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金融科技如何助力小微企业贷?

2019-04-16
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4月13日,一本财经举办了第三届“风控·命门”金融科技风控大会。当天上午的主论坛环节,举办了名为“科技如何赋能请收行业”的圆桌论坛。

4月13日,一本财经举办了第三届“风控·命门”金融科技风控大会。当天上午的主论坛环节,举办了名为“科技如何赋能请收行业”的圆桌论坛。

论坛的主持人为中国社会科学院金融研究所法与金融研究室副主任,参与嘉宾为国际小微金融专家丁宇、PPmoney万惠集团首席风控官刘凤玲、ZRobot CEO乔杨、百融金服副总裁兼普惠金融部总经理蒲克强、开鑫金服研究院副院长兼产品总监胡汉光。

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以下为现场整理内容:

尹振涛:主办方给我们讨论的主题,是金融科技助力小微企业贷。大家会发现这个主题当中有很多关键词:一个是金融科技,一个是风险控制,另外一个就是小微企业融资。今年中央出台了各种各样的文件,都是围绕小微企业融资难、融资贵的主题。当然,小微企业融资难、融资贵,不光是中国,也是全球的难题。金融科技企业、金融机构如何更好地解决这个世界性的难题,也是非常有价值的环节。也请几位嘉宾,先简短地介绍一下企业的情况和所从事的工作。

刘凤玲:我们是万惠集团,名字来自“People's money for people”,“人民的钱为人民”。我们也会讨论如何用大数据科技手段服务小微企业,我们公司目前主要做个人消费贷款和小微金融贷款,小微占比大概36%,其他的都是个人消费类的。

乔杨:大家好,我是是ZRobot的CEO。我们公司的宗旨是利用海量高维的数据结合先进的数据技术和模型算法,为中国金融机构以及其他领域企业进行科技赋能,帮助他们提升自身企业的运营效率和利润空间。目前我们服务的客户主要以银行及持牌金融机构为主,同时我们的业务也涉及与一系列服务C端用户的B端企业合作,以租赁场景和其他衣食住行娱类生活场景相关的B端企业为主,通过提升他们的风控能力帮助企业解决融资难的问题。

蒲克强:百融金融运用人工智能大数据和风控平台,为整个金融行业提供全生命周期的服务和产品。这种风控解决方案和精准画像,已经被国内五千多家银行金融机构采用。我们的第一大股东就是国家主权基金国信,去年也投了10个亿。今天的圆桌主题是关于小微,我们公司成立了战略性投资金融事业部,主要是结合百融传统的C端大数据,与产业产品相结合的B端数据,目前打造了一套的C+B的小微金融服务平台。

胡汉光:很高兴参加这个风控金融的研讨,主要介绍我们科技金融输出服务,特别是我们提供的供应链金融平台服务:如何对供应链上游企业提供融资渠道,给不同的机构、资金方提供增值风控服务。所以我们总的来讲,就是要考虑风控的手段,保证供应链是真实的,满足安全性的要求。所以我们的平台给很多物流、医药、化工行业供应链方面的支持。今天也趁着这个机会,能和大家分享B端领域,如何解决中小企业遇到的问题。各方面的数据结合起来,才能更好地保证企业的融资需求。

尹振涛:在座的各位都是从事数据风控和大数据风控领域,其中最主要的一点就是数据、技术和能力,我们做过很多小微企业供应链金融的服务,胡总也谈到了我们技术的特殊性,所以围绕数据和技术方面,小微企业融资的大数据风控技术有什么新的模式、方法和技术能力?

胡汉光:现在我们在行业中发现了一些问题,外部数据的风险比较多。所以我们比较偏重于通过大数据,搜集合作企业的业务数据,就是通过物流网、ETC等,获得物流企业运输公里数、平均公里费用。我们核对部分数据的真实性,同时也通过数据分析模型,测定同一个物流行业里,不同企业之间整体生命周期的差距。这些数据都可以通过大数据风控,包括GPS、物流数据,解决数据的真实性。也可以通过区块链技术,保证数据源头的真实性。人工智能要有足够的数据。小企业可能就是两三年的周期,所以数据方面更加偏重行业数据,包括数据平均分布、生命周期水平的比对。我们会通过这些数据进行分析和研究。

蒲克强:刚才胡总提到做小微数据需要两个维度,一个是来自于企业的B端数据,另一个是来自企业主的C端数据。小微企业具有企业和企业主的双重属性。什么样的数据有价值?动态数据。因为传统的数据就是老三表,本身对小微企业来讲信息也不对称。新三表是有一定价值,比如水表电表煤气表。回到开始的B+C,做好小微企业一定是B端和C端双重维度。但是数据应该怎么加工?B端数据就是金融基于场景,因此我们找B端数据也会在产业场景中找。

现在很多产业互联网平台,即通俗意义上的B2B平台,很多都是批量获客。这种体系下的B2B平台和产业互联网平台本身,提供线上支付销售与线下付款送货,即线上、线下整合。这也是企业征信的手段,因此B端数据的价值,来自于产业场景和产业互联网平台。在C端数据领域,人民银行的征信是一部分,但我们提到的小微企业主,往往是长尾客群,(人民银行征信)覆盖率也比较有限,需要一些非人民银行数据的替代数据,来还原(小微企业的)经营行为。

因为借贷数据是低频率的,我们还需要一个非常丰富的个人行为大数据,以还原风险。我们也做过数据测算,手机号拥有时间越长的企业主风险越低,本地消费占比比较高的企业主相对比较稳定。一段时间内,我们做了几次测算后,在人民银行征信覆盖不完整的情况下,C端数据仍获得了有力补充,并形成了B+C相对比较完整的小微企业和小微企业主的双重画像。

乔杨:前面两位专家都从不同角度做了介绍,我想换一个角度,讲一讲我们在这方面的尝试。我们认可小微企业融资难和风控难的观点,企业本身经营数据的获取,对其它平台,特别是资金方是比较难解决的问题。京东在这方面存在优势,因为我们搭建的是产业链平台,比如供应商的数据,每天都会实时更新数据,并且有一定的历史积累。但这些数据仅限于电商领域,一旦拓展到其他行业,仍然难以实现规模化。

我们认为可以通过B+C+I的数据融合,扩大企业授信范围,比如我们目前采用的手段,是基于企业法人、经营人或实际控制人在互联网及其他维度的数据,包括电商及三大运营商,对个人的风险进行综合判断。在企业的角度,目前对于垂直细分行业还没有形成统一的风险评判标准。例如,在中美贸易战矛盾没有缓解的情况下,外贸行业是否会出现集中风险?因此小微企业的风险判断也要延展到行业的高度。我们通过这样的方式联手资金方,包括担保公司和再担保公司,企业征信公司,希望借助联盟的力量打造行业的标准。

从资金方的角度讲,现在中小银行对企业授信,尽管得到了政府的政策支持,但自身的资金成本仍然不存优势。比如中小法人银行在融资成本上,相比大型商业银行、股份制银行要高出2个百分点左右,在服务中小企业的环节中也处于劣势,提供的产品也较为有限。但大行又没有类似的产品供应,在风险偏好上,银行作为资金方,也与小微企业的风险是不够匹配,除非政府在政策方面进行贴现支持,同时提升风险容忍度,强化小微企业授信尽职免责,紧靠资金端很难有效解决融资难、融资贵的问题。

我们换一个思路,如果是在不同的垂直行业来看中小微企业,采用的风控标准和风控手段是不太一样的,所以要在不同场景和行业搭建对应的商业模式和风控标准。比如很多新兴的金融类资产,通过发行ABS的方式融资,就会有很大的阻力。传统做法是对发行主体来做信用评级的。比如大型银行和大型金融机构,有长期的资产表现和历史积累,主体信用可以达到3A,融资成本一定是很低的。但是对新兴的公司、经营历史不够长的公司,资产包质量再好,也不可能融到低成本资金。只有通过科技手段,对底层资产进行穿透,才有可能从根本上解决这个问题。

再以我们正在关注的租赁行业为例,大家知道中国共享经济的规模是非常可观的,现在每年的增速能够达到30%,我们预计到2020年共享经济的交易体量会达到中国GDP的10%。在共享经济中消费品的租赁渗透率非常低,在中国只有3%,美国大概是22%-23%。同时在美国,iPhone手机的租赁交易额可以达到iPhone整体营收的10%。

但是在中国做消费品租赁的企业大多处于创业阶段,超过B轮的企业微乎其微。最大体量的手机租赁平台目前能够做到年订单量不到50万单,但是按照件均5000元来算,25亿元的资金规模,对这样的平台来说压力极大,没有资金支持就很难扩大经营规模。

我们提出的模式是C端的风险我们来做判断,同时承担一定的风险兜底。这样资金方因为信赖我们对底层资产的判断,所以愿意以较低的价格对B端进行租赁业务的企业及平台授信。而且,我们的授信不是一次性把过亿的资金打给B端企业,而是每一笔租赁订单经过我们风险审核交易成功以后,我们合作的资金方把对应的这笔资金打到供货方,然后由供货方发货给到消费者。通过这样的方式,我们能够有效解决租赁领域的融资难问题。

尹振涛:我其实有一个观点:政府一直在说支持小微企业,也出台了很多政策。但真正到落地执行的,还需要很多商业层面的推动。

刘凤玲:前面几位嘉宾都已经讲得比较详细了。大数据方面应该怎么去做?我和蒲克强也认识,一起做过一些模型。小企业做模型最艰难的,是数据的不真实性。我们现在评估小微企业的时候,是用大数据取代财报,也无需客户提供,解决了效率问题。小微企业不用填这么多的报表,我们来替他们做这件事情,也能保证数据的真实性。

大家都知道小微企业的寿命不会很长,所以我们一定会评估实控人的个人信用。我们对个人信用的评估多于对企业的信用。小微企业从企业经营的角度,很难评判是好还是不好,要是评判企业的话很难做授信。

我们目前用得比较多的,是经营企业的关系图谱。做消费金融的人都知道,个人的关系图谱已经用得比较多了,我们在做大企业评级的时候,也会用到关系图谱。因为小微企业的关系图谱比较难把控,现在借助大数据,我们在小微企业关系图谱上,也可以做到建模。再就是个人(实控人)的关系图谱。有了这些数据以后,我们就可以建模,并对小微企业进行更加精准的判断,从而为小微企业提供服务。

尹振涛:我们知道随着经济的下行,很多金融企业都在做消费、做个人。目前刘总在小微企业融资方面,经济下行环境下会面临什么困难?

刘凤玲:我个人觉得可以从宏观、纵观和微观来讲。普惠金融大家叫了这么多年,三个层面都有很多事情要做,包括今天早上演讲的监管沙盒。宏观的角度,政府真的需要快速反映市场的沙盒,给大家尝试的机会。纵观层面,金融相关企业需要抱着服务客户的理念。今天会议的主题有“利润最大化”,优势我们需要更高的收益,覆盖更高的风险。如果企业能够秉承这样的理念,金融科技就有可能服务中小微企业。

我们的中小微企业,也需要经历一个很长的自适应、自生长的阶段。所以小微企业也在不断成长,特别是个人成立的企业,需要维护基于个人信用简历起来的信用体系。体系建立起来后,宏观、纵观层面就能打通。相信以中国人的智慧服务水平,普惠金融还是可以做到的。

尹振涛:乔总和蒲总都是风控领域的优秀服务商,经济下行的情况下,你们认为,风控领域未来的发展方向是什么?

乔杨:整个经济下行对风控的挑战确实存在,但是有一系列方式和方法可以作为缓冲。刚才提到的概念,就是分行业分地域来看,(经济下行)也是一个长期的过程。

如果把风控延伸到场景中,为什么我们现在关注租赁领域?其实在经济下行的趋势下,租赁反而是蓬勃发展期。大家可以观察下一二线城市,住房、医疗和教育的成本都在提高,但是在消费者收入水平不变的情况下,压缩消费支出的就是普通消费品类,这对租赁业务的商家反而是个机会。这种增长的情况下,从业者的风控策略和传统行业的经济下行影响完全不一样,不管是风控技术如何尝试如何发展,我们基于场景和行业的变通是一定要做的。

行业的发展,还是需要依赖整个行业的联手。现在行业中,数据孤岛、数据不透明、不共享的现象还是比较明显的。所以我们还是希望基于我们自身的数据、技术积累,联手同行一起服务更多行业,并打造出行业标准,最终解决中小微企业的融资问题。

没有第一个敢吃蟹肉的公司,行业永远难以形成规模效应。所以,一定要有先行者做尝试、探索,才能对之后的践行者起到铺垫和示范的作用。我们愿意联手行业伙伴成为这个领域的先行者、探索者。

汽车、交通、能源、建筑这些行业,风险可能特别重大。我们可以想像一些弱周期行业,如快销、医药、三农等等,这些行业受到市场化的影响不是很大。

要想真正做好小微信贷,主要有几个痛点,包括主体信用、交易信用等。此外,也需要解决成本、效益、获客等问题。做好小额信贷,需要构建一个生态圈,不单是科技公司,也不单是产业端。企业应该整合产业场景,发展产业数据,并结合科技公司打造全面信用,再结合金融机构形成“产业+科技+金融”的生态,助力工业构建,解决产业链包装。

胡汉光:现在企业最难的问题,在于数据不透明,在于如何做到数据标准化,如何让数据更开放,并形成联盟标准。如果我们能够把数据通过联盟达成一致标准,并要求不同企业提供,未来融资融资方面的流通性都会变得更加容易。这样的平台数据标准,无论对企业,还是行业,都是未来的发展方向。

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