1、 数据质押破解小微贷风险管理之困近年来，农信机构广泛开展普惠金融生态建设，加大了对小微企业的支持力度。在互联网高度发达的当今时代，小微企业交易行为逐渐数据化，引入数据质押的管理理念成为消除农信机构小微贷款风险的有效方法。一、农信机构小微贷款风险管理的现状由于体制和管理的原因，农信机构缺乏与大型银行和股份制银行竞争的实力，缺乏支持大型企业和基础设施建设的实力，只有选择数量众多的小微企业和“三农”客户，目前宁波地区农信机构的小微贷款占全部贷款的一半以上。可是，小微企业由于没有资产可做抵押、资信状况不佳、信息不透明，面临复杂多变的经营环境和外部风险，容易造成经营失败，从而使小微贷款风险加大，影响农信
2、机构投放贷款的信心。目前，银行对于单个客户的资料多限于身份证信息和银行卡流水信息，对客户其他方面的信息知之甚少，如小微企业的物流信息、生产信息、资金交易信息和投资纳税信息等。这些信息在大数据时代显得尤为重要，依据这些信息，客户经理可以为客户“量体裁衣” ，提供满足其需求的服务和产品。另外，农信机构缺乏主动收集信息的积极性，如果没有小微企业的授权、没有法律的支持和保障，银行收集到的小微企业信息就可能是不完善、碎片化甚至不准确的，不能进行数据分析和行业风险判断，造成银行不能及时识别风险、规避损失。农信机构缺乏专业的小微贷款数据分析人才。尽管银行拥有丰富的金融专业人才，但数据分析人员较为匮乏，无法系
3、统地对小微贷款风险进行识别和分析。由于小微贷款的风险比较大、识别风险成本高，造成小微企业融资成本高。例如，某农商银行 2017 年比 2016 年小微企业贷款比率增长 2%，比平均贷款增速低 15 个百分点；小微企业融资成本 9.6%，比平均企业融资成本高 3.6 个百分点。二、农信机构小微贷款风险管理的问题小微企业缺乏足够的抵质押资产，但数据的资产价值未被发现。小微企业由于成立时间短、底子薄，生产缺乏资金，加之没有可供抵押的资产，获得农信机构贷款的难度增加。而小微企业大量的交易数据没有被很好地利用，数据资产的价值被忽视。未能动态监测小微企业实时经营状况，防控风险能力不足。农信机构不能及时了解
4、小微企业实际经营状况，未能通过实地调查和报表检查发现小微企业经营者的信用情况、小微企业的偿债能力和现金流情况；不了解小微企业日常经营的现金流、物流、信息流等数据情况；不能及时监测小微企业的生产经营和资信变化情况；处置小微企业风险滞后。缺乏交叉营销和实现产品全覆盖的基础，融资成本居高不下。据调查，一般农信机构的产品最少也在 10 个以上，除贷款、存款、银行卡以外，还有代理社保、水电费缴费、理财、基金、ETC、物业管理、贵金属投资、工资代发和商业保险等等，但农信机构的小微企业客户使用银行产品平均为 23 个左右，主要为传统的存款、贷款和部分银行卡业务。由于农信机构缺乏小微企业基础数据，没有精准营销
5、的基础，综合获利能力不足。小微贷款数据的真实性、管理存储的安全性和唯一性存在风险。小微企业的数据信息来源广泛，真实性很难把握，加上收集渠道多样，数据资料的完整性也存在不确定性。另外，数据看不到、摸不着，存储的安全性也存在一定隐患。此外，由于数据可以复制，其唯一性和独占性不能保证。目前还没有相关法律对于数据质押进行规范，操作中存在标准问题。三、数据质押业务破解小微贷款风险问题将小微企业经营过程中产生的所有信息和数据使用权质押给农信机构单独使用，以此来控制风险的方式，就是数据质押。农信机构使用这些数据可以防范信贷风险、实行交叉营销和降低融资成本，降低农信机构小微贷款风险。具体建议如下。一是引入数据
6、质押的观念，开发数据质押产品，将数据资产纳入资产负债管理体系，评估数据资产价值，建立小微贷款数据质押管理制度体系。同时，建立数据质押所必须的客户管理系统（CRM） ，用于收集、存储、分析和应用小微企业质押的数据信息，将收集的关于小微企业的资信、物流、资金流等交易信息进行统计分析，建立风险预警模型，根据风险进行合理定价，确定小微企业的风险利率价格。在风险足够补偿的情况下，尽量降低小微企业的融资成本。二是建立数据质押的相关业务制度和操作流程，签订合同协议，允许农信机构收集小微企业相关信息，承诺提供准确可靠的信息，保证信息数据的真实性。同时，还要扩展数据收集渠道，充分利用外部数据，与小微企业授权取得
7、的数据进行交叉检验，保证数据的可靠性。三是根据小微企业的数据分析，建立小微企业分层分类的产品集群，设计不同风险的定价机制，满足不同客户的资金需求。建立绩效考核系统，建设以客户贡献为基础的绩效考核体系，根据客户贡献确定客户服务等级和计价标准。农信机构还可以基于这些数据开展产品研究、机构网点的布局研究，合理安排自助设备的安放、组织架构以及人力资源的管理，根据数据分析情况配置人员，划分条线资源，提高农信机构战略决策的科学性。四是建立畅通的沟通渠道，通过整合银行内部数据和外部社会化的数据，获得更为完整的客户拼图，从而为客户提供更为精准的个性化服务。农信机构可以应用大数据分析用户的银行业务使用规律、日常活动轨迹、消费偏好和社群影响力等，有针对性地采取差异化营销手段，以更低的成本实现精准营销，全面推进普惠金融，有效降低小微贷款风险。
