中小企業信貸業務需要效率、成本及對風險的控制。美國從上世紀60年代開始，金融脫媒現象趨于明顯，大公司融資不再完全依賴于商業銀行信貸，銀行業務逐漸轉向關注中小企業。然而，發展的瓶頸在1995年才得到突破，美國的一家金融科技公司與美國風險管理協會聯合建立了中小企業風險評分模型，使得效率顯著提高，在此基礎上的銀行流程、組織機構都發生了很大變化。如今美國中小企業信貸已非常成熟，美國銀行每天處理的中小企業信貸有1500筆。

　　一家美國銀行在這方面的改造分三步走，一是將一個地區內的多個貸款處理平臺整合為一個貸款處理中心，使授信的連貫性、一致性得以增強，信貸資產質量更受到關注，還可達到減員增效的目的；二是建立風險管理模型和授信體系，迅速分離貸款申請中“好”與“壞”，提高數據收集和管理的速度，降低授信員的薪金成本；三是進行平滑實施與過渡。

　　目前，商業銀行在中小企業業務的開拓中，都越來越重視標準化，以此降低經營成本。如按大企業信貸管理方式操作，中小企業信貸業務很難獲取盈利。從客戶層面而言，希望放款速度加快，標準化是放款“提速”并且保證信貸質量的前提。

　　2、信貸風險模型的開發有助于降低銀行信貸成本，提高收益

　　中小企業貸款難是各國普遍存在的問題，原因在于風險、成本與效益三個因素的不對稱。銀聯信認為，有針對性地開發中小企業信貸模型可以大幅度降低商業銀行的信貸風險和業務運作成本，并可大幅度提高商業銀行的貸款審批效率和經營業績，美國的商業銀行在這方面取得了一定成果。

　　以信譽評分模型為例，決定是否對企業放貸乃是關鍵的第一關，準確快速地識別“好客戶”和“壞客戶”是其中最最重要的一環。我國的信用風險評估比較落后，現在仍然在大量的使用專家打分法和單一的比例分析手段對貸款進行風險評估，這些已經不能滿足在商業銀行進行風險度測度的準確性和客觀性要求。信用評分模型具有成本低、效率高，準確性較好的特點，比較適用于中小企業的信用評估。信用評分模型具有很多優點，因此在貸款評估中得到了廣泛應用。信用評分模型準確性好、客觀性強。信用評分模型是使用統計方法對歷史數據進行分析， 確定對預測最關鍵的指標及其權重， 并剔除模型中次要的指標， 具有統計顯著性的指標才能進入最終的模型， 指標和權重的確定具有科學的依據。模型是大量數據中提煉出來的預測信息和行為模式制定的，反應了信用表現的普遍性規律，在實施的過程中不會因業務人員的主觀感受、個人偏見、個人好惡和情景、情緒等而改變，對于同一項貸款， 信用評分系統總會給出一樣的評分， 從而保證了貸款處理過程中運用統一客觀的尺度， 避免了主觀因素的影響。另外，信用評分模型效率高，大大減少了貸款審批過程的時間；成本低，普通貸款處理可以交給營銷人員完成，專家僅集中精力處理處于“灰色區域的”貸款申請。

　　銀聯信建議

　　為加強中小企業信貸風險技術分析，解決成本與收益不對稱的問題，我國商業銀行應在借鑒國外模型的理論方法和設計思路基礎上，結合本國實際，充分考慮諸如利率市場化進程、企業財務欺詐現象、數據積累量不足、數據質量不高、金融市場發展不充分、道德風險偏高、區域風險差異顯著等國內特有的現象，努力開發出適合自身特點的模型框架和參數體體系。

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