大數據技術在商業銀行小微企業授信評審中的實踐應用

鄧暉

摘 要：商業銀行具備調節經濟、信用中介、支付中介以及金融服務的職能。為探究大數據技術在商業銀行小微企業授信評審中的實踐應用，本文從現階段授信評審工作中常見的信用風險、操作風險與道德風險入手，明確授信評審中常見的問題，并從豐富評審模式、提高評審技術、完善評審流程、構建評審平臺四方面總結大數據技術在商業銀行小微企業授信評審中的實踐應用，以期提高商業銀行授信評審的工作質量，加大對小微企業的融資支持力度。

關鍵詞：大數據技術；商業銀行；小微企業；授信評審

當前，大數據技術的應用已滲透到了社會的各行各業中，促使著數據驅動決策、信息社會智能化程度的大幅度提高，彰顯著我國已全面進入了大數據時代。而伴隨著信息革命的縱向發展，大數據技術催動了企業數據并列變式增長，我國商業銀行體系也跟隨著社會發展的趨勢，不斷提高自身能力，以期滿足時代發展的必然需求。因此，本文通過探究大數據技術在商業銀行小微企業授信評審中的實踐應用，借助大數據高速性、多樣性、大量性的鮮明特點，可切實提高判斷小微企業是否符合授信評審的準入條件的工作速率，同時有效降低小微企業在面對授信評審過程中的信用風險，并且通過完善評審技術、構建受審平臺，可有效提高信貸水平與貸款資產業務效率，實現商業銀行與小微企業的共同發展。

一、現階段商業銀行小微企業授信評審工作中的常見問題

現階段商業銀行小微企業授信評審工作中的常見問題可劃分為信用風險、操作風險以及道德風險三個方面。

首先，信用風險主要體現在小微企業自身抗風險能力較低，從而使信貸風險明顯提高。以部門經營農產品的小微企業為例，此類小微企業受自然環境的因素影響較大，每年的產能產出與經濟收入都較不穩定。如某養豬場以提供肉豬和種豬為自身的營銷渠道，因其管理模式科學一直處于較高的收入水平，但由于某年夏季氣溫快速升高，養豬場降溫措施未進行到位，導致“紅皮病”快速擴散，造成該廠經濟損失高達15萬元，還貸風險明顯加大。并且，由于大部分小微企業處于市場交易鏈中的末端位置，往往企業規模較小、從業人員數量較少，同時由于企業產品類型單一，核心競爭力較弱，無法具備大型企業的融資能力和資本補充，上下游資金占用普遍較為嚴重，造成其抗風險能力普遍較弱，在市場競爭越發加大的當下，如企業資金鏈無法持續，則會造成小微企業出現倒閉或消亡的情況，從而無法償還銀行債務，產生信用風險。

其次，操作風險主要體現為商業銀行與小微企業在授信評審工作中信息交換不對稱。例如，傳統的授信評審模式是以線下人工操作為主，通過評審員人工評審小微企業所上交的申請表、營業執照、征信報告、銀行流水等資料，對企業經營狀況進行實地核驗，必要時則需上門查驗，以保證企業上交資料的真實性，從而再按照評審流程進行審批。但在信息核查的過程中，對小微企業的財務信息核查也更為困難。第一，部分小微企業的財務報表并不以審計報告為主，導致大部分財務數據的真實性無法通過財務數據進行核實。第二，由于小微企業的經營模式民營模式，所以小部分金額較小的項目支付款項都通過第三方進行，如微信、支付寶等，導致銀行難以核實資金的來源，增加了財務信息核查的難度，無法判定受審企業上交資料的真實性，從而導致商業銀行的授信評審工作面臨著操作風險。

最后，道德風險主要體現為中小企業為獲取更高的借款利率水平，從而傾向選擇高投資收益項目，常改變借款合同約定的借款用途投資于高風險項目，甚至挪用貸款資金用于自身消費，以此極大增加了商業銀行的借款風險，降低了還款可能，這也是商業銀行在業務中較難規避的風險之一。

當前，商業銀行向小微企業發放貸款時，除極特殊情況、貸款金額較小外，常采用“受托支付”的方式進行資金打款，即貸款金額不直接進入到借款人的銀行賬戶中，而是根據借款人的實際用途，如購買原材料、擴充辦公場地等，將貸款資金直接轉賬到借款人的服務提供方，以此降低借款企業挪用貸款用于其他途徑的風險。但在實際工作開展中，仍有部分小微企業對于貸款資金的使用較不規范，常常將貸款資金用于償還上期銀行貸款或民間借款，甚至也流入到房地產與股票市場中，導致逾期不還的事件時有發生。

例如，2020年8月，某珠海市貿易公司以本地一處商業物業向珠海某商業銀行申請流動資金貸款，為保證銀行授信審批順利通過，該公司將自身房產進行抵押，最后銀行向該企業發放2000萬的貸款。在貸款發放后，該公司實際控制人直接將貸款資金投入到了珠海房地產事業中，再將所購房產抵押向銀行貸款，然后再購入新房，形成反復循環，獲取高利。但在2021年6月國家貨幣政策收緊后，房地產事業明顯縮水，導致該公司資金鏈出現斷裂，8月貸款到期后，企業無法償還貸款，出現逾期情況，造成向該公司發放貸款金額的商業銀行遭遇了典型的企業道德風險，影響了銀行的業務順利進行。

二、大數據技術在商業銀行小微企業授信評審的實踐應用

（一）豐富評審模式，強化服務質效

為進一步提高商業銀行授信評審工作的服務效率，大數據技術在商業銀行授信評審工作中的實踐應用應首先體現在豐富評審模式上，銀行內部通過開拓線上評審流程，建立線上評審+線下評審共行的服務模式，推動評審工作的創新發展。

首先，銀行可通過大數據技術，連接公安機關最新推出的公證手段，如人臉識別、指紋識別等AI技術，使得小微企業可通過手機等移動平臺，驗證自身身份，從而登錄上商業銀行線上授信平臺，再進行線上審批的后續流程。

其次，小微企業通過線上填寫申請報，并上傳營業執照、征信報告等評審數據，獲得初始的授信額度，判定金額大小是否滿足企業發展需要，若金額滿足，則繼續進行下一步操作；若金額較小，則可選擇線下審批進行業務辦理。

最后，由線上審批流程的后臺系統根據企業上傳的審批信息進行自動化評審，最終確定該企業的授信額度，待用戶點擊確認后，再進行金額撥款。由此可見，在線上審批模式中，商業銀行的放款與小微企業的提款都是在線上完成的，省去了線下審批過程中所耗費的路程時間，雖然部分環節仍需要評審人員的人工復核，但線上審批切實提高了授信評審的工作效率。在后續授信評審工作中，商業銀行通過線上評審+線下評審的同向同行，切實豐富了銀行現有的評審模式，強化了服務質效。

（二）提高評審技術，弱化信息風險

大數據技術在商業銀行小微企業授信評審工作中的實踐應用也應體現在提高評審技術的層面上，依托評審技術的優化，快速收集小微企業在經營過程中的業務信息，防止信息不對等的情況出現，從而弱化了信息風險，提高了授信評審的工作質量。

一方面，提高評審技術可從增加企業經營信息獲取渠道角度出發，提高評審工作的準確性。自進入大數據時代以來，我國出現了大批量第三方企業數據信息查詢平臺，如天眼查、企查查、啟信寶、國家企業信用信息公示系統等。評審人員通過以上渠道，可查詢到關于授信評審企業的經營信息，從而多角度分析該企業是否具備后期的償債能力，再進行授信金額的后續審批。

另一方面，提高評審技術也可從引入統計數據手段入手，通過完善財務分析結構，控制企業的授信風險。通過考慮授信企業單方面提供的財務數據、行業地位等信息較難考證，部門企業內部關系脈絡較為復雜的前提，商業銀行在授信評審中可引入當地行業統計數據手段，通過對比行業中重要的財務數據，從而判定授信企業所提供資料的準確性，以此完善財務分析結構。

（三）完善評審流程，提升信貸水平

在大數據技術的助力下，商業銀行也可進一步完善評審流程，提升自身的信貸水平。其中，大數據技術的優化主要體現在客戶身份校驗、反欺詐、審批備案中。

首先，在客戶校驗過程中，商業銀行通過借助大數據技術中的非結構化數據處理能力，依托專業的數據處理團隊和技術手段，挖掘與企業授信評審業務有關的文本資料、圖像視頻等數據價值，將信息數據轉化為授信評審的證據支撐。同時，充分發揮大數據技術中學習算法的優勢，通過引入人工智能技術，提高對信息的處理效率，明確授信企業與信貸風險間的量化關系，為科學進行授信評審工作提供技術保障。例如，通過大數據技術的數據調研，商業銀行可在授信評審初期自動校驗受審企業是否存在經營納稅等不良記錄，判斷其是否可以進入授信評審的下一階段，并通過稅務系統端口收集企業的經營納稅數據，從而自動匹配對應的授信額度。

其次，在反欺詐過程中，商業銀行需進一步強化大數據技術對審批流程的支撐，通過將審批政策制度、授權工作等內容嵌入到審批系統中，推動由人工審批向系統審批的數據轉型，使數據決策代替人工決策，從而提高授信審批的工作效率。

最后，在審批備案過程中，商業銀行可收集近幾年小微企業授信評審的工作數據，通過篩選其中出現次數最多的企業規模，借助其經營參數設置固定的數據模型，當遇到同類型小微企業進行授信審批時，則可借助數據代入，快速得到審批結果。針對部分審批金額較小、筆數較多的小微企業授信評審工作而言，可切實提高業務評審效率。

由此可見，商業銀行通過大數據技術的應用，可從技術源頭入手優化授信評審的工作流程，從而縮短了人工評審的工作時間，不但提高了授信評審的工作效率，也降低了授信數據出現錯誤的概率，提升了商業銀行的信貸水平。

（四）構建評審平臺，實現數據互通

從商業銀行創新發展的角度來看，通過借助大數據技術提高授信評審的工作實效也可從構建評審平臺入手，推動評審內部數據與外部數據相互結合，實現數據間的互聯互通，從數據源頭控制授信評審的工作風險，提高授信評審的工作實效。其授信評審平臺的工作模式如圖1所示。

從圖1中可以看出，借助大數據技術構建的評審平臺，是以數據處理服務器為中心，依托通信網絡，實現商業銀行平臺與稅務服務器、工商服務器、社保服務器、企業平臺的相互聯系，以達到企業評審數據的相互交換，保證企業授信評審數據的準確性。通過此工作模式，可將商業銀行的內部數據與外部數據緊密相連，從而助力評審人員從多方查詢受審企業的經營數據，并利用后臺的篩選和運算，將有效數據提取出來，提高了數據的獲取效率。

另外，數據處理服務器通過借助區域鏈技術，與評審額度確立服務器互聯互通，根據已獲取的企業經營信息確定授信評審額度，同時額度服務器也可利用通信網絡將具體評審額度傳送回企業平臺，企業平臺再根據評審額度的大小，確定是否進入授信評審工作的下一階段。

由此可見，商業銀行通過借助大數據技術構建評審平臺，可切實提高評審信息的獲取效率，避免了人工篩選數據極易出現不全面的問題，從而有效控制了授信風險，提高了商業銀行授信評審的工作實效。

結束語

綜上所述，現階段商業銀行小微企業授信評審工作中仍存在小微企業自身抗風險能力弱、銀行與中小企業間信息不對稱、小微企業質量參差不齊等問題，導致授信評審工作仍面臨著信用風險、操作風險與道德風險。因此，為進一步提高授信評審的工作效率，商業銀行首先可從豐富評審模式入手，通過借助大數據技術的應用，實現線上+線下的共同審批，切實提高評審工作的實際效率，強化服務質效，提升小微企業的融資滿意度。其次商業銀行也依托大數據技術，快速收集小微企業的經營信息，幫助評審人員直觀了解小微企業在經營過程中面臨的財務問題，為授信評審工作提供客觀的資料參考，弱化評審中的信息風險。同時，商業銀行也需利用大數據技術進一步完善優化評審流程，通過建立不同參數的數據模型，快速獲得審批流程結果，縮減了人工評審的工作時間，切實提高信貸水平。最后商業銀行通過對大數據技術的高效應用，也可借助內外部數據構建智能評審平臺，實現企業數據與銀行數據的互聯互通，進而從數據源頭控制授信評審工作的信用風險與操作風險，切實提高商業銀行授信評審的工作實效。

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（作者單位：重慶銀行股份有限公司）