普惠小微：信用逻辑与数字风控

近十年以来，中国的普惠金融事业发展迅速，甚至可以说是狂飙突进，从个人信贷市场的规模发展与结构变化可见一斑。2010-2020年10年间个人信贷资产规模整体CAGR约为20%，从2016、2017年开始呈现增速陡升态势，2020年整体规模超过了60万亿。

在政策、监管、市场、科技综合因素推促下，其实质是替代数据驱动的个人信贷业务数字化浪潮，其中包括两大主线。一方面，消费互联 平台经济及其和金融体系的链接融合（互联 金融、助贷、联合贷款等等），极大支撑和推动了金融机构消费金融业务数字化转型，普惠业务经营效率明显提升，长尾客群服务纵深渗透；另一方面，以2015年银保监会和税务总局推出“银税互动”为代表的涉企政务数据共享和金融对接，拉开了普惠小微金融数字化的序幕，面向中小微企业主的个人经营性贷款业务开始得以快速发展，长期以来小微金融的“不可能三角”和“麦克米伦难题”正在被破解。2017年第二次“银税互动”文件出台和银税直连加快实施后，普惠小微数字化发展呈现加速态势。

2016年以来，综合因素叠加耦合下，个人信贷占中国信贷资产总量的比例从2010年的23%提升到2020年的近40%。从内部结构看，抵押类和信用类经营性贷款已经超过了10万亿，占个人信贷资产总量的比例超过了30%，其中信用类经营性贷款从千亿级的基数，短短几年内突破了5万亿，发展非常之快。

01 普惠小微是唯一具有中长期红利机会的授信业务条线

普惠小微正在成为银行业金融机构授信业务独立的业务条线。就客群共性特征、信用逻辑以及风控方法而言，普惠小微业务具有B+C的复杂特征，是连接传统大中型B端公司金融业务和C端个人零售的结合部位和纽带中枢。过去几年来，授信业务数字化发轫于C端，多数银行已具备相当的业务规模、系统支撑和经验积累。个人零售业务已高度数字化，总体呈现流程线上化、场景化以及决策自动化的总体特征，转型重心正在向普惠小微业务切换。另外，普惠小微业务数字化转型是传统大中型公司授信业务实现智能分析和辅助决策的先决条件和基础环节。公司金融业务总体尚处于传统做法阶段，基本依靠专家判断和经验驱动，开始逐步在标准化和线上化的基础上，引入一些基于替代数据的智能分析方法和辅助决策工具。

普惠小微业务和传统个人零售既有天然的共通之处，亦存在巨大的客群差异和不同的风险特征，复杂性和挑战性不容小觑。经过长期的导入和探索期，在政策、监管、市场、科技等因素综合推动作用下，普惠小微业务已进入快速发展阶段。可以预期，普惠小微应该是未来唯一具有中长期红利机会的授信业务条线。按照监管口径，普惠小微整体渗透率目前在30%左右，数字化转型明显加快，未来还有10年左右的快速红利期。

从未来趋势和发展空间看，公司金融和个人零售正在总体转向自然增长态势。一方面，随着全球化逆转和出口红利衰减，我国工业化和城镇化发展拐点到来，大型公司金融的增量空间非常有限。另一方面，个人消费金融已高度实现可获得性，整体渗透率已基本达到精耕细作的成熟阶段，局部群体的多头共债和过度负债的问题已经开始出现，亟需加快发展债务协商调解、个人信用复健等包容性普惠金融创新。

02 普惠小微转型发展是个系统工程

就总体而言，数字化转型目前总体仍处于初级阶段。如何落地实施战略定位，如何完成监管两增考核，如何正面应对同业竞争，如何敏捷应对市场变化，如何有效下沉长尾客群，如何构建数字风控能力，如何实现业务科技融合，如何促进业务统一管理，是如何实现普惠小微转型发展的互为一体、有机关联的八个核心问题。尤其对于地方中小银行而言，面临多重因素叠加挤压，这一系统工程艰巨复杂，转型压力非常突出，近期地方银行合并重组明显加快与此有关。很多地方银行发展战略都提及中小、小微、普惠定位，但客群有效下沉缺乏内部能力支撑。2021年 络贷款、跨区域经营等监管新规出台以后，区域精耕细作亟需内部能力提升。近年来政策监管驱动下国有大行普惠小微30%以上的增长，碾压式业务下沉进一步挤占了地方银行的转型腾挪空间。

从我们观察到的情况看，越来越多的中小银行普惠小微数字化转型步伐明显加快，转型做法趋向主流，转型投入正在加大。很多银行逐步调整了组织架构和职能边界，成立了独立的部门甚至事业部制/专营机构化运作,实施构建完善统一独立的智能风控底座，以线上化为先导推动业务和科技深度融合。

03 普惠小微业务：生命周期与风险策略

我们尝试借鉴产业生命周期分析框架对普惠小微业务的发展趋势和市场空间进行了系统思考和前瞻预测，总体认为2022-2023年是中小银行普惠小微数字化转型发展关键机会窗口期，还有10年左右的长期快速发展空间。

从需求侧来看，普惠小微目前整体市场渗透率已达到30%，大致可认为是市场导入期结束，转型门槛期已过，起飞临界点来临。部分银行的率先启动、尝试探索和融合创新，已在产品研发、业务模式、组织流程、外部合作等方面形成了很多有益经验和积极成果可资借鉴，在风控技术、营销获客、贷后管理等方面遇到一些普遍问题和共通难点已逐渐清晰；个别机构脱离实际情况和自身条件的激进下沉和粗放发展也付出了巨大的试错成本；更多银行则面临的是在前期尝试探索和形成基本共识后如何有效解决转型痛点和培育自主风控能力问题。

从供给侧来看，在政策、监管、市场、科技等多方因素综合推促下，目前总体处于业务进入期，市场预期趋同，中小微企业融资系统性风险整体降低。有效供给增加首先快速解决了融资难问题，并在政策监管引导和机构竞争加剧的作用下使得融资贵问题得以逐渐缓解。

从可能性边界（Possibility Frontier）来看，近期国家层面系列顶层政策推动，涉企政务数据归集共享明显较快，地方 会信用体系建设掀起新高潮，工业互联 发展逐步从基础设施搭建进入平台运营阶段，金融机构普惠小微业务所面临的数据条件将持续改善，成为普惠小微业务持续下沉和服务渗透的有效支撑，业务可能性边界和产品体系将不断丰富扩展、继长增高。

就风险策略而言，预期经过十年左右的增量红利期，普惠小微市场渗透率有望达到70%以上，整体业务板块将从成长期进入成熟期，市场格局转向存量博弈和精耕细作阶段，监管激励考核力度逐步消减，系统风险预期开始分化，资产配置政策面临调整，存量资产风险趋于上升，需要审慎评估风险策略并进行配置政策调整。

04 普惠小微：分析框架与信用逻辑

从金融机构的角度看，普惠小微的信用分析路径有两个：一是以传统银行为代表。自“银税互动”以来，随着越来越多的涉企政务数据向银行开放，银行能够接入企业财务替代数据，叠加人行征信数据进行信用评估，这是一套B+C的风控路径；二是以具有互联 平台底座的新型科技金融机构为代表，集合平台交易、支付、消费、出行等平台及三方数据，叠加企业维度数据实现增信提额，沿着C+B的信用路径解决普惠小微的客群信用评估问题。

从小微客群的角度看，银行普惠小微数字风控体系大体可三分：

一是对于腰部以上的中小微企业，以税票数据为底座，以财务分析逻辑为中枢，以经营对标和财务还原为目的，通过数据叠加和模型融合构建一套立体化的模型策略体系，和传统公司金融的评级授信体系之间存在很强的映射关系，比如以应税收入替代来自利润表的主营业务收入，以发票数据指标替代传统尽调中的经营分析，以收入/负债（人行征信数据）比替代资产负债率等财务杠杆指标；以招聘、 保等据映射人力费用的规模及其变动，以制造业企业的水电气数据去挖掘其经营稳定性/波动性等；基于替代数据的风控数字化并未改变传统信用分析理念，更多地体现在技术实现和模型方法等差异。

二是对于个体工商户及新型自雇群体，以银行流水数据为底座，以收支分析逻辑为中枢，通过叠加消费、 交、出行等三方平台数据，整个模型策略体系偏C端逻辑。

三是对于涉农新型经营主体，需要基于农业供应链、农村资产确权等基础设施建设和相应数据支撑。

中小微业务数字风控体系和公司业务评级授信体系之间存在天然的内在联系。中小微业务替代数据和数字风控的引入，也融合带动了传统公司业务的风控提升和效率改善，改变长期以来主要依靠客户经理和信审人员的专业技能和业务经验，企业信用分析缺乏交叉验证手段、评价标准缺乏一致性、人为随意性较大、缺乏刚性控制等问题，需要在以现有财务分析和基本面分析的基础上，融入替代数据实现智能分析，提升业务处理效率，建立一致性的信用评估框架。

05 个人经营性贷款：基础大类产品与先导策略产品

对于银行等非平台型机构而言，银税互动政策是小微贷款数字化的基础支撑。面向企业主的数字化个人经营性贷款事实上已承担了银行普惠小微业务的基础大类产品和先导策略产品的重要角色。

通过对企业主的触达和服务，基于线上化的客户授权采集调用企业税票、征信等信用信息和跑批智能风控模型，可以高效实现企业画像、基础准入、客户分层以及综合授信等，从而从根本上改变了银行下沉服务小微企业的展业营销模式和风险管控体系，是打破“成本、效率与规模”不可能三角的核心依托。

在客户画像、智能评分、授信策略、产品路由以及决策规则等智能风控体系的基础上，银行通过引入数据叠加、补充尽调、人工信审、三方增信等方式实现客户综合授信，从而形成数字化驱动的，线上和线下相结合、智能决策和人工信审相结合的、个人授信和企业授信相结合的普惠小微业务体系。

随着小微普惠化的快速渗透，机构同业竞争已非常激烈，数据显示企业主的收入负债水平在快速提升，多头共债和过度授信风险问题开始显现，需要在贷款产品数字化的基础上围绕流程优化、模型迭代、规则完善等持续优化整个业务体系。目前市场上很多税贷、票贷的产品提法都不科学，部分银行已在进行产品整合和统一打造，实现从产品为中心到以客户为中心的转变，打造一套完整的基于统一数据底座的智能风控体系。

06 普惠小微业务模式：演进与融合

普惠小微业务模式的演进大体经过了三个阶段：

一是以人为驱动的IPC模式。该模式强调与客户建立面对面、紧密的信任关系，相信训练有素的人比机器可靠；信贷员在贷款流程中发挥核心作用；重视人员招聘与培训，并以严格的激励约束机制实现有效的人员管理；通过交叉验证、现金流分析、贷审会等机制进行风险管理。

二是以流程为驱动的信贷工厂模式。该模式突出作业流程的功能性切分，形成批量化、标准化的流水线生产模式；以项目管理与跨部门协作机制实现快速的规模化扩张；贯穿全流程的风险管理体系；灵活、稳定、可扩展的技术系统，支持业务快速增长；强大的人才培养机制，批量化培养业务专家。

三是以技术为驱动的数字化模式。目前基于替代数据和智能风控的O2O小微业务模式总体上尚处于1.0阶段，也可以称之为信贷工厂模式的2.0版本。纯粹的线上化和自动决策并不完全适用于普惠小微的实际业务情况。未来如何以线上化为驱动，实现批量化处理，构建自动决策和人工决策相结合的规则体系，实现线上线下相结合的普惠小微业务体系是大势所趋。2022年或为普惠小微数字化转型元年，越来越多的银行经过前期摸索和尝试之后，正在进行顶层规划和分步实施，以实现业务的统一管理和构建统一的风控体系。

07 普惠小微数字化转型的普遍问题和难点

目前，很多银行的普惠小微数字化转型在不同程度都碰到一些问题，比较典型的有：

第一，行方对业务数字化转型难度及系统性认识不足，缺乏整体战略规划和必要战略定力，还在照搬和沿袭信息化建设的模式和经验，比如有的中小银行花了几百万采购部署多套决策引擎，但基本上没有用起来。

第二，转型初期采用简单交付模式导致技术知识转移失败。比如一家规模比较大的上市城商行，采用简单咨询的科技合作模式后，行里相关部门开发实施出现诸多问题，项目迟迟未能投产见效。

第三，合作科技公司缺乏技术底座能力，导致初期投入未能实际见效。这几年涌入小微风口的科技公司可以归结为数据、系统、流量等不同派别，很多公司并没有扎实的数据底座，风控技术解决方案缺乏相应支撑，银行合作试错成本很高。

第四，助贷/联合贷款合作模式未能真正培育自主风控能力。很多中小银行逐渐认识到，外部平台合作只能解决当期业务投放问题，在积累了一定样本和经验以后，开始陆续规划和构建自主风控能力和自营产品体系。

第五，外部环境制约，尤其是数据条件限制，缺乏技术底座。比如银税互动政策还存在诸多问题，各省差异较大，少数省份和部分银行目前仍然未能实现银税直连，数字化程度高的互联 银行、 贷机构以及非银机构在数据接入方面仍然存在政策障碍，需要替代性数据技术和产品服务来解决；全国性大行由于各省税务数据差异难以在总行层面进行统一的风控设计和产品研发。

08 普惠小微数字化转型：目标与路径

（一）六个转变，有机统一

普惠小微数字化转型总体目标为，建立一套以税务、发票等数据为基础的统一的风控技术底座、业务产品底座以及智能决策平台，通过业务投放运行、扩展数据维度以及模型融合集成等，持续进行模型迭代和产品裂变，逐步建立健全以小微标签画像体系为基座，以客户智能评分模型体系为核心，以债项标签匹配规则体系为路由，以统一授信限额管理为原则，以分流决策规则体系为枢纽，以监测预警模型体系为后盾的智能模型策略体系，以纯线上经营性贷款产品为先导，形成线上线下相融合，智能决策和专家决策相融合，企业主和企业统一授信相融合，信用方式和抵押担保相融合，信贷业务和存款、结算、理财相融合，行内自营获客和平台精准导流相融合，具有良好规模效应和风控表现以及较强同业竞争力的数字化小微业务体系。

一是从经验驱动转变为数据驱动。通过替代数据的驱动和智能分析，实现批量化处理，这是数字化转型最核心的真正转变，并不是简单的人工替代问题。

二是从线下模式到O2O模式。原来的线下模式经过产品层的线上化逐步实现线上线下相结合的业务模式。

三是从单一客户授信过渡到统一授信。传统公司金融的统一授信方法和风控手段已经比较健全和完善，小微企业关联比较隐蔽，容易出现过度授信和多头授信问题。针对规模较大的中小企业授信方案，需要在营销进件端进行模板化信息采集，建立相应的主体关联标识，在授信环节才能做到统一授信。

四是从粗放管理到精细运营。实现智能分析和辅助决策的数字化模式能够在很大程度改变过去的作业流程低效、风控依赖经验、管理流于形式等问题。

五是从产品运营到客户运营。到了一定的投放阶段、形成了足够的存量客户以后，围绕存量运营和客户转化，逐步实现风控、营销、贷后运营和客户续贷、价值挖掘的全周期数字化旅程。

六是从边界模糊回到有机融合。构建基于一个技术底座、面向同一客群，进行有机管理和流程设计后，真正实现有机融合。

（二）夯实底座，分期实施。

数字化转型是一个庞大的系统工程。对多数银行而言，目前还处在如何搭建技术底座的第一阶段，主要包括以线上化基础产品为核心的产品底座，以智能评分模型为核心的模型底座，以智能决策引擎为核心的系统底座。第二阶段主要是通过数据叠加扩展和丰富产品体系，完善授信决策规则体系，优化产品业务流程体系。第三阶段主要是完善和健全模型体系，比如智能标签画像，模型路由机制、监测预警模型以及客户留存转化模型等。部分大型银行起步较早，基础较好，样本较多，已进入第二阶段；多数中小银行还不具备这个条件。

09 风控技术：客群特征与信用逻辑

构建以风控为核心的技术体系包括客群特征、数据条件，模型方法以及产品策略四个支柱。围绕公私不分、关联隐蔽、强烈避税、经营波动、行业分散及信用缺失等小微客群的共性特征，首先要解决基于企业自身的数据表现叠加企业主数据表现的综合主体信用评估问题，然后叠加交易信用、资产信用以及三方信用等组合状况进行风控设计和产品研发。由于数据条件等原因，以下两个逻辑往往未处理好。

一是人企关联问题。现在很多银行以企业纳税数据为底座的产品，从模型和策略来看，并没有很好考虑企业主的信用强度，以及没有解决企业主和企业之间的股权关联。从实际控制角度，体现为很多企业在股权结构等方面有强弱差异，怎样通过关联的强弱叠加反映企业主信用实力的数据源，解决对中小微企业的信用评估。目前主流做法是以企业经营数据为主，叠加个人征信数据，体现B加C的信用路径，总体客群的覆盖主要体现在右下角象限，但怎样实现有效延展，在模型方面需要进行相应的设计。

二是业务关联问题。从业务关联角度，通过发票数据的引入、发票六要素的挖掘，尤其是和核心企业之间业务联系的稳定性和紧密程度，进一步延展到核心企业是好还是坏，关联到深入挖掘中小微企业的信用评估，进而改变以纳税数据为汇总型结果性数据、颗粒度不高的缺陷。

10 数字风控与模型体系

从数据融合角度来看，目前普惠小微主体的信用评估构建在税务数据的基础上，需要通过叠加发票数据、银行个人流水数据、进出口、水电气、 保等经营数据进行数据融合和模型迭代，从而更好地映射和还原企业经营和财务状况。具有数据底座的科技公司能够在全量的企业公开数据资源和足够规模的税票数据样本的基础上，进行底层的特征探索和模型训练。比如在事前通过IV值数据分析方法来解决在指标构建和入模区分度问题。

智能评分卡是模型体系的中枢。在工商、司法、舆情、税票等通用数据维度的基础上建立一套基于B加C的模块化、集成式的通用评分卡来解决主体基础评级的问题，然后根据相应的企业类型、纳税等级及不同行业，通过几十套差异性、精细化的评分模型池，针对不同客户标识，调用相应评分卡去出结果。另外对能够获取到的场景性数据，也能对基础评分进行相应评分调整，最终形成客户评分评级。通过客户评分环节，对客户准入起到批量化处理作用，从而大大提升业务处理效率。现在银行普惠小微业务条线基本存在着智能评分和传统小企业评级两张皮的问题，下一步要实现过渡融合。

授信决策规则是模型体系的核心。如何实现通过纯线上化自动决策的小微产品在快速高效触达企业主后，基于数据调用，完成对小微企业信用评估，然后根据不同产品设计准入策略及相应策略模型，实现线上线下相结合的小微体系，真正实现智能信审。对于优质客户的大额化和企业化，授信要引入人工信审和线下流程，对于不能准入的纯信用贷款，更多是和抵押担保方式进行融合，设计相应的决策规则，通过模型结果、授信指引、辅助 告、基于 告引擎及配置好的相应辅助决策 告，加上线下人工补充信息录入和分析评价，给予最终的授信决策。

在智能风控模型体系搭建方面，银科合作越来越趋向于通过咨询实施运营一体化合作，来解决建设成本、交付质量以及项目效率问题。

本期主讲：

张天赫

誉存科技联席CEO，国家工程实验室金融大数据研究中心高级专家，中国信通院智能+学院专家讲师；中国人民大学经济学硕士、中国 科院经济学博士；国内首批CFA和FRM资格持有人；20+年B端金融从业经历，精通风险管理、价值评估、信用科技等领域，历任工行总行授信部副处长、工银租赁MD、私募基金总裁、上市公司董事等。

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