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以互联网贷款为抓手 破解小微企业融资难题

来源贤昌门户网站  发布日期:2019-11-08 20:54:07 浏览次数:4359
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近年来,小微企业“融资难、融资贵”的问题一直没有得到很好的解决。不断上升的商业银行网络贷款利用大数据技术和其他金融技术为解决传统小微信贷业务的难点提供了新思路。

解决难题的新途径

小微企业是促进经济增长、刺激社会就业和促进创新的重要驱动力。然而,小微企业融资困难问题在世界各国普遍存在,给企业发展造成了巨大障碍。我国近年来出台了相关政策措施。2018年6月,中国人民银行等五部委联合发布《关于进一步深化小微企业金融服务的意见》,通过货币政策、财政政策、监管政策等多项措施,进一步加强对小微企业的金融支持。银行业金融机构应加强互联网、大数据和云计算等信息技术的使用,转变信贷流程和信用评估模式,降低运营管理成本,提高贷款发放效率和服务便利性。它是通过发展网络贷款来缓解小微融资问题的相关要求的落实。

网络贷款是一种新型的信用模式,它依赖于新的互联网技术和金融技术,关注长尾客户的金融需求。目前,它主要适用于消费贷款和小额贷款。它在解决传统融资模式中的信息不对称、提高中小微型企业信贷审批效率、降低融资成本方面具有独特优势。目前,相当多的银行向小微客户提供了网上贷款服务。这些机构依靠自己的电子银行、直销银行和电子商务平台搭建场景来吸引有借贷需求的客户。

从狭义上讲,网络贷款可以特指纯粹的在线信贷产品。虽然这是未来的主要发展方向之一,但从目前各银行纯网上小额贷款的实践来看,大部分还处于相对早期的探索阶段。更广泛的探索是在线和离线结合产品和商业模式。各银行的创新更有特色。通过将大数据分析和应用充分整合到贷款产品的核心处理流程中,如目标客户框架、产品精准营销、客户配额审批等,可以在很大程度上解决传统小微贷款业务中存在的诸多难点,从而解决小微企业的融资问题。

有针对性的措施

商业银行越来越重视小额信贷业务,但传统的小额信贷业务存在诸多问题,网络贷款可以在一定程度上解决这些问题。

首先,利用大数据技术解决信息不对称问题。随着互联网的发展和大数据时代的到来,银行可以更容易地获取小微企业各方面的数据。通过大数据和云计算技术,可以对收集到的碎片信息进行相关性分析、交叉检查和信息验证,从而全面描绘企业的真实面貌。通过先进的生物认证、人脸识别技术等手段,网上身份认证已经基本实现。同时,通过加强与大数据信用报告机构的合作,还可以建立小企业信用披露机制,防止重复贷款欺诈。

第二,通过实时在线监控解决贷后管理问题。数据挖掘技术用于7×24小时在线收集客户行为数据,对借款人进行全面、持续的风险监控,一旦发现风险迹象,提前通知相关业务部门采取风险防范措施。特别是在电子商务平台+企业信用模式下,借款人在整个供应链中的资本流动完全在平台的控制之下。通过数据处理和计算,可以准确推断借款人的需求是否真实,还款能力是否充足,客户是否有足够的资金在到期日还款。

第三,网上排水精准营销解决了获取和留住客户的问题。首先,通过与政府职能部门、支付结算机构、核心企业等的合作。以及通过他们的网站、应用程序等进行在线排水。,尤其是与税务机关或税务机构合作开发的产品最为成熟。二是利用大数据技术在早期预测小微融资需求,积极寻找潜在客户,通过适当渠道准确营销。第三,通过区分不同层次客户的需求,为小微企业提供准确的金融产品、服务和配套产品,不仅会使营销更加便捷,还会大大增强客户的粘性。

第四,优化信贷流程,解决单位成本高的问题。首先,在线完成、在线审批自动处理和在线风险自动预警的运营模式将大大降低贷款人和借款人的运营成本。第二,数据和信息技术的快速发展使商业银行能够以较低的成本获取小微企业和个人在移动支付终端和社交网络平台上存储的大量“软信息”。三是利用大数据挖掘和分析技术,反复演绎和提炼零散信息,加快审批流程,提高审批质量,降低信息处理成本。目前,多家银行可以在几秒钟内完成审批,几分钟内完成贷款。

第五,依靠大数据信贷决策解决操作风险。大数据信贷决策使用云计算技术。从数据采集和输入到评价结果输出的整个过程都是由计算机算法完成的,这减少了人的主观判断,不仅保证了评价结果的客观性,而且有助于防范操作风险。在传统建模技术的基础上,采用机器学习建模技术,可以进一步提高模型操作的自动化程度,减少人为干预对模型输出的影响。目前,更先进的大数据决策模型已经可以覆盖贷款之前、期间和之后的客户生命周期管理。

(作者:黄建辉,民生银行研究所所长)

资料来源:中国证券报

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