稅務數據解決小微貸款痛點 江蘇銀行“稅e融”授信企業超萬戶

閆軍

依托工商稅務部門數據判斷企業客戶的授信及額度，“稅e融”自去年5月推出以來，累計發放貸款78.08億元，并向甘肅、湖南、山東、福建等地區的當地城商行技術外輸

缺抵押、少擔保造成了小微企業“融資難”、“融資貴”，銀行信息數據缺乏、嚴格風控流程漫長等原因也讓企業對“融資慢”深有體會。

“我們公司做IT銷售服務、工業電子衡器等方面的業務，具有季節性，對資金的要求就是快速，企業回款賬期短，還款能力也很強。解決資金周轉不靈的途徑就是向親友借錢，雖然還款很快，頻繁借錢也會不好意思。”江蘇伍億衡貿易有限公司的負責人欒政向《投資者報》記者表示，在他們最初的印象里，銀行貸款是個很麻煩的事，交材料、辦抵押來回跑，資金緊張的時候大不了少接個單就是了，從沒有考慮過銀行貸款。

一條信息改變了這種想法，欒政介紹，去年7月公司法人張思奇通過短信得知，江蘇銀行和江蘇國稅為小微企業提供免抵押、免擔保的純信用貸款產品“稅e融”，隨借隨還，無需任何紙質材料、當天申請8秒下款……張思奇找到江蘇銀行客戶經理，從輸入公司稅務信息到開戶、辦卡到放款一個小時就完成了，公司成功申請到“稅e融”30萬元的貸款授信。

《投資者報》記者獲悉，江蘇銀行去年5月推出“稅e融”產品后以來，短短一年時間授信客戶總數已超過1萬戶，累計發放貸款達78.08億元。此外，江蘇銀行還與甘肅、湖南、山東、福建等地區的當地城商行開展了“稅e融”的深度合作，技術外輸。

痛點在數據

小微企業用款講究的是“短、小、頻、急”，傳統銀行信貸業務的風控體系主要是基于線下的盡調和審查，以客戶的身份信息、資產信息、資金流信息為主要的數據源，覆蓋用戶有限且效率低。此外，一般銀行貸款有固定期限，對于有階段性資金需求的企業來講，一旦貸款，每天都要分攤融資成本，加重融資負擔。

另一方面，以P2P網貸平臺為代表的互聯網金融則瞅準銀行業務短板，跳過金融中介，不斷模糊直接融資和間接融資的概念，對銀行負債端業務造成較大挑戰。

銀行要打破原有的傳統審批方式貸款才能真正服務小微企業融資，足夠剛性的數據成了痛點。

“通過工商部門、統計部門、征信機構獲取企業信息，用大數據的整合、打分、業務規則來給客戶判斷能不能授信，是什么樣的貸款利率，這樣就把定價、評級等等統一融入到系統中去了。”江蘇銀行總行小企業部總經理耿心偉介紹，通過“稅銀合作”解決小微企業融資中的“信息核實難”問題，“以稅促貸”，即產生了全新的網貸產品“稅e融”。

據了解，只要企業正常繳稅滿兩年，且年繳稅總額超過兩萬元，就能在“稅e融”申請最高200萬元授信，無需任何抵押擔保，獲得授信額度后，企業隨借隨還。

值得注意的是，蘇州成為“稅e融”業務的第一批試點地區以來，該業務客戶已達2600余戶，貸款累計投放超過20億元，占全省業務比重超過1/4。位于蘇州的江蘇華育智能科技有限公司是較早申請“稅e融”的公司之一，公司董事長蔣旭表示，納稅是每一個企業應盡的義務，以為良好的納稅紀錄能夠給公司帶來便捷的貸款機會是沒有想到的。

“去年我們申請到‘稅e融100萬元的額度，隨借隨還，年化利率在7%左右，相當靈活。”蔣旭表示，既能解決燃眉之急，又無需承擔不必要的貸款利息。隨著公司規模的擴大，今年2月，公司又向江蘇銀行申請“蘇創貸”，獲得300萬元貸款。

據了解，除了江蘇省，目前“稅e融”已經在杭州、深圳等其他分行進行了推廣。以杭州為例，江蘇銀行正式與浙江國稅建立稅務數據傳輸機制，結合杭州及周邊區域的小微企業特征，為該地區的客戶量身打造浙江“稅e融”產品。目前，杭州地區已向300余戶小微企業累計投放貸款近兩億元。

重置業務流程

企業申請“稅e融”，只需在國稅網站、江蘇銀行手機銀行、直銷銀行、網上銀行等平臺上，填寫基本信息和“三證合一碼”即可完成，7×24小時隨借隨還。

杭州奧騰繡品有限公司負責人蔣亮介紹，作為一個在杭州創業的四川人，他沒有房產抵押，也沒有合適的擔保，此前想通過銀行貸款根本不可能。但是通過稅e融，從申請到完成95萬元的授信只用了一個多小時，方便快捷。

在簡單的操作背后，是江蘇銀行對業務流程的改造。耿心偉介紹，“稅e融”共有四個模塊，第一個模塊是渠道模塊，主要就是客戶的剛性場景，比如說納稅、繳電費等等場景，形成了客戶的引流和渠道模塊。第二個模塊是審批模塊，主要是靠線上自動審批的系統，打分卡模型和反欺詐，先通過反欺詐進行篩選，然后根據打分卡得出客戶的評分，然后再根據產品的模型做一個審批模塊。第三個模塊由于盈利模塊，這一塊里面包括合同文本的自動生成、客戶的自助提款、自助還款。

“最后一個模塊是風險模塊，通過開展數據挖掘和風險量化分析，在海量數據積累、加工與應用的基礎上，做好風險識別、計量、監測和控制，并主要應用在客戶識別與反欺詐、客戶畫像與信用評分、風險預警三個領域。”他表示，通過四個模塊的聯動，“稅e融”形成一個風險預警、通知、處置和關閉的閉環處理流程。

“如果說從數據到模型我們走了一個從線下到線上的過程，那么從模型再到數據我們經歷了從線上再到線下的過程，線上線下多次整合與完善后，客戶畫像越來越清晰。”耿心偉稱。

目前，“稅e融”已經與蘭州銀行、青島銀行等同業合作，輸出技術產品。耿心偉表示，“稅e融”也加速創新，在原有基礎上會有“商e融”、“創e融”等一系列產品，一方面借鑒“稅e融”已經成型的標準模型，另一方面根據已有數據，自動地判斷應該用什么數據來匹配他的畫像。