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一文詳解銀行破解小微企業融資困境的四大“抓手” - 金評媒

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【摘要】

  麻袋研究院 原創  ·  2019-06-04 11:54
一文詳解銀行破解小微企業融資困境的四大“抓手”	 - 金評媒 - 金評媒
作者: 麻袋研究院   

2018年以來,央行、銀保監等監管部門多次通過定向降準、窗口指導和行政命令等,以“胡蘿卜+大棒”的方式督促銀行業金融機構加大向小微和“三農”領域的貸款投放。受此影響,小微企業和“三農”領域的貸款余額快速增長,2019年一季度末,銀行業金融機構投向小微企業的貸款(包含小微型企業貸款、個體工商戶貸款和小微企業主貸款)余額34.8萬億元,其中普惠性小微企業貸款(單戶授信總額1000萬元及以下)余額9.97萬億元,同比增長24.7%。

為達到小微企業貸款“量增價降”的政治任務,銀行也是各出奇招,以便達成考核横眉標。本文就銀行業金融機構從風控手段,創新性開展普惠性小微企業貸款的幾種路徑加以解析。

一、   傳統的IPC模式和信貸工廠模式存在“不成能三角”

隨著“盡職免責”等多項政策的出臺,銀行支持小微企業融資在政策層面的障礙被破除后,風控,成為銀行當前面臨的突出難題和創新點。

以往銀行開展小微企業貸款的風控模式主要為擔保模式、IPC模式和信貸工廠模式和三種。小微企業往往存在財務制度不健全、信用等級偏低和缺少抵押、擔保等第二還款來源的問題。IPC模式重視實地調查和信息驗證,在客戶獲取、客戶服務方面具備優勢,但容易產生道德風險。信貸工廠模式,指銀行根據小微企業特點,像工廠制造標準化產品一樣對信貸業務實行批量處理,運營效率有提升,但人力本钱高。因此以上傳統模式都存在“不成能三角”,即信貸機構運營效率、貸款規模和風險控制,三者不成兼得。

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二、   銀行創新大數據風控的四大“抓手”

隨著大數據、云計算和AI技術日趨成熟并在金融領域得到廣泛應用,信貸審批線上化、智能化使得上述“不成能三角”存在突破可能。從風控手段來看,横眉前銀行創新性解決對小微企業“不敢貸、不肯貸和不克不及貸”問題的四大“抓手”有:一是電商及物流數據;二是企業法人信用并輔以其他手段;三是稅務、社保、企業用電數據等政府數據;四是第三方支付交易流水數據。

1、電商及物流數據,網商銀行借此成為最普惠銀行

網商銀行利用阿里巴巴、淘寶、天貓和螞蟻金服支付寶等平臺上積累的海量用戶數據,建立大數據風控模型,向通常在傳統金融渠道無法獲得的貸款的小微客戶發放小額、短期貸款。據財報數據,截至2018年末,網商銀行累計服務小微企業和小微經營者1227萬戶,戶均余額僅2.6萬元。網商銀行也借此成為國內服務小微企業數量最多的銀行。

横眉前,網商銀行提供的小微企業貸款產品有:網商貸、旺農貸和信任付三款產品,詳情如表1所示。

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供應鏈金融貸款方面,網商銀行主要借助于菜鳥供應鏈金融對小微企業提供資金融通,提供的服務有:預付融資、存活融資、跨境存融寶、營收融資等,金額最高可貸3000萬元、期限最長6期,日息低至0。0236%。

網商銀行官網上的自保理和回款寶兩款供應鏈金融產品是由螞蟻金服旗下全資子公司商融(上海)商業保理有限公司依托網商銀行向供應商提供提前收款服務的兩款產品,横眉前只針對部分采購商開放。

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2、企業法人信用+輔助手段

央行行長易剛曾暗示,我國小微企業的平均壽命為3年左右,成立3年后正常運營的約占三分之一。小微企業“短壽”的特征是其融資難、融資貴的重要原因之一。但部分信貸機構認為:小微企業會倒閉,但小微企業主往往擁有較好的信用記錄;其次,國內小微企業與企業主財務不分家的特點,決定了其企業現金流即為個人或家庭現金流;此外,小微企業貸款具有“小額、短期和高頻”的特點。基于此,部分銀行認為對小微企業主的個人信用評估幾乎可以等同于評估其企業。典型的,以企業法人信用和企業信用,并輔之以納稅情況進行風控的金融機構為微眾銀行

據麻袋研究院了解,微眾銀行針對小微企業提供的服務有:微業貸和訂貨貸兩款產品。但微業貸横眉前僅針對廣東省、江蘇省、湖南省、山東省、天津市、陜西省、浙江省、河南省、重慶市、云南省、江西省的客戶開放。訂貨貸横眉前僅限微眾銀行準入的知名品牌經銷商申請。

微業貸額度最高300萬,期限最長為36期,單筆借款期限為1年,日利率為0.01%-0.05%。據年報數據,截至2018年,微業貸客戶中,66%的客戶為首次獲得銀行貸款,77%的客戶年營業收入低于1000萬元。貧困地區貸款規模超500億元,為貧困地區貢獻增值稅稅額近4億元。

向微眾銀行申請小微企業貸款需要進行法人身份認證,并簽訂《個人征信授權書》及《保證擔保合同》,授權微眾銀行查詢法定代表人的個人信用記錄及法定代表人對貸款承擔連帶責任保證。同時,貸款企業要簽訂《征信授權協議》和《數據使用授權書》,授權微眾銀行查詢企業在人民銀行的征信記錄和企業的稅務信息。其他部分銀行的企業法人信貸產品如表2所示。


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3、稅務、社保等政府數據

早在2015年,國家稅務總局下發的《中國銀行業監督管理委員會關于開展“銀稅互動”助力小微企業發展活動的通知》(以下簡稱“96號文”)中就提出要開展“銀稅互動”,解決小微企業信貸融資中的信息不對稱問題。

據麻袋研究院了解,横眉前“銀稅互動”的模式有兩種,一種是由稅務局自建平臺與銀行合作,針對性地對當地小微企業提供信貸服務,如上海銀稅互動信息服務平臺、福建省稅務局銀稅互動平臺等。以上海銀稅互動信息服務平臺為例,據麻袋研究院了解,該平臺自2017年4月上線以來,入駐金融機構60家,授信企業2604家,累計授信額度35.59億元。

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二是由第三方金融科技公司搭建平臺,連接稅務部門與銀行。一方面平臺為銀行提供可作為風控輸入的企業征信數據;另一方面,平臺上推出可供小微企業申請的銀行信貸產品。典型平臺有微眾稅銀、東方微銀。

以微眾稅銀為例,横眉前該平臺已匯集平安銀行等120余家銀行機構,鏈接20多個省國稅局,可為2000萬中小微企業提供普惠金融服務。據媒體報道,截至2018年11月,微眾稅銀累計服務180萬用戶,累計授信額度400億元。

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除將企業納稅信用轉化為信貸信用,以稅定貸、以稅管貸、以稅促貸,助力小微企業融資外,還有一些銀行,充分挖掘“沉睡”在政府部門的其他數據,如社保、用電數據等還原小微企業經營行為、信用水平與風險畫像。如2019年3月以來,廣東農業銀行與廣東省稅務局共同推出的“社保e貸”、建設銀行與國家電網旗下國網電商公司合作推出的“電e貸”等。

4、支付交易數據-POS貸

第三方支付技術在國內已趨于成熟,小微企業尤其是小微商戶支付線上化已隨處可見,由此積累的大量支付信息也被開發,用于向小微企業及商戶發放貸款。典型的產品有銀行及P2P網貸平臺提供的POS貸。

銀行等信貸機構依據小微企業或商戶POS機刷卡交易的流水,來預測企業的經營情況,再結合交易流水發放貸款。如中信銀行POS貸,貸款額度一般為客戶月均POS流水的3倍,最高不超過500萬,貸款年化利率為6.43%左右,如POS結算資金回款賬戶為其他銀行,利率則略微上浮。

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對于POS貸可能隐藏的風險,如一些借款客戶可能為提高額度制造假流水、POS機流水能否正確反映企業主的還款能力和還款意愿等。據麻袋研究院了解,銀行也有相應的解決措施,銀行會對POS機流水數據進行清洗,剔除異常交易數據,或降低異常數據在整體分析中的權重,使其不會對審批結果造成過大影響。此外,還有一些銀行的POS貸,申請貸款的客戶必須安裝貸款行或指定的第三方支付機構的銀聯直連的POS機,以便及時監測小微企業資金狀況。如果是在貸款行進行資金結算,一旦客戶逾期,則可以及時凍結賬戶資金。

三、結語

小微企業“融資難、融資貴”的根来源根基因在于其和銀行業金融機構之間的信息不對稱,銀行需要更高的貸款利率來覆蓋因信息不對稱可能導致的損失。金融科技的發展為降低甚至打破銀行和小微企業之間的信息不對稱提供了可能,創新性地利用小微企業經營環節的各種數據,通過大數據風控技術提升小微企業風控效率,降低運營本钱。

國有銀行、股份制銀行等大行 “支農支小”服務客群不斷下沉,與農商行、城商行等規模相對較小的銀行同質化競爭日趨激烈。中小銀行在兼顧風險與收益的情況下,要完成“量增價降”的考核指標或存在一定壓力,網商銀行在支持小微企業融資方面具有成熟的風控模式和豐富經驗,但資金來源不足。麻袋研究院建議,農商行和城商行等中小銀行可通過與網商銀行等具有成熟大數據風控技術的銀行或助貸機構合作,實現放貸規模、風險控制和運營本钱之間的平衡。

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