银行攻坚小微之二:探路“小微快贷”模式

2019-05-23 09:05已围观

从过去多年的小微贷款实践中,银行业有过看“三品三表”和联保联贷的模式,前者人力成本高,后者教训相当惨痛。如今监管与业内共探索,金融科技是否可以为小微融资插翅?

在4月25日的国务院例行政策吹风会上,银保监会副主席祝树民指出,鼓励银行进一步运用互联网大数据技术,总结推广“小微快贷”等成熟的信用贷款模式。

“小微快贷”是建行发力小微的拳头产品系列。近期,建行普惠金融部总经理张为忠接受财新记者专访时指出,从2010年末起,建行开始筹划建设全面重构核心系统的“新一代”工程,耗时六年完工;2016年开始搭建“小微快贷”产品体系,近三年来为55万客户累计提供了7100亿元贷款,信用贷款客户占比超过80%,存量“白名单”客户占据一定规模。(见《财新周刊》4月29日报道《》)

市场认为,这种通过大数据为小微企业画像、运作风控模型、投放信用贷款的“小微快贷”模式,解决信息不对称、企业押品不足等小微融资的痛点。这一模式既解决了客户经理“不敢贷”的困境,因为该笔贷款是“总行系统批的”,也解决了批量化放贷的压力。

据建行苏州分行介绍,2016年推出小微快贷系列产品,包括运用大数据评价的信用贷款业务,与税务数据对接,推出云税贷;针对小微企业在建行的开户情况和结算数据,分别创新“账户云贷”和“结算云贷”;与国家电网对接,针对用电数据创新“云电贷”等。中行苏州分行也采取了类似模式,即依托纳税数据、地方企业征信数据等,推动客户拓展向批量化、线上化、智能化方向发展。

在风控管理上,各行均称建立了风险预警系统。比如中行苏州分行介绍,该行整合了存贷款、结算流水、代发薪、贷款资金流向等内部数据,开发完成公司风险预警管理系统,该系统通过预警模型验算,自动生成预警信号。张为忠指出,有了风险预警系统,一个客户经理能管200个客户,对于一般性疑点如过度授信、涉及诉讼等,可以定期人工复核,不用一一复核。他认为,有了此系统,客户经理的风险承载能力还可以快速增长,“在格莱珉模式下,一个人可以管500个客户。”

除此,银行也纷纷采用纯信用的供应链融资模式。比如在福建泉州,农业银行泉州分行表示,对于中国卫浴行业的龙头公司——九牧企业,依托该公司的核心企业系统的历史交易数据,对其上下游贸易关系稳定、履约记录良好的中小微客户集群,提供批量的流动贷款等短期融资服务。

具体而言,该行给整个九牧企业商圈上游供应商进行资信评价,给予该供应链商圈一个整体授信额度,在额度内,该商圈企业可以批量获得授信审批,所申请的贷款是纯信用、无抵押、期限灵活、随借随还的;贷款额度是由订单和应收账款测算出来的,贷款利率是随市定价,向总行申请利率区间,单笔业务由系统在设定区间内实施定价。

值得注意的是,“小微快贷”所获取的数据,需要考虑到数据来源的合规合法问题。除此,还需要考虑的是,对于额度不等的信用贷款,只做线上风控够不够?一位资深做小微业务的银行人士告诉财新记者,纯线上信用贷款的额度控制在10万元以内最佳,“小小微企业可以纯线上,但小微企业不可纯线上”。

目前数据显示,各家银行的信用小微贷款不良率均很低。据建行披露,目前用“小微快贷”投放的贷款,不良率不到1%,整体建行小微贷款不良率为2.4%。小微快贷模式能否经受住经济周期的检验,尚待观察。张为忠也坦承,考虑经济周期因素、小微企业自身生命周期和经营持续性因素,仍需要经历一段时期的验证。

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