刘晓曙:中小银行小微金融业务实践及发展建议

本文转载自新浪财经意见领袖/刘晓曙(中国首席经济学家论坛理事、青岛银行首席经济学家)

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在我国经济面临内部结构性问题及外部不确定性压力下,小微企业作为稳经济、稳就业的主力军,其稳健发展对增强经济内生发展动力、实现共同富裕目标发挥着关键作用。近年来,中小银行遵循金融服务实体经济的政策指引,不断加大小微金融信贷投放力度,但小微金融业务发展仍面临许多挑战。中小银行仍须持续提升小微金融服务质效,助力小微企业高质量发展。

中小银行小微金融业务的经验做法

面对小微企业财务制度不健全、有效抵押品缺乏、抗风险能力弱等系列问题,国内外先进银行已经探索出了较为成熟的发展模式,例如,IPC模式、信贷工厂模式、大数据模式、供应链金融模式、格莱珉银行小额贷款模式等。由于供应链金融模式、格莱珉银行小额贷款模式等具有业务特殊性,并且大多数中小银行不具备分析和运用大数据的条件,当前我国中小银行小微金融实践通常采用IPC模式、信贷工厂模式。

IPC模式本质上是人海战术,核心在于以信息的交叉验证控制风险。IPC模式自2005年引入我国以来,已被泰隆银行、台州银行、常熟银行等中小银行所验证。但其对客户经理个人的专业和经验依赖度高,存在成本高、效率低、道德风险和操作风险高等问题。客户经理通过实地调查采集小微企业的非标准化信息并加以自己的经验判断,将只可意会的非标准化信息标准化,以多维度信息的交叉验证来判断借款人的还款能力、衡量借款人的还款意愿。IPC模式运行是以客户经理为核心,因而需要防范银行内部的操作风险。我国部分银行根据本地实际情况,形成了具有自身特色的IPC模式。例如,泰隆银行、台州银行总结出以“三品、三表、三三制”“两有一无”“三看三不看”等为特色的小微金融风控模式。

信贷工厂模式构建起与小微金融“短小频急”特点相适配的小微信贷流程。通过将小微业务流程划分成营销、申请、尽调、审批、放款、贷后管理、客户维护等不同环节,每一环节由专人负责实现岗位分工,以实现小微业务的标准化、批量化操作,可以有效提高经营效率和风险控制效率。但由于小微企业的经营管理没有实现标准化,仍然需要专门的客户经理团队拓展客户信息,采集小微企业的非标准化并将信息按规则处理,从而形成信贷工厂所需的标准化数据。部分中小银行已经开展信贷工厂模式实践,例如,长沙银行搭建起小微信贷工厂体系,加强业务标准化操作和管理;杭州银行针对小微业务各个流程环节制定相应管理要求,做到流程切割和岗位分离,提升业务效率。

一些银行吸取IPC模式、信贷工厂模式的优点,再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。例如,常熟银行以IPC技术为底层逻辑,嵌套信贷工厂标准化流程,并运用数字化手段降低员工工作量,实现利用IPC技术管控风险、信贷工厂提高效率的“IPC+信贷工厂”模式。

中小银行小微金融业务面临的挑战

尽管我国中小银行已有基于IPC模式、信贷工厂模式开展小微金融的成功案例,但大多数中小银行受制于自身资源禀赋、风险偏好等因素,未能充分学习借鉴成功案例的发展经验,尚未发挥IPC模式、信贷工厂模式的功效,小微金融业务发展基础仍然薄弱。

契合小微金融业务的信贷流程尚待建立。小微金融业务单笔融资规模小、收益低,其稳健发展离不开庞大客群的支撑。银行缺乏批量化、集约化获客手段,叠加小微客群具有信用缺失、行业分散、抵押品不足等特征,线下拓客模式获客成本高、效率低,而依托第三方合作渠道获客,银行并不能充分了解客户,小微客户质量参差不齐,造成中小银行小微客群基础较为薄弱。在小微客群不足且小微金融业务盈利性尚需提高的背景下,中小银行虽有意向参照信贷工厂模式构建小微信贷流程,提高小微业务的标准化运营效率,但小微信贷流程构建不仅涉及岗位职能变化还涉及组织机构架构调整,导致构建小微业务信贷流程的动力和迫切性不足。因而,目前部分中小银行小微业务信贷流程与传统信贷业务流程并无二致,尚未实现小微业务前、中、后台的有效分离。在耗费同样时间、同样精力的情况下,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。

小微团队建设滞后,专业水平尚待提高。银行以往主要服务于信用等级相对较高、抵押物相对充足的大中型企业、房产基建类企业以及政府信用类客户,小微业务不同于以往这些传统业务,不仅基于大中型客户建立的信贷评估方法不适用于小微企业,而且小微业务的营销和管理团队建设也不尽相同。中小银行缺乏国有大行的雄厚客群基础,也不具备金融科技公司的信息汇集优势,要想形成差异化的竞争优势,离不开一线客户经理获取的真实小微客户信息。考虑到小微企业的标准化信息较少,需要建设人数众多的小微团队。同时,小微企业种类繁多、需求各异,所需的小微金融产品多种多样,对小微团队专业化要求高,如何满足小微客户需求考验着小微团队的建设管理能力和专业服务能力。

授信审批依赖于审批人员的专业经验,贷后管理手段尚需丰富。授信审批方面,因小微企业的财务制度不健全,中小银行普遍未确立小微企业信息数据采集标准,对小微企业调查资料的准确性和完整性难以有效界定,构建有效的小微业务授信审批决策模型的难度较大,无法为小微业务授信审批决策提供辅助支持,小微业务授信审批决策仍然非常依赖审批人员的专业经验。审查审批人员主要依据客户经理提交的客户信贷调查报告,结合产品的风险特征,根据专业经验进行审批,未形成统一适用的小微授信审批基准,审批标准化程度低、主观性较强、效率不高。贷后管理方面,中小银行存在重结果、轻过程的“重贷轻管”现象,传统的贷后管理手段不适用大批量、高频度的小微业务,需要进一步丰富贷后管理手段,对小微企业的财务风险、经营风险等进行监测分析,以便及时制定切实可行的风险防范应对策略。

数据积累欠缺,行业分析尚待加强。数据在小微金融中发挥着越来越重要的作用,一方面随着中小银行小微金融业务扩张,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;另一方面借助企业财务报告、抵押物等评估企业信用的传统风控模式不能有效防控小微金融业务风险,客观上要求中小银行构建数字化风控模式,实时识别小微客户异常行为,实现风险动态监测预警。但是目前中小银行数据治理尚处于起步阶段,加之小微业务量较少,累积的小微客户历史数据有限,数据积累的深度和广度不能满足授信审批模型、贷后预警模型等训练迭代的需求。同时,小微企业的风险状况与所在行业的发展态势息息相关,行业分析可以丰富小微企业数据来源,结合行业风险特征,可以为小微企业的信息交叉验证提供更多抓手,可以起到辅助风险识别作用,并可提高授信决策的科学性,但由于小微贷款量较少加之行业分散,针对小微企业的行业研究尚未引起关注。

中小银行小微金融业务的发展建议

加强小微金融业务考核引导,构建契合小微金融业务的信贷流程。小微金融业务发展是一项系统性工程,需要建立一套适配的管理机制,涉及业务流程、考核激励机制等方面。一方面,完善小微金融业务绩效考核机制。小微金融业务回报周期长,在发展早期往往难以盈利,因而中小银行应发挥绩效考核的指挥棒作用,平衡短期投入与长期发展的关系,合理设置小微金融业务发展过程管理指标,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,构建契合小微金融业务的信贷流程。针对小微金融“短小频急”特征,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。前台营销端,实现对客户经理的减负,使其专注于业务拓展,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变化,制定相应的产品策略和营销策略配合前台营销,构建起以客户为中心的小微信贷流程。

加强小微业务队伍建设,培育小微金融专业服务能力。中小银行需要根据小微企业特点,在小微客户信息搜集、风险评估、客户关系管理、营销服务模式等方面进行探索创新,打造高水平的专业化小微团队。针对当前小微客户经理配备不足以及专业能力有待提高的问题,中小银行应有序构建小微团队管理体系,建设小微业务骨干队伍,形成小微业务培训体系,加强客户经理培训,不断完善客户经理的小微知识结构,解决客户经理能力参差不齐的问题,切实提升小微团队的专业性。小微金融专业服务能力除了体现在要掌握贷款、贴现、保函、信用证等信贷产品外,还应熟悉资金结算、财富管理、财务咨询等非信贷服务,从而满足小微企业的综合金融服务需求,这样不仅能丰富获客黏客的手段,还可以赚取综合收益。

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标准化审批。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尽调审查审批模板,综合评估小微企业核心业务和关键风险信息,以勾选方式设定信息采集规则,提升客户经理信息采集效率,将小微客户的非标准化信息转换为标准化的统计数据,为构建有效的授信审批模型奠定基础。二是建立小微业务专职独立贷后管理团队。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,如征信记录、交易流水、交易合同等,实现对小微客户行为的动态监测,判断客户是否存在违约风险,有效控制小微金融风险敞口。三是打造特色小微产品。中小银行小微产品存在多为强抵押、强担保类的同质化问题,根源在于中小银行的风险管理能力无法适应小微业务发展,只能依靠抵押担保方式防范风险。打造中小银行小微特色产品应建立在风险管理能力提升基础之上,可通过市场调研、客户研究、风险评估等措施,结合小微企业的融资需求特点,开发具有行业竞争力的小微特色产品。

注重数据积淀,加强行业分析。破解小微金融“低风险、低成本、高效率”这一不可能三角的关键在于发挥数据的价值,这也是实现小微金融可持续发展的必要条件。一是搭建小微业务数据管理平台。加快整合行内各系统数据,打破数据壁垒,实现行内数据的互联互通、闭环管理,挖掘积淀的数据价值,为小微金融业务统计监测和分析管理提供支撑。二是加强行业分析。研究小微企业所属细分行业的发展前景,分析细分行业的资金流方向、供应链状况等行业动态信息,重点关注小微企业所在行业的风险状况,提高小微细分行业的专业化分析水平,以辅助风险识别,还要综合考虑行业利润率,针对不同行业、不同业务品种建立差异化利率定价机制。三是综合行业内外数据,量化小微企业风险等级。小微企业信用评估需要综合多维度数据,不仅整合行内数据,还需要结合工商、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,进行模型迭代优化,实现小微企业风险的量化评估。

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本文采编:CY

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