耿 昕
(中國農業銀行股份有限公司上海市分行 營業部,上海 200001)
黨的十九屆六中全會指出,要堅持發展為了人民、發展依靠人民、發展成果由人民共享,堅定不移走全體人民共同富裕道路。2022年政府工作報告中指出,要堅持以人民為中心的發展思想,依靠共同奮斗,扎實推進共同富裕,不斷實現人民對美好生活的向往。加大服務普惠群體的力度是實現人民共同富裕這一目標在金融領域的具體體現。報告指出“加強金融對實體經濟的有效支持,用好普惠小微貸款支持工具,推動普惠小微貸款明顯增長、信用貸款和首貸戶比重繼續提升”“努力營造良好融資生態,進一步推動解決實體經濟特別是中小微企業融資難題”。目前,傳統金融在服務大中型企業上已較為完善,但在服務小微企業、低收入人群等長尾群體上還存在不足。普惠金融的難點在于信用評估、數據獲取、準入門檻等方面。而數字金融依托大數據、人工智能、區塊鏈等技術手段,擴大了金融服務實體經濟的覆蓋面,降低了金融服務小微企業的成本,對支持普惠金融的發展起到了舉足輕重的作用。
與傳統金融服務相比,數字金融所展示的最大的優勢是支持普惠金融的發展。依托大數據分析,數字金融在不見面的情況下降低了獲客與風控的成本,大大提高了普惠金融發展的可行性。線上服務的推廣,對加大鄉村振興、綠色金融、科創型小微企業的支持力度提供了有力的支持。
很多銀行機構在服務大型央企、國企客戶時,會根據客戶的自身特點和發展階段提供一系列的金融服務方案?,F在,有了數字技術的幫助,普惠群體也有了專屬的“服務方案”。目前,部分銀行機構推出線上產品,為所有的法人對公客戶(包括小微客戶)提供線上線下融合辦貸服務,通過按需推薦產品、線上征信授權、自主業務申請、自助進度查詢,實現了申貸、用款、還款環節的全面線上化。通過智能匹配、極簡錄入、快速匹配所需產品,全面提升客戶體驗,這種模式尤其對小微企業的發展有助力。
小微企業貸款難主要是由于自身風險較高,很難達到金融機構準入門檻。金融機構對小微企業的信用評估成本過高,也是導致金融機構不愿對小微企業發放貸款的原因之一。目前部分銀行機構依托與市大數據中心、市擔保中心、銀稅互動等機構平臺合作,引入更多可靠的外部數據,深度整合內外部客戶數據,豐富和完善了小微企業的數據資產,有效解決了小微企業信用評估難的問題。部分商業銀行推出的e貸類產品,即基于此。
銀行機構服務小微企業時,比較傾向于屬地化業務。而供應鏈金融提供了一種新的創新模式,其跨越了空間的局限性,依托供應鏈核心企業上下游訂單、應收賬款等真實交易信息,既滿足符合條件的本地尤其是異地小微企業的融資需求,又幫助核心企業穩固與其上下游企業的關系,從產業鏈供應鏈角度推動核心企業與小微企業協同發展。
數字技術使得金融更具普惠性,對實體經濟提供了實實在在的服務,但是其發展也會帶來一些問題,甚至增加系統性金融風險。
銀行機構依靠大數據分析,有效解決了信用評估、數據獲取等難題,使得服務普惠群體更有積極性和動力。但大數據分析也有天然的不足,比如數據很難完整、噪音很難消除、重相關關系、輕因果分析,而有時僅僅缺少一個變量就可能導致截然相反的結果。前期,銀行為更好服務小微企業所設計的e貸類產品,在小微企業滿足產品設計的大數據分析后,即可獲得貸款額度。此舉雖為小微企業提供了便利化信貸類產品,但也加劇了銀行機構的風險承擔,削弱了銀行機構對小微企業的信貸支持信心。
通過供應鏈模式,處于產業鏈供應鏈上下游的小微企業,依托核心企業進行融資,使得金融機構不斷增加對核心企業的授信額度,以滿足供應鏈上企業的用信需求。而核心企業與上下游的小微企業所處的行業未必一致,這就會出現一旦核心企業所處的行業面臨行業集中度問題,或是核心企業自身的授信被占足,就會導致其他行業的上下游小微企業無法取得貸款。而這些小微企業所處的行業有可能恰恰是銀行信貸重點支持領域,如制造業、綠色金融、戰略新興產業等。
數字技術在金融領域的應用具有跨行業、跨時空、跨時間的特性,該類特性導致了風險傳導速度呈幾何倍數增長。此外,數字技術彌補了傳統金融服務長尾群體的不足,但這些群體在新產品和新技術的接受程度、風險意識等方面仍亟須提高。對銀行來說,數字技術服務普惠金融,涉及科技部門、營銷部門、信貸部門、運營部門甚至很多外部機構平臺等各方主體。部門之間以及內外部機構之間的協調運作、聯防聯控不到位,會直接導致風險的突發性以及傳播的速度、廣度。
數字技術的特性決定了其對支持普惠金融高質量發展非常有助力。但同樣的,數字技術的這些特性也會大大增加普惠金融的風險。銀行機構在運用數字技術推進普惠金融方面,要在發展和風險中尋求平衡。
一是推動模型迭代優化,提高對普惠群體精準畫像的能力。數字金融是近幾年蓬勃發展起來的新興事物,無論是大數據分析采用的人工智能等算法,還是對普惠群體的認知,均處于逐漸完善階段。是否可以精準地把合適的產品匹配到合適的普惠群體,取決于模型對普惠群體精準畫像的能力。銀行機構應加大開發大數據技術方法,培養善于利用數據進行分析的綜合性人才。二是增加人工干預,不能完全依賴大數據分析和模型分析。大數據分析具有重相關關系、輕因果分析的局限性。建議把模型作為定量分析的依據,人工打分作為定性分析的依據,兩者的綜合打分作為發放e貸類產品的依據。三是擴大外部數據引入,商業銀行應加強與外部各類平臺之間的溝通協作,并加快與稅務、海關、電力等單位的信息聯通。通過外部數據的引入,有效緩解商業銀行對小微企業信用評估的難度,反過來商業銀行通過外部數據也獲得了更多的商機。比如目前商業銀行通過對接外部平臺,將新注冊的企業商機作為獲客源頭的有效補充,進一步拓寬了商業銀行的開戶渠道。四是在守住風險底線的基礎上,給予適當的“試點容錯”空間。銀行業是數據密集型行業,商業銀行采用數字技術雖然降低了對普惠群體信用評價的成本、提高了對普惠群體的認知,但是依然會有數據偏差或產品設計偏差的可能性。要認識到運用數字技術服務普惠群體是銀行業今后發展的重中之重,而如何運用數字技術服務普惠群體則是一個不斷改進、不斷完善的過程。
2022年3月10日,工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行5大國有銀行均發布公告。工商銀行的公告表示,2021年,該行持續加大對制造業、普惠、民營、科創、綠色、鄉村振興和戰略性新興等重點領域的信貸投放。農業銀行的公告表示,2021年,該行加大制造業、普惠小微、“專精特新”、綠色信貸等實體經濟重點領域信貸投放。建設銀行的公告表示,2021年,該行聚焦實體經濟重點領域和薄弱環節,普惠金融、綠色金融、制造業、戰略新興等領域信貸占比不斷提升。中國銀行的公告表示,2021年,該行貸款重點投向普惠金融、綠色金融、戰略新興產業等重點領域。交通銀行的公告表示,2021年,該行對戰略性新興產業、綠色信貸、普惠小微、制造業投向貸款增幅超過全部各項貸款增幅。結合2022年政府工作報告提出的“推動普惠小微貸款明顯增長”的要求,商業銀行今后會持續加大扶持普惠群體的力度。數字化技術與普惠金融的加速融合,有利于商業銀行達成這一戰略目標。
數字普惠金融還可以與其他重點領域相結合產生聯動效應,從而在商業銀行的整體戰略部署中發揮更大的作用。
郭桂霞和張堯(2022)研究發現,數字普惠金融對地區和企業碳減排具有顯著正向作用。一方面,數字普惠金融支持數字科技的產業化,有利于減少總體碳排放;另一方面,數字普惠金融有利于產業的數字化賦能,實現地區的碳減排。商業銀行在運用數字技術支持普惠企業的同時,也可引導普惠企業向著綠色化轉型。一是數字技術有利于普惠企業在生產、運輸、倉儲等各個環節的綠色化轉型。二是銀行運用數字技術掌握具有綠色化特色的普惠企業,加大信貸政策支持以及資金價格傾斜力度。
工業和信息化部部長肖亞慶表示,2022年,進一步擴大專精特新中小企業的規模和范圍,在已有的基礎上從國家層面進一步創新專精特新中小企業發展的路徑,擴大數量。準備再建國家級的專精特新企業3000家以上,以此帶動省級的5萬家以上,使專精特新這個群體不斷壯大。
“專精特新”政策旨在培育具有“專業化、精細化、特色化、新穎化”特征的中小企業。“專新”中小企業以創新為靈魂。當前,商業銀行越來越加大對專精特新中小企業的支持力度,一是引導小微企業走“專精特新”的發展道路。二是圍繞國家級和市級清單,構建“投、貸、服”一體化新模式。盛天翔和范從來(2020)研究發現,數字普惠金融有助于促進商業銀行對小微企業的信貸供給。小微企業有了充足的信貸資金,才更有資本和動力去開發“專精特新”的產品和技術。謝絢麗、沈艷、張皓星和郭峰(2018)研究發現,數字金融對每年的新增小微企業數的作用顯著為正,而對大中型企業尚無顯著正向作用,說明數字金融更多的是促進了小微企業的創業。此外,通過對創新的中介機制研究發現,數字金融和創新之間存在顯著正向關系,說明數字金融可能通過提高創新助力創業??梢赃@么說,商業銀行在運用數字化服務小微企業高質量發展,與商業銀行加大專精特新中小企業的支持力度之間是相輔相成的。
商業銀行服務普惠群體不能僅僅是一項政治任務。如何更好地運用數字技術推進普惠金融高質量發展,使得銀行等金融機構產生內在的驅動力,更愿意在普惠領域投入越來越多的新技術、研發更多的新產品,是一個非常值得研究的課題。面對數字技術的迅猛發展,越來越多的銀行機構紛紛成立了金融科技公司,或與金融科技公司開展戰略合作模式,極大地助力了數字技術在金融領域的應用。同時,越來越多的高校也逐漸獲批大數據管理與應用等相關專業,培養熟悉大數據管理技術與方法、善于利用數據進行分析的綜合型人才。無論是從實務界還是學術界,共同推動數字技術在金融領域的應用,尤其是在普惠金融領域的應用,是未來發展的重要方向。