意見領袖丨劉曉曙（中國首席經濟學家論壇理事、青島銀行首席經濟學家）

　　在我國經濟面臨內部結構性問題及外部不確定性壓力下，小微企業作為穩經濟、穩就業的主力軍，其穩健發展對增強經濟內生發展動力、實現共同富裕目標發揮著關鍵作用。近年來，中小銀行遵循金融服務實體經濟的政策指引，不斷加大小微金融信貸投放力度，但小微金融業務發展仍面臨許多挑戰。中小銀行仍須持續提升小微金融服務質效，助力小微企業高質量發展。

　　中小銀行小微金融業務的經驗做法

　　面對小微企業財務制度不健全、有效抵押品缺乏、抗風險能力弱等系列問題，國內外先進銀行已經探索出了較為成熟的發展模式，例如，IPC模式、信貸工廠模式、大數據模式、供應鏈金融模式、格萊珉銀行小額貸款模式等。由于供應鏈金融模式、格萊珉銀行小額貸款模式等具有業務特殊性，并且大多數中小銀行不具備分析和運用大數據的條件，當前我國中小銀行小微金融實踐通常采用IPC模式、信貸工廠模式。

　　IPC模式本質上是人海戰術，核心在于以信息的交叉驗證控制風險。IPC模式自2005年引入我國以來，已被泰隆銀行、臺州銀行、常熟銀行等中小銀行所驗證。但其對客戶經理個人的專業和經驗依賴度高，存在成本高、效率低、道德風險和操作風險高等問題。客戶經理通過實地調查采集小微企業的非標準化信息并加以自己的經驗判斷，將只可意會的非標準化信息標準化，以多維度信息的交叉驗證來判斷借款人的還款能力、衡量借款人的還款意愿。IPC模式運行是以客戶經理為核心，因而需要防范銀行內部的操作風險。我國部分銀行根據本地實際情況，形成了具有自身特色的IPC模式。例如，泰隆銀行、臺州銀行總結出以“三品、三表、三三制”“兩有一無”“三看三不看”等為特色的小微金融風控模式。

　　信貸工廠模式構建起與小微金融“短小頻急”特點相適配的小微信貸流程。通過將小微業務流程劃分成營銷、申請、盡調、審批、放款、貸后管理、客戶維護等不同環節，每一環節由專人負責實現崗位分工，以實現小微業務的標準化、批量化操作，可以有效提高經營效率和風險控制效率。但由于小微企業的經營管理沒有實現標準化，仍然需要專門的客戶經理團隊拓展客戶信息，采集小微企業的非標準化并將信息按規則處理，從而形成信貸工廠所需的標準化數據。部分中小銀行已經開展信貸工廠模式實踐，例如，長沙銀行搭建起小微信貸工廠體系，加強業務標準化操作和管理；杭州銀行針對小微業務各個流程環節制定相應管理要求，做到流程切割和崗位分離，提升業務效率。

　　一些銀行吸取IPC模式、信貸工廠模式的優點，再結合數字技術的應用，實現了IPC模式和信貸工廠模式的有機結合。例如，常熟銀行以IPC技術為底層邏輯，嵌套信貸工廠標準化流程，并運用數字化手段降低員工工作量，實現利用IPC技術管控風險、信貸工廠提高效率的“IPC+信貸工廠”模式。

　　中小銀行小微金融業務面臨的挑戰

　　盡管我國中小銀行已有基于IPC模式、信貸工廠模式開展小微金融的成功案例，但大多數中小銀行受制于自身資源稟賦、風險偏好等因素，未能充分學習借鑒成功案例的發展經驗，尚未發揮IPC模式、信貸工廠模式的功效，小微金融業務發展基礎仍然薄弱。

　　契合小微金融業務的信貸流程尚待建立。小微金融業務單筆融資規模小、收益低，其穩健發展離不開龐大客群的支撐。銀行缺乏批量化、集約化獲客手段，疊加小微客群具有信用缺失、行業分散、抵押品不足等特征，線下拓客模式獲客成本高、效率低，而依托第三方合作渠道獲客，銀行并不能充分了解客戶，小微客戶質量參差不齊，造成中小銀行小微客群基礎較為薄弱。在小微客群不足且小微金融業務盈利性尚需提高的背景下，中小銀行雖有意向參照信貸工廠模式構建小微信貸流程，提高小微業務的標準化運營效率，但小微信貸流程構建不僅涉及崗位職能變化還涉及組織機構架構調整，導致構建小微業務信貸流程的動力和迫切性不足。因而，目前部分中小銀行小微業務信貸流程與傳統信貸業務流程并無二致，尚未實現小微業務前、中、后臺的有效分離。在耗費同樣時間、同樣精力的情況下，一線客戶經理更傾向于營銷大中型客戶，服務小微企業的動力不足。

　　小微團隊建設滯后，專業水平尚待提高。銀行以往主要服務于信用等級相對較高、抵押物相對充足的大中型企業、房產基建類企業以及政府信用類客戶，小微業務不同于以往這些傳統業務，不僅基于大中型客戶建立的信貸評估方法不適用于小微企業，而且小微業務的營銷和管理團隊建設也不盡相同。中小銀行缺乏國有大行的雄厚客群基礎，也不具備金融科技公司的信息匯集優勢，要想形成差異化的競爭優勢，離不開一線客戶經理獲取的真實小微客戶信息。考慮到小微企業的標準化信息較少，需要建設人數眾多的小微團隊。同時，小微企業種類繁多、需求各異，所需的小微金融產品多種多樣，對小微團隊專業化要求高，如何滿足小微客戶需求考驗著小微團隊的建設管理能力和專業服務能力。

　　授信審批依賴于審批人員的專業經驗，貸后管理手段尚需豐富。授信審批方面，因小微企業的財務制度不健全，中小銀行普遍未確立小微企業信息數據采集標準，對小微企業調查資料的準確性和完整性難以有效界定，構建有效的小微業務授信審批決策模型的難度較大，無法為小微業務授信審批決策提供輔助支持，小微業務授信審批決策仍然非常依賴審批人員的專業經驗。審查審批人員主要依據客戶經理提交的客戶信貸調查報告，結合產品的風險特征，根據專業經驗進行審批，未形成統一適用的小微授信審批基準，審批標準化程度低、主觀性較強、效率不高。貸后管理方面，中小銀行存在重結果、輕過程的“重貸輕管”現象，傳統的貸后管理手段不適用大批量、高頻度的小微業務，需要進一步豐富貸后管理手段，對小微企業的財務風險、經營風險等進行監測分析，以便及時制定切實可行的風險防范應對策略。

　　數據積累欠缺，行業分析尚待加強。數據在小微金融中發揮著越來越重要的作用，一方面隨著中小銀行小微金融業務擴張，發揮數據價值有助于提高服務效率、降低服務成本、擴大客戶服務范圍；另一方面借助企業財務報告、抵押物等評估企業信用的傳統風控模式不能有效防控小微金融業務風險，客觀上要求中小銀行構建數字化風控模式，實時識別小微客戶異常行為，實現風險動態監測預警。但是目前中小銀行數據治理尚處于起步階段，加之小微業務量較少，累積的小微客戶歷史數據有限，數據積累的深度和廣度不能滿足授信審批模型、貸后預警模型等訓練迭代的需求。同時，小微企業的風險狀況與所在行業的發展態勢息息相關，行業分析可以豐富小微企業數據來源，結合行業風險特征，可以為小微企業的信息交叉驗證提供更多抓手，可以起到輔助風險識別作用，并可提高授信決策的科學性，但由于小微貸款量較少加之行業分散，針對小微企業的行業研究尚未引起關注。

　　中小銀行小微金融業務的發展建議

　　加強小微金融業務考核引導，構建契合小微金融業務的信貸流程。小微金融業務發展是一項系統性工程，需要建立一套適配的管理機制，涉及業務流程、考核激勵機制等方面。一方面，完善小微金融業務績效考核機制。小微金融業務回報周期長，在發展早期往往難以盈利，因而中小銀行應發揮績效考核的指揮棒作用，平衡短期投入與長期發展的關系，合理設置小微金融業務發展過程管理指標，建立盡職免責機制，設定適當的不良容忍度，激發客戶經理拓展小微業務的積極性。另一方面，構建契合小微金融業務的信貸流程。針對小微金融“短小頻急”特征，重構小微業務流程，明確小微信貸流程主要環節的崗位分工，實現前中后臺分離，提高運營效率，打造流程銀行。前臺營銷端，實現對客戶經理的減負，使其專注于業務拓展，提高客戶經理營銷小微企業的意愿和動力；中后臺關注客戶需求變化，制定相應的產品策略和營銷策略配合前臺營銷，構建起以客戶為中心的小微信貸流程。

　　加強小微業務隊伍建設，培育小微金融專業服務能力。中小銀行需要根據小微企業特點，在小微客戶信息搜集、風險評估、客戶關系管理、營銷服務模式等方面進行探索創新，打造高水平的專業化小微團隊。針對當前小微客戶經理配備不足以及專業能力有待提高的問題，中小銀行應有序構建小微團隊管理體系，建設小微業務骨干隊伍，形成小微業務培訓體系，加強客戶經理培訓，不斷完善客戶經理的小微知識結構，解決客戶經理能力參差不齊的問題，切實提升小微團隊的專業性。小微金融專業服務能力除了體現在要掌握貸款、貼現、保函、信用證等信貸產品外，還應熟悉資金結算、財富管理、財務咨詢等非信貸服務，從而滿足小微企業的綜合金融服務需求，這樣不僅能豐富獲客黏客的手段，還可以賺取綜合收益。

　　構建小微業務全流程風控體系，打造特色小微產品。一是逐步實現小微業務標準化審批。針對小微業務審批標準化程度低的問題，中小銀行應制定小微客戶盡調審查審批模板，綜合評估小微企業核心業務和關鍵風險信息，以勾選方式設定信息采集規則，提升客戶經理信息采集效率，將小微客戶的非標準化信息轉換為標準化的統計數據，為構建有效的授信審批模型奠定基礎。二是建立小微業務專職獨立貸后管理團隊。通過工商、稅務、行政處罰等基礎數據信息，初步篩選小微營銷客戶，提高營銷效率；收集風險管理所需的客戶信息，如征信記錄、交易流水、交易合同等，實現對小微客戶行為的動態監測，判斷客戶是否存在違約風險，有效控制小微金融風險敞口。三是打造特色小微產品。中小銀行小微產品存在多為強抵押、強擔保類的同質化問題，根源在于中小銀行的風險管理能力無法適應小微業務發展，只能依靠抵押擔保方式防范風險。打造中小銀行小微特色產品應建立在風險管理能力提升基礎之上，可通過市場調研、客戶研究、風險評估等措施，結合小微企業的融資需求特點，開發具有行業競爭力的小微特色產品。

　　注重數據積淀，加強行業分析。破解小微金融“低風險、低成本、高效率”這一不可能三角的關鍵在于發揮數據的價值，這也是實現小微金融可持續發展的必要條件。一是搭建小微業務數據管理平臺。加快整合行內各系統數據，打破數據壁壘，實現行內數據的互聯互通、閉環管理，挖掘積淀的數據價值，為小微金融業務統計監測和分析管理提供支撐。二是加強行業分析。研究小微企業所屬細分行業的發展前景，分析細分行業的資金流方向、供應鏈狀況等行業動態信息，重點關注小微企業所在行業的風險狀況，提高小微細分行業的專業化分析水平，以輔助風險識別，還要綜合考慮行業利潤率，針對不同行業、不同業務品種建立差異化利率定價機制。三是綜合行業內外數據，量化小微企業風險等級。小微企業信用評估需要綜合多維度數據，不僅整合行內數據，還需要結合工商、稅務、中小企業信息征信數據等行外數據，逐步建立小微企業信用評分模型，通過大量數據驗證，進行模型迭代優化，實現小微企業風險的量化評估。

　　(本文作者介紹：清華理學博士、廈大經濟學博士、中國首席經濟學家論壇理事，青島銀行首席經濟學家)