段偉

小微企業(yè)融資問題一直是困擾企業(yè)發(fā)展的難題。近年來，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)和金融的深度融合發(fā)展，主流互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)借助于大數(shù)據(jù)、精準算法、線上服務(wù)等優(yōu)勢開展網(wǎng)絡(luò)小貸業(yè)務(wù)，助力小微企業(yè)融資，在緩解企業(yè)融資難題、優(yōu)化金融服務(wù)方式、支持實體經(jīng)濟發(fā)展等方面起到了積極作用。現(xiàn)以四家主流機構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)小貸業(yè)務(wù)發(fā)展情況為例，淺析有關(guān)情況。

一、基本情況

基于無地域限制、線上放貸便利和企業(yè)資金需求旺盛等因素，網(wǎng)絡(luò)小貸業(yè)務(wù)近幾年發(fā)展較快。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2019年4月，全國共批設(shè)了264家互聯(lián)網(wǎng)小貸公司。據(jù)了解，在傳統(tǒng)小額貸款公司發(fā)展遇冷的背景下，市場對網(wǎng)絡(luò)小貸業(yè)務(wù)認可度較高，二級市場牌照交易價格持續(xù)攀升。

截至2019年8月，A公司生意貸覆蓋全國2487個縣城，累計授信客戶超過100萬家，累計發(fā)放貸款182億元，戶均貸款余額6.3萬元。B公司累計服務(wù)超過1800萬小微企業(yè)和個人經(jīng)營者，戶均貸款余額2.6萬元。C公司微業(yè)貸授信客戶數(shù)超過13萬，覆蓋200個縣級以上城市，授信金額600億元，信貸余額256億元。D公司微商貸已服務(wù)15000戶小微企業(yè)，未來5年計劃提供百億元線上貸款。

二、業(yè)務(wù)特點

小微企業(yè)由于抵押資產(chǎn)有限、經(jīng)營規(guī)范性不足、地域分散等原因，傳統(tǒng)的信貸服務(wù)模式存在成本高、授信難等問題?；ヂ?lián)網(wǎng)小貸業(yè)務(wù)通過大數(shù)據(jù)為企業(yè)畫像，借助線上優(yōu)勢審批放款，通過算法開展風(fēng)控管理，取得了一定成效。

（一）立足小微企業(yè)，聚焦長尾客戶

互聯(lián)網(wǎng)小貸區(qū)別于傳統(tǒng)銀行信貸，主要定位于民營小微企業(yè)金融服務(wù)，特別是借助互聯(lián)網(wǎng)發(fā)現(xiàn)并服務(wù)于長尾小微企業(yè)，而這些企業(yè)正是當(dāng)下融資最困難的群體之一。目前，A公司生意貸客戶中，餐飲和外賣企業(yè)占比接近九成。B公司服務(wù)的初創(chuàng)期和成長期小微企業(yè)數(shù)量超過80%，被服務(wù)小微企業(yè)絕大部分是街頭巷尾的“小本生意”，65%分布在三、四、五線城市及城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村。其中，30%以上是快餐店、大排檔等餐館，20%以上是便利店、小賣部等零售店，10%以上是菜市場、水果攤等生鮮店。C公司微業(yè)貸的客戶中77%的企業(yè)年營業(yè)收入在1000萬元以下，66%的企業(yè)在獲得授信時無任何企業(yè)類貸款記錄。D公司微商貸可覆蓋三四線城市的鄉(xiāng)鎮(zhèn)電器零售商，提供最高100萬元的信用貸款。

（二）戶均貸款金額小，周期短，利率低

互聯(lián)網(wǎng)小貸業(yè)務(wù)主動匹配小微企業(yè)“短小頻急”的資金需求特點，為其提供小額低利率的經(jīng)營性貸款，一定程度上有效化解了資金供需雙方的結(jié)構(gòu)性矛盾，抓住了民營小微企業(yè)融資的痛點。A公司生意貸戶均首貸金額僅為3萬元，貸款期限平均100天，根據(jù)申請客戶的情況差異化確定利率，定價在日息萬分之五以內(nèi)。B公司貸款中，單次發(fā)放10萬元以下的占比96.4%，放款5萬元以下占比88.9%。從與傳統(tǒng)商業(yè)銀行服務(wù)小微企業(yè)的交叉度上看，獨有客戶率達到80%以上，兩者交叉度僅為10%。C公司微業(yè)貸長期穩(wěn)定在“203040”，即戶均授信43萬，戶均余額31萬元，單筆提款21萬。借款平均存續(xù)期為44天，利率為10.71%，自主提前還款占比40%。D公司的小微企業(yè)貸款年平均利率不超過10%，低于小微企業(yè)信用貸款的市場平均利率。

（三）申請便捷，線上審批，節(jié)省人力成本

互聯(lián)網(wǎng)小貸借助于互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢進行線上申請、線上審核，有效提高了操作效率，優(yōu)化了用戶體驗。獲客環(huán)節(jié)通過建立白名單與種子客戶畫像，可以實現(xiàn)線上精準對接;審批環(huán)節(jié)基于大數(shù)據(jù)和算法進行線上審批，節(jié)省了人力成本，縮短了審批時間。A公司生意貸將企業(yè)需準備的資料清單由將近10項壓縮至僅1-2項，系統(tǒng)最快15秒審批、1分鐘完成放款，貸款效率顯著提高。B公司引入線上“310”貸款模式，即3分鐘開通，1分鐘放貸，零人工干預(yù)。C公司微業(yè)貸采用無需抵質(zhì)押及外部擔(dān)保、無需紙質(zhì)資料、無需線下開戶的“三無”服務(wù)，從客戶發(fā)起申請到完成審批平均僅6.9分鐘。D公司的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)、微商金融業(yè)務(wù)，已實現(xiàn)100%線上辦理，客戶可用手機申請和簽約，實時放款到賬。

（四）利用金融科技開展信貸風(fēng)險管理，降低違約率

互聯(lián)網(wǎng)小貸機構(gòu)普遍通過大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)，開展信貸風(fēng)險管理，利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢提升總體運營效率，特別是在貸前審核和貸后管理環(huán)節(jié)，在金融科技有效降低服務(wù)成本的同時，顯著降低了小微企業(yè)信貸違約率。公司A生意貸的智能審核系統(tǒng)有效降低了審核成本，授信流程無人工審核的比例超過97%，而不良率僅為0.42%。C公司微業(yè)貸使用系統(tǒng)模型自動決策為主、人工專家審查為輔的風(fēng)控體系，通過大數(shù)據(jù)分析建立各類風(fēng)控模型，部署在貸前選客、貸中審批、貸后監(jiān)測及催收處置等各環(huán)節(jié)，已達到甚至超過傳統(tǒng)風(fēng)控手段的效果。目前，98%的客戶消息由AI機器人提供服務(wù)，AI催收機器人的催收效果與人工接近，而成本只有人工電催的1/5。

（五）基于自身優(yōu)勢，發(fā)展特色融資模式

互聯(lián)網(wǎng)小貸機構(gòu)基于自身主業(yè)優(yōu)勢特點，對業(yè)務(wù)場景進行深度挖掘，開發(fā)出各具特色的融資模式，助力小微企業(yè)健康發(fā)展。A公司基于線下場景，深耕本地化生活服務(wù)行業(yè)，專注于生活服務(wù)小微企業(yè)，建立信用評價模型和經(jīng)營評價模型，通過經(jīng)營歷史、銷售反饋、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等因素進行綜合評估。B公司針對使用二維碼收款的“碼商”開發(fā)獨特的線上風(fēng)控模式，基于小微企業(yè)經(jīng)營行為構(gòu)建資金網(wǎng)絡(luò)模型識別經(jīng)營風(fēng)險，基于店鋪的位置及其周邊特征，構(gòu)建商圈網(wǎng)絡(luò)模型判斷其發(fā)展?jié)摿?。C公司微業(yè)貸通過微信公眾號辦理貸款的申請、審批、查詢等流程，整個過程可在手機上自助完成，客戶僅需錄入少量信息即可實現(xiàn)操作。D公司基于線下門店資源，面向蘇寧零售云加盟商、蘇寧物流承運商和核心企業(yè)下游客戶開發(fā)不同金融產(chǎn)品，滿足個性化需求。

三、呼吁與建議

互聯(lián)網(wǎng)小貸業(yè)務(wù)有效緩解了小微企業(yè)融資難融資貴的困境，建議政策上要予以鼓勵，創(chuàng)新監(jiān)管模式，進一步營造發(fā)展環(huán)境，適度加強宣傳。

（1）加快建設(shè)統(tǒng)一的征信體系和信用查詢接口，特別是從政府層面推動工商、稅務(wù)、海關(guān)、電力等部門開展數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)挖掘，進一步補充完善小微企業(yè)數(shù)據(jù)庫信息，為信貸決策提供更多信用支持。

（2）對互聯(lián)網(wǎng)小貸公司進行差異化監(jiān)管，引入分級管理理念，扶優(yōu)限劣，對發(fā)展良好的企業(yè)進行適當(dāng)扶持，進一步探索金融科技服務(wù)小微企業(yè)的創(chuàng)新模式。

（3）加強互聯(lián)網(wǎng)小貸與傳統(tǒng)金融機構(gòu)的合作，特別是與銀行普惠金融體系的對接，融合雙方優(yōu)勢，共同促進發(fā)展。