劉妍
一、引言
征信一詞最早在我國出現是在《左傳·昭公八年》中,有“君子之言,信而有征,故怨遠于其身”,其中,“信而有征”即為可驗證其言為信實,或征求、驗證信用。近現代以來,中國大陸、中國香港、中國臺灣等地使用“征信”一詞來概括企業和個人信用調查。 2003年我國出臺了《征信業管理條例》,其中并沒有直接給出征信的定義,但給出了征信業務的定義:征信業務,是指對企業、事業單位等組織的信用信息和個人的信用信息進行采集、整理、保存、加工,并向信息使用者提供的活動。
小微企業在經濟發展過程中發揮著非常重要的作用,然而在小微企業融資過程中,信息不對稱一直是其融資難問題的核心原因之一。近年來,在人民銀行征信中心和市場化的征信機構的共同推動下,征信系統在緩解信息不對稱、促進社會信用環境改善、助力小微企業融資方面起了重要的作用。
二、征信系統發展基本情況
國務院于2013 年1 月頒布《征信業管理條例》,2013 年《征信業管理條例》將征信系統定位為“金融信用信息基礎數據庫”,征信中心作為專業運行機構,負責建設、運行和維護。經過10年的發展,我國的征信系統形成了以人民銀行征信中心為主導的經營模式,近年來又進一步深化完善了“政府+市場”雙輪驅動的征信發展模式。
截至2020年年底,征信系統共收錄11億自然人、6092.3萬戶企業及其他組織;其中,收錄小微企業3656.1萬戶、個體工商戶1167萬戶。2020年5月,二代征信系統正式上線運營,全面提升了數據采集能力、產品服務能力、系統運行性能和安全管理水平,目前已推出互聯網查詢、銀行APP查詢等多種查詢方式。
三、征信系統支持小微企業融資情況
征信系統(金融信用信息基礎數據庫)作為解決銀企信息不對稱問題的重要金融基礎設施,在支持小微企業融資方面的主要作用有:一是幫助小微企業建立信用檔案;二是建立放貸機構間共享借款人信用信息機制;三是促進解決銀企信息不對稱問題。截至2019年年底,征信系統為371萬戶小微企業提供了信貸支持,貸款余額達33萬億元;推動地方建立中小微企業信用數據庫,累計為260萬戶中小微企業建立了信用檔案,其中55萬戶獲得信貸支持,貸款余額達11萬億元。
近年來,征信產品不斷創新、豐富,逐步形成以信用報告為核心的多元化征信產品服務體系。其中基礎產品為企業和個人信用報告,主要用于信貸審批和貸后管理,也廣泛用于政府依法履職、資格審查等方面,已經成反映企業和個人信用行為的“經濟身份證”。基于征信系統的海量數據創新開發的增值產品,如小微企業信用報告、關聯企業查詢和對公、對個人重要信息提示服務個人信用報告數字解讀等,為金融機構加強風險管理提供信息支持。
四、南京地區征信支持小微企業融資情況
截至2020年年底,南京地區已建立企業信用檔案48萬余戶,貸款余額3萬億元;其中建立小微企業信用檔案12.3萬戶,貸款余額0.58萬億元。
為了解南京地區各商業銀行運用征信支持小微企業融資的情況,本文對工商銀行、農業銀行等25家樣本銀行進行了調研、走訪并發放了調查問卷和表格。調查顯示,在查詢信用報告的基礎上,各銀行加強對互聯網、大數據、云計算等信息技術的運用,改造信貸流程和信用評價模型,創新了一系列小微金融產品。截至2020年年底,25家銀行運用征信系統及大數據征信共計開發了99個針對小微企業的創新產品,主要分為純信用方式為主的線上產品和以抵質押擔保等增信措施為主的線下產品。其中線上產品為44個,線下產品55個。在線上產品中,基于稅務等大數據征信的產品占比最高,達34%;基于核心企業上下游以及供應鏈融資,與保險公司等三方合作,抵質押等增信措施以及其他創新類分別占20.5%、20.5%、18.2%和6.8%。
調查結果表明,征信系統支持支持小微企業融資的作用主要體現在:一是貸前查閱授信申請人的銀行信用記錄,負債和擔保情況,歷史還款情況等;二是貸款審批時在線上業務中通過系統調取結構化數據進行頁面展示,進入自動審批引擎中加以運用。在線下業務中需要查閱紙質征信報告。三是在貸后管理中也引入了征信數據和紙質征信報告,用于監控借款人信用情況。在充分運用人行征信系統的基礎上引入內外部大數據,可以按照客戶特征要素將信息標簽化、數字化,設計模塊化的篩選方式精準對小微企業畫像,有助于破解小微企業融資困局,提升了銀行小微企業金融服務能力。
(一)線上產品
25家樣本銀行均利用大數據征信支持了小微企業融資并進行了相應的產品創新。截至2020年12月月底,開發的線上產品余額為193.73億元,累計發放筆數355524筆,開辦以來累計支持企業戶數為54579戶。
一是基于工商、稅務、法院,水電煤以及交易數據等大數據信息的產品創新。這一類創新在線上產品創新中占比最高。主要是針對在商業銀行有交易結算數據,運用大數據及互聯網技術,整合征信相關數據,構建客戶篩選、額度測算及風險監測模型,為符合要求的客戶在線發放的流動資金貸款,貸款額度在50萬~300萬不等,期限基本在1年,利率在4.45%~10.2%之間。
二是基于核心企業上下游、供應鏈融資的產品創新。這一類產品主要依托核心企業信用,適用于核心企業下游經銷商,增強小微企業經銷商的融資能力,降低其融資成本。貸款額度在500萬~3000萬不等,利率在4.37%~8%之間。同時通過征信進行反欺詐查詢,防止多頭授信,起到風控的作用。
三是基于與保險公司、金融科技公司、互聯網平臺等三方合作的產品創新。貸款額度在300萬~1000萬不等,利率在4.35%~8 %之間。該類產品通過高效的決策引擎及機器學習等算法,為小微企業融資需求實現自動化審批和決策,線上實時審批,資金實時到賬。在開通接口查詢企業征信的權限后可以系統查詢企業征信,每次客戶線上申請提款時自動跑查,實時監控。
四是基于抵質押、擔保公司等增信措施的產品創新。這一類產品適用于有優質抵押物的小微企業。如工商銀行“網貸通”,銀行與小微企業客戶一次性簽訂循環貸款借款合同,在合同規定的期限和額度內,企業通過網上銀行隨借隨還、循環使用的一項貸款業務。
五是其他創新類。部分商業銀行針對特定行業推出的創新產品。如中國銀行“中銀蘇貿貸”,針對的是輕資產、無抵押物的外貿企業,大數據征信在其中的運用主要體現在:用企業上年度出口額、收匯金額等數據作為數字模型依據,測算出企業的授信額度。
(二)線下產品
調研顯示,25家樣本銀行分別在銀政合作、與第三方平臺合作、貿易融資(供應鏈)、基于抵質押、擔保公司等增信措施以及其他類產品等五方面開展了征信支持小微企業融資創新,相較線上產品而言,由于能夠提供銀行認可的優質易變現足值資產(工業廠房、商業用房和個人住房)等抵押物,所以線下產品的授信額度較大。截至2020年年底,25家樣本銀行線下產品余額為318.03億元,累計發放筆數59210筆,開辦以來累計支持企業戶數為19887戶。
五、存在的問題
(一)數據采集范圍較少,非銀行信息采集困難
征信系統的數據中的基礎信息沒有全面涵蓋除銀行業以外的社會公共事務管理范疇。人民銀行征信主要收集的是銀行系統的信貸信用信息,地方政府也有相關的企業數據庫,側重采集政府部門的非銀行信息;部分垂直管理單位也在搭建自有信用信息平臺,但這些系統多數沒有聯網,且由于小微企業信用信息系統架設在人民銀行系統內的專網上,非金融機構無法接入。
(二)征信系統自身功能存在一定缺陷
一是企業和個人征信系統信息未能有效融合。企業征信信息中的部分企業高管人員、股東信息無法從個人征信信息中比對;個人征信中的個人任職、投資情況也無法從企業征信系統中采集。二是企業征信系統更新不及時。企業征信系統中涉及的相關部門未及時將企業的相關信息采集到征信系統中,不能實現實時更新,如企業貸款的展期、逾期、結清和銷戶等。三是數據功能單一。現階段征信系統主要是對企業和個人的信用信息進行采集匯總,生成的信用報告主要是對各類信息的匯總排列和展示。
(三)缺乏專門針對小微企業融資服務的征信產品
征信產品種類單一,缺乏專門針對小微企業開發的征信產品。目前僅能向小微企業提供企業信用報告,不能有針對性提供符合小微企業風控特點的信用報告,也無法提供關聯企業風險預警信息等多種征信增值產品。
六、相關建議
(一)擴大非信貸信用信息采集范圍,完善征信系統建設
建議進一步加強與有關政府部門、法院等公共部門、公用事業單位、金融機構的共享溝通,加強對公共信息、非金融負債信息、商業信用信息、支付結算信息的采集,推動建立有效的非信貸信用信息采集工作機制,進一步擴大信息采集覆蓋面。
(二)擴大信貸市場覆蓋面,支持金融普惠
積極推動將新型放貸機構納入征信系統。繼續推進證券公司、保險公司、保理公司、融資租賃公司、資產管理公司的接入工作;將小額貸款公司、融資性擔保公司等小微機構接入征信系統,促進普惠金融發展和緩解小微企業融資難。
(三)豐富征信產品,構建多元化的產品服務體系
緊密圍繞銀行信用風險管理和信貸市場發展需要,進一步優化征信服務方式,提升征信產品創新能力,加大系統數據挖掘和應用力度,改進和完善信用報告基礎產品和增值產品,形成獨具特色的適合評價小微企業信用狀況的多元征信產品體系,為支持小微企業融資提供更加優質、高效的征信產品。
(四)建立健全征信監管體系
當前,我國企業信用和個人信用大都集中在銀行,基于金融部門是征信業最大的信息提供者,同時也是最大需求者的實際情況,建議以法律形式確立以人民銀行牽頭負責,各有關部委和地方政府配合,行業協會自律的征信管理體系。這樣既確立了監管主體的法律地位,又促進了部門間、地區間的信用信息開放和共享。
(作者單位:中國人民銀行南京分行營業管理部)