广发行试点中小企业信贷风险定价体系(2)

　　中小企业信贷业务需要效率、成本及对风险的控制。美国从上世纪60年代开始，金融脱媒现象趋于明显，大公司融资不再完全依赖于商业银行信贷，银行业务逐渐转向关注中小企业。然而，发展的瓶颈在1995年才得到突破，美国的一家金融科技公司与美国风险管理协会联合建立了中小企业风险评分模型，使得效率显著提高，在此基础上的银行流程、组织机构都发生了很大变化。如今美国中小企业信贷已非常成熟，美国银行每天处理的中小企业信贷有1500笔。

　　一家美国银行在这方面的改造分三步走，一是将一个地区内的多个贷款处理平台整合为一个贷款处理中心，使授信的连贯性、一致性得以增强，信贷资产质量更受到关注，还可达到减员增效的目的；二是建立风险管理模型和授信体系，迅速分离贷款申请中“好”与“坏”，提高数据收集和管理的速度，降低授信员的薪金成本；三是进行平滑实施与过渡。

　　目前，商业银行在中小企业业务的开拓中，都越来越重视标准化，以此降低经营成本。如按大企业信贷管理方式操作，中小企业信贷业务很难获取盈利。从客户层面而言，希望放款速度加快，标准化是放款“提速”并且保证信贷质量的前提。

　　2、信贷风险模型的开发有助于降低银行信贷成本，提高收益

　　中小企业贷款难是各国普遍存在的问题，原因在于风险、成本与效益三个因素的不对称。银联信认为，有针对性地开发中小企业信贷模型可以大幅度降低商业银行的信贷风险和业务运作成本，并可大幅度提高商业银行的贷款审批效率和经营业绩，美国的商业银行在这方面取得了一定成果。

　　以信誉评分模型为例，决定是否对企业放贷乃是关键的第一关，准确快速地识别“好客户”和“坏客户”是其中最最重要的一环。我国的信用风险评估比较落后，现在仍然在大量的使用专家打分法和单一的比例分析手段对贷款进行风险评估，这些已经不能满足在商业银行进行风险度测度的准确性和客观性要求。信用评分模型具有成本低、效率高，准确性较好的特点，比较适用于中小企业的信用评估。信用评分模型具有很多优点，因此在贷款评估中得到了广泛应用。信用评分模型准确性好、客观性强。信用评分模型是使用统计方法对历史数据进行分析， 确定对预测最关键的指标及其权重， 并剔除模型中次要的指标， 具有统计显著性的指标才能进入最终的模型， 指标和权重的确定具有科学的依据。模型是大量数据中提炼出来的预测信息和行为模式制定的，反应了信用表现的普遍性规律，在实施的过程中不会因业务人员的主观感受、个人偏见、个人好恶和情景、情绪等而改变，对于同一项贷款， 信用评分系统总会给出一样的评分， 从而保证了贷款处理过程中运用统一客观的尺度， 避免了主观因素的影响。另外，信用评分模型效率高，大大减少了贷款审批过程的时间；成本低，普通贷款处理可以交给营销人员完成，专家仅集中精力处理处于“灰色区域的”贷款申请。

　　银联信建议

　　为加强中小企业信贷风险技术分析，解决成本与收益不对称的问题，我国商业银行应在借鉴国外模型的理论方法和设计思路基础上，结合本国实际，充分考虑诸如利率市场化进程、企业财务欺诈现象、数据积累量不足、数据质量不高、金融市场发展不充分、道德风险偏高、区域风险差异显著等国内特有的现象，努力开发出适合自身特点的模型框架和参数体体系。

　　[本文由中国中小企业金融服务网提供，未经北京银联信投资顾问有限责任公司书面许可，请勿转载。]