中小银行破局转型正当时!
2019-10-14来源:誉存科技|XuQing作者:誉存科技|XuQing

前言

2017年国务院《政府工作报告》提出,鼓励大中型商业银行设立普惠金融事业部;2019年国务院《政府工作报告》提出,今年国有商业银行小微企业贷款要增长30%以上。

近年,全球经济不确定因素增多,中国经济增长趋于平缓,中小企业“经营难、融资难”问题有所加剧。

去年11月1日,习近平总书记在民营企业座谈会上强调,要优先解决民营企业特别是中小企业融资难甚至融不到资问题,同时逐步降低融资成本。

按照党中央、国务院的决策部署,中国人民银行、银保监会、税务总局等部门相继出台了“银税互动、两增两控、定向降准”等普惠金融新政,部分缓解了中小企业的融资难题。

本文总结了中国普惠金融的发展历程及当前趋势,并指出了中小银行发展普惠金融之困及解决之道,以飧读者。

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普惠金融的发展历程

国内最早引进普惠金融概念的是中国小额信贷联盟(原名中国小额信贷发展促进网络)。为开展2005年国际小额信贷年的推广活动,中国小额信贷联盟秘书长白澄宇提出用“普惠金融体系”作为“Inclusive Financial System”的中文翻译。

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图片来源:中国小额信贷联盟官网


按照发展理念、服务对象、金融产品和服务种类以及所依托的平台的广度和深度等方面的差异,我国普惠金融的发展可以划分为公益性小额信贷、发展性微型金融、综合性普惠金融、创新性普惠金融四个阶段。

  1. 公益性小额信贷阶段(20世纪90年代)

    最初的小额信贷以扶贫为主,带有公益性质,它们致力于改善农村地区的贫困状况,体现了普惠金融的基本理念,是扶贫方式和途径的重大创新。

  2. 发展性微型金融阶段(2000~2005年)

    在此阶段,小额信贷的目的不再只是以扶贫为主,而是兼顾提高居民生活质量,促进城市就业;从提供金融产品和服务的主体来看,在发展性微型金融阶段,正规金融机构开始介入小额信贷。

  3. 综合性普惠金融阶段(2006~2010年)

    在此阶段,村镇银行等支持农村建设的机构取得了快速发展。同时,除开农村农户和城市低收入群体,小微企业的资金需求也不断引起社会的关注,银行的金融服务体系逐渐将小微企业纳入服务范围。

  4. 创新性普惠金融阶段(2010年至今)

    2010年之后,国家层面对普惠金融的重视程度不断提升。特别是2016年,杭州G20峰会,数字普惠金融被列为重要议题之一,其中会议通过了《G20数字普惠金融高级原则》,是国际社会首次在该领域推出的高级别的指引性文件,是全球普惠金融发展的重要里程碑。


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普惠金融的要点是科技创新


从普惠金融概念形成和发展过程看,其重点关注的是信贷可获得性,原因在于银行业目前在发展中国家、新兴市场仍占据绝对优势地位。


虽然国际上的最新发展趋势显示,普惠金融概念中的“金融”应当是“大金融”、“宽内涵”、“多维度”的概念,全面覆盖整个金融体系中的所有产品和服务。但是,正如世界银行《全球金融发展报告》所述,普惠金融绝不意味着不惜一切成本和代价让所有人都获得贷款。


因此,普惠金融是指在金融机构成本可负担的前提下,通过不断竞争和创新,以保证受金融服务排斥的对象逐步获得其需要的相关服务。


普惠金融带来的风险主要在于机构层面上,而非系统性的。机构风险处于金融市场风险的底端,其特点是大量的弱势客户只有有限的余额且交易量小,尽管这些特征也可能给金融稳定带来风险,但总体上而言,普惠金融政策所带来的风险可以忽略不计。


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普惠金融的潜在风险可以通过更深和更多元化的金融体系所带来的重要动态效应(如金融机构资产多元化)加以补偿,其客户的多样化可以使经济更有弹性和稳定性。


随着数字技术特别是互联网在银行等金融行业的逐步应用,丰富了传统金融机构传递信息、办理业务的渠道和手段,降低了运营成本,有效地扩大了金融服务的覆盖面。


这种科技进步与金融有机融合的结果使二者的界限日趋模糊,逐渐形成了新的业态----金融科技”(Fintech)


金融科技从本质上来说便具有普惠的内生基因——依托互联网或移动互联网,依托大数据、云计算等技术驱动,进行金融服务创新,并解决实际场景需求,特别是解决传统金融覆盖不足的群体的融资需求,实现普惠金融的目标。


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中小银行如何在普惠金融浪潮中取得突破

金融创新是当代金融学一个亘古不变的话题,目前全球经济学家未对金融创新这一概念给出有效定义。根据希克斯和尼汉斯的交易成本创新理论,降低交易成本是金融创新的最主要原因和首要动机,即金融创新是否有意义很大程度上取决于交易成本的高低。


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大数据时代背景下,各金融机构纷纷“创新性”的探索大数据信贷产品,商业银行作为最早拥有大数据信息的主体,其拥有的数据最多,准确率最高,部分银行已经探索出适合自身发展的有价值的大数据信贷产品用以应付激烈的市场竞争和支持小微企业的发展。


目前各商业银行研发的大数据信贷产品中,大部分均含有与税务局合作的银税产品,其中最典型的就是建行的“税易贷”、“云税贷”,中国银行“税贷通”,平安银行“税金贷”,邮储银行“税贷通”。


产品名称

融资最高额度

最低融资利率

还款方式

审批时间

建行“云税贷”

500万

日息0.17‰

随借随还

秒贷

中行“税贷通”

300万

日息0.17‰

随借随还

3个工作日

平安“税金贷”

50万

日息0.33‰

随借随还

秒贷

邮储“税贷通”

300万

日息0.21‰

等额本息

8个工作日

备注:信息来源于互联网


这些产品目前在市场上取得了热烈的反响,源于税务数据所具有的三性:强制性、无偿性、固定性,但同时由于税务数据没有实现全国的统一,因此各种产品都具有一定的地域限制,而这恰恰是地方性的中小银行利用本地资源优势,在区域内创新突围的一大机会。


1.税务数据是基本

中小银行想要在区域市场有所创新,首先要积累足够的数据,而税务数据是除公开数据、行内数据、征信数据等之外最重要的一环。因为税务数据是跟企业经营“强关联”的数据,目前各地税务局取数的技术路径主要分为四个步骤:① 纳税人前置校验->② 纳税人授权->③ 银行调用取数接口->④ 返回税务数据。其中:

① 纳税人前置校验根据各地税务局系统建设的差异化,主要有三种验证方式:第一种是校验“企业纳税人识别号”,代表如广东省税务局;第二种是校验“企业纳税人识别号+法定代表人身份证号”,代表如湖北省税务局;第三种是校验“企业纳税人识别号+法定代表人身份证号+报税预留手机号+手机号动态验证码”,代表如河南省税务局。三种方式各有利弊,需要银行在接入前便有清晰的定位和完善的方案。

② 纳税人授权,主要是依赖全国100%建设完成的“电子税务局/网上税务局”平台,由纳税人登录该平台,主动发起“纳税申报信息、征收信息、财务信息(若有)、违章稽核信息”等的定向授权,从而实现数据共享的合法合规。

③ 银行调用取数接口,目前国内主要的省会或计划单列市已经建设了完备的“银税互动系统”,该系统包括前台纳税人授权单元、后台税局人员对第三方机构银行的维护单元、前后台查询单元及其数据接口。纳税人授权成功后,银行通过税务局给的专属ID和密码,通过校验后便可调用取数接口,主动申请税务相关数据。

④ 返回税务数据,税务局的系统通常采用内外网隔离,当外网接收到银行的取数申请后,将通过消息队列向内网发送指令,待数据准备完全后,将通过专用的接口返回给银行。


2.系统平台是支撑

中小银行在打通税务数据、公开数据、行内数据、征信数据等信息的同时,还需要融资申请的入口、进件审批的窗口、风控管理的应用、数据挖掘的能力等几大系统,来支撑整体产品向信息化、数字化、智能化转型。基础架构如下:

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其中,渠道层是客户流量的入口,目前部分银行只将入口开放在手机银行或网银中,即申请人需首先是行内持卡客户,这种方式主要以服务存量户为主,不利于拓展新客。而通过微信银行H5入口、第三方平台导流入口的同时启用,一方面可以拓展新客,一方面能够提升存量户的体验,是现有市场上较为先进的入口设计模式。


在线申请系统,主要面向融资申请人,其作用是让融资人能够实现在线注册/登录、融资产品预览、融资申请和数据授权、合同预览及签约、还款计划查看等功能。重点在于需要从融资人视角,以提升客户体验为导向来设计整体交互流程,是整个产品或平台设计中较为重要的一环。


业务审批系统,主要面向银行信审部门,其作用是实现产品发布及下架、融资申请受理、贷款进件查看、授权数据查询、贷款在线审批/自动化审批、签约及合同管理、贷后管理等业务管理功能。考虑到银行通常都有自建的信贷管理系统,本业务系统还需要考虑跟信贷管理系统的信息流、审批流等交互设计,是一个具有松耦合、高延展性的业务平台。


风险管理系统,主要面向银行风控部门,其作用是实现风控模型配置、模型发布及下架、阶段性回测/压测等功能。该系统一是要兼顾银行现有风控审批策略,二是要支持大数据风控的应用,从数据管理、指标管理、模型管理、决策管理等几方面达到高灵活、高可用、高适配的目标。


数据整合系统,主要面向银行科技部门,其作用是实现各种数据的接入、数据的清洗和挖掘、数据的可视化、数据的监控、系统监听等功能。该系统能够通过简单的配置或设置便实现多种数据库或数据的导入,更能对PB级的海量数据做自动化清洗,同时针对各种数据的挖掘提供多种库供调用,最后输出成业务所适配的可视化应用,是整个信息化平台的重要支撑。


3.大数据风控是核心


金融的核心是风控,中小银行的突围关键亦是风控。目前国内部分省份的“银税互动”产品,大多更像是一种“政策性贷款产品”,即由政府认可的融资担保公司承担一定兜底,银行根据纳税信用和年纳税额度,发放的一种“纳税倍数贷”,其对税务数据的专业性解读与应用明显不足。


反之,大数据风控则是对这一模式的高纬补充,银行可选择如誉存科技这类专业的金融科技公司,对税务数据、进销存、财务数据、公开数据等做专业建模,从而形成符合行内风险偏好、符合地方特色的风控模型。


目前市场上较为先进的大数据风控方案,是针对信贷审批“贷前、贷中、贷后”的流程所输出的整体解决方案。概要如下:


  • 贷前准入模型,建议数据准备:税务数据、开票数据、工商数据、司法数据、行内客户数据、央行征信数据、第三方征信数据等,逻辑在于通过设立准入负面清单,对明显失信或异常的客户做风险拦截,从而降低过件客户的风险。
  • 贷中评级模型,建议数据准入:税务数据、开票数据、财报信息、工商数据、司法数据、央行征信数据、金融资产数据等,逻辑在于通过采用非财务指标为主、履约行为指标为辅的方式,结合行内既有的内评体系,对企业按照风险切片方式不同分为多级结构,以量化结果来映射企业的信用情况,从而为后续风险定价提供标准。
  • 贷中授信模型,建议数据准入:税务数据、开票数据、财报信息、工商数据、金融资产数据、行业数据、央行征信、生产能耗等,逻辑在于对不同风险等级的客户进行不同额度授信,低风险适当提高额度、高风险降低额度或不给额度,并结合信贷产品生命周期理论,就导入期、成熟期等不同阶段做多种决策控制的整体方案。
  • 贷后预警模型,建议数据准入:税务数据、开票数据、财报信息、工商数据、司法数据、行业数据、央行征信等,针对小微管理检查工作强度大、任务量重、人力成本高等特点,通过内置的先进指标及触发指标,对企业各种数据做自动化监控,并对触发的单一或群体性风险做自动化预警,让银行能够提升风险处置的效率。
4.场景化是特色

“银税互动”和“大数据风控”虽然为银行业提供了创新的动能,但并不是万试万灵。


目前,中国有二十个行业大类,超过900个行业细项,每个行业均有不同的特点,如果针对全行业发行同样的产品或采用同一风控标准,势必会带来巨大的风险隐患。


只有针对特定行业的专业细分市场,开发符合行业周期、经营特征、供需相配的信贷产品,拟结合行业、产品、风控、收益间的平衡关系,优化和调整风控模型参数,从而形成“场景、数据、产品、风控”四位一体的普惠金融业务体系,方是突围之道!


今天,中国已进入金融科技3.0时代,在“银税互动”和“互联网+”的大背景下,税务机关开放性的向金融行业输出企业经营性数据,各地方政府、银行机构、金融科技企业紧抓这一历史机遇,共同发力,推动普惠金融发展。


数据显示,截止到2018年底,我国中小企业的数量已经超过了3000万家,个体工商户数量超过7000万户。截至今年8月末,普惠金融小微贷款余额约11万亿元,增长23%,增幅比去年末高8个百分点,2500多万户民营小微经营主体得到了普惠性贷款。


综上,中小企业作为国民经济生力军的作用日益凸显,普惠金融是大势,而支撑普惠金融发展的关键则在金融科技!

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