态”走向“持续”，降低了数据分析的成本门槛，实现了从数据到价值的高效转化。商业银行是经营风险的行业，其核心竞争力是风险甄别、定价和控制的能力，本质上还是信息的搜集、分析和判断能力，并从根本上解决信息不对称的能力。大数据使得几乎所有的数据都能得到记录与保存，通过对小微企业综合信息进行深度分析，有效地解决信息不对称问题，为商业银行提供小微企业金融服务奠定了良好的基础。通过对小微企业主在银行办理业务情况的分析，可以了解其基本信息、资产情况及企业情况等信息；通过对小微企业账户流水的分析，可以判断其经营情况、上下游企业以及资金需求规模等信息；通过对其代发工资与社保信息的分析，可以了解其员工数量、员工收入、经营效益等信息；通过对其与金融科技公司、电商平台合作的分析，能不断完善小微企业信息，并从多维度对信息交叉核验，对小微企业进行精准“画像”。

互联网技术解决了成本问题

小微企业金融服务不充分的核心是成本问题。云计算是一种通过互联网以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化资源的计算模式，与传统IT系统相比具有较强的延展性和灵活性，无须巨额的初始投入，能够大幅降低运营成本与创新成本。随着云计算等技术在金融领域的应用空间逐步打开，掣肘商业银行的获客成本、运行成本、风险成本等均能够得以解决。首先，降低获客成本。商业银行传统的获客方式是“人海战术”，成本较高。金融科技能够通过边际成本低、客户体验好、覆盖面广泛的互联网入口来解决小微企业获客成本高的问题，场景化批量获客将帮助商业银行实现客户的规模化增长，改变了其获客模式，使其同时获得资金供求两端客户，节省时间、资金和获客成本。其次，降低资金融通环节成本。借助智能风控技术，建立风险审批模型，实现自动筛选客户和批量审批；通过对小微信贷实现电子化、流水化、规模化操作，降低其融资中间环节成本。最后，降低交易成本。与商业银行网点相比，互联网渠道的边际交易成本几乎为零。随着电子银行、直销银行的应用，网络借贷产品的推广，物理网点的优势正在逐渐弱化，小微企业能随时在网络平台获取贷款，办理理财、结算等业务。

场景化应用创新了金融服务模式

金融科技的发展改变了传统金融业务的格局，服务载体由物理网点向虚拟媒介转变，服务方式不断场景化与社交化，服务空间与时间不再受限制，服务前端不断贴近客户。场景化金融通过将复杂的流程与产品进行再造，使得金融需求与各种场景进行融合，金融服务产品深度嵌入人们日常生活之中，在客户既有的消费体验中无缝提供金融服务。金融科技公司的扩张实际上是通过两个途径进行的：一方面通过降低金融服务门槛的扩大目标客户群，另一方面通过流量入口即场景服务占领客户的生活时间。未来的银行不再是你前往的一个地方，而是你使用的一种服务。商业银行单纯依靠产品、服务本身来实现差异化已变得很大，只有将产品、服务与场景及客户需要紧密结合起来，才能赢得客户信赖。场景化应用助力商业银行推动全渠道战略，将商业模块和金融模块对接，无缝对接线上线下客户需求，提升客户体验，与小微企业之间形成了良好的“生态”。

智能风控解决了风险问题

大数据的应用使得商业银行能从海量信息中甄别风险，带来客户的深度经营和风险控制；技术的发展使算法得以不断改进；生物信息识别技术或人工智能在反欺诈领域的应用则可显著增强风控的有效性，在数据处理上更高效，能够通过识别语音、图片、文字及用户的在线行为模式，检测出欺诈行为及广告。三者结合在一起，推动智能风控快速发展。智能风控将客户原始数据剥离出来，建立格式化规则，制定相应的风控模型，既有成熟的风控策略，也有规则可配置的原则，在应用时可以实时动态调整、灵活配置，做到数据定制化、风险定制化、产品定制化，提供契合产品需求的场景化风控模型。通过大数据、云计算、区块链、人工智能等技术去做风险管理与风险定价、构建大数据风控模型，能够根据履约记录、社交行为、行为偏好、身份信息和设备安全等多方面的行为特征去评判小微企业的反欺诈和信用评估行为，既可以对小微企业贷款进行审核，也可以管理其还款行为，对可能发生的坏账提前干预；能够更好地识别系统性风险、信用风险与欺诈风险，解决了小微企业融资过程中长期存在的风控问题。

借助金融科技推动商业银行小微金融重构

小微企业金融服务是商业银行服务实体经济、推进自身经营转型的重要抓手。当前，商业银行应借助金融科技推动小微金融转型发展，实现金融智能服务小微企业。

推动批量获客，实现精准营销

在广大客户金融行为向线上迁移的大背景下，商业银行要借助金融科技，实现对小微企业批量获客。移动端已经成为银行与客户互动的重要渠道，应探索“网点+银行APP场景”获客新模式，以让小微企业因场景应用自然地成为自己的客户；大力发展在线产业链金融业务，批量对接核心企业的上下游小微企业，嵌入整条产业链，增强客户黏性，有效做大客户群，提升资产收益。

金融科技时代，金融分工更加精细化与细分化，小微企业不愿意也不乐意像过去一样去了解每款产品。因此，商业银行内部应充分建立合作共享机制，充分利用掌握的数据资源，建立小微企业管理模型，通过资源整合与系统筛选，突破传统客户细分模式，实现对客户的精细化管理；应通过内部数据挖掘分析和外部数据交叉验证相结合的多维度数据分析，依托长期深入沟通和大数据库的信息挖掘，实现对小微企业精准画像，创新贷款担保方式，开展精准营销、交互式营销和渗透性营销；应根据小微企业金融习惯，精准性地向其提供差异化的产品和服务，使其个性化被规模化满足。endprint

加快场景应用，提升智能服务

利用数字科技，搭建智慧型多场景应用，打造小微企业生产、交易等各类场景，将金融服务智能化嵌入场景，改变整个金融服务供给方式，为小微企业提供全方位的数字金融服务。不断优化APP，为小微企业提供相对统一的服务场景，实现小微企业在网点办理的大多数业务均可以在移动端完成，提升服务客户体验；在APP植入更多应用场景，连接各种金融服务、电商服务和社交服务，构建产品种类丰富、线上线下融合、适合行业特点的在线产业链，为小微企业提供融资、供应链金融、账户管理等综合服务，营造一个便捷的金融生态圈。

推动线上线下渠道有效对接，将物理网点、互联网、物联网有机结合起来，重构借贷业务模式，提高服务小微企业效率。充分发挥网点优势，有效对接金融服务与公共服务，为小微企业搭建涵盖商事登记、账户开立、结算融资等在内的综合金融服务平台。升级网银系统，嵌入通常的APP扫码、U盾、银企直联等功能，为小微企业提供账户管理、转账汇款、协定存款、余利增值、批量代发等金融服务；打造线上融资产品，针对小微企业融资“短、小、频、急”的特点，为小微企业提供7×24小时的自助申请、支用、还款的循环额度贷款业务，实现贷款资金的随借随还。

加大金融创新，打造数字化流程

不断加大小微金融业务创新，不仅要满足小微企业间接融资需求，还要开拓小微客户直接融资市场相关服务；不仅需要解决融资问题，还应满足小微企业结算、支付、理财等综合服务需求，打造线上线下、全产业链的一揽子小微金融产品体系。加强与政府相关部门的合作，推广政府增信模式，发挥政策性担保公司、政府风险补偿金等增信方式对小微企业的风险缓释作用，以风险共担为基础，创新“银政”“银保”合作等新模式；加強与各类众创空间、投资基金、中介服务机构的合作，探索金融支持小微企业创新创业的有效模式。

加快小微金融服务专营机构建设，推行专业化分工、集约化运营、标准化作业，简化业务办理与调查流程。对中后台运营流程进行数字化流程再造，建立一站式信贷服务模式，整合单一的服务，使小微企业无需多次办理即可完成信贷申请、审查审批、抵押担保等全套信贷流程；对信用等级不同的小微企业实现差别化管理，推动一级审批机制，缩短审批流程，提高小微企业信贷业务的办理效率；打破按产品、按部门分散设立的业务流程，推动平行处理、同步进行的方式，提升各项业务在后台操作层面的直通式处理比例；通过移动化、互联网化手段，推动信贷资源共享，保障信贷信息有效传递，提高信贷处理效率，致力于为小微企业提供流水线式的金融服务。

建立智能风控平台，构建差异化定价体系

增加信息技术的软硬件投入，建立起独立的、真实详尽的小微企业大数据平台，信息来源不应局限于传统的征信数据；合理引进外部数据，将电商、社交网络、各类在线服务积累的小微企业的行为数据纳入范围，提升数据的多样性；加强对行为数据的加工分析，通过数据搜集、筛选、建立模型等方式，发现数据背后的规律。借助金融科技使得风险控制精确量化的优势，建立智能风控体系，围绕小微企业数据进行多维度分析，有效识别目标客户，控制业务风险。深入分析与挖掘小微企业大数据平台相关信息，对触发预警信号的客户及时向相关客户经理、员工等传递信息，做到风险早识别、早预警、早处置，以及时采取相应措施；充分利用大数据，采用“信贷工厂”产业链交叉验证法，不但借助“三表”直接审核小微企业实际经营状况，而且借助小微企业的上下游客户间接判断其经营状况，构建完整、全面的信用风险模型，有效甄别不良客户，降低信用风险。

建立基于风险的贷款定价模型，为构建系统而科学的小微企业风险评级系统奠定基础；建立全面的小微企业回报视图，根据重要性对其进行系统性管理；建立报价、定价、回报监测等适合小微企业的综合定价管理流程，确保综合定价管理与客户经理的绩效考核紧密“联系”；建立差异化定价体系，基于信用风险对小微企业进行贷款定价，统筹考虑小微企业的最大违约损失、资本成本、净收益率等因素形成贷款价格，持续提升客户价值。

（作者系郑州银行金融研究院副院长）endprint