利用大数据技术加强银行小微企业客户风险管理

孙玉波+宋旭东+王涛

【摘 要】我国当前大力发展小微企业，而小微企业融资难问题仍没有根本解决。其中关键问题是商业银行现有风险管理体系与小微企业的融资特点不符。文章从小微企业的特点入手，从商业银行的视角分析大数据应用于小微企业风险管理的可行性，具体的应用方式和路径，最后提出建设性的建议。

【关键词】大数据；商业银行；小微企业；风险管理

工商部门的统计结果表明，我国现有的企业中90%都是小微企业，金融资本的逐利性决定了对小微企业的信贷支持将是未来发展方向。但银行业却久有绸缪，实质进展不大，其中很重要的一个原因就是小微企业的风险管理一直是制约信贷投放的瓶颈。大数据时代的到来，意味着万事俱备，东风已至，利用大数据技术，创新小微企业信贷风险管理模式，将成为化解这一难题的重大突破口。大数据可以为商业银行提供分析数据，进行客户分类，加强信息管理，进行预警提示，建立客户负面清单，完成风险管控。对小微企业的风险管理应再造新的流程，改变当前的客户经理主导的贷后风险管控模式，代之以数据集中处理的非物理的云端管理模式，自上而下进行风险管理。

一、小微企业融资需求及融资瓶颈

小微企业具有规模小、经营决策权高度集中、公司治理不规范、公司主要管理者水平及思路决定企业成败、在行业分布上趋向两个极端、关联交易较为复杂隐蔽等主要特征。“小微企业资金来源以自筹为主，占比约为80%，需求额度主要集中在100万以内。而且贷款要求短、急、频、快”①。其特点决定其融资瓶颈具体体现在以下几个方面：

（一）信息不对称制约银行融资评价

商业银行现有评价体系比较适合大中型企业，从管理制度、领导力评价、到技术创新、市场占比，到财务指标分析，小微企业很难在这些方面得到较高评价。若仅仅以企业提供的财务报表等信息为主要依据进行授信评级，往往会导致评价结果失真，使银行信贷资金面临较大风险。

（二）银行资金监管技术水平有待于提高

小微企业家族式的特点，导致其关联交易比较复杂，银行客户经理缺乏对企业资金流进行跟踪分析的手段，有的企业在出现风险时，为了迷惑银行，甚至用民间借贷资金倒账。如果企业主有意规避监督，客户经理很难识别关联方，若关联企业不纳入银行统一监管的范畴，很容易造成一荣俱荣，一损俱损的局面。

（三）企业缺乏有效的抵押担保

小微企業经营规模较小，大多轻资产，生产经营的土地、厂房很多是租赁的，机器设备因为是专用设备很难被银行接受，也很难找到被银行接受的第三方为其担保。这不符合金融机构对抵押物的风险偏好。

（四）社会风险分担机制缺失

我国目前还缺少成型的“企业资本基金”“企业担保基金”等政府及专门机构设置的风险分担机制。原有的一些政府助保金等项目因机制不健全，风险承担能力不足等因素基本处于萎缩状态，政府介入及干预不足，导致银行顾虑较多。

二、大数据的应用基础及可行性

大数据应用重点解决资金供需双方之间信息不对称的问题，并建立信息的快速处理机制。信息来源主要有三个方面：

（一）银行自身数据源

银行业通过多年的经营积累，掌握了大量客户的信息数据，可以有针对性的对客户数据进行提取。大数据和云计算的结合使得银行对小企业和个人的交易及现金流等情况进行全流程跟踪成为可能，有效解决了信息不对称、成本过高的问题。更为重要的是，可以有效避免人为评价的偏差，更好地提升评价的客观性。

（二）凭借互联网开放平台的渠道优势进行数据挖掘

现代人的生产生活已经离不开各类数据平台，小微企业客户及其负责人的信息充斥了发达的信息网络，包括社交网站以及搜索引擎、物联网和电子商务等平台，将人们之间的人脉关系、情绪、兴趣爱好、购物习惯等生活模式以及经历一网打尽，并将其加入到巨大的个人信息库中。利用搜索引擎寻找准确和丰富的数据，会让信贷决策从被动转变为主动，分析提炼后的大数据信息为银行信贷审批与决策提供了一个新的视角和工具，更为贷后管理编制有效的防控网。

（三）各类专业平台

全民信用评价的时机基本成熟。商业银行应积极与公安系统，税务系统、海关系统、法院系统等协作，建立查询入口，实行动态负面清单制度，增强预警提示功能，提升风险管理的主动性。商业银行应该扩大征信系统信息来源，首先，可以推进跨平台、跨区域、跨条线的数据整合，引进人民银行、工商、法院和税务等第三方数据。其次，小微企业的厂区水费、电费、银行流水等日常运营所产生的费用更能真实地反映企业的经营状况，可以与生活缴费事业单位、银联、交通运输部门和互联网电商平台等数据实现对接。另外，应取得监管系统的支持，加强同业协作，实现数据共享，特别是风险信息共享。

三、大数据在小微企业风险管理中的应用方式

（一）自上而下的管理模式

彻底改变传统的基层客户经理负责的客户管理模式，而是采取零售业的集合式管理，发起方为上层经营管理者，而非基层客户经理；上层在细分产品的同时，主导为客户的管理提供一个专业化的支撑平台，通过数据清洗、数据筛选、建立模型等手段，结合业务发展的规律，发掘隐藏在数据背后的发展规律，对客户进行系统分类及风险预警。从贷前的客户分析、贷中的审查审批到贷后的风险管理，设计出纵横交织的信息网络，由客户主动提供自身信息再加上采集的各类信息，勾勒出客户的风险状况，预测未来经营趋势，判断最有可能发生风险的关键点，并实时加以监控。通过系统追踪，发起并完成全流程风险管理。

（二）负面及问题清单管理模式

在对小微企业客户进行风险管理的过程中，应建立问题清单库，一方面立足现有数据，把“死数据”激活。商业银行经过几十年的发展，信贷与结算现有系统和档案已经累计了海量的小企业数据，加强对现有数据的挖掘；另一方面加强与移动电信、公共缴费事业单位、交通运输管理部门、银联、电商平台、微信、微博、第三方平台等社交网络等“大数据”平台的合作和共享，引入在逃、吸毒人员信息库、国证通系统、社保系统、企业 ER P系统等外部数据，全方位了解小微客户行为特征，进一步丰富小微企业数据维度，丰富风险视角。endprint

（三）实时预警管理模式

传统的商业银行贷后管理主要是通过线下跟踪企业的贷后财务信息、生产经营状况和抵质押品价值等信息，完成风险管控。而这种方式管理小企业既消耗客户经理大量精力又难以达到理想效果。利用“大数据”进行风险预警，通过掌握小微企业的用水、用电、库存、银行流水等情况，挖掘企业的支出、账户变动等数据；通过公安、司法数据库信息，排查企业参与民间借贷、涉诉等经济纠纷情况；通过同业和人民银行征信等数据系统，了解企业在同业的贷款质量及诚信情况；通过工商、税务数据系统，了解企业股权变更及销售收入变化情况等等，全方位开展数据筛选、数据关联、模型分析，多角度、多维度对比分析异常数据，甄别客户的经营情况，捕捉异常信息并做出风险预警，及时进行风险提示，实时进行人工干预。

（四）系统模块管理，人工干预相结合模式

正常业务流程中，完全可以采用系统管理模式，自动筛选目标客户，自动进行客户评价，自动进行业务审批，自动进行贷后管理。在数据异常需要进行核实时，将会提示人工干预，进入人工风险管理流程，进行现场调查或对异常情况进行排除，以及对风险客户进行贷后管理。人工干预将作为补充和完善，以确保精准授信，力求将风险降到最低。

（1.中国建设银行威海分行，山东 威海 264200；2烟台银行，山东 烟台264000）

注释：

①引自《河南省小微企业对融资需求呈现三大特点》，李栋2013年12月。

参考文献：

[1]施刚.国外商业银行小微企业信贷模式比较与启示[J].金融论坛，2016（01）：40-49，71.

[2]曾刚.积极关注互聯网金融的特点和发展-基于货币金融理论视角[J].银行家，2012（11）：11-13.

[3]陈华请.我国商业银行小微企业信贷风险管理研究[J].中小企业管理与科技，2015（3）：82-83.

[4]石兴贤.浅析商业银行小微企业贷款信用风险管理措施[J].2017（3）.

作者简介：

孙玉波，女，山东威海人，现供职于建设银行威海分行。

宋旭东，男，山东威海人，现供职于建设银行威海分行。

王涛，男，山东威海人，现供职于烟台银行。endprint