大数据应用有讲究 普惠金融发展空间巨大

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去年以来，在政策支持和鼓励下，普惠金融取得了长足发展。大型银行和互联网金融机构都在努力借助金融技术促进普惠金融。特别是国有大银行凭借其低成本的债务来源、巨大的金融科技投入和强大的资源整合能力，在后期发展中具有明显的优势，但同时也伴随着诸如“抢占中小银行客户资源”、“掐顶”优质普惠金融客户、迫使其他金融机构降低贷款利率等热议和质疑。

然而，近日《证券时报》记者走访了浙江和上海民营经济发达的地区。从地方普惠金融的发展来看，许多来自国有大银行、互联网金融机构和其他从事普惠金融的人士认为，中国空普惠金融的发展是巨大的，结构性供给空白问题仍然突出且不同

大银行青睐场景应用

一次性投资50000-60000元在自家屋顶安装光伏发电设备，不仅可以满足自己的用电需求，还可以上网售电，平均成本可在4.5-5.6年内收回。近年来，分布式光伏发电在浙江农村大力推广，银行也发现了普惠金融情景应用的机会。

浙江碳银互联网科技有限公司是一家主要为城乡家庭和小企业提供分布式清洁能源利用的工业互联网平台。该公司创始人于向《证券时报》记者表示，分布式光伏发电安装贷款是一种较好的小额信贷情景应用方案，农民基本上可以通过向国家电网售电收入和国家补贴来保证还款来源。目前，中国使用的分布式能源仅占清洁能源的2.22%，而澳大利亚等发达国家仅为20%。中国分布式清洁能源发展前景广阔。

据了解，中国工商银行萧山分行(港股01398)已与碳银合作，通过碳银平台安装光伏发电设备的农户也可选择贷款支付。截至目前，全国共有贷款户800户，平均每户贷款54000元，年化贷款利率约为5%，平均贷款期限为8年。

工行萧山分行营业部总经理唐卓明向记者表示，大银行发展普惠金融重视情景应用。例如，向小微企业提供贷款可以以供应链金融为切入点，抓住核心企业，上下游交易链信息可以作为小微企业的信用基础。从风险控制的角度来看，将核心企业锁定在供应链中，可以通过核心企业的附加担保形式，加强对小微企业贷款的风险控制；然而，小农贷款的情况类似。以碳银合作为例，通过允许碳银提供保证金和对光伏设备进行财产保险，可以实现多重风险控制担保。

中国建设银行浙江省分行行长高强(港股00939)也对记者表示，要发展普惠金融，银行要开发更多的信贷产品，需要结合信贷情景，以金融技术为支撑，积极与第三方平台对接，坚持平台管理和数据管理，实现批量客户。

以建行浙江省分行去年初推出的“文明农业贷款”为例，该类贷款是专为国家级和省级文明村农民和家庭生产、经营或消费融资需求而设计的纯信用贷款，既实现了个人农业贷款担保的创新，又充分结合互联网实现了网上自助、查询和还款。

“建行在农村市场的基础薄弱。如果用传统的模式和方式来开拓农村市场，就会有局限性和缺乏时效性。”高强表示，通过与国家级和省级文明村签订党建和共建协议，将凸显党建工作的领导力，开辟新的信贷应用场景；并与农村当局和基层自治组织深入合作，提高农民信用数据的积累。

截至2019年4月，浙江省已与942个省级及以上文明村签订党建和共建协议，签约率为97.88%(全国文明村签约率为100%)；授信客户累计1339户，授信金额19969万元。

增加大数据的应用

降低银行成本

为了发挥“领头雁”的主导作用和履行社会责任，大银行在普惠金融领域的投资似乎具有威胁性。例如，工行去年明确表示:“未来三年，我们将力争将三分之一以上的新增企业贷款投向普惠金融，普惠贷款年均增速超过30%，力争三年内普惠金融贷款余额翻一番。”大银行对普惠金融贷款的投资不仅体现在规模上，还体现在贷款利率上。今年以来，许多地区新增小微企业贷款利率已降至基准水平。

面对大银行的大力参与，中小银行感到压力。有很多声音，如“抢占中小银行的客户资源”和“捏尖”优质普惠金融客户。也有人质疑大银行普惠金融的商业可持续性和风险控制能力。

然而，建行浙江省分行普惠金融部总经理杨喜洲表示，国有大银行和中小银行在普惠金融方面的最大区别在于它们的游戏风格不同。中小银行普惠金融成本没有下降太多的主要原因是服务方式和手段相对传统，依靠人对人的策略来服务客户。相比之下，大银行的价格优势更加突出。一方面，他们受益于低成本的资金来源；另一方面，他们创新了包容性金融模式。特别是近年来，他们推出了大量在线大数据信用产品，可以实现批量客户，从而降低服务和风险控制成本。

“银行开展普惠金融最重要的是降低管理成本，增强风险控制能力。大数据可以同时解决这两个问题。近年来，我行推出了一系列大数据信贷产品，通过与政府、市场等外部平台对接，可以获取大量客户数据并进行交叉验证。这不仅可以实现客户数量的快速增长，还可以推进风险控制预警，降低管理成本。”杨喜洲说道。

目前，大银行获取大数据主要来自与地方政府的合作，以及整合公共事务信息，如税收、社会保障和法院判决。例如，义乌作为全国首批建立社会信用体系的12个示范城市之一，已经收集和整合了全市58个政府部门和104家金融机构的1550个信用大数据，形成了覆盖43万个市场主体和220万个自然人的多维信用数据库，记录超过2.1亿条。2018年11月，中国建设银行浙江省分行与义乌市社会公共信用信息共享平台联网，推出市场快速贷款全流程在线操作，对义乌小商品城7.5万名市场经营者进行了大数据分析和准确刻画。启动花了半年时间。截至2019年4月底，“金通信贷”系列快速贷款共6266户，授信金额8.9亿元。据估计，2019年将有10，000个新客户。

不能太依赖网络数据

许多受访普惠金融从业人员认为，中国普惠金融发展规模巨大，不同类型和规模的金融机构可以在普惠金融领域深入挖掘符合自身优势和风险控制特点的目标客户，形成多层次、广覆盖、差异化的普惠金融服务体系。

“尽管银行近年来一直试图吸引客户，但由于风险承受能力有限和进入门槛高等因素，它们仍为高质量借款人的大中型贷款提供更好的服务。普惠金融部门的结构性供应空·怀特仍然存在。”平安普惠金融研究所相关负责人告诉记者。

该负责人表示，中国零售信贷市场需求强劲。除了具有低风险银行服务和大中型信贷需求的客户之外，小额信贷公司主要服务于当地的小微企业集团，但它们的杠杆约束很大。互联网和消费金融公司主要满足小规模消费信贷的需求，而p2p主要面向风险相对较高的城市人群。然而，中国约有1.5亿小微企业主、个体工商户和个体户，这些人的资金供应仍然不足。

“银行目前结合税收和社会保障等公共数据发放小微企业贷款，如专门推出基于税收数据的小微企业贷款。然而，中国的税收群体仍然有限，一些小微企业和个体工商户小规模纳税。达到银行的准入门槛，但他们也有中小企业的融资需求。”据负责人介绍，根据平安普惠的实践，主要面向小微企业主、个体工商户等客户群体，平均贷款规模只有10万左右。

如何加强对上述中高信用风险小微客户的风险控制？这位负责人表示，多年的实践发现，做包容性金融怎么强调互联网大数据的风险控制作用都不为过。对于小额信贷，风险控制应侧重于反欺诈。此时，它可以基于互联网数据，如行为数据；但是，对于长期的中、大额贷款，风险控制应更多地依赖信用报告、保险等强有力的财务数据，尤其是在贷款决策模型中，它起着决定性的作用，具有最强的识别信用风险的能力。