下沉小微业务是国内诸多银行面对利率市场化挑战的必然选择，特别是区域性银行，纷纷将小微业务作为核心战略之一，在组织上和技术上进行了大量的投入。过去十年，小微信贷一直以超过大中型企业贷款的增速持续快速增长。

但是，近期经济环境正在发生变化，很多银行开始重新审视和调整业务发展模式，寻求适合自身的定位。大型银行开始逐步退出小微业务，而中小型银行在战略中依然把小微业务放在核心位置，小微业务正在分化。

从成熟市场的发展趋势来看，这种定位的分化是市场化的必然选择。小微金融市场开始进入一个从“量变”到“质变”的调整期。原来野蛮粗放、跑马圈地的经营理念已不再适合现在的经济发展形势。

小微信贷传统模式

在讨论小微信贷未来方向前，应先理清小微信贷的业务模式。根据最传统的分类，小微业务发展主要有两大主流模式：IPC信贷员模式以及信贷工厂模式，如下图所示：

在IPC信贷员模式下，营销人员下沉到业务前线，深入基层单点营销，信贷技术上关注客户品质和稳定性，通过交叉验证技术和现金流检验技术评估客户还款能力。

IPC业务模式有着开业扩张快、收益率高、适合处理软信息等优点，但也存在人均产能低、技术传导变形和易产生道德风险等缺点，特别是在开业3-4年之后存在着规模扩张乏力和风险暴露多的瓶颈。但实践证明，在短时间内，IPC能快速铺开小微业务，尤其适用于小微短期增体量、快发展的业务战略。

在包商银行IPC模式一举成功后，国开行针对该模式进行了改造，联合建行、中安信业小贷公司，以助贷形式开展小微贷业务。

在该模式下，小贷公司取代银行信贷员，进行客户探索、贷前考察、贷款审核决策、贷后管理、贷款催收；国开行负责贷款资金的提供；而建行负责结算代理。

可见，这种类IPC模式在本质上与IPC无差：作业能力强、业务经验老道的营销人员包揽大部分任务。

不难发现，上述模式特别适用于城农商行、村镇银行等区域型中小银行。然而随着自身体量的增长及小微业务规模的扩张，这种人力与时间成本过高的模式便显得心有余而力不足。

如果说IPC与类IPC助贷模式的核心特点是信贷员通过交叉验证、财务报表重构等技术对客户还款意愿及能力进行综合考察，那么另一种模式，信贷工厂模式的核心特点则是专人专岗、任务细分，强调流水作业。

此概念源自新加坡淡马锡集团。对信贷流程进行功能性切割，以类似工厂生产线的方式，将小微金融服务岗位做流水线式分工。对此，设置专人专职、分工明确的标准化操作。同时，通过业务的标准化、批量化和集约化运作来适应小微业务额度小、客户分散、业务量大的业务特点。

此外，借助评分卡模型，快速得出客户审批决策。但该模式的主要缺点是解决不了底层资产的真实性问题，前端信息要素流失较多，对单个用户风险识别力弱，模型评分效果受制于数据输入；而且模型运行一段时间后，产生的隐患在于其规律及策略可能逐步被市场所熟悉而导致风险。

互联网时代：冲击与变革

过去，商业银行通过探索并尝试小微信贷模式，有效推动了小微业务的扩张。虽说信贷业务下沉推动了小微业务的高速发展，但风险逐步在暴露。根据银监会2016年初数据显示，小微信贷不良率已达2.6%，远高于商业银行整体不良贷款率1.67%。

然而随着互联网浪潮下涌现的P2P、网络小贷机构等，以收益覆盖风险为立足点，在放款速率及便捷性上向商业银行提出了挑战。 

由上可见，互联网信贷行业规模发展迅猛，并会在未来持续激增。在过去三年中，用户数由5千万户增至1.6亿户并与积极在2020年达到2.2亿户；而互联网信贷规模由1千亿增至1.2万亿，并预计在2020年实现5.7万亿的庞大体量。

随着客户行为逐步偏向互联网化、非银网络金融及机构日渐崛起，商业银行不得不以信贷智能化的视角去重新审视小微业务。

然而，那些尝试互联网信贷的商业银行逐渐意识到：智能信贷的核心是大数据风控，而数据质量是智能信贷大数据风控体系的前提，征信数据质量的好坏直接影响着智能信贷可行性。

相比领先国家而言，我国的征信行业在数据质量以及背后的体系上尚有较大的进步空间。一方面，我国征信体系发展历史尚浅，覆盖率仍不足。另一方面，我国经营主体较为单一，国有系机构占比较高，市场化机构较少，行业缺乏多元化竞争促进发展。

此外，主体征信机构八成以上是信贷类数据，缺乏非银数据，类型较为单一，征信需求方难以对被征信者进行有效的多维度验证。这也使得互联网金融在面对缺乏信贷记录的长尾客户群体时较为无力。因此商业银行针对大数据风控作业下的征信合作伙伴需严加筛选。

另一方面，互联网时代中原混战，对于此监管层的频频发力，其政策对小微贷业务的指导性不可忽视。例如，近期银监会限定联合贷款的合作机构必须为其监管设立持牌的银行金融机构；提高风险数据合作商准入门槛，加强机构设立与经营合规性的评估；严格把控风控技术供应者的信息系统能力水平、数据合法性、数据质量与真实性。

小微信贷创新模式

由上文可见，随着互联网技术的冲击、非银机构的威胁、监管政策的缩紧、客群行为的变动等种种因素，迫使商业银行寻求创新小微信贷模式。对此，一些领先的商业银行觉察到：拓宽获客渠道、优化数据质量、强化风控技术已成为小微信贷突围的重要工作。在营销推广环节应做到线上与线下整合，大数据与互联网技术结合，不断降低产业成本。

在征信环节中，应该通过引入互联网数据源，针对搜索、社交、出行、消费数据等开展大数据征信，使得对客户的分析更加科学准确，有效降低小微金融业务的信用成本。在风险监测、预警和防控措施上，可以依靠云计算和搜索引擎技术，对大数据进行高效分析，并以较低的运营成本去计算资金需求者的风险定价、违约概率等。

对于此，富有开创精神的商业银行在渠道、征信数据、风控技术等展开了多方探索并形成了业务创新。其中备受关注的一大突破口，便是“助贷机构+撮合平台”模式。

其最主要区别于传统小微贷模式之处在于商业银行对自身的定位重新审视，由“全程作业”向“专注做实资金端”进行了转变。在这种指导思维下，商业银行，特别是区域中小型银行，与其投入高成本自建业务渠道能力，不如索性将业务环节下沉、让不论是场景触点、人员能力亦或是资产设计均更为优秀的互联网金融企业来完成。

同理，对于保留着传统信审风控作业能力的商业银行而言，在基于互联网的大数据分析、反欺诈措施、数据征信等流程环节上，具备更专业能力的金融科技公司显然就成为了合作首选。而这些能够提供线上风控技术的金融科技公司，也就顺理成章成为了解决资产荒资金荒问题、连接两端的撮合式平台。

如此，三方定位清晰、各尽所能，通过资源交换、分润计价等合作机制，共同服务小微金融。

智能信贷金融科技企业案例

商业银行加强智能化小微模式建设的需求，带动金融科技企业对智能信贷领域的高度关注。鉴于此，领先金融科技企业已围绕小微信贷流程，积极尝试变革。不论是探索创新合作模式，还是突破征信难问题、融合其他科技概念等，他们以自己独有的方式与资源优势在智能信贷领域中各下苦功、暗中发力。

平安金科作为业内领先的综合型金服企业，在小微信贷业务上采取了上文所述的“打通资产资金两端的撮合平台”模式。

不同于常见的三方合作方式，平安金科做了进一步改造，融合了集团化经营策略，在资产端选取旗下的小贷公司如平安好贷、平安钱进等作为客户触点与场景渠道。

与此同时，集团作为业务的背后靠山，一方面向小贷公司提供小微贷款资金，另一方面向金科提供用于收购不良资产的兜底资金。这种发挥集团资源优势、探索内部协同潜力的模式非常值得其他金控平台，尤其是金融系金科公司去学习借鉴、去尝试摸索。

牛鼎丰是近年来初显头角的集团系金科公司中深耕信用评估环节的专家。作为小牛资本旗下的金融科技企业，于16年成立的牛鼎丰在战略聚焦上秉承集团策略，专注于小微市场方案、致力于大数据风控应用。

牛鼎丰信用评估平台产品具有高效、灵活、实时的特点。对此，牛鼎丰在产品设计上重点关注了几点：通过搜索引擎管理的不断完善及网络爬虫技术的深化运用来大幅提高企业信息的抓取精准度；通过Hadoop集群进行数据储存计算以构建挖掘平台；通过机器学习等技术改善评估模型并形成计算模块以供实时评分与定期追踪。

值得一提的是，针对前文提及的征信数据质量问题，牛鼎丰的解决方案是双轨并行：一方面，利用自身累积的数据库，整合线下、线上的结构和非结构数据，深化行为数据。另一方面，向第三方大数据“借力”，积极对接征信企业的征信数据及评测。

这套闭环风控体系实现了80%的自动化，贯穿准入、反欺诈、评级、授信、定价再到放款过程，审批时间压缩至短短两天，比起传统风控，无论是风控因子、风控规则、风控模型，都具备显著优势。从横向看，它有效细分用户群体和产品定价，扩展多套针对性模型，提升了效率，有效降低处理成本，丰富了金融产品和服务；而纵向则以机器学习快速迭代优化风控模型，及时应对欺诈和违约行为的变化。

狐狸金服是搜狐旗下的金融科技企业，始于14年成立的网络借贷服务平台“搜易贷”。在大数据风控环节日渐发力的狐狸金服自主开发了智能风控系统“风刃”。

此外值得一提的是，狐狸金服将AI概念融入大数据风控之中，实现了动态规划风控流程，即通过人工智能来干预和适配流程的各个环节，提高效率，减少成本。

这改变了之前各业务线预配置单一业务流程的模式，在人工智能的支持下，“风刃”能够做到针对不同的用户，根据不同的信用等级、不同的社交网络、不同的行为数据等实时监控、实时反馈，最终确立各不相同的个性化工作流程，保证最低的风控成本，并根据实际情况进行精准定价。

“融合人工智能和机器学习于智能信贷”，这种将看似独立的金融科技主题进行有机结合的创新思路值得其他金融科技借鉴参考。

小微信贷变迁：下一步在何方

在经济下行、客户互联网化、非银机构小微贷发展等多重冲击下，商业银行小微信贷模式必须进行改造升级。利用资金利率的日益市场化，将风险定价能力作为小微作业核心竞争力仍是小微业务的基本准则。而在保留传统风控技术能力的同时，积极构建智能信贷能力，则是互联网时代下突破发展瓶颈、直面混业竞争的重要策略。

而以区域型中小银行为例的商业银行，由于技术资源匮乏、科创基因有限等原因，难以独立自主发展智能信贷风控技术或构建互联网小微贷作业能力。这恰恰为金融科技企业带来了庞大的市场机会。如何在技术研发、产品优化等领域进行创新融合将成为这些金科企业智能信贷业务的基础。而业务销售能力、合作机构与渠道的建设，则会是成功的关键。