破解小微企業(yè)融資難題，離不開科技助力。工行深圳分行普惠金融事業(yè)部相關(guān)負(fù)責(zé)人接受中國(guó)證券報(bào)記者采訪時(shí)指出，金融科技手段的運(yùn)用，能夠加強(qiáng)信貸風(fēng)險(xiǎn)管控、有效降低運(yùn)營(yíng)成本、提高客戶服務(wù)體驗(yàn)。目前各家銀行小微產(chǎn)品同質(zhì)化程度較高，小微業(yè)務(wù)未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵不在于產(chǎn)品形態(tài)，而是各家銀行的金融科技能力，尤其是數(shù)據(jù)挖掘和整合的能力。

    加強(qiáng)信貸風(fēng)險(xiǎn)管控

    相較于大型企業(yè)，小微企業(yè)體量小，抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱，且缺乏抵押物。伴隨經(jīng)濟(jì)進(jìn)入調(diào)整期，如何加強(qiáng)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)管控，成為重中之重。中國(guó)證券報(bào)記者了解到，除了限制貸款行業(yè)投向、加大貸款用途真實(shí)性審核，銀行不斷通過(guò)科技手段控制企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型。

    工行深圳分行普惠金融事業(yè)部相關(guān)負(fù)責(zé)人一再?gòu)?qiáng)調(diào)金融科技在管控小微信貸風(fēng)險(xiǎn)中的作用。“我們總行有大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和分析系統(tǒng)，通過(guò)挖掘內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的輔助，貸前篩選出符合風(fēng)險(xiǎn)偏好、信用情況良好的小微客戶，在前端就已經(jīng)做好風(fēng)險(xiǎn)管控。貸中通過(guò)線下盡調(diào)輔助判斷，貸后通過(guò)大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)平臺(tái)和模型，對(duì)客戶行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)。”她說(shuō)。

    她指出，貸款過(guò)程中，只要客戶經(jīng)理不存在道德風(fēng)險(xiǎn)，按照制度和管理要求去發(fā)放貸款，放款初期客戶信用情況和企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況表現(xiàn)都會(huì)比較良好。“風(fēng)險(xiǎn)一般出現(xiàn)在貸后，客戶用款和還款期間企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)生變化，客戶經(jīng)理無(wú)法及時(shí)有效采取措施，導(dǎo)致貸款出現(xiàn)不良。”

    “貸后管理需要客戶經(jīng)理定期監(jiān)測(cè)企業(yè)用款情況，耗費(fèi)大量精力。尤其是小微貸款單筆金額小、貸款筆數(shù)多，很難進(jìn)行高頻次的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和判斷，貸后管理更加困難?？蛻袅恳淮?，客戶經(jīng)理很難有這么多精力進(jìn)行貸后管理?，F(xiàn)在我們可以通過(guò)大數(shù)據(jù)檢測(cè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況的變化，當(dāng)企業(yè)某個(gè)指標(biāo)觸碰到預(yù)警線，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提示客戶經(jīng)理進(jìn)行線下核實(shí)和采取相應(yīng)措施，有助于降低不良率。”她解釋道。

    善用大數(shù)據(jù)

    該負(fù)責(zé)人認(rèn)為，金融科技手段的運(yùn)用，能夠有效降低運(yùn)營(yíng)成本，提高客戶服務(wù)體驗(yàn)?？萍际侄蔚倪\(yùn)用還有很多想象空間，比如能否完全實(shí)現(xiàn)審批智能化，人臉識(shí)別技術(shù)能否用于遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和異地服務(wù)等。目前各家銀行小微產(chǎn)品同質(zhì)化程度較高，小微業(yè)務(wù)未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵不在于產(chǎn)品形態(tài)，而是各家銀行的金融科技能力，尤其是數(shù)據(jù)挖掘和整合的能力。

    她說(shuō)：“破解小微企業(yè)融資難的關(guān)鍵在于打破企業(yè)和銀行間的信息不對(duì)稱，銀行希望在眾多企業(yè)中找到符合其風(fēng)險(xiǎn)偏好的客戶，企業(yè)需要找到適合自身的產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)在解決這個(gè)問(wèn)題上有很大想象空間，銀行可以通過(guò)建立客戶畫像、分析客戶行為篩選目標(biāo)客戶，并在客戶熟悉場(chǎng)景下推薦適合產(chǎn)品和額度。”

    “我們生活在一個(gè)數(shù)據(jù)化、信息化的時(shí)代，數(shù)據(jù)信息將個(gè)人日常行為、生活軌跡、喜好等量化并記錄下來(lái)。通過(guò)不斷豐富數(shù)據(jù)維度，納入銀行授信評(píng)估模型，幫助銀行進(jìn)行精準(zhǔn)投放和控制風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)在很多銀行已經(jīng)在嘗試基于大數(shù)據(jù)畫像的小額信用貸款。”她指出。

    該負(fù)責(zé)人表示，未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)是數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)，就看哪家銀行掌握數(shù)據(jù)更多?，F(xiàn)在各家銀行是基于內(nèi)部數(shù)據(jù)在做，數(shù)據(jù)豐富度就看你本身體量大不大。此外，許多外部數(shù)據(jù)值得挖掘，如何同外部機(jī)構(gòu)打通，與數(shù)據(jù)公司建立數(shù)據(jù)直連、共同開發(fā)模型，都值得銀行進(jìn)一步思考。