小微企業(yè)融資推進與探索

2018年以來各銀行持續(xù)擴大普惠金融業(yè)務整體布局與發(fā)展。運用金融科技手段提升服務效率，并努力切實做到風險防控。拓展小微企業(yè)融資業(yè)務的同時，亦面臨系列挑戰(zhàn)。首先，從企業(yè)視角來看，如何拓寬融資范圍，讓金融服務于更多的需求企業(yè)，同時降低企業(yè)融資成本，讓銀行敢貸、愿貸、能貸，是亟待解決的問題；從銀行業(yè)務與風控視角來看，如何建立健全差異化服務思路，面向不同主體提供準確融資定位，并實施精準的風險管控，做到發(fā)展業(yè)務的同時滿足監(jiān)管與風控要求，也是需要積極探明的重要問題。

回歸供應鏈背景，以真實貿易下的交易數據為驅動，讓金融服務于實體產業(yè)，緩解小微企業(yè)資金壓力，釋放貿易流動性，降低市場風險，實現(xiàn)資金回流實體經濟。根據供應鏈中企業(yè)所處的具體場景，可賦予多元化方式管控風險，實現(xiàn)貿易融資的多場景差異化應用。

多元化場景風控應用

傳統(tǒng)供應鏈融資以大型核心企業(yè)為依托，通過核心企業(yè)所提供交易數據對其上下游企業(yè)予以融資授信，通過核心企業(yè)確權訂單跟單用信，并以受托支付實現(xiàn)資金閉環(huán)。此類方式主要適用于核心企業(yè)直接管控下的區(qū)域公司或大型經銷商。對于融資難、融資成本高的它類經銷商與門店較難推廣。如何解決中小微型經銷商及其下游門店融資難問題，需要對傳統(tǒng)供應鏈融資方式予以突破，探索新的可能方式。由傳統(tǒng)供應鏈渠道中的品牌商或核心企業(yè)下沉至區(qū)域公司、經銷商、批發(fā)商、門店，形成經銷商-批發(fā)商、批發(fā)商-門店多段鏈式融合。通過鏈式下沉和規(guī)模下沉，針對覆蓋廣泛客群的鏈式小微企業(yè)，可根據場景與主體制定差異化風控方案。

以賣買雙方的交易規(guī)模、信息化建設能力和貿易關系中所處位置等因素，分別采取不同的貸前準入授信、貸中用信和貸后監(jiān)控標準。適應場景轉換區(qū)別定制可實施性方案，主要包含幾個重點，如何獲取供應鏈融資場景下歷史交易數據、融資訂單數據，如何驗證所獲取數據的真實有效性。以下列舉了兩類場景：

場景一，以賣方銷售數據為驅動。經銷商為盡快實現(xiàn)自己資金回籠，以其銷售數據為驅動，為下游門店融資場景提供交易數據。通過歷史數據批量篩選下游頭部對象推薦為融資客戶，銀行通過線下或線上方式完成相應流程。貸中結合融資訂單與刷單控制，通過動態(tài)交易數據驗證融資訂單是否出現(xiàn)異常。貸后對交易數據制定指標予以查看并生成三級預警，對可能出現(xiàn)的風險點進行提示。

場景二，以賣方應收為驅動。經銷商通過其與下游買方之間形成的應收訂單生成對應應收池或虛擬應收池，作為其回款來源的有效保障。以買方確認的應收訂單作為融資訂單予以按單融資。并通過貸中刷單控制與貸后監(jiān)控予以風控。

區(qū)別于流貸情況下融資過程中互動對象僅針對授信主體，貿易背景下以交易數據驅動的風控流程會涉及到多方及其互動。對于信息化建設能力較強的積極經銷商，可通過數據對接等方式獲取交易數據，面向多類情況可采用其他可替代性數據獲取方式，譬如通過數據工具定頻抽取與更新交易數據。所提供歷史交易數據主要用于自身或其上下游貿易對象的交易行為畫像，完善主體風控中對行為能力等方面的動態(tài)刻畫。融資單據由單方出具時，亦需貿易對手確認，一定程度上保證了交易的真實存在。通過采購數據匹配、ERP數據匹配、銷售數據匹配、銷售流水匹配等多種數據校驗或交叉驗證方式，可進一步檢驗交易數據真實性。

針對差異化融資主體，可結合不同的數據來源方式、數據校驗方式進行場景風控，以組合方式制定相應風控策略，通過融合貿易場景的交易征信輔助銀行完成貸前準入授信、貸中信用和貸后監(jiān)控多階段風控。

結語

多元化場景風控應用的同時，需佐以多元化手段輔助風控流程順利推進。以交易規(guī)模控制授信額度，預防資金虛增等情況；根據融資訂單嚴格實行跟單放款，確保放款用于真實交易；以受托支付嚴控用款流向。基于買賣雙方真實交易背景，以主體信用為基礎，以雙方交易數據為支撐，可形成全面的風控指標或策略，對于更好的推廣小微企業(yè)融資具有現(xiàn)實意義。

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關于作者：周兀女士現(xiàn)任上海文瀝信息技術有限公司（WelinkData）資深數據分析師。

周兀女士畢業(yè)于中山大學邏輯學專業(yè)，獲博士學位。在法律論證的邏輯建模和人工智能研究方具有深入的研究成果，具有扎實的數學與邏輯理論素養(yǎng)。