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排列科技:下沉服务难题多,银行如何深耕小微市场

2018-10-26 14:56:55       来源:项城网

市场规模庞大,国家政策鼓励,业内普遍看好,可为什么小微企业还是比较难贷到款,为什么银行在小微企业信贷上还是热情有余、行动踟蹰?

排列科技认为,小微信贷市场并非是轻易可分食的饕餮盛宴,虽然市场巨大、政策支持,但其门槛门槛始终很高,充满着复杂性与不确定性。

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小微企业信贷,到底蓝海还是死海

数据显示,截至2017年末,中国小微企业法人约2800万户,个体工商户超过6500万户,合计占全部市场主体的比重超过90%;另外,中小微企业贡献了60%以上的GDP、50%以上的税收、80%的城镇就业岗位和80%以上的新产品开发。

很多人从数据看潜力,认为小微企业体量庞大,对资金的需求广阔,小微企业信贷市场必然蛋糕巨大、蓝海一片,正是入局抢占市场的好时机。

然而,小微企业金融已经热了好些年,而其“融资难、融资贵”的局面却没有得到根本性扭转。实际上,与上述华丽数据相比,小微贷款的占比长期徘徊于20%以下的低位水平。这难免不让市场人士犹疑,小微信贷市场到底是蓝海还是死海。

政策利好不断,放水后能否精准滴灌

金融部门认识到小微企业在国民经济发展中的重要作用,所以一直引导银行下沉服务重心,改进小微企业金融服务。尤其是2018年,政策释放力度大、频率高。

2月,银监会提出“单户授信总额1000万元以下(含)小微企业贷款同比增速不低于各项贷款同比增速”。6月,人民银行等五部门联合,定向下调存款准备金率0.5个百分点,释放资金约2000亿元用于支持小微企业市场。10,央行又在6月基础上,新增再贷款和再贴现额度1500亿,再次定向调控、精准滴灌

各金融部门缓解小微企业流动性困难的“水闸”已然开启。然而,资金供应的“闸门”打开了,另一难题却始终存在——银行很难知道开闸的水该流向哪些田。小微市场充满复杂性与不确定性,客户识别难,要是流错了地方,就可能颗粒无收。

政策与情怀之外,更要有商业实操性

正是基于此,小微信贷虽然市场巨大、政策支持,但具体商业操作上的难题不能有效解决的话,银行的主动性与积极性就会受到抑制。

一位业内人士说出了银行的痛点:“中国小微企业平均寿命3年左右,3年后持续经营的约占三分之一。这些小微企业自身规模小,缺乏抵押物,风险抵御能力差,信息不透明,总之征信难做、风险难控,高成本、高风险却低收益。目前,小微贷款不良率平均为2.75%,比大型企业贷款高出1.7个百分点,单户授信500万以下的小微贷款不良率更高,银行获得的收益较难覆盖风险。

更有银行内部人士直言:“目前国内小微贷款行政与公益色彩重,但光靠政策驱使与情怀促动还不够,必须要解决银行的商业收益与放贷成本、风险问题。”

要解决这些难题,传统的方法显然已无法奏效。那么,难题到底如何解?在寻找解决方案的路上,业界纷纷把希望投向了大数据、人工智能等金融科技

深度融合新技术,全方位解小微难题

银监会在《关于2018年推动银行业小微企业金融服务高质量发展的通知》里,就明确提出“各银行业金融机构要加强与互联网、大数据、人工智能的深度融合

作为中国金融数智风控专家,排列科技认为银行要分食小微这块蛋糕,就必须依靠融合大数据等技术,获客、风控、定价等方面掌握优势。为此,排列科技提出了包括企业画像、知识图谱、信贷风控、动态定价在内的整全解决方案。

小微企业大数据画像:基于银行内部与外部的数据进行分析、建模,通过企业的基本信息来描述小微企业基本画像,通过一些行为数据、事件数据来挖掘企业的深层次标签,从而更好地了解小微企业本身存在的各种情况。同时对企业重要负责人进行个人多维度画像扫描,以便全面了解企业

      小微企业关系图谱分析:知识图谱是基于数据构建实体之间关系的图形,通过知识图谱技术可以获得企业实体与其它实体之间的关系,梳理其与上下游公司的关系,建立起供应链金融的方式,通过了解供应链企业整体的风险情况去判断单个企业的风险,从而更立体地透视企业,将风险控制在最低。

小微企业信贷风控模型:基于画像分析与关联图谱分析,从偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、企业主情况及外部因素等数据类型,多维度提取指标变量,再通过大数据机器学习技术进行数据建模,打造覆盖贷前、贷中、贷后的一体化风险管理系统,充分评估小微企业的信用,预测其信贷行为,分析其逾期概率,主动预警,实现小微信贷的全面风险管控。

小微企业信贷动态定价:基于画像分析、关联图谱分析和风险评级、信用评级、还款能力评级、坏账率预测等,实时监测客户行为与状态,采用吸引优质、筛选中等、淘汰劣质的策略,对分层客户进行动态定价,实现差异化利率和额度,最终降低银行的成本与风险、提高银行的盈利与竞争力。

通过这套方案,可以帮助银行有效精准识别小微企业,精细化客户分层管理,建立覆盖全生命周期的小微风险管理体系,以降低不良率、坏账率以及运营成本,提高小微信贷的商业收益,真正解决银行“怕贷”难题,重塑小微金融商业模式。

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