容易貸背后的征信力量 緩解中小微企業融資痛點深圳亮答卷-世界熱推薦

“銀行貸款流程太繁瑣，時間太久，資料太多，很多時候我們不知道該如何操作。但是寧波銀行的‘容易貸’產品只需要在線上提交資料，客戶經理就上門幫我服務，不到一周貸款就發放到公司賬戶了。我全程沒有去銀行，留出了大把時間可以見客戶、拓展業務。”深圳市某半導體有限公司連總在接受采訪時表示。

寧波銀行深圳分行擬任副行長張葉慶告訴《金融時報》記者：“當時企業備貨資金壓力較大，對放款時效性有要求。為了做好相關支持，我行團隊了解到客戶需求后，及時上門服務，通過‘容易貸’產品，協助客戶操作，幫助客戶提款，通過全線上流程幫助客戶拿到了250萬元貸款，及時補充了備貨資金。”

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“容易貸”，讓貸款變得容易。說起來是一句簡單的話，但這背后卻是一套復雜的系統工程。寧波銀行敢于這樣做，離不開征信數據的有力支持。人民銀行深圳市中心支行有關業務部門負責人介紹：“我們深入研究了中小微企業融資難、融資貴、融資慢問題背后的銀企信息不對稱痛點、堵點，以完善地方征信平臺為突破口，動態跟蹤持續督導，推動政務數據變身中小微企業信用融資‘通行證’，助力中小微企業融資發展取得階段性成效。”

以信促融　政務數據變身中小微企業融資“通行證”

《金融時報》記者了解到，“容易貸”是寧波銀行深圳分行依托深圳地方征信平臺（以下簡稱“深圳征信”）推出的產品。自2022年6月以來，寧波銀行深圳分行與深圳征信就企業全息畫像、企業關注報告、企業人員規模分析等標準數據產品達成合作，并基于征信平臺提供的企業工商、經營、用工等多維度數據，打造全線上、無抵押的貸款類產品，即“容易貸”產品。

“這個產品將以往人工線下盡調獲取、復核的企業數據實現線上自動跑批和校驗，同時，線上簽約合同激活額度，實現業務的全流程線上化自動復核校驗，無須客戶線下資料收集，切實緩解中小微企業客戶在傳統貸款申請中一戶一審批流程長、時效慢的痛點、難點。”張葉慶告訴記者，通過“容易貸”，該行可以精準、高效服務本地小微客群，持續強化小微企業金融服務支持力度。記者了解到，目前，“容易貸”產品在推向市場1個月后，已經幫助87家小微企業獲得融資2.35億元。

張葉慶所說的深圳征信是在深圳市委、市政府的大力支持下，人民銀行深圳市中支聯合深圳市市場監管局等部門建立的深圳地方征信平臺。平臺按照“政府+市場”雙輪驅動發展，已于2022年1月取得企業征信機構備案。

依托深圳征信提供多維度數據而獲得快速授信、快速貸款的企業還有很多。例如，深圳市一家主營變頻器研發及銷售的國家高新技術企業財務總監告訴記者，此前，受到疫情及海外市場波動影響，公司急需增量流動資金以應對市場的最新需求。公司抱著試一試的想法，向交通銀行申請了“科創先鋒貸”，在提交貸款申請的同時進行了地方征信平臺的查詢授權。交通銀行深圳分行在取得企業地方征信數據后，迅速為企業進行貸款審批。最終企業獲批了1000萬元的貸款額度并提用貸款，緩解了資金周轉的燃眉之急，保障了正常生產經營。

“是深圳征信平臺提供的特色政務數據填補了企業信用‘拼圖’的空白，如企業近24個月繳存社保人數、獲取政府補貼、用水用氣等數據，不但客觀反映了企業過去兩年來的經營狀況，后續持續的數據更新也給貸后管理提供了助力。”交通銀行深圳分行普惠金融事業部副總經理楊澤文評價道。

全周期管理　多維數據助力識別非傳統風險

這些數據并非僅僅是錦上添花。可以說，政務數據的時效性高、顆粒度細也免去了金融機構時時監測企業的動向之苦。例如，銀行可通過征信平臺引入企業行政處罰、繳稅異常、環評異常等數據信息，建立對企業負面信息的監測審查機制。在貸前準入及貸后回檢過程中，彌補了單純依賴征信及負面輿情時，對企業真實風險了解不及時、不全面的問題，筑牢銀行風險防線。

微眾銀行企業市場及創新業務部科創金融經理梁煥對記者表示，深圳征信社保數據時效性更高、顆粒度更細，可以幫助銀行實現企業的線上精準劃型，不僅可以減少人工錄入、改善客戶體驗，還便于實施差異化的風險策略。

“服務過程中，我們基于深圳征信數據及時發現多家經營狀態異常的企業，有效攔截了高風險授信，識別和管控了存量授信。”梁煥介紹說，近期，微眾銀行還新增接入了深圳征信平臺的審計財報數據，進一步豐富了深圳中小企業客戶的經營和信用畫像，充分借助數據賦能，為快速成長中的科技型企業提供更適配的額度和更多元化的金融服務。

張葉慶也以寧波銀行去年出險的一戶授信客戶為例，解釋了深圳征信在貸后風險管理方面的不俗表現。當時，該企業主營為線上平臺直播銷售，企業風險暴露前營收、利潤保持著較高增長趨勢，線下走訪企業庫存銷售也未見明顯異常。然而就在短短兩個月內，企業因經營模式出現較大變動，營收快速萎縮，最終企業因流動性問題導致銀行債務違約。他告訴記者，通過回溯分析企業各項指標數據，寧波銀行深圳分行發現企業用工人員的變動領先于外部輿情、營收等傳統風控指標，其主要表現為企業離職率及離職人數均較上年同期出現明顯變化。而該項數據則來源于深圳征信的“企業人員競爭力”相關產品。

張葉慶對記者解釋道，傳統企業的貸后風險監測主要依賴于征信、工商、納稅等經營數據，此類傳統風控手段無法較好地監測跨境電商、線上直播等互聯網新興企業風險，且難以反映該類企業真實風險水平。而當前新業態快速發展，疊加市場瞬息萬變，亟須更多數據支持。

數據“精”加工　精準匹配企業融資需求與銀行產品供給

今年是《征信業管理條例》頒布10周年。10年來，人民銀行不斷推進征信體系建設，征信在支持金融服務實體經濟、防范金融風險等方面發揮了重要作用。特別是近幾年，信貸數據之外的“替代數據”也開始發揮越來越重要的作用。

這些“替代數據”往往分散在多個地方，而地方政府部門和公共事業單位掌握的涉企信用數據正是其中關鍵的一部分。為此，除深圳之外，還有不少地區在探索地方征信平臺建設。經過多方實踐，“政府+市場”模式被視為可行之道。

“深圳征信平臺這種‘政府+市場’雙輪驅動的服務模式，解決了由于數據分散在不同機構導致的對接難度大、效率低的問題，大幅提升了數據歸集效率。再由平臺向金融機構輸出、賦能，將這部分替代數據作為企業金融信息的補充，為金融機構信貸決策提供更多的參考依據。”上海金融與發展實驗室主任曾剛表示，這使數據價值在金融場景中得到充分、有效地應用，實現了數據價值最大化。

“有政府公信力作為基礎，中小微企業也有意愿授權征信公司收集、整理、加工并向銀行提供由各政務部門留存的信用信息，用于判斷其信用狀況，有助于其首次融資，并為信用融資提供增信支持，提升其獲貸率；而銀行通過地方征信平臺獲取更多維度數據，用于對中小微企業進行精準畫像，可以提高其貸款審批效率和貸款管理質量，更加愿貸、會貸。”業內專家表示，這是一個多贏局面。

不過，收集共享數據只是第一步，如何進一步清洗、加工，以符合金融機構要求的產品形態穩定輸出，則需要專業的征信公司持續推動。

曾剛告訴記者，當前各地都在積極建設信用信息平臺，但還存在系統開發和數據挖掘水平不高、數據內容重復度較高、數據難以持續有效歸集等問題，很多地方征信平臺對數據的加工仍以數量的增加為目標。

如何實現數據的精加工和利用呢？一位業內人士告訴記者，相較而言，深圳征信的數據在信息時效性和數據顆粒度方面優勢較為明顯。一方面，平臺能夠及時地反映企業的法人、注冊資本、注冊地址等工商信息的變更情況，幫助銀行更快地識別企業是否正常經營，及時識別管控存量客戶風險。另一方面，平臺通過對數據的深度剖析和挖掘，進一步展現數據隱藏的深度信息，可以幫助銀行實現企業的線上精準劃型，不僅可以減少人工錄入、改善客戶體驗，還便于實施差異化的風險策略。

在產品創新方面，深圳征信常務副總經理劉振介紹說，平臺通過“數據+規則”創新，直接面向中小微企業收集融資需求，對齊銀行授信標準，實現企業融資需求和銀行信貸產品供給的直接對接和精準匹配，消除中間環節，降低融資交易成本，提升普惠金融可得性。

更多探索仍在摸索和實踐中。據了解，人民銀行深圳中支正積極指導推動深圳地方征信平臺與轄內金融機構深度合作，整合各自優勢資源，共同推進征信大數據技術應用。今年2月，“建行·征信聯合創新實驗室”正式成立。劉振表示，深圳征信將堅持以需求為中心，以實用、好用、可持續為基本遵循，及時發現新需求新問題，不斷完善平臺功能，聚焦金融場景創新利用數據方式，深入探索征信賦能實體經濟新路徑。

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