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以互联网贷款为抓手 破解小微企业融资难题

2019-10-12 11:08:57 作者: 来源:中国证券报 浏?#26469;?#25968;:0 网友评论 0

中华PE:

 近年来,小微企业“融资难、融资贵”问题依然没有得到很好解决。日益兴起的商业银行互联网贷款利用大数据技术等金融科技手段,为解决传统小微信贷业务中的痛点问题提供了新思路。

  破解难题的新抓手

小微企业是提升经济增长、拉动社会就业?#30171;?#36827;创新的重要驱动力,然而小微企业融资难问题却在世界各国普遍存在,并对企业发展造成极大阻碍。在我国,近年来陆续出台相关政策措施。2018年6月,中国人民银行等五部委联合印发《关于进一步深化小微企业金融服务的意见》,采取货币政策、财政政策、监管政策等“几家抬”的办法,进一步加大对小微企业的金融支持力?#21462;?a class="em_stock_key_common" href="http://stock.eastmoney.com/hangye/hy475.html" target="_blank" web="1">银行业金融机构要加强对互联网、大数据、云计算等信息技术的运用,改造信贷流程和信用评价模型,降低运营管理成本,提高贷款发放效率和服务便利?#21462;?#36890;过发展互联网贷款缓解小微融资难问题,正是对相关要求的落实。

  互联网贷款是依托于互联网新技术以及金融科技、聚焦于长?#37096;?#25143;金融需求而兴起的一?#20013;?#22411;信贷模式,目前主要应用于消费贷款和小微贷款,其在解决传统融资模式中的信息不对称、提高中小微企业信贷审批效率、降低融资成本等方面具有独特优势。目前,已有相当数量的银行为客户提供面向小微客户的互联网贷款服务,这些机构多依托自身电子银?#23567;?#30452;销银行及电商平台等入口,着力搭建场景,吸引有款需求?#30446;?#25143;。

  从狭义角度上讲,互联网贷款?#21830;?#25351;纯线上信贷产品,这虽然是未来的主要发展方向之一,但从目?#26696;?#34892;对于纯线上小微贷款的?#23548;?#26469;看,大多处于相对早期的探索阶段。更为广泛的探索则是在线上线下结合的产品及业务模式方面,各银行的创新更具特色,通过在目标客户框定、产品精?#21152;?#38144;、客户额度审批等贷款产品核心处理流程中充分融入大数据分析应用,可以在很大程度上解决传统小微贷款业务中存在的诸多痛点,从而破解小微企业融资难题。

  针对性举措

  商业银行越来越重视小微信贷业务,但传统的小微贷款业务存在诸多方面的痛点,互联网贷款则可在一定程度上解决这些痛点。

  第一,利用大数据技术解决信息不对称问题。随着互联网的发展与大数据时代的来临,银行可以更容易获取小微企业的各方面数据,并通过大数据和云计算技术对收集来的碎片化信息进行关联分析、交叉检验及信息核实,从而对企业的真?#24471;?#35980;进行全面刻画。通过先进的生物认证、人脸识别技术辅以其他手段,基本已能做到在线的身份认证。同?#20445;?#36890;过加强与大数据征信机构的合作,?#37096;?#24314;立小企业失信披露机制,预?#20048;?#22797;骗贷现象发生。

  第二,通过实时在线监测解决贷后管理问题。利用数据挖掘技术在线7×24小时对客户的行为数据进行采集,对借款人进行全面?#20013;?#30340;风险监测,一旦发现任何风险迹象,及时通知相关业务部门提前采取风险防范应?#28304;?#26045;。尤其是在电商平台+企业信贷模式下,借款人在整个供应链?#31995;?span id="Info.365">资金流动全在平台的掌握之中,借款人的需求是否真实、还款能力是否足够,到期时点该客户是否能有足够资金还款,均可通过对数据的处理计算准确推断。

  第三,线上引流精?#21152;?#38144;解决获客留客问题。一是通过与政府职能部门、支付结算机构、核心企业等的合作,利用其网站、APP?#35748;?#19978;引流,其中尤属与税务机关或代理报税机构合作开发的产品最为成熟。二是运用大数据技术对小微融资需求进行前期预测,主动寻找潜在客户,并通过合适的渠道精?#21152;?#38144;。三是通过区分不同层次客户的需求,为小微企业提供精准金融产品服务及配套产品,不仅使营销更加便捷,也能极大提升客户的黏性。

  第?#27169;?#20248;化信贷流程解决单位成本偏高问题。一是操作在线完成、审批在线自动处理、风险在线自动预警的操作模式,大幅降低借贷双方的操作成本。二是数据信息技术?#30446;?#36895;发展?#32929;?#19994;银行可以?#31995;统?#26412;获得小微企业?#26696;?#20154;沉淀在移动支付端、社交网络平台?#31995;?#28023;量“软信息”。三是利用大数据挖掘和分析技术,对碎片化的信息进行反复推演和提炼,从而加快审批流程、提高审批质量、降低信息处理成本。目?#23736;?#34892;可实现审批按秒计、放款按分计。

  第五,依托大数据信贷决策解决操作风险问题。大数据信贷决策采用云计算技术,从数据收集录入到评价结果输出,整个过程全部由计算机算法完成,减少了人为主观判断,不仅确保评价结果?#30446;?#35266;性,也有助于防范操作风险。而通过在传统建模技术的基础上采用机器学习建模技术,则可进一步提高模型运作的自动化程度,减少人为干预?#38405;?#22411;输出的影响。目前较为先进的大数据决策模型已能覆盖贷前贷中贷后?#30446;?#25143;全生命周期管理。

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