【思考】小微金融破局：能否复制消费信贷爆发的神话

作者：洪偌馨

来源：馨金融

小微金融的进化背后，是国内金融科技行业底层基础设施升级和市场参与者商业模式变化的共同结果。但是千里之行，这也是刚开始的一小步而已。

——馨金融

随着2019年监管政策的持续「加码」，小微金融在新金融领域的热度只增不减。从持牌机构到金融科技公司，从资金到产品和服务，无数资源正在涌向这个一直处境尴尬的细分领域。

1931年，英国政治家麦克米伦第一次系统性地提出了关于小微企业融资困难的理论——「麦克米伦缺口」，即金融机构不愿意按照中小企业的融资条件对其提供资金供给，尤其是长期资金支持，致使中小企业普遍存在融资约束和融资缺口 ，到如今，这一困扰了全球金融业务近百年的问题，依然没有得出一个完美的答案。

世界银行2018年1月发布的中小微企业融资缺口报告显示，全球发展中国家仍有46%的中小微企业受到完全或部分融资约束，融资缺口高达 5.2 万亿美元。 

聚焦于国内，受到市场结构、金融机构运营模式等因素的影响，小微企业融资困难的问题就显得更为突出。前述世界银行报告显示，在中国 5600 万家的中小微企业中，有超过 41% 的企业存在融资约束，中小微企业的融资供给仅能满足潜在融资需求的 57%，融资缺口接近1.9万亿美元，约占同期GDP的17%。

不过，近几年来随着新金融行业的崛起，整个互联网行业、金融行业基础设施的完善，技术手段的升级，一些以往阻碍小微金融业务发展的问题开始得以解决。与此同时，国内C端消费金融业务的创新发展模式也为B端金融服务的优化和发展提供了参考。

最近，新流财经在深圳举报了一场关于小微金融的研讨会，京东金融、新网银行、微众税银、金蝶金融等多家企业分享了自己的经验。

于我而言，一个最深刻的感受是，整个小微金融服务领域，从市场参与者到竞合格局，从获客到风控再到贷后管理，都在发生一场前所未有的变革。

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「基础设施」升级

对于很多行业而言，商业模式的创新固然是一个行业发展的重要因素，但被大多数人忽视的是，外部环境的变化、底层基础设施的完善同样是支撑商业模式升级的必要条件。

C端消费金融的爆发是一个最为典型的例子——场景内获客、结合行为数据而单纯的信贷数据进行风控判断，通过数字化和人工智能手段进行全流程管理。

但这一切的前提是，过去十年是消费互联网高速发展的十年，从O2O到电商，从社交到共享出行，移动支付无处不在，一切皆可数字化。

小微金融服务也是如此。

过去十几年里，从国外引进的IPC模式经过了高歌猛进的时代，终于被验证并不可行。本质上还是因为无论是获客还是风控，都无法摆脱对于人的依赖。由此衍生的风险无法避免，而且效率低下、成本高昂，于是终究被抛弃。

很多人将消费金融的发展路径视作小微金融的破局之道，但无论是要实现客户的精细画像、优化运营流程还是创新的风险管理，首先都要有过一个合适的「土壤」——数据。

从眼下的趋势来看，无论是从社会政府服务的层面，还是企业对于新技术和模式的应用层面，小微金融服务的「基础设施」都在逐渐的完善之中。

「随着中国税务体系越来越规范，从营改增到金税三期，数据的效率在逐渐凸显」，微众税银CRO许卫强调，「我们现在强调大数据，但其实金税三期才是真正意义上超级庞大的大数据系统，而且未来将进一步实现实现税务网络互联，逐步建成基于互联网的纳税服务信息化平台」。

事实上，正是有了这样的「土壤」，以微众税银为代表的金融科技公司才能通过自己的技术能力，识别不同类型的企业用户，并且提供从精准营销到风控审批再到贷后监控的全流程服务。

另外一个很有代表性的例子就是金蝶。作为一家以财务软件、ERP企业管理软件起家的公司，金蝶在近几年启动了一次非常重要的转型——云转型。

金蝶征信CEO董聪在交流会上提到，「云转型最大的好处，就是可以跟客户紧密连接。我们可以连接到企业，连接到企业主，连接到企业的管理人员，连接到企业的一些场景，订货、销售、现金、票据等等各种各样的场景，甚至可以通过企业的场景连接到企业的客户」。

SaaS云服务模式下，比起传统银行的模式，场景内的获客效率本身要高得多。而且，新的技术手段使得流量的运营、转化变得更加精准。

董聪介绍到，金蝶会在场景内嵌入一个金融的服务入口，如果有用户进行点击，后续就会有AI机器人进行主动呼出，获取用户贷款意愿并进行跟进，「这就是我们在SaaS时代跟进和挖掘销售线索的方式，与以往销售的骚扰电话截然不同」。

当然，连接和介入企业服务，不只能够帮助优化营销方式，其在数据维度的多元、数据明细的颗粒度和可溯源性，都能够直接为风险控制提供判断。此外，通过对于被服务企业进行长期数据的监控，金蝶还可以提供穿透到企业的风险管理等。

事实上，无论是微众税银还是金蝶征信，他们都是这个时代小微金融服务进化的缩影——一方面，基础设施的完善使得可采集、可利用、可量化的数据维度不断增加；另一方面，人工智能、云计算等技术的应用又使得这些数据得以发挥更大的价值。

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小微金融难题待解

虽然这些新的市场参会方、新的技术手段和服务模式清除了小微融资中的一部分障碍，但还有许多难题待解。

首先，数据维度的增加固然为小微融资提供了很好的抓手，但依然没有给出最优解。

新网银行首席运营官刘波在演讲中提到，很多人觉得今天整个小微金融市场上的数据源少，其实今天的数据源不是过少，而是过多。只是每一个数据都有很高的缺失度，不能覆盖全部，单纯用某一个数据源都是不保险的。

与此同时，数据的准确和真实度的问题，也需要通过交叉验证来解决。据许卫透露，即便是前述覆盖率较高的税务数据，数据的真实度也刚刚从前几年的50%提升至70%~80%的水平。

数据源本身存在的限制之外，对于小微金融服务而言，基于不同场景和行业，不同客户类型，大数据建模的难度也更高。

事实上，眼下大多数公司推进小微金融业务的逻辑确实和消费金融类似，都是依靠数据做风险管理。收集数据之后建模、做决策树，然后通过更多客户的使用反馈不断优化模型和策略。

但是即使是一样的情况下，小微的风险比消费信贷的风险要难管理得多。

因为要积累这些做模型策略数据的难度非常大，一笔小微贷款业务的体量可能是消费金融的数十倍不止，贷款时间也要长很多。如果要积累到足够的样本，需要花费大量的时间和资金成本。

「通常小微信贷模型和策略比起消费信贷的模型和策略，稳定性会差一些」，大数金融联合创始人陈志坚表示，「一是由于开发的时候样本数量较少，二是小微企业客户天生受到市场景气程度的影响很大，而外部的影响是再好的模型和策略都没有办法抵抗的，这就对风控技术提出了更高的要求」。

这些困难也使得小微贷款的真实坏账表现依然远高于其他资产类型，换言之，小微金融的难题远为真正解决。

眼下，一切只是刚刚开始而已。

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