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重視小微信貸的商業可持續

发布作者:湖南省小额贷款公司协会 发布日期:2019-10-09

銀行從事小微企業信貸業務的基本原理是:如何以一個相對合理的成本,收集潛在小微客戶的足夠信息,以此確定預期損失率,實現風險定價,從而實現小微信貸業務的合理回報和商業可持續。

 

監管部門催銀行做小微信貸,就像老師催學生做作業一樣用心良苦。

這是不是意味著,支持中小微就是個不講商業性的政治任務呢?這顯然也不對。不少小微信貸做得好的銀行,往往財務業績表現也不錯。

大家認爲小微信貸風險高,其實並不准確。小微企業群體分布于百業百態,風險有高有低,高度分散。但是,從中找到目標客群、選出低風險的企業的成本卻非常高。解決這一問題,實現商業可持續,不同銀行需根據自己的禀賦優勢選擇不同的路。

 

利率並軌前的出路

央行2019年的工作會議上明確提出,今年的重點工作任務之一是“穩妥推進利率‘兩軌並一軌’,完善市場化的利率形成、調控和傳導機制”。利率並軌是利率市場化的最後一步,彼時,銀行業可能就真的運行在利率完全市場化的環境中了,“脫媒”現象可能會進一步發生:

一是存款優勢出現分化。隨著理財意識深化,居民的儲蓄型存款慢慢都會理財化,剩下結算型存款,成本也不算高。但結算型存款並不靠客戶關系來拉的,而是靠優質的綜合服務(以結算爲代表)吸引而來的。大小銀行的存款優劣勢分化,會進一步加大。現在來看,網點渠道、産品服務等綜合能力較強的大型銀行會更有優勢。

二是銀行貸款定價優勢會體現在小微。利率市場化、存貸款業務脫媒之後,優質的大型企業會更加傾向使用資本市場去融資,銀行貸款沒有定價優勢。真正能體現差異化定價、獲取較高回報的信貸種類,只能是高度非標准化的品種,最爲典型的就是沒辦法大規模脫媒的中小微企業。

在利率市場化時代,大金融市場將全面同場競爭,因此銀行,尤其是中小銀行,需要尋找自己的差異化定位,建立“護城河”。資産、負債都無優勢的銀行,比如規模不上不下、差異化定位不明確的中型銀行,未來將面臨壓力。

鼓勵銀行支持中小微的監管文件頻出,一方面是爲了支持中小微企業,另一方面也是利好銀行業未來發展:如果等到利率並軌來臨,客戶脫媒,才開始尋找自己的路,那時候就絕對太遲了。

 

遴選客戶成本省不得

銀行從事小微企業信貸業務的基本原理是:如何以一個相對合理的成本,收集潛在小微客戶的足夠信息,以此確定預期損失率,實現風險定價,從而實現小微信貸業務的合理回報和商業可持續。其中的关键要害是“一個相對合理的成本”。

小微企業個體分散、經營不規範、信息高度不對稱,因此遴選優質客戶的成本很高。但這個成本是省不得的——如果“偷懶”,直接套用一些不合適的標准化信貸技術,最後肯定會留下一堆壞賬。

小微企業信息不對稱,不代表沒信息,而是說它們的信息不是報表化、標准化的。比如一家早餐店,在啓用支付寶、微信支付之前,連書面的現金進出流水都不一定有,但是店主勤勞、早餐美味、深受社區居民歡迎,這些非標准化的、定性的信息都是對于判斷其信用非常有用的信息。

我們把這些非報表化、標准化的信息,叫做“軟信息”。傳統上,銀行(或其他信貸機構)業務員處理軟信息的方法主要是“關系型借貸”,就是業務員和目標客戶建立長期合作關系,從而基于經驗判斷,確定風險定價。這種關系可以是先天的,也可以是後天的。比如,讓業務員先在社區中待很長一段時間,像駐村幹部一樣,慢慢跟社區成員建立關系,增進相互了解。所以,對他們的工作要求,和駐村幹部是一樣的,即“進村狗不叫”。

與關系型借貸對應的是交易性借貸,就是基于公司信息、財務報告、業務數據等“硬信息”,完成風險定價。很顯然,這一套技術原本不適合于小微企業。

得益于互聯網、大數據技術的發展,越來越多的軟信息逐漸被“硬化”:線上支付的普及,使現金收支信息得以書面化;銷售渠道從線下轉向電商,交易記錄報表化;同時,征信體系也在不斷完善。于是,一種全新的交易性借貸流行起來,即大數據征信。信貸機構即使完全不認識客戶,也能依據足夠信息完成風險定價,進而放出貸款。

我們把完全線下關系型借貸,稱爲“純手工模式”,俗稱“人海戰術”;把完全基于大數據、在線發放的貸款,稱爲“互聯網金融模式”。但是,現實中大部分是混合模式:在村裏跑客戶的業務員,也會調取大數據征信,或者把所采集的信息錄入線上“信貸工廠”系統,由模型協助判斷;而一些基于大數據的機構,也往往會派業務員去實地考察。

 

大行上網、小行進村

中國銀行業金融機構近4100家,包括6家国有大行(中农工建交邮储)、12家全国性股份制银行、134家城商行、1200多家农商行、 965家农信社、1624家村镇银行等新型农村金融机构。

傳統上,不同類型銀行有著不同的客戶定位,比如大行做大型企業和大型項目,股份行做大中型企業,城商行、農商行、村鎮銀行做當地中小微企業。銀行業有著“門當戶對”,這是曆史原因造成的,也是避免銀行業惡性競爭(overbanking)的根本方法。

但是,不少小微信貸做得好的銀行,往往財務業績表現也不錯。筆者統計了多家小微專業銀行數據,按照ROA(資産回報率)排名,可以看到排名靠前的大部分是東南沿海的區域銀行,其中包括台州地區的兩家代表銀行台州銀行、泰隆銀行。

在這些地區(江浙、福建一帶),大部分中小城市本身就是以小微企業爲主,部分地區的工業産值幾乎90%以上來自民企、小微。本地難得的幾家大企業,也一般都在大銀行手裏。看上去無比優秀的路,其實是逼出來的。那些還有大中型企業可做的銀行,日子過得還不錯,自然沒有動力去做小微。但這樣的好日子會持續嗎?

大型銀行已經感受到金融脫媒的壓力,所以要下沈客群,尋找出路。工商銀行很早就提到,銀行不做小微沒有未來。同時,政府也給大行們下達了任務,要求普惠金融(包括小微等)增速不得低于30%。

這種下沈會擠壓原來中小銀行的業務空間。大銀行擁有著小銀行無法匹敵的資金低成本,中小行貸款産品在大行的低利率面前毫無競爭力。

但是,大行也不是無所不能的。它們要想用人海戰術,在全國範圍滲透村社級(社區、村落、部落等),其管理難度、業務成本都高得無法想象——把網點鋪到縣城和發達的鄉鎮已經很不容易了。因此,在最末梢的村社級,大型銀行還是無法觸達,或者雖然能覆蓋,但服務不夠緊密,很難實現“關系型借貸”。但大行擁有較強的技術實力和人才優勢,以及規模經濟,引進、建立強大的信貸科技系統不是問題。

中小銀行的網點可以覆蓋到鄉鎮,業務人員能夠覆蓋附近的各個村落,用最原始的手段化解信息不對稱,並提供最貼心的服務。大行運用信息科技能夠覆蓋的客群,主要還是擁有“硬信息”的客群——能夠高度標准化的信息和業務,最後都可能被大行通吃。而下沈到最底部的、無法簡單標准化或硬化的信息,則可能成爲小行的最後陣地。

最後可能形成的小微業務格局,是“小行進村,大行上網”。優秀的小微信貸業務,是“小行進村狗不叫,大行見網不見人”。

 

(作者爲國信證券金融業首席分析師;編輯:袁滿)



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