小微貸的網上網下融合之路

對小微貸來說，決定發展的關鍵，不完全在戰術和業務層面，而在決定產業和生態格局的體系構建上。做小微貸，由于核心要解決的，是信用可獲得性（availability of credit）問題。這決定了小微貸體系的重心在征信體系上。

在當前迅速發展的互聯網金融中，小微貸正在成為最大的熱點。小微貸既是銀行業的焦點，也是互聯網業的焦點，典型地體現了網上網下融合的產業新趨勢。

對小微貸來說，決定發展的關鍵，不完全在戰術和業務層面，而在決定產業和生態格局的體系構建上。做小微貸，由于核心要解決的，是信用可獲得性（availability of credit）問題。這決定了小微貸體系的重心在征信體系上。

征信體系，按照解決信用可獲得性的方式不同，目前，它正沿著兩個相對的方向，齊頭并進：一個方向是網下主導網上，按照從銀行向互聯網的方向構建征信體系；另一個方向是網上主導網下，沿著從互聯網向銀行的方向構建征信體系。最終殊途同歸。

一、抓住小微貸問題的關鍵

小微貸當前正引起國家越來越大的重視。2013年7月15日召開了全國小微企業金融服務經驗交流電視電話會議。周小川表示，要繼續實施穩健的貨幣政策，保持合理的貨幣信貸總量，為小微企業發展創造良好的金融環境。提高小微企業信貸可獲得性。

這里提到一個概念，是信貸可獲得性。據有關人員解釋，“信貸可獲得性”，是7月5日發布的《國務院辦公廳關于金融支持經濟結構調整和轉型升級的指導意見》中提出的。通俗地講，就是讓急需資金的實體經濟，特別是小微企業，能夠較方便地獲得資金的支持。

這與美國信用學派所說的信用可獲得性（availability of credit或Credit availability），既有聯系，又有區別。

信貸是指信用貸款，是指以借款人的信譽發放的貸款，借款人不需要提供擔保。替代擔保的，是信用信息，包括借款方的經濟效益、經營管理水平、發展前景等與風險相關的信息。信貸可獲得性的重心是貸款的可獲得性。而信用可獲得性，是指提供這種貸款所倚賴的信用信息的可獲得性。

按照銀行傳統方式，發放信用貸款一般要具備四個基本條件：一是企業客戶信用等級至少在AA-（含）級以上的，經國有商業銀行省級分行審批可以發放信用貸款；二是經營收入核算利潤總額近三年持續增長，資產負債率控制在60%的良好值范圍，現金流量充足、穩定；三是企業承諾不以其有效經營資產向他人設定抵（質）押或對外提供保證，或在辦理抵（質）押等及對外提供保證之前征得貸款銀行同意；四是企業經營管理規范，無逃廢債、欠息等不良信用記錄。

但是按照這樣嚴格的條件，小微企業很難獲得貸款。

因此，周小川說的“提高小微企業信貸可獲得性”，就顯得話中有話了。其中隱含提出并要求解決的問題實際是：針對小微企業，一方面必須提高貸款的可獲得性，另一方面必須提高信用的可獲得性。要想解決前一個問題，關鍵是要解決后一個問題。否則就無法降低風險。

在互聯網金融的特定語境下，我們不妨以此為線索，這樣來破題：貸款的問題，是貨幣問題，屬于金融業；信用的問題，是信息問題，屬于信息業。由此推導出：信貸問題是金融業與信息業融合問題。我們最終會看到，這是互聯網金融的本質。

二、小微貸是哪個行業的事，用什么樣的方式做最好？

1、小微貸的業態屬性

我們先回到一個基本問題：小微貸是哪個行業的事，是金融業，還是信息業？

按傳統觀點，銀行業習慣把小微貸問題理解為是一個行業，而不是兩個行業的事，即，只是金融業的事（而不是信息業的事）；把信貸所涉及的信息業務，只是當作金融業中的輔助業務。

這種傳統觀念對于三大貸款（大城市、大企業、大項目貸款）也許是適合的，但用在解決小微企業問題上，可能出根子上的問題。

因為給一個大企業貸款100億，同給100個小企業各貸款1億，雖然貸幣量是一樣的，但涉及的信息量卻完全不同。前者只需要對一個企業征信，后者要對一百個企業征信。這不光是量的差異，而且是質的不同。

小微貸難就難在這里。貸出同樣的款項，企業數越多，征信成本越高。企業數多到小做規模時，問題的性質就變了。對于以“非同質性”（heterogeneous）、風險和信息不對稱為特色的小微貸業務來說，貨幣成為次要問題，信息成為主要問題。

銀行現在對于小微貸犯難的并不是拿不出這筆錢來給小微企業（小微貸有利可圖，銀行愿意拿錢），而是難以低成本、低風險地拿出這筆錢來。要想做到低成本、低風險，解決信貸可獲得性問題的關鍵就轉向信用可獲得性，而不是貸款可獲得性。

既然信用可獲得性問題主要是信息問題，銀行為什么不可以腦筋急轉彎，把信息業務當作主業。把小微貸主要當作信息業務來看待呢？實際上，美國信用學派（credit school）已轉變了觀念，把信用可獲得性（而不是貨幣供應量）作為貨幣政策出發點。中國銀行的觀念還停留在一個世紀。

在這一背景下看互聯網的出現。它對小微貸的意義就不光在于技術上的作用，而在生產力和生產方式上。

單從生產力上說，互聯剛體現的是信息生產力，它對于貨幣背后的工業生產力，是一種提升。銀行僅僅從貨幣供應量（貸款可獲得性）出發解決小微貸問題，效果不理想，表面上是具體做法有問題，深層是遇到生產力瓶頸。工業生產力解決不好信用可獲得性問題。

信息生產力的發展，體現在小微貸業務上，要求信息的作用，從邊緣性的輔助業務層面，提高到獨立業務層面（例如可以外包，專業化去做），再上升到主業的高度。后者要求把小微貸的業態重心（包括收益重心），從金融業，調向信息業。

以信息為主業，這意味著誰能解決關鍵問題，誰得收益大頭。如果小微貸的交易費用主要靠信息業降低，則收益就應歸信息業。

這就涉及產業融合的核心問題，信息最初只是以技術形式融入小微貸業務，然后升級為以信息業務的方式融入主營業務，最終變成以信息業的形式改變整個業態。銀行面臨的挑戰就變成：他或者以雙業態（金融-信息雙業態）方式經營，自己獨得基于信用可獲得性的信息增值收益；或者不轉行，把基于信用可獲得性的業務外包給專業的信息業去做，讓互聯網行業賺這筆錢。前者相當于要轉行做自己不熟悉的事，后者相當于把利益拱手相讓，銀行將處于兩難境地。

2、小微貸適合以何種方式經營

互聯網不光是技術，它背后更是一種新的生產方式，用互聯網的方式做小微貸，有利于實現低成本、低風險基礎上的高效益，靠的是一種生產方式轉變。從更適合三大業務的規模經濟方式，轉變為更適合低成本差異化的范圍經濟方式。

低成本差異化，對小微貸來說，具體就是指，在同樣的貸款量、利潤水平和均衡條件下，面對眾多小微企業的信用異質性造成的征信差異化，征信的邊際成本可以隨企業數的增加而遞減。或者說，可以在平均成本水平實現相對于小微企業信用差異化的范圍報酬遞增。

傳統銀行的生產方式，顯然從理論上就達不到上述要求。它可以實現的，或者是同質化下的成本領先，或者高成本差異化，但不可能把低成本與差異化對接在一起。

同質化條件下的成本領先，是銀行做“三大”貸款的標準模式。銀行轉入小微貸后，一般采取的是高成本差異化的模式。其特點是，第一，征信成本隨企業差異化的增加而增加；第二，銀行之所以能承受高的征信成本，是因為小微貸的利潤（利息）相對于成本更高；第三，成本高到一定程度（主要是利差允許的程度），圍繞均衡。銀行會轉而限制差異化程度（主要表現為貸款的起點水平提高，如更適合做1000萬以上的貸款，做100萬元以下的貸款成本難以承受）。

互聯網小微貸模式主要是低成本差異化模式。之所以能做到低成本差異化，有幾個原因，第一，互聯網做小微貸，征信信息主要來自電子商務業務本身。互聯網是信息業，信息業獲得信息具有近水樓臺優勢，并不另外增加信息采集成本；第二，互聯網商業模式為小微貸提供了新的經營方式。互聯網模式通過平臺與增值業務的分離互補，前者有利于降低成本，后者有利于創造價值、通過二者的結合，將本來難以相容的低成本與差異化結合起來。

通過以上分析，我們可以理出一條主要的線索，看小微貸未來發展，判斷銀行與互聯網企業誰更有競爭力，不應只抓那些雞毛蒜皮的事件，而要牢牢抓住信用可獲得性這條主線。對未來的一年來說，信用可獲得性具體看什么？要看征信體系，它是信用可獲得性的基本面條件。這里的征信體系，是一個廣義概念，既包括原來窄義的征信體系，也包括平臺、生態等廣義的征信體系。誰在征信體系這個基本面上做得更到他，將來誰在小微貸的戰術和戰斗發揮上，就更加具有戰略優勢。

三、銀行與互聯網小微貸的征信方式

我們下面分別沿著銀行和互聯網兩條線索，歸納這方面的前沿動態。

1、銀行小微貸的典型征信方式

①以中國人民銀行征信中心為主的征信體系建設

我國銀行征信體系建設時間不長，其模式在國際上同西班牙有相似之處，都是以公共征信系統為主。同美國以私營征信系統建設為主，以及德國公私征信系統并存的模式，都有所不同。

目前人行征信數據庫是世界上規模最大的征信數據庫。企業征信系統前身為1997年籌建的銀行信貸登記咨洵系統。中小企業征信系統建設是2006年由人行啟動的，它將征信面覆蓋到與金融機構沒有信貸關系的中小企業。此外工商部門、地方政府也牽頭建設一些區域性的中小企業征信系統。例如，上海資信有限公司、深圳鵬元資信評估有限公司等。一些地方在此基礎上建立了中小企業融資平臺，如遼寧省中小企業廳、省銀監局共同打造了本省的中小企業融資網絡平臺。

當前，這類征信中心正在向互聯網領域延伸。例如，上海資信近日推出全國首個基于互聯網的專業化信息系統“網絡金融征信系統（NFCS）”，服務于國家金融信用信息數據庫尚未涉及的網絡金融領域，系統收集P2P網貸業務中產生的貸款和償還等信用交易信息，并向P2P機構提供查詢服務。

我國銀行征信體系建設為中小企業信貸提供了一定的信用可獲得性基礎條件。2010年底已為215萬銀行關系以外的中小企業建立了信用檔案，有15.6萬戶獲得銀行貸款，貸款額2.9萬億元。但以人行征信中心為主建立的征信體系，也有很大的局限。第一，征信對象只是信譽較好的大中型企業。貸款規模偏到中小企業的上限即一些中型企業，很難真正服務到小微企業。其平均每戶貸款1859萬元，已不能算小微企業。實踐證明，這種公共征信系統，還難以支撐1000萬以下的貸款；第二，征信范圍有限，邊遠地區、弱勢群體、新踏上社會的年輕人群，完全被銀行體系所忽視。據人行征信中心2011年3月公布的“評級結果可以在信貸市場使用的評級機構名單”，山兩、江西、寧夏等中西部10省無一機構上榜。第三，央行征信系統等不向網貸公司開放。這使絕大多數網貸公司業務無法依靠互聯網，被迫在線下發展業務。信而富個人小額信貸咨詢服務平臺的創始人、CEO王征宇就直言：“征信系統不對網貸公司開放，是立在網貸行業發展進程中的一堵墻。”第四，央行征信系統本身存在與其他部門地方信息整合共亨的難題，

②以聯保為主的銀行小微貸創新

由于央行征信系統存在的上述問題，銀行在小微貨的實踐中，很難指靠上它。各銀行在實踐中，逐步摸索和實際采用的，實際是以聯保為主的關系型信貸模式。它使小微貸的貸款規模比靠央行降低了十倍，可以達到200萬元左右的水平。成效應該說是非常顯著的。

最早涉足小微貸的，是像民生銀行，中信銀行，招商銀行這樣的中小商業銀行，受幾大行的業務擠壓，從1997年前后，開始紛紛涉足小微貸。他們馬上發現，小微貸業務映射到戰略上，實質是走差異化、特色化的發展道路。降低差異化的成本，就成為決定競爭力的關鍵。為此，中小銀行首先開始探索人行征信中心以外的信用可獲得性路徑。

經過幾年探索，當前銀行小微貸在解決信用可獲得性上，形成了自己的特色，一是“重現金流、輕抵押物”的硬信息模式。在“重現金流、輕抵押物”思路下，解決小微貸成本和風險偏高的問題。例如德國IPC公司的小微貸經驗，國內湖北銀行荊州分行的“融易貸”，都屬于這種模式。二是聯保模式。當前銀行和金融機構小微貸（包括農村信貸）創新的43%，都集中到聯保這個方向上來。銀行聯保的實質，是以關系型信貸化解征信差異化成本。

2、互聯網小微貸征信的典型方式

然而，互聯網小微貸表現出比銀行更高的競爭力。從浙江的情況看，互聯網企業有效地將小微貸的貸款水平，從銀行小微貸200萬元左右的水平，一下降到了1萬元以下，有的甚至可以貸1000元以下的款。在信用可獲得性的成本上，互聯網與銀行達到7比30的懸殊差距。這種差距意味著在小微貸的低端，銀行在互聯網面前幾乎不堪一擊。

究其原因，銀行小微貸模式不同于互聯網小微貸模式之處在于，它本質上是高成本差異化模式（而互聯網的典型模式是低成本差異化）。這樣的經營方式，留下兩個致命弱點，容易受到采用更先進經營方式的互聯網企業的競爭和攻擊。一是它過于倚賴利率優勢。一旦利率放開，互聯網企業可以在遠較現在為低的利息水平下生存，銀行小微貸賴以賺錢的利率優勢將蕩然無存。二是它過于依賴本地市場優勢，擴張能力有限。銀行做小微貸降低成本的主要創新方向是做聯保，但它做聯保與互聯網企業做聯保有本質區別，過于依賴本地資源，超出本地范圍就很難再發揮成本優勢，而互聯網企業做聯保基本不受地域限制，比銀行聯保發展潛力更大。

①民營征信系統的建立

在銀行建立征信體系，并不斷向互聯網領域延伸時，互聯網企業也在建立自己的征信系統，并不斷向銀行領域推進。如果這個勢頭保持下去的話，中國的征信體系，就可能從接近西班牙模式，變得越來越像德國模式。

有消息稱，最近支付寶公司正試圖以支付寶海量數據為基礎，建立國內首個全面覆蓋中小商戶及個人用戶的互聯網信用體系，從而在年內打造首個互聯網信用體系。

據媒體披露，支付寶這個系統有望實現三種職能：一是評價交易雙方在交易中的誠信度；二是評價支付寶會員的整體風險程度，并進行管理；三是通過評價支付寶會員的綜合信用等級，向其提供差異化的服務。這些都是銀行征信體系無法實現的職能。

北京安融惠眾征信有限公司借鑒國外經驗，創建了以會員制同業征信模式為基礎的“小額信貸行業信用信息共享服務平臺”（MSP），幫助業內機構防范借款人多重負債，降低壞賬損失，建立行業失信懲戒機制。還有一些公司正在嘗試基于互聯網提供個人信用服務。

②以軟信息為基礎的互聯網企業征信模式

從微觀經營角度看，互聯網企業參與小微貸，與銀行小微貸最大的不同在于，銀行的小微貸模式，更近于德國小微貸模式，即以硬信息（資金信息）作為征信采集的主要信息來源；而互聯網則以軟信息（企業的非資金類信息）作為征信采集的主要信息來源。

這種區別從企業信息本身看，只是一小步的區別，但實際上邁出的是跨行業的一大步。因為軟信息已不屬于傳統意義上的金融信息，對軟信息的經營，已成為信息業的標準業務。

從理論上說，銀行也可以經營軟信息來從事小微貸。例如浙江泰隆商業銀行總結的“三品、三表、三三制”服務模式，就是一個典型的軟信息模式。但實際上，銀行很難用這種方式同互聯網企業競爭。

第一，軟信息的采集范圍不同。銀行采集軟信息受地域或行業限制，因為他聯保的合作對象往往是地域或行業組織，跨出這個邊界采集軟信息，成本難以承受，除非改行搞信息業；而互聯網企業不受地域限制。例如阿里巴巴的客戶是全國性的。

第二，軟信息的采集成本不同。互聯網企業采集軟信息，只是自身從事的電子商務活動的副產品，并不額外增加成本；而銀行要大規模采集本行業外的信息，需要付出較大成本。第三，軟信息的加工效能不同。這是最重要的，征信信息的處理，比采集更具價值。互聯網借助大數據和Aaas（分析即服務）進行征信信息的分析加工，只不過是從事自己的本行，所需要的金融知識并不構成太高的門檻，但讓銀行把工作重心放在并非自己專業所長的信息活動上，門檻是較高的。

展望未來，銀行與互聯網企業在小微貸上相向而行，不論從哪個方向到哪個方向，最終會融為一體。將來形成的新模式，可以借用德勤說的“支付服務+電子商務”，改為“銀行服務+電子商務”。

在這一現象背后，我們可以再次感受到互聯網與各行各業融合的普遍趨勢，即技術融合導致業務融合，業務融合導致產業融合的大趨勢。