小微企業貸款難一直是小微企業的痛點。盡管在如今發達的移動互聯網時代，小微企業貸款的需求也沒能很好的滿足，主要還是靠民間資本的調度。當然，互聯網企業也在這個領域不斷作出嘗試，典型的如阿里巴巴。阿里巴巴根據其淘寶商家的交易記錄，通過螞蟻金服為其商家提供信用貸款的服務。本文探討小微企業貸款在傳統金融機構的發展過程，并討論小微企業貸款與互聯網的結合以及發展方向。
小微企業貸款問題其實可以歸納總結成為風險和定價之間的關系。
由于信息的不對稱行，傳統金融機構無法很好的對小微企業的風險做出準確的評估，所以，小微企業貸款的問題可以遞進為風險評估、控制的問題，而風控問題的關鍵是對貸款企業的還款能力、來源的評估、控制，企業的典型還款能力、來源如下圖所示：
根據上述的還款來源結構，金融機構對小微企業的風險機制可以劃分成為三個不同階段。
- 第一階段：評估企業的第二還款來源。
由于絕大多數的小微企業管理都不完善，所以造成企業的財務報表都不規范、甚至沒有財務報表。這對金融機構評估企業的利潤（第一還款來源）造成很大的影響。在這種情況下，金融機構只能放棄對第一還款來源的評估，退而求其次，重點關注企業的第二還款來源。所以，這也是我們在市場上普遍看到的銀行會關注貸款企業是否有不動產、廠房、土地可以進行擔保、質押。
這種做法雖然可以解決部分小微企業的問題，但是由于小微企業多數沒有不動產，所以無法覆蓋大多數小微企業。
2a. 第二階段a：主要評估企業的第一還款來源。
了解企業利潤從而評估企業的還款能力主要依靠企業的財務報表，但是小微企業因為其自身原因（管理松散、缺少專業人員）無法提供。于是，金融機構紙嘗試指派專業的人員至貸款企業進行考察、調研，從而了解企業的利潤，制定企業的財務報表。為了幫助專業人員掌握企業考察、調研的方法，金融機構引進了德國的IPC技術，并成功提高了小微企業的風控評估能力。
德國IPC技術的信貸流程包括市場營銷、貸款申請、信貸分析、信貸審批、貸款發放、貸款回收六個過程，大體上和我們傳統的信貸沒有什么區別，這也是該技術在國內廣為接受的重要原因之一。在每個過程的細節上，充分考慮了小貸的特點，能簡單的盡量簡單。比如資產負債表，最簡單的資產負債表只有7～8個項，簡單的要求讓信貸員容易掌握，也方便從客戶那里獲取重要信息。
但是，該方法嚴重依賴于人。涉及到信貸員的技能培訓、道德培訓、以及人員流失的風險，在這樣的情況，該方法比較難快速發展出規模。
2b. 第二階段b：間接評估企業的第一還款來源。
在產業的供應鏈鏈條中，往往會存在一個核心企業作為供應鏈的中心，而該核心企業與多家小微企業發生購銷關系。
在這種關系中，核心企業向其上游的小微企業進行采購，并付款。換句話說，小微企業賣出產品后，其收入來自于核心企業。假如小微企業需要融資貸款，那么金融機構只要確認核心企業與貸款企業的購銷關系，且核心企業確認將向上游企業付款，則該貸款的風險可控。即金融機構通過評估小微企業的下游企業，從而掌握了小微企業的第一還款能力。
這種方法還有另一個好處，金融機構通過對核心企業可以高效的將融資服務推廣到核心企業的所有上游。
- 第三階段：數據驅動風控，應用多種數據進行風控的評估
由于互聯網的出現，跟蹤企業的基本信息、經營行為、信用結構均變為可能。數據驅動的方法不僅評估企業的第一、二還款來源，還考量企業全方面數據（包括：電量的使用、合同履約率、法律訴訟情況，等）進行綜合風險評估。
但是，為了實現該方法，會遇到一個冷啟動的真空期，如何有效的度過“冷啟動”期將是該方法實現的關鍵。
不同企業針對這個問題可能有不同的解決方法，pstrike認為可以綜合考慮上述3個階段不同方法的應用，解決數據驅動風控的冷啟動問題。通過在前期綜合使用階段一、階段二的方法，積累原始的風控數據，以盡量準確的描述小微企業肖像。當數據積累到一定階段后，可以平穩過渡至階段三方法，實現數據驅動風控。
總結來說，小微企業貸款難的問題究其原因是金融機構無法很好的對貸款企業進行風險評估。本文整理了金融機構對小微企業進行風控評估的不同方法，并提出了數據驅動風控的實現路徑。
pstrike 2018.01.12 于廣州海珠
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