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  • 上半年普惠小微贷款余额超10万亿大增22.5%,小微“助贷”迎市场空间

    2018年以来,在监管部门多个“扶持小微”政策的大力推动下,普惠小微贷款持续增长。近日,央行发布《2019年二季度金融机构贷款投向统计报告》显示,2019年二季度末,普惠小微贷款余额10.71万亿元,同比增长22.5%,增速比上季末高出3.4个百分点。 

      

    然而,由于银行业金融机构在小微领域的信贷风控技术软肋仍在,现阶段面向小微企业的无抵押纯信用贷款服务依然有限。大数金融首席风控官漆瑾声在接受零壹财经采访时透露,国内大型银行做的小微贷款,仍有很大比例是有抵押物的,而对于更多没有抵押物的纯信用的小微信贷,银行覆盖到的依旧很少。 

      

    在监管鼓励与引导之下,银行业在小微金融领域也加速了对内对外的技术求索。以往在小微金融业务链条上承担着获客、风控等角色的助贷机构,也迎来了科技赋能的市场机遇。 

      

    小微信贷难题待解,助贷机构迎来市场空间 

      

    2019年以来,监管政策对小微金融的扶持力度不断加大,相关监管部门在上半年接连出台三项扶持小微相关政策。其中,3月4日银保监会发布的《关于2019年进一步提升小微企业金融服务质效的通知》提到,要进一步调整普惠性小微金融监管“两增两控”指标,明确头部五大行余额增长30%的要求。 

      

    政策推动下,小微贷款增长显著。7月26日,央行发布《2019年二季度金融机构贷款投向统计报告》指出,2019年二季度末,我国普惠小微贷款余额10.71万亿元,同比增长22.5%,增速比上季末高3.4个百分点;上半年增加1.22万亿元,同比多增6478亿元。  

      

    然而,从贷款结构来看,目前金融机构为小微企业提供的多为有抵押、有担保的贷款服务,无抵押的纯信用贷款占比依然较低。零壹智库此前发布《21家银行小微金融线上化报告:两类流量入口与三大信贷模式》指出,报告监测的21家商业银行提供的信贷产品主要包括个人经营性贷款、抵质押或担保贷款、房抵经营贷以及小微企业税易贷等,仅有少数银行提供了面向小微企业的纯信用贷款。 

      

    “国内大型银行做的小微信贷,实际上百分之八九十都是抵押类的,而对于更多没有抵押物的纯信用的小微信贷,银行覆盖到的依旧很少。”大数金融首席风控官漆瑾声在接受零壹财经采访时表示。 

      

    一直以来,小微企业由于自身经营特点,存在对周期性经济波动抵抗力弱、企业经营信息不透明等问题,导致相应的小微金融服务一直存在高风险、高成本、难以规模化等难题,银行等金融机构在此类贷款服务上长期缺位,相应的风控数据和技术也没有发展起来。随着监管的鼓励与引导,银行业金融机构纷纷着力小微贷款,在发展自身技术和数据能力的同时,也纷纷向外寻求“支援”,这给小微领域的助贷机构带来了不小的市场空间。 

      

     “助贷”赋能,信贷风控技术攻关不易 

      

    目前来看,小微助贷赛道上的参与者主要有三类。一类是BATJ等互联网巨头,其优势在于流量以及流量背后的数据,通常采取与金融机构开展联合放贷的模式;第二类是保险机构、担保机构,通过提供信保、融资担保产品参与信贷业务;第三类是金融科技企业,助贷机构是其中的主要类型。各类助贷机构所涉业务环节包括获客、营销、风险管理、贷后管理等。 

      

    2017年以来,以141号文(《关于规范整顿“现金贷”业务的通知》)为代表的监管文件,对助贷机构的业务范围做出了不少规定,其中就包括“银行业金融机构与第三方机构合作开展贷款业务,不得将授信审查、风险控制等核心业务外包”。 

      

    141号文发布之后,银行业金融机构对自身风控能力的提升有了更强烈的需求,与之相应的,不少助贷机构也开始转向科技输出。麻袋研究院高级研究员黄燕萍指出,目前已有多家具有金融科技及客户数据优势的助贷机构与银行合作开展小微企业贷款,预计接下来将有更多助贷机构参与其中。 

      

    而在助贷机构对外输出赋能的过程中,与信贷风控相关的技术尤为受关注。小微金融风控难做是业内共识。目前来看,助贷机构与银行开展合作时,相关的风控和担保工作仍然为主要合作内容。 

      

    中国的小微信贷风控技术经历过第一代以抵押物为主的抵押贷款,到了第二代则是“三品三表”、IPC交叉检验技术,随着大数据环境的改变以及技术的发展,以“数据驱动的风控技术”在解决小微信贷难题方面备受推崇。 

      

    然而,纵观国内应用数据驱动型信贷技术的助贷机构,更多的服务是面向消费金融领域,小微领域做得出色的机构并不多。 

      

    “数据驱动的风控技术,其背后的零售信贷方法论在消费金融领域很普遍,运用于小微企业信贷领域,则是个创新。” 漆瑾声介绍道,“从消费信贷领域跨界到小微信贷,门槛不低。首先是信息不对称的解决难于消费信贷。小微企业的经营业绩容易造假,很难考证。 

      

    其次是试错成本高。小微客群风险特征与消费客群差异很大,风控逻辑不能照搬,甚至涉及很多颠覆性的理念创新。而这些都需要风控人员在实践中摸索发现,摸索的过程就是试错的过程。小微因为笔均金额大,试错成本往往是消费金融的几十倍。 

      

    以数据建模为例,定制化的小微模型需要有足够的数据样本堆积。对于笔均8000的消费类贷款而言,假如完成样本积累需要做20亿业务,那么对于笔均25万的小微贷款就需要做600亿以上。样本积累的过程,也即业务试错的过程。很多银行就是因为小微业务的试错成本太高,因此半途而废,倒在了创新和试错的路上。 

      

    最后,小微业务具有周期性风险高的特性,其抵御大周期风险和小周期风险的能力弱于消费金融群体,这些都对小微信贷技术提出了特殊要求,成为小微风控的门槛。” 

      

    数据驱动的信贷风控技术,核心在于有效数据的获取和应用。其中,客户好坏表现数据,常用于风险模型的Y值。风险标签是否干净,直接影响模型质量。 

      

    漆瑾声指出,“缺乏Y值的模型,属于无监督模型,比如聚类分析、风险画像都属于这一类。有效的评分卡和决策树应该是基于有监督的算法。在有监督的基础上,模型好坏则取决于数据质量和开发人员的技术水平。评分卡因为开发流程标准,人才培养相对容易。决策树的策略开发则易学难精。看似无门槛,实则要求开发人员具备丰富经验和透彻的业务理解能力。不好的决策树往往容易出现过拟合及效果差的问题。” 

      

    同时,我国的数据行业仍存在较多的问题,一方面在于有效数据的缺失,另一方面缺少合理合法的数据共享机制。而数据之上,对数据的应用能力、建模能力也关系到助贷机构风控水平。 

      

    可见,助贷机构要抓住科技赋能这一风口,自身信贷技术水平是关键。 

      

    而金融科技平台做小微领域风控技术输出,担保或保险也是重要一环,“光讲技术也是行不通的,不同于咨询业务一锤子买卖,信贷科技的赋能还需要关注技术输出后的结果。”在漆瑾声看来,通过融资担保或者是保证保险这种方式来做助贷会是主流,也符合责任与权利相匹配的一种原则。 



    来源:零壹财经

    作者:澄子