小微企业贷款四大模式比较

小微企业贷款四大模式比较

　　在金融脱媒和利率市场化趋势下，大企业股权融资、债券融资量越来越大，利率议价能力越来越强，各银行对小微企业业务也就越来越重视。从国有大行、股份制银行到城市商业银行以及小额贷款公司，规模不同、发展路径不同以及经营管理的差异造成了各行小微贷款技术的不同，综合起来，有这么四种模式：财务分析加抵押担保模式、批量信贷模式、模拟财务报表加信息交叉检验模式、大数据信用分析模式。

　　模式一：财务分析加抵押担保

　　这种模式多见于传统大银行，尤其是其位于偏远地区的分支行，为了应付绩效考核，有选择、零散地做一些小微企业贷款，有些分支行每年就做一两笔小微贷款。这种模式和传统对大企业的贷款没有实质性区别，银行根据企业提供的各类资料和报表，进行贷前分析、贷中调查和贷后管理。但是在实践中，由于小微企业的报表不规范，很多甚至根本就没有报表，所以这种模式把大部分小微企业排除在外了。另外，贷款分析需要耗费客户经理的很大精力，占用较多的人力成本，而发放的贷款金额很小，收益很难覆盖成本，所以，实践中干脆简化为以抵押和担保为基础来发放贷款了，有抵押或担保就放款，无抵押无担保就不放款，这样，贷款与抵押担保就划上等号了。

　　这种模式的本质是靠物（抵押物）和关系（担保）来控制风险，体系简单、操作麻烦，广大小微企业主“望贷兴叹”。

　　模式二：批量信贷

　　批量信贷技术即“信贷工厂”模式，源自于新加坡淡马锡旗下的富登金融控股公司。淡马锡曾经作为建设银行、中国银行、民生银行的战略投资者，这种渊源关系使得建设银行、中国银行、民生银行等都采取了这种信贷模式。民生银行是目前这种模式的集大成者，从互保、联保到商圈、协会，再到供应链、合作社等，民生银行把这种模式发挥的淋漓尽致。

　　这种模式的特点是“工厂化”，即相对于传统的一户一户的授信贷款“作坊式生产”，转变为“标准化产品、专业化分工、流水线作业、批量化生产”的“工厂生产模式”。将中小企业信贷业务划分为营销、销售、业务申报、审批、支用、客户维护和贷后管理等环节，每一个“生产”流程都有专人负责，批量发放，批量“生产”，有人每天每月每季对“准次品”进行预警，对“次品”进行“软回收”再组合或通过法院渠道“硬回收”。

　　批量模式基本解决了两个核心问题：一个是成本收益的问题，通过批量开发作业，降低了每户业务的单位成本，一个团队可以处理几十家甚至上百家的小微群体；一个是小微企业无抵押担保的问题，圈、链、协会等相关企业互相担保。

　　但是，这种模式尤其天然的缺陷，“百船连环、火烧赤壁，没有解决不会打水仗的根本问题”。其实，大多数小微企业主并不愿意和别人绑在一起，实在是无奈之举，互保、联保是降低了银行的风险，但是加大了贷款户的风险，但凡自己单户可以贷到款，谁愿意互保、联保呢？所以，这种模式一旦遇到基于单户的纯信用贷款模式（比如下文提到的第三种和第四种模式），必将失去竞争力。

　　另外，这种模式需要客户经理较强的“合纵连横”能力，主要靠人（客户经理）和靠沟通（和客户群体沟通协调），客户经理团队能力很重要。

　　模式三：模拟财务报表加信息交叉检验

　　这种模式主要由德国国际项目咨询公司（简称IPC公司）开发，2005年引入我国，最早开展合作的只有台州银行、包商银行和九江商业银行三家。目前包商银行做的比较好，民生银行、建设银行等正在往这方面转型。

　　同时注重还款能力和还款意愿是该模式的特点，很多贷款户还款能力没问题，但就是“赖账”不还，还有一些因为企业主赌博等不良嗜好或者企业主进行炒股等投机行为而导致的贷款损失。因此，这种模式在贷款分析中，除了注重还款能力之外，更加注重对企业经营管理者的还款意愿分析，包括对企业主的征信记录、家庭情况、个人爱好及生活交际范围内的相关软信息的收集，在贷款审批过程中将这些信息作为重要考察因素。

　　针对还款能力的财务信息收集和针对还款意愿的“软信息”收集是这种模式的关键技术环节。客户经理需要去客户现场实地调查，了解客户的资金、生产、营销等情况，并且自行编制模拟财务报表，报表中约80%的信息是通过客户的口头信息获得的。这里面的特殊之处在于将小微企业和小微企业主家庭作为一个整体来编制报表，比如损益表里除了一般企业的营业收入、营业成本、利润等，还有家庭工资收入、其他收入、生活支出、教育医疗支出等家庭收支情况。资产负债表里不但有企业的资产负债，还有私人的资产和负债。

　　对信息的交叉检验是这门技术的核心。交叉检验是一种验证信息的方法。它贯穿于贷前、贷中、贷后整个授信管理过程，其主要思路是：信息之间是有逻辑关联的，可以利用信息之间的这些逻辑关联验证客户提供的信息是否准确。客户可能会说谎，但是他每说一个谎都需要10个谎来圆。从不同的角度来对同一个事物进行核实能够帮助了解真实或接近真实的情况。交叉检验有两个简单的逻辑关系，当二个或二个以上信息来源途径，或同一信息来源途径通过勾稽关系推导得到基本一致的结果时，这个结果的真实性和准确性就高；反之，会出现两种结果，两个结果要么全错，要么只有一个正确。例如，银行有客户的征信记录，但银行可以问客户：“你在银行有贷款吗？贷了多少？”有些客户会隐瞒，这就能从侧面验证客户的诚信。再例如，某客户从事商贸行业，运行特点非常简单，现金及银行存款变成存货、存货销售则变成银行存款或现金，调查报告显示存货100万元，现金留存额则最高为30万元，存货和现金明显不符，经客户经理核实，存货里有一多半不属于客户，而是其他人合伙人的存货。 　　总体上，这种模式和批量模式一样，对客户经理的能力要求较高，主要靠人（客户经理）和靠沟通（靠嘴问出来大量财务和非财务信息）。

　　模式四：大数据信用分析

　　这种模式以数据统计分析为基础，通过收集和分析客户的大量行为、信用和背景记录，准确计算出不同属性的客户群所具有的消费能力、还款概率，从而建立起能有效分辨“好客户”、“坏客户”的数学模型。

　　不需要财务报表，更偏重于还款意愿是这种模式的最大特点。如富国银行的“企业通”（Business Direct），大部分贷款仅通过邮件、电话或分行柜台发放，也不需要纳税申报表或财务报表，更不需要抵押担保，甚至连客户经理都没有。基于这种效率模式，富国银行目前 2/3 的贷款决策由系统自动完成，1/3 由人工审核，每年可处理贷款业务超过200 万笔。对于既定条件客户的贷款申请（无论是现场还是电话、网络申请），公司可以实现最快24 小时内放款。

　　由于信用体系建设的落后，国内尚没有哪家银行可以做到这个效率。不过在互联网领域的阿里金融基于其独特的商业模式却具有了这种能力，目前阿里金融的单笔信贷成本约2.3元，而传统银行的经营成本可能在2000元人民币左右，并且客户经理大部分的时间浪费在路上，两个信贷员一天可以做一单已经了不起了。阿里信用贷款低成本的秘诀在于技术。阿里金融290名员工，技术开发的员工120名，搞模型建设、数据开发的将近60人，所有的贷款审批都是由系统完成的，并不是靠人力一个个面对面审核的。这种系统是基于阿里巴巴、淘宝、天猫等平台积累的大数据，这是其他任何银行机构所不具备的优势。阿里信贷产品，无抵押、免担保，最快当天放款，最低月利率一分五，最高额度可到300万，期限可以到12个月。

　　这种模式基本实现了“数据”替代“人”，即用大数据系统替代传统的客户经理，这样可以大幅降低银行的人力成本，但是拥有海量数据是其前提。目前做的比较好的就是富国银行，国内阿里金融凭借着独特的商业模式正朝着这个方向发展。就像工业社会里机器替代人一样，在信息社会里，数据系统替代人也一样不可阻挡，早在这里个领域有所突破的银行就会领先对手一步，赢得未来！

　　四种模式比较及趋势

　　这四种模式各有特点，从第一种到第四种，总体趋势是从顾问型销售向交易型销售发展，小微金融的未来趋势一定是从顾问型销售转向交易型销售。

　　小微贷款的四种模式

　　顾问型销售需要客户经理提供较大的价值，没有客户经理交易就不可能完成，客户也更多的是信任客户经理个人；交易型销售无需客户经理提供额外的价值，客户更多信任的就是贷款产品本身。未来几年内，第二种和第三种模式仍然是各银行开展小微贷款的主要方式。第四种模式代表了未来的竞争力，不过在国内成为主流模式尚有很长的路要走。

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