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深圳小微金融分化:一家大行是另外三家大行的3.73倍

2018-07-04 11:49:54 来源:券商中国
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(原标题:深圳小微金融惊人分化:一家大行是另外三家大行的3.73倍)

今年以来节节上行的小微贷款利率,似乎远没有向下的势头。目前深圳地区的银行小微贷款的利率区间(年化)一般在8-15%不等,而部分股份行的定价居然高出去年50%。此外,银行业系统自上而下喊着要加码小微,但事实上,基于宏观环境和银行对资产结构的调整,至少深圳区的小微金融增速是全面放缓的。

但有一家银行,小微金融业务逆势扩张—— 一季度小微企业贷款客户数同比增长高速382%,而小微企业贷款余额是深圳地区其余三大行的3.73倍(其余三家大行的同口径贷款余额为167.6亿元),且不良率仅为0.69%。

它是谁?你请看。

小微业务增量放缓,贷款利率节节走高

从6月20日国务院常务会议表态 “部署进一步缓解小微企业融资难融资贵,持续推动实体经济降成本”,到央行于24日宣布年内第三次定向降准,释放小微扶持资金2000亿元;再到25日央行等五部委增加支小支农再贷款和再贴现额度共1500亿,并下调支小再贷款利率0.5个百分点……可以看出决策层对缓和小微融资难问题的迫切。

但一个很难回避的难题是:即使央行等多部委此前打出了定向降准、专项支持等组合拳,但对目前小微企业加大补血、缓解信用违约的压力,作用或许是有限的。

为什么?这与去杠杆进入深水区有关。通道萎缩叠加非标整治,使得表外融资快速缩水,仅5月社融中非标就萎缩4200多亿(含委贷、信托贷款、未贴现银行承兑汇票)。实体经济的主融资渠道又重新回归到了银行表内信贷,但在今年不算宽松的资金面下,多地小微企业的平均融资成本普遍上浮20%-30%不等。

记者多方掌握的情况显示:今年上半年,深圳区主要银行(大行加股份行深圳分行)的小微企业贷款户数增长非常缓慢,小部分甚至负增长;在贷款余额方面,虽然部分银行余额略有增长,但集体的增速放缓。利率方面,记者了解到,目前深圳地区的银行小微贷款的利率区间(年化)一般在8-15%不等,而部分股份行的定价居然高出去年50%。

于是,逆势增长小微企业业务和维持住较低贷款利率的,很难不令人注意——比如建行。以记者咨询的结果,建行目前小微信贷年化利率在7%左右,远低于同业水平,是极少数低于8%水平的银行。

最重要的是,记者获得的可信数据显示,深圳地区1000万元及以下小微企业贷款增长最多的也是建行。一季度末,该行小微企业贷款客户28183户,同比增长382%;小微企业贷款余额625亿元,是深圳地区其余三大行的3.73倍, 贷款余额同比增长87.18%,比总贷款增速高出80.18%。

是的,你没有看错:深圳地区建行的小微企业贷款余额,是其余三大行的3.73倍;且小微贷款的不良率仅为0.69%。

为什么会是建行?它做了什么?

这就很自然引出一些疑问——建行为什么能够逆势增长小微业务?是什么关键性因素,在控制企业信用风险、保证资产质量的前提下,决定了其小微企业授信的准确度和效率?这些问题背后的指向其实都是建行的小企业授信模型。

记者了解到,银行通常会依据客户的综合贡献、风险策略、违约概率等进行定价,但各家行的数据模型与数据分析能力,差别是巨大的。比如两家银行引入的基础数据一样,但是在这些基础数据之上,两家行要辅以哪些结构化数据,是不一样的;甚至同一个信息,在两家行的数据模型里占的权重也是不一样的。

贷前环节,不同于传统上线下营销的获客方式,建行采取的大数据+互联网获客模式,针对多种业务场景,利用大数据挖掘技术,以电话、短信、微信小程序等多渠道进行批量线上营销,极大地提升了获客的精准度和广泛性。例如建行首次利用税务信息进行获客,在其看来,叠加税务信息的模型能够最大限度还原小微企业真实经营情况,并精准筛选出符合标准的小微企业客户群体。这样的做法也在市场引发了指导效应,继建行之后,江苏银行等银行迅速跟进;甚至包括全国首家民营银行在内的微众银行,也推出了与深圳国税局合作的小微融资产品(公司贷款和个人经营贷款)。

贷中环节,基本上同业采取的是逐笔审查审批模式,而建行的做法是建立审查审批模型,通过对接人行征信系统、深圳信用网、市场监督管理局、国地税系统、法院诉讼平台等大数据,运用逻辑回归、离散分析、偏离度分析、增量分析等方法,实现前端营销与后台审批结果的一致性,支持快速自动化审批,如此一来,一方面杜绝了人工差错的发生,另一方面也大大提高了审查审批效率。

贷后环节,建行自主研发了大数据预警监测和转贷评价特色系统。该行通过对接行内外各类大数据,对客户生成静/动态画像,根据不同的预警等级采取差别化的措施,定期统一监测客户异常行为、账户行为、资金流向、征信、抵押物等方面情况,提前预警风险信号。

在此前的采访中,建行相关高管曾告诉记者,该行近80%的小微信贷业务应用了互联网、大数据技术。而正是因为数据的价值和利用数据的能力,维持了低至0.69%的不良率;基于整套技术手段和管理模型的支撑,建行总行今年也更将“普惠金融”定为战略性业务。

“贷款难的核心症结,在于在企业和银行的商业模式中找到平衡。而大数据,是我们目前找到的确切最优路径。”该高管曾如此说到。这个例子,无疑能阐明银行平常说的“大数据”,究竟对普惠金融意味着什么。

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