宋科：“無接觸貸款”是構建開放銀行生態(tài)的有效嘗試
宋科：“無接觸貸款”是構建開放銀行生態(tài)的有效嘗試
2020-03-17 17:19:49 來源：清華金融評論
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2020-03-17 17:19:49 來源：清華金融評論
摘要：受新冠疫情影響，大量中小微企業(yè)處于資金鏈斷裂邊緣，面臨生存問題?！盁o接觸貸款”通過在線申請、無需人工接觸的數字貸款方式為中小微企業(yè)提供貸款，是金融科技在應對疫情沖擊方面表現(xiàn)出的獨特優(yōu)勢，也是當前銀行與科技企業(yè)構建以用戶價值和效率最大化為宗旨的開放銀行生態(tài)的一種有效嘗試。
關鍵詞：
銀行
生態(tài)
無接觸貸款
新冠疫情發(fā)生以來，我國中小微企業(yè)的融資困境可謂難上加難。據網商銀行調研數據顯示，受疫情影響，72.7%的小店無法正常運營或被迫停工，20人以下的小店無法正常運營的比例比300人以上的店高出約23個百分點；81.9%的小店面臨資金缺口，36.2%的小店將借款補充運營資金作為應對疫情的主要手段。大量中小微企業(yè)處于資金鏈斷裂邊緣，面臨生存問題。
為此，全國工商聯(lián)會同多家行業(yè)協(xié)會，與網商銀行等共同發(fā)起“無接觸貸款”助微計劃，通過在線申請、無需人工接觸的數字貸款方式為中小微企業(yè)提供貸款，迅速得到各大銀行和企業(yè)的響應。這是金融科技在應對疫情沖擊方面表現(xiàn)出的獨特優(yōu)勢，也是當前銀行與科技企業(yè)等聯(lián)合創(chuàng)新，超越銀行單純向第三方開放數據和服務的簡單模式，構建以用戶價值和效率最大化為宗旨的開放銀行生態(tài)的一種有效嘗試。
促進金融與科技優(yōu)勢互補，更好地服務中小微企業(yè)信貸需求。傳統(tǒng)商業(yè)銀行的資金渠道多，資金成本低，但是對小微企業(yè)或小微經營者觸達能力弱，缺少場景和數據，在服務長尾客戶時面臨觸達難、風控難、授信難和運營難等多重痛點。我國金融科技在全球處于相對領先地位，在人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、IOT、安全等核心技術的研發(fā)與應用方面成績顯著，并且我國互聯(lián)網平臺或金融科技機構擁有觸達長尾客戶的豐富場景，有互聯(lián)網生態(tài)下的海量行為數據，以及在實踐中鍛煉出來的大數據風控技術，也發(fā)展出了較為成熟的數字普惠金融商業(yè)模式。通過雙方的合作聯(lián)營，這種更為寬泛的開放銀行模式，優(yōu)勢互補，在服務于中小微企業(yè)信貸需求上，尤其是疫情期間，潛力得以更大發(fā)揮，實現(xiàn)真正意義上的“普”和“惠”，發(fā)揮出金融科技在服務實體經濟和金融業(yè)方面的作用。
全流程“無接觸化”線上服務，獲取貸款更加快速、高效、安全。銀行通過與互聯(lián)網平臺或金融科技機構合作，運用供應鏈金融等手段，通過包括工商、稅務、訂單、存款、出口等在內的多維數據來源，將單個企業(yè)的不可控風險轉變?yōu)楣溒髽I(yè)整體的可控風險，通過技術手段線上迅速完成對供應鏈企業(yè)整體信用及風險的評估，從而給予快速、精準的信貸支持。同時，從貸款申請、到銀行在線放款、貸后風控等流程全部實現(xiàn)電子化，既節(jié)省了時間，又避免了疫情期間外出交叉感染的可能，幫助中小微企業(yè)快速、高效、安全地拿到低成本的融資資金。
提供無抵押線上信用融資服務，使貸款更加普惠。傳統(tǒng)的信貸融資大多需要房產、車輛、生產設備等固定資產作為抵押，部分還需要第三方擔保，而中小微企業(yè)被銀行認可的可抵押資產并不多。疫情特殊時期，傳統(tǒng)融資模式流程繁瑣、效率低下、成本較高等弊病尤為明顯。銀行通過整合企業(yè)自身提供的數據和政府數據，如納稅數據、社保數據和用電數據等，通過技術手段進行數據建模，給特定行業(yè)、特定場景內的中小微企業(yè)提供無抵押的線上信用融資服務。此類小額低息的無抵押信用融資服務，可以階段性地幫助中小微企業(yè)解決資金周轉的問題，在疫情特殊期間，快速緩解中小微企業(yè)的經營壓力。
科技助力快速甄別疫情影響群體，高效精準救助疫情中的小微個體企業(yè)。受疫情影響，很多個人和企業(yè)均面臨借貸還款壓力，對因受疫情影響暫時失去收入來源的人群和暫遇困難的企業(yè)，監(jiān)管層要求要在借貸政策上予以適當傾斜，靈活調整個人借貸還款安排，合理延后還款期限。目前，已有10余家銀行積極響應銀保監(jiān)會提出的“信貸政策傾斜”。
金融科技的精準定位，保障普惠金融優(yōu)惠政策的更好落實。但在落實過程中，對需要延緩貸款群體的精準識別將是一大難點，既要能將信貸政策給予需要的困難群體，又要防止大規(guī)模的投機套利，給金融機構帶來連鎖性風險。這背后就需要基于大數據、人工智能、機器學習等技術，基于互聯(lián)網平臺或金融科技機構的風控能力，分析受疫情影響群體的資產和信貸行為，識別拒償理由是否屬實。構建風控策略與模型，通過多維度數據驗證和綜合分析，對中小微企業(yè)進行精準高效的識別管理，核算延緩不同的期限與成本。
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責編：liujy
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