淺析互聯網小貸有效緩解小微企業融資困境

段偉

小微企業融資問題一直是困擾企業發展的難題。近年來，伴隨著互聯網和金融的深度融合發展，主流互聯網企業借助于大數據、精準算法、線上服務等優勢開展網絡小貸業務，助力小微企業融資，在緩解企業融資難題、優化金融服務方式、支持實體經濟發展等方面起到了積極作用。現以四家主流機構互聯網小貸業務發展情況為例，淺析有關情況。

一、基本情況

基于無地域限制、線上放貸便利和企業資金需求旺盛等因素，網絡小貸業務近幾年發展較快。據統計數據顯示，截至2019年4月，全國共批設了264家互聯網小貸公司。據了解，在傳統小額貸款公司發展遇冷的背景下，市場對網絡小貸業務認可度較高，二級市場牌照交易價格持續攀升。

截至2019年8月，A公司生意貸覆蓋全國2487個縣城，累計授信客戶超過100萬家，累計發放貸款182億元，戶均貸款余額6.3萬元。B公司累計服務超過1800萬小微企業和個人經營者，戶均貸款余額2.6萬元。C公司微業貸授信客戶數超過13萬，覆蓋200個縣級以上城市，授信金額600億元，信貸余額256億元。D公司微商貸已服務15000戶小微企業，未來5年計劃提供百億元線上貸款。

二、業務特點

小微企業由于抵押資產有限、經營規范性不足、地域分散等原因，傳統的信貸服務模式存在成本高、授信難等問題。互聯網小貸業務通過大數據為企業畫像，借助線上優勢審批放款，通過算法開展風控管理，取得了一定成效。

（一）立足小微企業，聚焦長尾客戶

互聯網小貸區別于傳統銀行信貸，主要定位于民營小微企業金融服務，特別是借助互聯網發現并服務于長尾小微企業，而這些企業正是當下融資最困難的群體之一。目前，A公司生意貸客戶中，餐飲和外賣企業占比接近九成。B公司服務的初創期和成長期小微企業數量超過80%，被服務小微企業絕大部分是街頭巷尾的“小本生意”，65%分布在三、四、五線城市及城鎮和鄉村。其中，30%以上是快餐店、大排檔等餐館，20%以上是便利店、小賣部等零售店，10%以上是菜市場、水果攤等生鮮店。C公司微業貸的客戶中77%的企業年營業收入在1000萬元以下，66%的企業在獲得授信時無任何企業類貸款記錄。D公司微商貸可覆蓋三四線城市的鄉鎮電器零售商，提供最高100萬元的信用貸款。

（二）戶均貸款金額小，周期短，利率低

互聯網小貸業務主動匹配小微企業“短小頻急”的資金需求特點，為其提供小額低利率的經營性貸款，一定程度上有效化解了資金供需雙方的結構性矛盾，抓住了民營小微企業融資的痛點。A公司生意貸戶均首貸金額僅為3萬元，貸款期限平均100天，根據申請客戶的情況差異化確定利率，定價在日息萬分之五以內。B公司貸款中，單次發放10萬元以下的占比96.4%，放款5萬元以下占比88.9%。從與傳統商業銀行服務小微企業的交叉度上看，獨有客戶率達到80%以上，兩者交叉度僅為10%。C公司微業貸長期穩定在“203040”，即戶均授信43萬，戶均余額31萬元，單筆提款21萬。借款平均存續期為44天，利率為10.71%，自主提前還款占比40%。D公司的小微企業貸款年平均利率不超過10%，低于小微企業信用貸款的市場平均利率。

（三）申請便捷，線上審批，節省人力成本

互聯網小貸借助于互聯網優勢進行線上申請、線上審核，有效提高了操作效率，優化了用戶體驗。獲客環節通過建立白名單與種子客戶畫像，可以實現線上精準對接;審批環節基于大數據和算法進行線上審批，節省了人力成本，縮短了審批時間。A公司生意貸將企業需準備的資料清單由將近10項壓縮至僅1-2項，系統最快15秒審批、1分鐘完成放款，貸款效率顯著提高。B公司引入線上“310”貸款模式，即3分鐘開通，1分鐘放貸，零人工干預。C公司微業貸采用無需抵質押及外部擔保、無需紙質資料、無需線下開戶的“三無”服務，從客戶發起申請到完成審批平均僅6.9分鐘。D公司的供應鏈金融業務、微商金融業務，已實現100%線上辦理，客戶可用手機申請和簽約，實時放款到賬。

（四）利用金融科技開展信貸風險管理，降低違約率

互聯網小貸機構普遍通過大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等技術，開展信貸風險管理，利用數據優勢提升總體運營效率，特別是在貸前審核和貸后管理環節，在金融科技有效降低服務成本的同時，顯著降低了小微企業信貸違約率。公司A生意貸的智能審核系統有效降低了審核成本，授信流程無人工審核的比例超過97%，而不良率僅為0.42%。C公司微業貸使用系統模型自動決策為主、人工專家審查為輔的風控體系，通過大數據分析建立各類風控模型，部署在貸前選客、貸中審批、貸后監測及催收處置等各環節，已達到甚至超過傳統風控手段的效果。目前，98%的客戶消息由AI機器人提供服務，AI催收機器人的催收效果與人工接近，而成本只有人工電催的1/5。

（五）基于自身優勢，發展特色融資模式

互聯網小貸機構基于自身主業優勢特點，對業務場景進行深度挖掘，開發出各具特色的融資模式，助力小微企業健康發展。A公司基于線下場景，深耕本地化生活服務行業，專注于生活服務小微企業，建立信用評價模型和經營評價模型，通過經營歷史、銷售反饋、供應鏈數據等因素進行綜合評估。B公司針對使用二維碼收款的“碼商”開發獨特的線上風控模式，基于小微企業經營行為構建資金網絡模型識別經營風險，基于店鋪的位置及其周邊特征，構建商圈網絡模型判斷其發展潛力。C公司微業貸通過微信公眾號辦理貸款的申請、審批、查詢等流程，整個過程可在手機上自助完成，客戶僅需錄入少量信息即可實現操作。D公司基于線下門店資源，面向蘇寧零售云加盟商、蘇寧物流承運商和核心企業下游客戶開發不同金融產品，滿足個性化需求。

三、呼吁與建議

互聯網小貸業務有效緩解了小微企業融資難融資貴的困境，建議政策上要予以鼓勵，創新監管模式，進一步營造發展環境，適度加強宣傳。

（1）加快建設統一的征信體系和信用查詢接口，特別是從政府層面推動工商、稅務、海關、電力等部門開展數據共享和數據挖掘，進一步補充完善小微企業數據庫信息，為信貸決策提供更多信用支持。

（2）對互聯網小貸公司進行差異化監管，引入分級管理理念，扶優限劣，對發展良好的企業進行適當扶持，進一步探索金融科技服務小微企業的創新模式。

（3）加強互聯網小貸與傳統金融機構的合作，特別是與銀行普惠金融體系的對接，融合雙方優勢，共同促進發展。