青岛银行首席经济学家刘晓舒
中国资产管理人论坛理事。
在我国经济内部结构性问题和外部不确定性的压力下，小微企业作为稳定经济和就业的主力军，在增强经济内生发展动力、实现共同富裕目标中发挥着关键作用。近年来，中小银行遵循金融服务实体经济的政策导向，不断加大小额信贷投放，但小额信贷业务发展仍面临诸多挑战。中小银行仍需不断提升小微金融服务的质量和效率，帮助小微企业高质量发展。
中小银行小额信贷业务的经验与实践
面对小微企业金融体系不完善、缺乏有效抵押物、抗风险能力弱等一系列问题，国内外先进银行探索出了较为成熟的发展模式，如IPC模式、信贷工厂模式、大数据模式、供应链金融模式、格莱珉银行小额信贷模式等。由于供应链金融模式和格莱珉银行小额信贷模式具有特殊的业务特点，而大多数中小银行并不具备分析和使用大数据的条件，目前国内中小银行通常采用IPC模式和信贷工厂模式。IPC模式本质上是人海战术，其核心在于通过信息的交叉验证来控制风险。自2005年IPC模型引入中国以来，已得到泰隆银行、台州银行、常熟银行等中小银行的验证。但它高度依赖客户经理的专业和经验，存在成本高、效率低、道德风险和操作风险等问题。客户经理通过实地调查收集小微企业的非标准化信息，凭自身经验判断，将只能理解的非标准化信息标准化，通过多维度信息交叉验证，判断借款人的还款能力，衡量借款人的还款意愿。IPC模式的操作是以客户经理为中心的，需要防范银行内部的操作风险。国内部分银行根据当地实际情况，形成了自己的IPC模式。如泰隆银行、台州银行总结出了以“三品三米三三制”、“两无”、“三看三不看”为特征的小微金融风控模式。信贷工厂模式构建了适合小微金融特点的小微信贷流程。小微业务流程分为营销、申请、调整、审批、放款、贷后管理、客户维护等不同环节。，并且每个环节都有专人负责，实现岗位分工，实现小微业务的标准化、批量化运营，可以有效提高运营效率和风控效率。但由于小微企业的管理还没有规范化，仍然需要专门的客户经理团队来扩充客户信息，收集小微企业的非标准化情况并按规则进行处理，从而形成信贷工厂所需的标准化数据。一些中小银行已经开展了信贷工厂模式的实践。例如，长沙银行设立了微贷工厂制度，加强业务的规范运作和管理；杭州银行对小微业务的各个流程环节制定了相应的管理要求，实现流程切割和岗位分离，提高业务效率。一些银行吸收了IPC模式和信贷工厂模式的优点，并结合数字技术的应用，实现了IPC模式和信贷工厂模式的有机结合。如常熟银行以IPC技术为底层逻辑，嵌入信贷工厂标准化流程，通过数字化手段减轻员工工作量，实现利用IPC技术控制风险、提高信贷工厂效率的“IPC+信贷工厂”模式。中小银行在小额信贷业务中面临的挑战
虽然国内已有中小银行基于IPC模式和信贷工厂模式发展小微金融的成功案例，但大多受限于自身资源禀赋、风险偏好等因素，没有充分借鉴成功案例的发展经验，尚未发挥IPC模式和信贷工厂模式的作用，小微金融业务发展基础仍然薄弱。适合小额金融业务的信贷程序尚未建立。小微金融业务融资规模小，收益低，其稳健发展离不开庞大客户群的支撑。银行缺乏批量化、集约化的获客手段，重叠的小微客户具有信用缺失、行业分散、抵押物不足等特点。线下客户拓展模式获客成本高，效率低，而依靠第三方合作渠道获客，银行无法全面了解客户，小微客户质量参差不齐，导致中小银行小微客户基础薄弱。在小微客户不足、小微金融业务盈利能力有待提高的背景下，虽然中小银行有意参照信贷工厂模式构建小微信贷流程，以提高小微业务的标准化运营效率，但小微信贷流程的构建不仅涉及岗位职能的改变，还涉及组织架构的调整，导致小微信贷流程构建的动力和迫切性不足。因此，目前部分中小银行的小微业务信贷流程与传统信贷业务流程无异，尚未实现小微业务前中后台的有效分离。在花费同样时间和精力的情况下，一线客户经理更倾向于营销大中型客户，服务小微企业的动力不足。小微队伍建设滞后，专业水平有待提高。过去，银行主要服务于信用等级相对较高、抵押物充足的大中型企业、房地产基建企业和政府信贷客户。小微商家不同于过去的这些传统商家。不仅基于大中型客户建立的信用评价方法不适用于小微企业，小微商家的营销和管理团队建设也不一样。中小银行缺乏国有银行坚实的客户基础和金融科技公司的信息采集优势。要形成差异化竞争优势，离不开一线客户经理获取的真实小微客户信息。考虑到小微企业标准化信息较少，需要建设大量的小微团队。同时，小微企业种类繁多，需求各异，需要多种多样的小微金融产品，对小微团队的专业化要求很高。如何满足小微客户的需求，考验着小微团队的施工管理能力和专业服务能力。信贷审批依赖于审批人的专业经验，贷后管理手段有待丰富。在信贷审批方面，由于小微企业财务体系不完善，中小银行普遍没有建立小微企业信息数据采集标准，难以有效界定小微企业调查数据的准确性和完整性，难以构建有效的小微业务信贷审批决策模型，无法为小微业务信贷审批决策提供辅助支持。小微企业的信贷审批决策仍然严重依赖审批人员的专业经验。审查人员和审批人员主要基于客户经理提交的客户信用调查报告，结合产品的风险特征和专业经验，没有形成统一适用的小额信贷审批基准，标准化程度低，主观性强，效率低。在贷后管理方面，中小银行更注重结果而非过程。传统的贷后管理方式不适合大规模、高频率的小微业务。要进一步丰富贷后管理手段，监测分析小微企业财务风险和经营风险，以便及时制定可行的风险防范策略。缺乏数据积累，行业分析有待加强。数据在小额信贷中扮演着越来越重要的角色。一方面，随着中小银行小微金融业务的拓展，充分发挥数据价值有助于提高服务效率，降低服务成本，扩大客户服务范围。另一方面，传统的通过企业财务报告和抵押物评估企业信用的风险控制模式无法有效防控小额信贷业务的风险。客观上要求中小银行构建数字化风控模式，实时识别小微客户的异常行为，实现风险的动态监控和预警。但目前中小银行的数据治理还处于起步阶段，小微客户积累的历史数据有限，数据积累的深度和广度还不能满足授信审批模型、贷后预警模型等训练迭代的需要。同时，小微企业的风险状况与其所在行业的发展趋势密切相关。行业分析可以丰富小微企业的数据来源，为小微企业提供更多交叉验证信息的手，起到风险识别的辅助作用，提高信贷决策的科学性。然而，由于小微贷款额度小、行业分散，对小微企业的行业研究并未引起重视。中小银行发展小额信贷业务的建议
加强对小额信贷业务的评估和指导，构建适合小额信贷业务的信贷流程。小额信贷业务的发展是一个系统工程，需要建立一套与之相适应的管理机制，涉及业务流程、考核和激励机制等。一方面，完善小额信贷业务的绩效考核机制。中小银行要发挥绩效考核的指挥棒作用，平衡短期投入和长期发展的关系，合理设定小微金融业务发展过程的管理指标，建立尽职免责机制，设定适当的不良容忍度，激发客户经理拓展小微业务的积极性。另一方面，构建适合小额信贷业务的信贷流程。针对小微金融“短而频”的特点，重构小微业务流程，明确小微信贷流程主要环节的岗位分工，实现前中后台分离，提高运营效率，打造流程银行。前端营销，减轻客户经理负担，使其专注于业务发展，提高客户经理营销小微企业的意愿和动力；中后台关注客户需求的变化，制定相应的产品策略和营销策略配合前端营销，构建以客户为中心的小额信贷流程。加强小微业务团队建设，培育小微金融专业服务能力。根据小微企业的特点，中小银行需要在小微客户信息采集、风险评估、客户关系管理、营销服务模式等方面进行探索和创新，打造高水平的专业化小微团队。针对当前小微客户经理短缺、专业能力有待提高的问题，中小银行要有序构建小微团队管理体系，打造小微业务骨干团队，形成小微业务培训体系，加强客户经理培训，不断完善客户经理小微知识结构，解决客户经理能力参差不齐的问题，切实提高小微团队的专业性。小微金融的专业服务能力除了掌握贷款、贴现、保函、信用证等信用产品外，还应熟悉资金结算、财富管理、财务咨询等非信用服务，满足小微企业的综合金融服务需求，既能丰富获客、粘客手段，又能获得综合收益。构建小微业务全流程风控体系，打造特色小微产品。一是逐步实现小微业务规范化审批。针对小微业务审批标准化程度低的问题，中小银行应制定小微客户审批模板，全面评估小微企业核心业务和关键风险信息，通过核对设定信息采集规则，提高客户经理信息采集效率，将小微客户非标准化信息转化为标准化统计数据，为构建有效的授信审批模型奠定基础。二是建立专职独立的小微业务贷后管理团队。通过工商、税务、行政处罚等基础数据信息。，初步筛选小微营销客户，提高营销效率；收集风险管理所需的客户信息，如信用记录、交易流程、交易合同等。，实现对小微客户行为的动态监控，判断客户是否存在违约风险，有效控制小微金融风险暴露。三是打造有特色的小微产品。中小银行的小微产品多是同质的强抵押、强担保。根本原因是中小银行的风险管理能力不能适应小微业务的发展，只能依靠抵押担保来防范风险。打造中小银行小微特色产品，应以提升风险管理能力为前提。通过市场调研、客户调研、风险评估等措施，结合小微企业融资需求，开发具有行业竞争力的小微特色产品。注重数据积累，加强行业分析。解决小额信贷“低风险、低成本、高效率”不可能三位一体的关键在于充分发挥数据的价值，这也是实现小额信贷可持续发展的必要条件。一是搭建小微商家数据管理平台。加快整合行内各系统数据，打破数据壁垒，实现行内数据互联互通和闭环管理，挖掘积累的数据价值，为小额信贷业务统计监测和分析管理提供支撑。二是加强行业分析。研究小微企业细分行业发展前景，分析资金流向、供应链状况等细分行业动态信息，重点关注小微企业所在行业风险状况，提高小微细分行业专业分析水平辅助风险识别，综合考虑行业利润率，建立不同行业、不同业务类型的差异化利率定价机制。三是综合行业内外数据，量化小微企业风险水平。小微企业信用评估需要整合多维度数据，不仅包括行内数据，还包括工商、税务、中小企业信息征信数据等行外数据，逐步建立小微企业信用评分模型。通过大量数据验证，对模型进行迭代优化，实现小微企业风险的量化评估。来源:《银行家》杂志，2023年第8期
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