文/新浪財經意見領袖（微信公眾號kopleader）專欄作家 戴志鋒

　　核心觀點

　　小微金融能否做起來，放貸意愿的重要性大于放貸能力。（1）放貸意愿低的原因包括小微信貸的業務成本高、信用風險總體上高于大型企業、中國金融體系對剛兌的信仰以及同時解決小微企業融資難和融資貴存在矛盾。（2）放貸意愿有望提升。利好因素包括利率市場化、資管新規落地以及普惠金融支持力度不斷加強。目前存在的不利因素是宏觀經濟下行壓力大，銀行信用收縮，小微企業首先受影響。政策的改善空間包括加大政府對小企業信貸的擔保支持以及提升小微企業貸款利率定價的靈活性、提升對不良率的容忍度。（3）區域性銀行的放貸意愿更強，市場定位和客戶資源是主要原因。（4）放貸能力：大型銀行的綜合能力強，在服務網絡覆蓋和服務基礎設施上具備優勢，從風控的角度來說更能分散風險。區域性小型銀行一般采用線下展業模式，組建業務團隊，深耕本地市場，具備獨特的風控能力。

　　商業銀行的小微金融貸款余額增速較快。（1）國有大行：工行體量最大，中行增速最快，建行產品創新力度大。整體貸款利率低。（2）股份行：整體市場份額下降，各行之間分化大。資產質量受宏觀經濟影響下滑，零售模式風險相對較小，業務不斷調整。（3）城商行、農商行：加速發展小微金融，整體市場份額提升。深耕本地市場，產品靈活。

　　金融科技公司在小微金融領域積極探索。（1）對金融機構的賦能，從獲客、運營和風控全方位提升小微金融的服務能力，其中風控是核心。將信貸服務與小微企業經營活動和交易場景深度融合，提升客戶體驗、降低成本，并有效控制風險。（2）金融科技的主要業務模式可根據供應鏈金融/小微金融、純線上/線上線下結合分為四類，金融科技公司的競爭壁壘來自于信貸業務數據的積累、經驗積累、流程優化、風控模型的快速迭代。

　　如何做好小微金融：（1）搭建小微金融的服務體系：制定小微發展戰略，設立專門的業務部門，組建業務團隊；持續的技術投入，提升服務效率和風控能力；配合科學的考核機制和激勵機制，確保戰略的貫徹執行。（2）改善小微金融的盈利性：明確目標客戶，對客戶進行分層，根據客戶屬性的不同，對應不同的貸款產品體系。用零售業務思維做企業微貸業務，降低運營成本；通過交叉營銷提升客戶貢獻度。（3）保持小微金融的可持續發展：宏觀上要分散風險，控制單個行業或者區域的放貸規模，分散行業和區域風險，降低小微貸款受經濟周期的影響程度。微觀上建立多維度的風控模型，持續、動態的貸后管理。

　　哪些機構有望勝出：核心在于能否有效降低風險成本，具體途徑包括提升風險定價能力和分散風險。（1）全國性的大銀行在微貸業務上具備優勢，通過純線上、標準化、小額的信貸產品模式，降低運營成本，并使信貸資產在區域上、行業上盡量分散。（2）區域性銀行在傳統的小企業貸款市場占據主要市場份額。通過發揮線下團隊優勢，深耕本地，提供差異化產品。（3）金融科技公司的優勢在于線上大數據分析能力。金融科技公司的兩種愿景：A獨立的企業征信公司。隨著云計算、大數據技術的不斷提升，征信公司的商業模式或將轉化成云平臺服務，實現定制化產品的快速交付。B信貸資產管理公司。在形成一定規模之后，可以對接多種資金來源，成為資產交易的平臺。

　　風險提示：宏觀經濟下行導致小微企業經營情況惡化、大數據征信有效性不及預期

報告正文

　　1、小微金融的放貸意愿及放貸能力分析

　　正如銀行放貸需要考察借款人的還款意愿和還款能力，反觀銀行我們也要考察其對小微企業放貸的意愿和能力，其中包括外部環境的變化和銀行本身的發展戰略考慮。

1.1 放貸意愿：普遍在增強，區域性銀行更強

　　小微企業貸款難度整體高于大型企業是正常現象，在全球各經濟體普遍存在。

　　全球普遍因素：（1）小微信貸的業務成本高。小微企業的貸款金額小，但審核一家企業所需的工作量是相似的，如果用同樣的業務模式開展小微企業的信貸，其經濟性低于大型企業。（2）小微企業的信用風險總體上高于大型企業。小微企業的競爭力相對較弱，經營穩定性較差，抗風險能力低于大型企業，并且缺乏抵押物。整體來說，小微信貸業務風險較高，作為風險厭惡型的商業銀行更偏好低風險的信貸資產。

　　國內特有因素：（1）中國金融體系對剛兌的信仰。銀行的信貸資金更加偏好房地產、國有企業和地方融資平臺等有政府隱性擔保的領域，這種偏好進一步降低了銀行對小微企業的放貸意愿。（2）同時解決小微企業融資難和融資貴存在矛盾。政策持續出臺支持小微金融，但對小微企業的貸款利率的導向偏低，導致商業銀行在實際操作上難以用較低的小微企業貸款利率覆蓋較高的小微企業風險溢價，從而限制了小微金融的放貸意愿。

　　市場環境引導商業銀行重視小微金融業務發展。

　　利好因素：（1）利率市場化，大企業的議價能力提升，銀行利差縮小。大企業信貸業務盈利能力下降。長期來看，大型企業的直接融資比例上升，中小企業信貸業務對于商業銀行的重要性將加強。（2）隨著資管新規的落地和金融去杠桿的推進，打破剛兌是大方向。商業銀行對于實體經濟的信貸支持會更加市場化。（3）普惠金融支持力度不斷加強，包括定向降準、免稅、增速考核、政府擔保基金、政府數據開放等。以上一系列政策的目的在于降低小微金融的綜合成本，提升收益。

　　目前存在的不利因素：宏觀經濟下行壓力大，銀行信用收縮，小微企業首先受影響。

　　政策的改善空間：（1）加大政府對小企業信貸的擔保支持。（2）提升小微企業貸款利率定價的靈活性，提升對不良率的容忍度。

　　區域性銀行的機會成本小。國有行和股份行在大中型企業客戶資源上有相對優勢，大中型企業抗風險能力通常強于小微企業，單一客戶投入產出比高，銀行在信貸資源的投放上仍會優先考慮大型企業。相對來說，區域性小銀行主要的目標客群就是本地的中小企業，小微業務是主營業務，主觀能動性更強。

　　1.2 放貸能力：大行綜合能力強，小行線下風控具備優勢

　　資金來源：（1）今年以來兩次小微定向降準釋放流動性，分別釋放4500億元和2000億元投向小微金融業務。（2）商業銀行內部合理進行資金成本核算，具體的參數設定體現了管理層對小微金融的支持力度。

　　服務能力：（1）銀行網點是服務小微的窗口，提高網點覆蓋面和密度是廣泛獲取小微客戶的重要方式，除了物理網點的布局，電子渠道也是服務基礎設施的組成部分。（2）小微金融業務團隊。高素質的小微業務團隊是核心生產力，對小微業務的規模及增速直接相關，同時也是重要的風控手段。

　　風控能力：（1）定價模型。小微金融的難點是產品設計，由于缺少抵押物作為第二還款來源，對于借款人的信用評價成為風控核心，根據定量化的模型確個性化地設定借款額度、借款周期及借款利率才能做好小微業務，并通過業務數據積累不斷優化模型，對行業性、區域性風險進行系統性防控。（2）組織流程。小微金融的方法論和技術手段已經被普遍認知，能否把小微做成穩定的盈利業務依賴于銀行內部的組織架構的搭建、員工的激勵機制的貫徹和全面的風控措施執行。

　　銀行間的優劣勢比較。大型銀行的綜合能力強，在服務網絡覆蓋和服務基礎設施上具備優勢，從風控的角度來說更能分散風險。區域性小型銀行一般采用線下展業模式，組建業務團隊，深耕本地市場，具備獨特的風控能力。

　　2、商業銀行的小微金融發展

　　小微金融的貸款余額增速相對較快，持續高于大中型企業貸款余額增速。從分布來看，市場份額從高到低依次為國有商業銀行、農村商業銀行、城市商業銀行和股份制商業銀行；其中農商行、城商行受益于定向降準政策，小微貸款余額增速較快。

　　小微金融的部門設置。國有行都單獨設立了普惠金融部，統籌全行的小微金融業務。股份行在部分設置上有所區別，大部分放在了零售業務條線之下，少數放在了公司業務條線下，也有專門設立了小微企業一級部門。城商行、農商行主要服務當地的中小企業，基本上沒有對小微金融做單獨的部門設置。

2.1 國有大行：普惠金融的基礎設施

　　發揮網點優勢，建立普惠金融服務網絡。2017年5月，銀監會下發《關于印發大中型商業銀行設立普惠金融事業部實施方案的通知》（銀監發[2017]25號），推動大中型商業銀行設立聚焦小微企業、“三農”、創業創新群體和脫貧攻堅等領域的普惠金融事業部。國有商業銀行均已在總行層面設立了普惠金融事業部并開始運營；在一級分行層面完成全部185家分部的設立，還有6萬余家支行及以下網點從事城鄉社區金融服務。

　　工行體量最大，中行增速最快。工商銀行的小微貸款余額最高，是唯一一家超過2萬億的商業銀行，其次是建設銀行，貸款余額超過1.6萬億。中國銀行的貸款增速連續增長，2017年在四大行中增速最快，達到13.46%，其次是農業銀行，增速為13.3%。

　　建行產品創新力度大。基于“新一代”核心系統和大數據技術，推出了純線上的“小微快貸”產品，通過對履約能力、信用狀況、交易信息等數據的綜合分析，對小微企業精準畫像，測算貸款額度并進行授信。截至 2017 年末，“小微快貸”累計向 21 萬客戶投放貸款 1，718 億元，戶均82萬元。建行的小微金融涵蓋 30 余項基礎產品、近 400 項區域特色產品的信貸產品體系。“小微快貸”產品的上線大幅加速的小微貸款客戶的開發，2017年新增客戶29.6萬，年增速達到96%。

　　戶均貸款余額較高，但趨勢向下。總體來看，國有銀行小微金融的戶均余額較高，根據公司年報披露數據，建設銀行2015年-2017年的戶均余額分別為507萬、467萬和266萬；農業銀行2016年-2017年的戶均余額為363萬和351萬。2017年建設銀行推出了“小微快貸”產品，小微貸款戶數大幅增加，使戶均余額大幅下降。

　　貸款利率低。根據公司年報，僅有農業銀行披露了小微企業貸款的平均利率為5.01%，與全行貸款平均收益率相比，僅高出了17.61%。

　　2.2 股份行：整體市場份額下降，業務不斷調整

　　貸款余額波動大，整體占比下降。股份制銀行的小微貸款余額在2015年和2016年都出現了波動，出現了數次環比下降。貸款規模在整個小微貸款余額中的占比持續下降，從2015年一季度的22.87%下降到2018年一季度的18.24%。

　　各行之間分化大。我們選取了四家在小微金融方面信息披露較多的股份行進行比較。貸款余額從高到低分別為中信銀行、民生銀行、華夏銀行和招商銀行，其中民生銀行和招商銀行在2016年出現了貸款余額的下降，2017年小微業務均有所回升。從戶均余額來看分化也非常大，民生銀行的戶均余額在150萬左右，而中信銀行和華夏銀行分別達到了800萬和900萬。兩家銀行戶均余額較高的原因或與目標客戶定位以及供應鏈金融業務模式占比較高有關。

　　資產質量受宏觀經濟影響下滑，零售模式風險相對較小。從趨勢來看，2014年開始，小微貸款的不良率有所上升，在宏觀經濟下滑的時候，小微企業受影響的程度更明顯，不良貸款率上升更快。比較不同的小微金融業務模式，招商銀行的小微業務在零售條線下，雖然沒有直接的戶均余額數據，但從續貸數據來看，戶均余額較小，在35萬左右，在經濟下滑階段，不良貸款率有所上升，但幅度相對較小。

　　民生銀行的小微金融戰略調整。民生銀行從2009年就將為小微企業、民營企業服務作為公司發展戰略。首先推出了“商貸通”業務，定位主要是滿足融資需求在 500 萬元以下的小微企業。2010年至2013年民生銀行的小微金融業務快速擴張，貸款余額突破4000億。經濟周期下行導致小微貸款不良率出現抬升，2014年至2016年，小微貸款規模連續三年收縮，業務進入調整期，2017年企穩回升。

　　民生銀行的小微業務改進措施包括：（1）流程優化，“批量化、流程化、標準化”，通過系統固化流程。（2）優化風險模型，強化客戶的準入，擴大優質新增客群，推進差異化定價。（3）支付結算先行，通過結算服務進行獲客。（4）交叉營銷，提供客戶貢獻率。（5）調整結構，優化行業分布，向弱周期行業傾斜；增加抵質押貸款比例。

　　2.3 城商行、農商行：加速發展小微金融，深耕本地市場

　　高增速，市場份額提升。城商行和農商行的小微貸款余額增速高于國有大行和股份制行，平均年增速超過20%，農商行的增速接近25%。截止2018年一季度，兩者的小微貸款余額合計接近一半的市場份額。

　　小微企業貸款占比高。深耕本地，服務小微和三農。區域性銀行本身的客戶資源稟賦不同，中小企業客戶占比高，服務小微和三農是公司的核心戰略。優勢包括：（1）產品設計靈活，根據不同的場景設定產品參數，包括貸款期限、貸款利率、還款方式、抵質押方式等。（2）線上線下相結合。線下具備本地優勢，建立小貸業務團隊，采用IPC模式拓展業務。線上開發無抵押小貸業務，根據不同的數據源設計不同的數據貸產品，滿足小額高頻需求。

　　3、金融科技公司在小微金融領域的探索

　　3.1 對金融機構的賦能——風控是核心

　　獲客：建立起場景方與資金方的橋梁。（1）從線下獲取小微信貸客戶的傳統模式變得越來越難，集中化的市場減少，小微企業的經營場所分散到郊區。從核心企業的上下游批量獲取小微信貸客戶也是傳統獲客的方式，但這種方式較為依賴核心企業，需要核心企業的配合，在風控上也以核心企業的信用背書為主，在業務拓展上容易出現行業集中度提升，行業周期性風險難以分散。（2）趨勢是從線上獲取客戶，尋找有客戶資源和數據優勢的合作方，包括電商平臺、SAAS服務商、ERP廠商等，結合金融科技公司自身的信貸業務能力和信貸系統開發能力，共同建設信貸服務體系。從真實的交易場景中主動獲取目標客戶也是將風控環節前置的重要手段。

　　風控：專注于小微金融的風控模型建設。（1）多層級全面的風控體系。第一級反欺詐，排除高風險欺詐客戶，第二層基于大數據分析建立客戶畫像，第三層基于真實交易及資金需求和還款能力確定授信額度。（2）開放式的風控系統，接入多個數據源，從靜態的數據庫分析向實時、動態分析轉變。將風控模塊固化，通過不同模塊的組合提升系統的靈活性，提升定制化能力。（3）行業模型和區域模型。小微企業信貸風控模型的維度多，不同行業或者區域的企業在指標選擇和標準設定時差異大，需要根據不同的客群設計不同的模型。早期依賴于專家經驗，后續隨著數據量的增長可逐步通過機器學習來加快模型的迭代。

　　運營：降低成本，提升用戶體驗。（1）用戶體驗。將信貸服務整合進業務流程中，與交易系統或業務管理系統深度融合。一方面可以第一時間發現客戶的融資需求，把信貸產品信息送達目標客戶，另一方面也有了數據基礎，便于對小微企業進行授信額度的確定。小微企業的資金需求具有“小額、緊急、短期”的特點，與業務密切相關，訂單需求不穩定，突然接到大單時往往會出現資金短缺的問題，信貸服務的快速響應至關重要。（2）線上化。將業務流程盡量線上化、標準化。減少客戶申請的工作量，操作界面簡潔易懂，審核流程自動化，客戶反饋及時。

　　3.2 金融科技公司的業務模式

　　資產端。我們從兩個維度上對小微企業的信貸業務進行分類：供應鏈金融和小微金融、純線上和線上線下結合模式。供應鏈金融與公司具體業務相關，線上模式主要通過核心企業進行獲客及風控，重點在效率的提升；線上線下相結合模式主要應用于B2B電商，基于四流合一的風控。小微金融更側重于對小微企業自身經營情況的綜合評價，線上注重核心征信數據的分析，線下通過人工風控及抵質押加強風險管理。金融科技公司的競爭壁壘來自于信貸業務數據的積累、經驗積累、流程優化、風控模型的快速迭代。

　　資金端。（1）自營模式：放貸資金包括自有資金和銀行授信，主要應用于B2B電商模式的供應鏈金融。（2）外部資金來源：放貸資金包括P2P平臺和金融機構等。無抵押信用貸資產更容易通過系統直連對接資金方。

　　4、如何做好小微金融

　　4.1 基礎架構：搭建小微金融的服務體系

　　戰略定位和頂層設計。想要做好小微業務，管理層必須將其作為公司重要的發展戰略，有改變固有企業信貸業務模式的決心，制定全面且長期的推進計劃并貫徹執行。不需要孤立地看待小微信貸業務，而是將其作為產品體系的組成部分，一種流量變現的方式，通過交叉營銷，滿足一個客戶全方位、全生命周期的金融需求。小企業主有企業方面的結算支付、流動資金需求，也有家庭方面的儲蓄、投資理財、按揭貸款、保險等需求。前臺的客戶經理提供的是綜合化的金融解決方案。在開展高收益資產業務的同時也獲取了低成本的負債來源。

　　組織架構和人員配置。在總行設立小微金融一級部門，在業務層設立小微專營機構，扁平化的組織管理，后臺設立小微服務中心，提供遠程服務；前臺設置小微金融業務團隊，在當地提供面對面服務。對于前臺業務人員要進行系統、持續的技能培訓以及合規文化熏陶，提升營銷能力和風控能力。

　　技術投入。

　　業務系統開發，通過系統控制業務流程，前臺建立多電子渠道、具有良好客戶體驗的產品入口，后臺建立大數據分析和風控模型，此外通過各種互聯網技術賦能前臺人員，提高工作效率。目前國內的征信體系仍處于建設之中，征信數據比較分散，數據質量參差不齊，而大數據是做小微金融的標配，只有不斷提升數據分析的精度才能形成競爭優勢。此外，大數據的應用不僅只在授信環節，從目標客戶設定、獲客營銷、產品設計（定價）、風控模型到貸后管理，貫穿業務全流程。

　　考核制度和激勵機制。（1）從規模考核向業績考核轉變，以模型量化指標取代傳統的考核指標，使部門和機構的驅動不偏離公司戰略。將所有收益和成本進行量化，客觀評價小微業務的投入產出。（2）在業務啟動階段給予資源支持，對相關業務部門及有業務人員設定公平、合理的激勵機制，并明確職責，確保資產質量可控，使業務發展和風險管理得到平衡。做小微的方法論和海外經驗都非常豐富，技術門檻也不高，重在執行力。

　　4.2 增收降本：改善小微金融的盈利性

　　增收降本提升小微業務的盈利性。（1）提升收益，一方面提升貸款定價機制的靈活性，遵循高收益覆蓋高成本的原則，另一方面綜合考慮客戶價值，多產品覆蓋提高客戶貢獻率。（2）降低成本，通過線上獲客、自動化批量化審批、大數據風控等模式降低小微業務綜合成本。此外，小微貸款客戶能為銀行帶來一部分低成本的結算存款，保障銀行的流動性、降低負債成本。

　　目標客戶和客戶分層。小微企業的目標客戶對營收規模和員工人數做了范圍設定，持續穩定經營也是客戶準入的重要條件，小微企業與初創公司有所區別。富國銀行的小微貸款客戶中，年銷售額小于100萬美元的企業占比超過90%，小于50萬的超過85%；從經營年限上來看，超過10年的占比接近90%。為了提升小微金融業務的盈利能力，首先要對客戶進行評估和分類。富國銀行將小微企業細分成10個種類，分別是加工作坊、初創企業、家庭工廠、個體創業者、無利潤企業、服務型小微企業、一般利潤企業、科技型企業、高速成長企業及現金牛企業。其中前六種在標準放貸程序下是無法盈利的，因此富國銀行將這些小微貸款歸類到消費信貸，按零售業務模式進行處理。

　　產品分類。根據客戶屬性的不同，對應不同的貸款產品體系。（1）對于上述歸為零售業務的小微貸款基本采用線上模式，降低運營成本，并用高收益覆蓋高風險。（2）對于相對傳統的線下業務模式來說，產品的定價和結構設計要更加靈活，產品參數包括了額度、時長、利率、還款方式（首次還款時間、循環授信、隨借隨還）、擔保方式（抵押、質押、保證）、客戶準入（開戶時間）等，根據小微企業經營情況和現金流模式，考慮周期性（業務淡旺季）因素，確定不同的還款方式。此外，根據小微企業的經營特點，提供接力貸產品，解決續貸問題，降低中小企業的貸款的手續費用，緩解還款壓力。

　　成本管理。（1）貸前：線上獲客，客戶通過電子渠道申請貸款，降低獲取信息的成本，準確客觀評估客戶風險。（2）貸中：標準化的業務流程，扁平化的管理體系，運用云計算、大數據等技術手段，用自動化審核替代人工審核，提高申請及審批效率。（3）貸后：客戶分類管理，大數據風控預警，自動調整放貸策略。

　　交叉營銷。圍繞客戶需求提供多樣化的金融產品，通過交叉營銷可以降低業務綜合成本，提高對客戶資源的利用，使效益最大化。銀行需要具備快速靈活的產品部署能力，包括個人和企業的泛金融產品及服務，以客戶為中心的基礎是強大的產品能力。

　　4.3 風險管理：保持小微金融的可持續發展

　　分散風險。統籌放貸額度，控制單個行業或者區域的放貸規模，分散行業和區域風險，降低小微貸款受經濟周期的影響程度。供應鏈金融的優勢是將單個企業的風險由上下游產業鏈進行分散，但出現行業系統性風險時，供應鏈金融的風險會集中爆發。此外要豐富產品種類，覆蓋各種生命周期階段的客戶需求，把業務風險分散化。

　　多維度的風控模型。（1）打破個人業務和企業業務的條線隔離，綜合評價個人信用及企業經營情況。（2）考慮外部環境因素，在模型中增加行業數據、區域數據、宏觀因素等，在不同地區、不同行業推出不同的信貸產品。在處理特殊個案時可適時調整授信規則、增加人工復審。（3）不執著于對財務報表的審核，通過其他數據和信息的交叉驗證，確定企業的經營情況和還款能力。

　　持續、動態的貸后管理。小微金融的貸后管理要充分發揮技術的作用，重點關注實際控制人及其家庭的風險變化，建立客戶行為模型，跟蹤客戶貸后的風險行為和信用狀況變化，數據來源包括外部的征信機構、大數據公司以及客戶的存款余額、結算賬戶資金流水等，預判客戶的逾期概率，形成風險預警。根據客戶的風險變化及時調整產品參數，對風險增加的客戶提高貸款利率或停止貸款，對低風險客戶降低貸款利率或增加信用額度，保持業務的穩定性和盈利性。通過貸后客戶真實情況的驗證和分析，優化貸前的風控模型，形成正向反饋。

　　5、小微金融市場展望

　　5.1 各類機構的發展機會

　　核心在于降低風險成本。大致有兩條途徑：（1）提升風險定價能力（信貸產品設計），一種是提高線上大數據分析能力，這是金融科技公司的主要機會，另一種是傳統的線下業務團隊模式，主要應用于城商行、農商行。（2）分散風險。純線上、標準化、小額的信貸產品模式，降低運營成本，并使信貸資產在區域上、行業上盡量分散，全國性大型銀行有明顯優勢。

　　5.2 商業銀行的市場格局

　　全國性的大銀行是小微金融的最大放貸方。五大行和郵儲銀行具備明顯優勢，可以流量變現。優勢具體包括：（1）獲客。密集的服務網絡覆蓋全國，龐大的客戶基數。（2）風控。客戶分散，可避免行業或區域風險過于集中。（3）資金成本低，享受普惠金融政策紅利。（4）產品、服務品種齊全，便于交叉營銷，而且使用的產品越多，客戶風險越小。

　　大行在微貸業務上具備優勢，將快速占據市場份額。微貸業務是指金額較小（一般50萬元以下，最高不超過200萬元）、線上申請、自動化批貸的小微貸款，類似于富國銀行的企業通，按零售業務模式操作。這類產品盈利的關鍵是規模效應，通過單一產品的批量處理和集中管理來控制風險和降低成本，需要前期大量的技術投入建設數據庫和客服中心，并通過服務網絡快速觸達全國各地的目標客戶。在美國，10萬美元以下的小額貸款也主要由大銀行控制。

　　區域性銀行在傳統的小企業貸款市場占據主要市場份額。通過發揮線下優勢，提供差異化產品。（1）關系型貸款具有合理性。貸款金額較高的業務仍然需要信貸員進行線下的服務和盡職調查，軟信息收集和信息交叉驗證是有效的風控模式。信貸員的經驗和細節把控是不能完全被機器替代的。（2）線下模式可根據每位客戶不同的情況定制產品，選擇合適的增信方式，質押或抵押仍是銀行放貸的決策因素。

　　發展進度加快。（1）現階段外部環境和監管制度對于小微金融的發展仍有不利因素，銀行業對小微業務的重視程度總體仍偏低，主觀能動性的作用大于業務能力。區域性銀行的積極性普遍高于大行，正在不斷提升技術能力，積極尋求外部合作，小微業務保持較快增速。（2）國有行和股份行的動力也在提升，大部分管理層已表達對小微業務的重視，從組織構架和產品開發上有所布局，后續要看執行力度。今年以來建設銀行在“小微快貸”產品上加速推進，其他大中型銀行也在加大小微金融的發展力度。

　　5.3 金融科技公司的定位

　　金融科技公司的發展有助于企業征信市場的成熟。目前國內的征信體系還不完善，數據來源繁雜、質量參差不齊，銀行對于外部金融科技公司的合作需求比較強，尤其是大量的城商行、農商行本身IT能力薄弱，需要更多的數據及技術服務支持。

　　金融科技公司的商業模式：（1）系統開發，屬于基礎需求，可快速復制，利潤率較低。（2）數據接口，通過爬取公開信息和接入公共數據接口獲取信息，對數據進行清洗和初步的加工。銀行利用這類數據接口進行盡職調查，提升數據的采集效率，降低操作風險。（3）增值服務，直接影響銀行的放貸決策，幫助銀行收集數據、合建模型、開發產品，并且進行貸中、貸后的管理。

　　金融科技公司的兩種愿景：（1）獨立的企業征信公司。打造底層數據庫，在數據質量和數據處理能力上形成競爭優勢，為不同的金融機構或其他行業提供模塊化、標準化的數據產品，為客戶的決策提供幫助。數據服務具有規模效應，企業征信行業的集中度將大幅提升。隨著云計算、大數據技術的不斷提升，征信公司的商業模式或將轉化成云平臺服務，實現定制化產品的快速交付。（2）信貸資產管理公司。深耕小微信貸市場，以小貸公司的牌照自營或者與商業銀行合作助貸，介入信貸全周期管理。這類公司需要較強的資產獲取能力和定價能力，具有金融專業性。在形成一定規模之后，可以對接多種資金來源，成為資產交易的平臺。

　　風險提示

　　宏觀經濟下行導致小微企業經營情況惡化、大數據征信有效性不及預期

　　(本文作者介紹：中泰證券銀行業首席，金融組組長，國家金融與發展實驗室特約研究員。)