国内小微金融三大模式

时间:2019-04-12 10:47 作者:admin 来源:未知 点击:

  德国IPC模式。以泰隆银行、台州银行为代表,不追求抵押,客户体验好,风控扎实,银行自身收益也高。此模式的难点在于过度依赖信贷员,难以复制。十几年以来,这两家银行一直是监管部门服务小微的标杆,但国内未出现第二家泰隆、台州银行,既有体制机制的原因,也有模式自身的原因。
 
  信贷工厂模式。国内大部分银行采用此种模式,以民生银行(600016)、招商银行(600036)为代表。此模式获客和风控都采取了批量化,操作成本低,上量快,但忽视了资产穿透,弱化了个体信用风险。在经济下行的情况下,大面积风险暴露在所难免。
 
  互联网模式。从阿里小贷开始,非银行机构模仿者众多。无论是平台自金融还是第三方金融服务机构,都是以互联网平台为基础,以平台数据和第三方数据为手段,采用电子化自动化申请审批放款线上化操作,客户体验佳,但受限于平台自身闭环,业务规模、风控难以平衡。
 
  供应链金融是以应收应付账款和动产为基础,之前无论是银行的供应链金融还是核心企业自金融,更多的是基于核心企业的信用,要么基于货款要么基于货物,以封闭性自偿性为首要条件,大大限制了供应链金融的发展。
 
  事实上,自国内最早的金融机构——深圳发展银行开始叙做供应链金融以来,银行曾有过一段时期对供应链金融寄予很大期望,但产品创新上并没有太大突破,其他参与者如核心企业、物流公司、B2B电商等,都没有逃脱核心企业 “中心化”思维。而对终端小微企业,即使其在平台交易,有交易数据、物流数据,还有平台的认证等信息,但由于无法穿透底层资产风险或无法满足需求,其供应链金融表面看“热闹”,实质规模效应有限。另一方面,互联网大数据,互联网平台化生态化,大数据的数据离散、信噪等问题,“泛”与“散”的特点,使得在小微非标市场的运用上无论是时间成本、数据成本,还是最终效果都不经济。
 
  供应链具有相对封闭性的特征,可以提供场景和数据支持,而大数据需要关注客户的相关性和数据的有效性,所以两者的结合是必然结果。相对于完全基于核心企业信用的传统供应链金融,互联网大数据的探索是以核心企业为切入点,以平台数据为基础,补充外部数据(包括外部交易数据、行为数据和征信数据),落地终端企业,控制风险,满足企业的需求。

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