基于大數(shù)據(jù)征信下的小微企業(yè)信貸流程優(yōu)化研究

【摘要】小微企業(yè)在我國經(jīng)濟的發(fā)展中占有重要地位，但是融資方面卻存在一系列困難，制約其發(fā)展。在大數(shù)據(jù)征信時代，研究商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸流程優(yōu)化，有助于破解小微企業(yè)融資問題。本文通過對原有信貸流程貸前調查、信貸審批和貸后管理三個階段所存在問題的分析，結合大數(shù)據(jù)征信模式下的優(yōu)勢，提出大數(shù)據(jù)征信模式下新型的信貸流程，包含精準營銷、申請受理、審批放款和監(jiān)控預警四階段，最后提出相關政策建議。

【關鍵詞】大數(shù)據(jù) 征信 小微企業(yè) 信貸流程

一、引言

2016年6月，達沃斯論壇上國務院總理李克強預警金融風險，表示要防范系統(tǒng)性和區(qū)域性金融風險，大數(shù)據(jù)征信成為破局關鍵。早在2015年8月，李克強總理在國務院常務會議指出，小微企業(yè)是就業(yè)的主渠道，經(jīng)濟發(fā)展的主力軍，但是小微企業(yè)卻存在著融資難，融資貴的問題，制約著小微企業(yè)的發(fā)展。表面上是缺少資金，實質上是缺少信息和缺少信用，導致銀行惜貸、甚至不敢放貸。國務院辦公廳通過《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動計劃綱要》，強調要推動政府信息系統(tǒng)和公共數(shù)據(jù)互聯(lián)共享，消除信息孤島?？梢姡罱ㄐ∥⑵髽I(yè)綜合信息共享平臺，利用大數(shù)據(jù)征信為銀行信貸服務的時代已經(jīng)到來。

二、小微企業(yè)傳統(tǒng)信貸決策基本流程及存在問題

商業(yè)銀行對小微企業(yè)傳統(tǒng)的信貸決策基本流程可分為三個階段，分別為貸前審查、信貸審批和貸后管理。

（一）貸前調查

貸前調查是傳統(tǒng)信貸決策的第一環(huán)。企業(yè)對銀行的貸款產品信息一般比較了解，而銀行對企業(yè)的信息只能通過企業(yè)的介紹和自身的評估來了解，兩者之間存在著信息不對稱。因此，需要銀行信貸客戶經(jīng)理去做貸前調查，做到“現(xiàn)場核查、眼見為實”、“交叉驗證、把握實質”；現(xiàn)場核實企業(yè)各項資產的數(shù)額和結構，還原真實的資產負債表；通過多種途徑交叉了解企業(yè)的資信和經(jīng)營活動情況；注重企業(yè)現(xiàn)金流和第一還款來源，落實第二還款來源等盡職調查。

主要存在的問題點是：小微企業(yè)財務報表不真實，貸前調查難以準確掌握企業(yè)的真實財務狀況；關聯(lián)企業(yè)可能隱蔽，難以通過詢問得知；搜集企業(yè)的基本信息、經(jīng)營狀況、征信資料，法人的家庭狀況、征信資料耗時長，資料填寫過程麻煩；可能存在企業(yè)和客戶經(jīng)理串通，聯(lián)合欺騙貸款的情況，導致貸前調查結果不夠客觀公正；沒有歷史信用記錄的企業(yè)和抵押擔保品不足的企業(yè)惜貸、慎貸。

（二）信貸審批

商業(yè)銀行為了貸款的安全性，企業(yè)信貸一般都有層層的審批。信貸審批人員主要對客戶經(jīng)理提交的調查報告中的企業(yè)貸款資料、貸款額度、貸款期限、貸款利率、貸款用途、還款來源和擔保方式等信息綜合分析審查，給出能否貸款的審批意見。大致流程如下，在客戶經(jīng)理進行貸前調查之后，需要形成一份小微企業(yè)貸款調查報告，然后逐級上報，進行審批。

主要存在的問題點：審批流程繁瑣，所耗時間非常長；信貸審批人員的主觀性因素影響較大，導致許多已經(jīng)設定的條件在審批時無法具體落實，甚至存在信貸審批人員給予客戶方便的可能性。

（三）貸后管理

貸后管理是在貸款發(fā)放后到信貸業(yè)務終止之前，客戶經(jīng)理對貸款企業(yè)實時調查、跟蹤和分析的全過程信貸管理。在貸后管理階段，通過高頻率拜訪企業(yè)和企業(yè)在銀行的流水核驗，來留意用貸情況、企業(yè)現(xiàn)金流、財務數(shù)據(jù)變化等來對授信風險做出反應，以保證貸款企業(yè)對資金的合理使用。

主要存在的問題點：貸后管理要求嚴格監(jiān)控貸款企業(yè)資金用途，雖然審批部門對資金用途提出了明確要求，但由于客戶經(jīng)理對企業(yè)資金使用、企業(yè)生產狀況無法實時掌控，導致資金使用偏離既定使用用途，從而可能產生不良貸款；客戶經(jīng)理高頻率的拜訪貸款企業(yè)，使得工作效率低，拓展其他貸款企業(yè)時間受限；貸款企業(yè)可能有針對性的對客戶經(jīng)理的調查內容進行可以安排或者掩飾，達到蒙騙檢查的效果。

三、大數(shù)據(jù)征信模式優(yōu)勢分析

國家政策與市場發(fā)展都傾向小微企業(yè)貸款，但由于小微企業(yè)經(jīng)營規(guī)模小、風險抵抗能力弱，經(jīng)營體制不健全、信息不對稱問題突出，資金需求呈現(xiàn)“短、頻、急”的形態(tài)、銀行的信貸流程體系難以很好滿足，小微企業(yè)缺乏有效的抵押物，小微企業(yè)諸多特征導致與商業(yè)銀行產品、流程的不匹配，沒有全流程風控管理工具很好地控制風險。面對這樣的現(xiàn)實，商業(yè)銀行僅僅依靠自身的數(shù)據(jù)與產品無法應對小微企業(yè)貸款，必須拓展外界數(shù)據(jù)與征信產品，挖掘全流程跟蹤產品，更好地開展小微企業(yè)貸款產品、控制風險，而大數(shù)據(jù)征信下的信貸流程結合了大數(shù)據(jù)和模型，使得結果真實可靠、處理效率高、監(jiān)測能力更強。

（一）對企業(yè)報表依賴度低

由于小微企業(yè)財務報表普遍不真實，客戶經(jīng)理通過對企業(yè)的貸前調查很難了解企業(yè)的真實情況。大數(shù)據(jù)征信模式下，征信公司對企業(yè)的信息數(shù)據(jù)獲取主要通過三種渠道，一是利用爬蟲技術對企業(yè)的工商信息、關聯(lián)企業(yè)信息、專利信息、法院信息、環(huán)保信息和社會輿情信息等進行爬取，然后進行數(shù)據(jù)清洗，整合分析；二是通過合作銀行獲取小微企業(yè)的歷史信貸信息和銀行流水信息；三是通過政府部門獲取小微企業(yè)的稅務數(shù)據(jù)、電信數(shù)據(jù)、社保數(shù)據(jù)、用電用水數(shù)據(jù)等，通過全方位、多角度地了解企業(yè)真實情況，為企業(yè)的信用評估創(chuàng)造有利條件。

（二）評價結果客觀準確

基于多渠道獲取的豐富數(shù)據(jù)資源，應用大數(shù)據(jù)處理能力，全方位地評估企業(yè)信用風險。通過提供全面、準確的征信報告和信用評分，為銀行控制各種交易或投資風險、避免或減少交易損失，輔助銀行制定合理的風險應對措施。大數(shù)據(jù)征信模式下，利用多渠道獲取小微企業(yè)的信息，一是弱化了企業(yè)的財務信息，強化其他的相關信用信息，多角度反應企業(yè)的真實情況；二是取代了客戶經(jīng)理貸前調查的部分內容，讓信息更加真實可靠，剔除人為主觀因素。見，大數(shù)據(jù)征信模式下，企業(yè)信息的獲取更加準確，評價結果更加客觀準確。

（三）處理效率高成本低

大數(shù)據(jù)征信模式，征信公司將從多渠道收集的多維度數(shù)據(jù)源結構化，寫入數(shù)據(jù)庫，當企業(yè)需要獲取信用評分或征信報告時，將直接從數(shù)據(jù)庫調取企業(yè)信用數(shù)據(jù)，放進設定好的模型中，然后直接得到企業(yè)的信用評分和征信報告供客戶經(jīng)理使用。不僅保證了企業(yè)信息的真實可靠，還提高了客戶經(jīng)理和信貸審批人員的工作效率，同時一定程度上為商業(yè)銀行降低人員成本。

（四）風險監(jiān)測預警能力強

傳統(tǒng)的貸后管理中，要求客戶經(jīng)理高頻率地向貸款企業(yè)現(xiàn)場調查，而在大數(shù)據(jù)征信模式下，可以根據(jù)多維度數(shù)據(jù)源開發(fā)貸后預警模型，對小微貸款企業(yè)進行貸后監(jiān)控，及時挖掘經(jīng)營與潛在違約風險，讓商業(yè)銀行提前做好風險防范與緩釋準備工作。例如，通過利用大數(shù)據(jù)手段來實時監(jiān)測企業(yè)的生產情況，對于制造性企業(yè)而言，可以通過實時對企業(yè)用水用電數(shù)據(jù)的波動率進行監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)異常，將直接向客戶經(jīng)理發(fā)出預警提示。

四、大數(shù)據(jù)征信下的小微企業(yè)新型信貸流程

大數(shù)據(jù)征信下的小微企業(yè)的新型信貸流程大致可以分為四個階段，分別為精準營銷、申請受理、審批放款和監(jiān)控預警。

（一）精準營銷

精準營銷是指征信公司利用已有的信貸、工商、稅務、電力數(shù)據(jù)，根據(jù)大數(shù)據(jù)模型幫助商業(yè)銀行進行小微企業(yè)關聯(lián)分析與優(yōu)質客戶選擇，可以從區(qū)域、行業(yè)、擔保方式、期限等因素進行產品創(chuàng)新，實現(xiàn)精準獲客。然后，征信公司將篩選后的企業(yè)名單提供給商業(yè)銀行，由客戶經(jīng)理去向篩選后的優(yōu)質潛力企業(yè)進行定向營銷。精準營銷不僅僅以單次發(fā)現(xiàn)企業(yè)需求為最終目的，應當對貸款企業(yè)進行縱向和橫向的持久精準營銷，縱向是指根據(jù)貸款企業(yè)的發(fā)展，適時的提供合適的貸款產品和服務，橫向是指向貸款企業(yè)的上下游企業(yè)以及關聯(lián)企業(yè)挖掘潛在客戶，不斷擴大精準營銷的范圍。

（二）申請受理

申請受理包含兩種情況，一是精準營銷的企業(yè)提出貸款申請，二是普通企業(yè)主動進行貸款申請，無論是哪種情況，商業(yè)銀行只需要將企業(yè)的申請信息提供給征信公司，由征信公司進行企業(yè)分析判斷。首先是進行黑名單排查，驗證申請企業(yè)是否在企業(yè)黑名單庫中，接著根據(jù)欺詐規(guī)則進行反欺詐排查，驗證企業(yè)是否存在欺詐的可能，然后根據(jù)貸款審批規(guī)則，給出能否貸款、授信額度、貸款利率和貸款期限等結果以及企業(yè)的征信報告。

（三）審批放款

商業(yè)銀行根據(jù)征信公司提供的對企業(yè)的分析結果，進行決策參考，進一步明確貸款額度、貸款利率和貸款期限等信貸要素，然后進行線上審批，并將審批結果告知企業(yè)，最后進行合同簽署和發(fā)放貸款。

（四）監(jiān)控預警

商業(yè)銀行在貸款發(fā)放后，將審批結果提供給征信公司，征信公司根據(jù)貸款企業(yè)的實際經(jīng)營情況進行實時的貸后評分和風險預警，并將監(jiān)測結果實時傳輸給商業(yè)銀行，一旦發(fā)現(xiàn)企業(yè)異常舉動，及時通知客戶經(jīng)理進行現(xiàn)場調查，防止形成不良貸款，實現(xiàn)商業(yè)銀行小微企業(yè)貸后管理智能化。

五、政策建議

為了實現(xiàn)大數(shù)據(jù)征信模式下的商業(yè)銀行小微企業(yè)新型信貸流程，提高商業(yè)銀行信貸效率、降低信貸交易成本和促進地方經(jīng)濟發(fā)展，地方政府和商業(yè)銀行應當從以下四個方面著手準備。

（一）盡快建立小微企業(yè)綜合信息平臺

由于大數(shù)據(jù)征信模式下，對數(shù)據(jù)的收集、管理和整合提出了較高要求，政府應當牽頭盡快建立小微企業(yè)綜合信息平臺，主要包含四方面的工作。一是將政府掌握的數(shù)據(jù)進行整合對接，例如工商數(shù)據(jù)、稅務數(shù)據(jù)、用水用電數(shù)據(jù)、社保數(shù)據(jù)等；二是明確數(shù)據(jù)采集標準，因為信用數(shù)據(jù)不一定都是結構化數(shù)據(jù)，對與非結構化數(shù)據(jù)應當制定數(shù)據(jù)采集標準；三是建立與小微企業(yè)信貸管理相關的數(shù)據(jù)倉庫，具體包括企業(yè)的基本信息數(shù)據(jù)和其他信息數(shù)據(jù)等，提高數(shù)據(jù)的清洗、挖掘、分析的效率；四是對企業(yè)主和企業(yè)管理層的個人信息進行采集和加工，因為對于小微企業(yè)而言，企業(yè)主和高管的個人信息對企業(yè)發(fā)展有著至關重要的作用，在后期建立模型時，需要占一定權重。

（二）建立省級征信公司

由地方政府牽頭成立省級征信公司，服務地方信用經(jīng)濟發(fā)展，滿足商業(yè)銀行信用信息服務的多樣化需求，多角度、全方位整合信息資源，為商業(yè)銀行信貸研發(fā)征信產品和提供征信服務，解決商業(yè)銀行和小微企業(yè)之間的信息不對稱，促進小微企業(yè)發(fā)展。省級征信公司負責整合小微企業(yè)綜合信息平臺數(shù)據(jù)和商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)，建立信用評級模型，出具信用報告等征信產品。為獲取數(shù)據(jù)的便捷和業(yè)務開展的便利，省級征信公司可以由地方政府牽頭，由當?shù)貒衅髽I(yè)和相關金融企業(yè)以及科技類公司共同發(fā)起設立。

（三）培養(yǎng)專業(yè)人才隊伍

由于征信行業(yè)是基于大數(shù)據(jù)的基礎之上，需要對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的整合、清洗、分析、解釋，然后用于模型建立和征信產品的研發(fā)。因此，需要培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析人才，同時需要配置專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析軟件以及采用國際先進的數(shù)據(jù)保護措施，防止數(shù)據(jù)的篡改或者泄露。另一方面，在模型建立上，對建模人員的培養(yǎng)，不僅僅停留在模型方法本身，更要注重銀行信貸實踐，模型的建立需要參考信貸實務的一些經(jīng)驗。也就是說，產品建模人員需要懂得銀行信貸的基礎知識，熟悉銀行信貸流程，理解信貸的風險點，從而建立相關的模型和研發(fā)相關征信產品。

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作者簡介：程兵兵（1991-），男，漢族，安徽無為人，安徽大學經(jīng)濟學院，研究方向：金融學。