文/王飞 编辑/刘洋

　　比起大数据技术，用大数据思维去指导小微授信工作，重视信贷员在调查中的关键作用，以实现“半自动”式的授信发放工作或许才是努力方向。

　　Q: 大数据做微贷有哪些难题？

　　A: 数据缺失,信用评估难

　　前一段时间，中国首家网络银行“微众银行”开业，当着李克强总理的面，“微众银行”用人脸识别技术和大数据分析，给一个卡车司机放了3.5万元贷款。

　　微众银行靠着这件事情赚足了脸面，原因不仅仅是国家领导人前来撑场面，更重要的是微众银行这笔贷款是通过“大数据”分析发放的，相比于传统贷款流程繁琐，折磨客户又折磨信贷员，微众银行通过数据分析，在数秒之内就审核通过了贷款，省时省力又省事。

　　在众人惊叹大数据技术的威力时，笔者对大数据能否真正搞定小微贷款却持怀疑态度，结合笔者几年的小微贷款工作实践，来说说大数据做小微贷款的几个难题。

　　第一个难题——“数据缺失”

　　大数据在小微客户身上的应用，是要建立在小微客户“数据源”基础上的，没有数据源，“大数据”分析就成了打空枪，而小微企业本身所具备的特点会让我们难以收集相关数据。

　　1、小微企业经营灵活

　　小微企业所从事的生意有几个特点：进入门槛低、规模小、经营形式灵活，在实践中，也因为这些特点并不需要办太多的营业手续，再加上这几年政府为激发小微企业的活力，对小微企业愈加重视，在制度上和政策上进一步给“小微客户”减负，大部分的小微客户就是靠一张营业执照就开业，“一元公司”现在也成为了现实。生意手续“含金量”的降低，这让大数据分析中的最关键的一步，也是第一步：核实生意主体，成了一个难题。光靠一张“纸”，光靠网上的企业信息公示系统，这种纯粹通过线上的方式去核实生意存在与否，以及生意的归属，笔者估计，别说网络银行不放心，银监会也是不会放心的。

　　2、小微企业经营模式简单

　　 小微企业生意的经营模式非常简单，第三方机构参与的程度较低，因此金融机构能借助的有价值的第三方信息很少。以一个夫妻开的小超市为例，超市平时交易量大、交易金额低，而且以现金交易为主，所以通过银行流水不能反映他们的经营状况；因为是政策照顾的对象，几乎免税，所以税务局的交税信息也没有什么价值；没有大的积蓄，之前也没贷过款，所以很少和银行打交道，在央行[微博]的信用记录几乎为零，生活用电用水和生意用电用水夹杂在一起，每天的生意凭证是只有他们自己能看懂的流水账，因此几乎找不到靠谱的、有利用价值的信息凭证。所以如果金融机构用大数据去分析没有公信力数据的小微客户，几乎无从下手。

　　3、小微客户的素质较低

　　 小微客户的文化水平相对较低，“互联网生活”的参与程度也较低，对于他们来说，互联网仅仅就是聊聊QQ、微信，斗斗地主，然后转发两篇养生文章，淘宝购物也是浅尝辄止。网上热议的，也是微众银行宣称的要通过“社交数据”去发放贷款，在小微客户这里是失灵的。

　　笔者曾亲自尝试过使用以社交数据发放贷款的代表“闪银”，它的界面很简单，要求用户关联自己的“微博、人人网、学历认证、银行卡”，然后经过三分钟的后台分析就得出一个信用额度。“闪银”后台是怎样的数据模型，如何做的数据分析，我们并不知道，但得出了一个结论，这些“稀奇”的事物，小微客户是“不感冒”的，如果执意要通过分析小微客户的社交数据来判断他的授信额度，就好像要通过老农民爱喝哪款红酒来判断他的素质水平一样，只怕意义不大。

　　第二个难题——“信用评估难”

　　“信用”评估是大数据分析和传统调查分析都难解的命题：

　　1、小微客户信用记录少

　　 无论是线上还是线下审批，客户的信用纪录都是是否予以小微客户授信的重要参考。这几年政府政策的引导，各家银行推出的小微贷款产品，让小微企业多了和银行打交道的机会，但仍未让小微企业在央行征信报告上展现足够的信用状况。别说能达到满足大数据分析所需要的量，就是在传统金融机构对小微客户的授信分析中，也让银行费心不少，比如就是因为小微客户稀少的信用积累，逼迫银行只能通过强化担保来把控小微客户的还款意愿，而不愿意去冒险尝试纯信用贷款。

　　以国内小微贷领域的佼佼者包商银行为例，包商银行掌握先进信贷技术和高素质信贷员队伍，也仅能做到“无需抵押，也能贷款”，这里虽然无需抵押担保，但需要客户提供严格的保证担保，而即便对客户发放了无需担保的信用贷款，也会在金额和期限上做出严格限定，客户范围也基本仅限于和包商银行合作多年，信用记录良好的客户。

　　2、小微客户信用记录差

　　 在笔者所接触到的小微客户中，其信用记录呈现了两个极端，要不就是“白户”，从未和任何银行打过任何交道，没办过贷款，没办过信用卡，甚至没在银行开过借记卡。要不就是征信记录很难看，多次逾期。但逾期也分“恶意”与“非恶意”，信用记录难看的那一部分，也不完全是“黑户”，有的可能是被银行怂恿，办了信用卡却不会用，于是信用记录抹了黑；有的可能是侥幸办了房贷，却被复杂的利率调整所困扰，征信记录多了些不疼不痒但很碍事的逾期记录。

　　 而大数据分析是机器判断，会更相信“公正权威“的征信报告，而不会去听小微客户去讲信用记录背后的故事，因此如果单纯通过信用记录来判断客户的信用意识，是不是就有些武断？而银行在小微授信业务中，银行机构的代表信贷员则不会那么死板，面对客户的不良信用，一定会给客户自证清白的机会，恰巧银行调查小微客户是让信贷员实地调查，借着实地调查的机会，信贷员也会详细了解不良信用记录的成因，成熟的去判断客户的信用意识，给客户一个解释的机会。

　　3、小微客户信用意识差

　　 强化客户的信用意识是授信业务中的重要环节，尤其对于没有贷款经验的小微客户来说。另外，小微客户的信用意识差是业内共识，毕竟这部分群体一直游离在银行的主流客户群体之外，没见过“世面”，也不知道信用记录的重要性，因此在银行调查小微客户中，借着实地调查，和客户面对面交流的机会，来给客户灌输维护良好信用意识的重要性，是工作必备。

　　 同时，银行也考虑到，光灌输意识是不够的，还需要有一个强力里的保障，那就是信贷员。信贷员是银行的代表，也是银行品牌形象、法律规定和信用道德评判的具化。对于客户来说，面前活生生的讲感情的信贷员，比起客户的自我约束、银行品牌感化，甚至法律的威慑更加有力。如果读者当中有做过小微贷款，有追过逾期经历的，都会认同我的说法，和客户讲法律、讲信用意识，都不如和客户“讲关系”、“讲面子”有效果。

　　如上文从“数据难题”和“信用难题”两个方面分析所得出的结论，数据的缺失、数据收集渠道的缺失，使得目前热议的完全依赖“大数据”快速发放贷款的模式，在小微客户身上仍然难以落实，大数据技术只能是“看上去美好”。

　　而从一个亲身接触客户，切身了解小微贷款其中艰难的信贷员角度出发，笔者认为比起大数据技术，用大数据思维去指导小微授信工作，重视信贷员在调查中的关键作用，以实现“半自动”式的授信发放工作或许才是努力方向。

　　以上就是笔者的对于用大数据做小微贷款难题的几点认识，因为都是小微信贷工作的经验之谈，所以表述多于主观，缺乏准确数据的支撑。但对于大家客观看待大数据在小微信贷领域的应用，实际了解其中的难处，应该能给大家提供些思路。