銀行做小微金融，到底難在哪？
【EFEC導讀】小微不良整體風險確實比大企業高，這是不爭的事實，但如果控制得當，信貸利率定價科學，扣除風險、費用之后的盈余，依然非常可觀。
圖片來源：視覺中國
首先做個界定。
我國早期實施國企改革，抓大放小，所以現在的國企普遍規模較大，小微企業基本上全是清一色民企。此外，有些大中型民企，融資情況也還行，不算難。
因此，小微融資難問題，基本上等同于小微民企融資難問題。
01 事情選對和事情做對是兩碼事
最近有銀行的朋友在討論，銀行到底能不能做小微金融。
他們還會舉出例子，說某某銀行前幾年響應國家呼吁，舉兵進入小微信貸，結果遇到經濟下行，被打得滿地找牙，吃了大虧。所以，他們對小微心存恐懼，甚至得出“小微不能做”“小微風險高”之類的結論。所以，一聽領導說要求放小微、放民企，就嚇得哆嗦。
實際上，這些結論存在一種“錯誤歸因”。不是小微風險高，不是小微不能做，而是你當初做小微的方法不對。換個說法，不是戰略方向選錯，而是把方向正確的事情，用了錯誤的方法。前者是戰略層面，后者是戰術層面，不是一個層面的事。
當然，這里沒有任何指責銀行的意思。小微是門技術活，不是所有銀行天生都會干的，總得有個學習的過程，前期交點學費也難免。雖然前期方法不對，交了學費，但是方向是對的。況且，也不是說非得每一家銀行都去做小微，本身市場也是分層的，小微得有人做，大企業也得有人做。
可是，我們最怕的事情發生了，就是家長拿我們自己和別人家的孩子比較：在這些銀行交學費的時候，有些長期做小微的小銀行，不但平時盈利能力超高，而且在經濟下行時，其不良率上揚的程度，也沒有嚴重惡化。換言之，風險控制也不差。
小微不良整體風險確實比大企業高，這是不爭的事實，但如果控制得當，信貸利率定價科學，扣除風險、費用之后的盈余，依然非常可觀，最后凝結為這些小銀行報表上亮眼的ROA。
選取部分銀行按2017年ROA排名
排名靠前的多為聚集小微企業的小型銀行，浙江省城商行、農商行占比突出。僅列2017年數據，更全面分析還需更多數據。數據來源：WIND
你可以說出一萬個理由，說人家有人家的特殊性。比如浙江地面上本身就是小微企業活躍。但是，這些理由基本上是說服不了領導的，比如領導會問你：那么你們在當地的分行做得如何呢？
02 小微金融：理論先行
其實，小微金融并不是非常高精尖的學科，其主要方法，海內外先行者都已摸索了多年，成果還是比較豐碩的。它們掌握了較為科學的方法后，小微金融業務不但不是風險偏高，反而還是盈利較為可觀的一種業務。
這就好比你在班級中，某些考試成績一般，家長問為什么考這么差。你如果回答說題目太難（歸因于客觀原因），那么家長反駁你的方法超級簡單：那為什么別人家的孩子就考那么好（極少數先天稟賦超高的天才我們暫不討論，反正無法復制）？
原因其實很簡單：要么比你掌握更好的方法，要么比你更努力。
現實中可能更殘酷：比你掌握更好方法的同學，同時也比你努力，甚至有可能還比你長得帥。
那么這個“別人家孩子掌握的方法”是啥呢？我們先從原理講起。
任何信貸的原理，都是風險定價。即基于掌握的信息，估計出客群的平均損失率，然后把這個損失率加到信貸利率上（比如預期損失是2%，那么大家的利率上都加上2個百分點）。這樣一旦真發生2%的損失，那多收的2個百分點剛好可以彌補。這就是風險定價原理，這樣就能實現盈利穩健。
但此外還有兩個問題：
（1）銀行獲取信息是有很大難度的，要花費成本。如果確實能評估出來損失率是2%，但為此花費了大量的成本，比如成本率高達10%，那么你算出來2%已經沒什么意義了，因為你這個業務可能也已無利可圖了。所以，結論：以合理的成本獲取信息，破除信息不對稱，用以實現風險定價。
（2）如果損失率已經較為準確地評估出來了，有20%，那么是不是可以在信貸利率上加20個百分點？這顯然不可能，其他高質量的客戶肯定不會答應，讓他們額外付20個點，這太高了。所以，業務也開展不下去。結論：風險定價只能在極低風險領域實現，銀行要遴選出這群相對低風險的客群。
最后，總結一下：小微信貸，就是要以盡可能低的成本，獲取一群盡可能風險低的客群，盡可能準確地算出來他們的損失率，然后實現風險定價。
再簡潔一點：用以盡可能低的成本，破解信息不對稱（掌握了信息，再將信息用于遴選客戶、計算預期損失率）。
03 小微金融：實踐成果
基于上述原理，林林種種的小微金融實踐，都是從破解信息不對稱入手的。
早期，小微金融的主流方式是關系型借貸。關系型借貸的原理，是基于借貸雙方的長期關系，天然地具有信息不對稱程度低的特點。最為代表性的就是社區銀行，信貸員就是社區（村落）里的人，平時就呆在村里，家家戶戶知根知底。國內外的社區銀行把信貸員派駐到社區（村落）里，天天陪著老頭老太太們聊天打牌，幫村里處理各種瑣事，天然地破解信息不對稱。
但這一模式的問題是復制性差，信貸員出了這個村就不具備信息優勢了。后來各項技術的引進，本質都是為了提高可復制性。比如，典型的德國IPC公司的技術，就是在并不天然掌握客戶足夠信息的情況下，如何用一套相對標準化的方法，盡可能高效地了解這家小微企業。比如，分析一家早餐店，先通過街坊鄰居各方面打聽情況（非書面化的“軟信息”），然后蹲守在店門口，觀察店里的經營，自己大致編制出一張現金流量表出來（小店自己不會編制財務報表），然后形成信貸決策（放多少貸款合作，風險如何）。這種方式，比起最原始的關系型借貸，開始具備了初步的可復制性和標準化程度，但很大程度上依然依賴人工，依然是“純手工模式”。
最后，信息技術、大數據技術成熟后，開始借用各種技術，接入各種數據庫，這些多方面收集起來的數據匯總后，通過征信模型智能判斷，從而對小微企業的分析、判斷也會更加高效。但這一情形下，很多客戶拓展、數據采集、數據錄入、貸后管理等工作還是依靠人工，所以是“半自動模式”。
最后出現了最高端的做法，即純互聯網化的信貸投放，完全基于數據和模型，即“全自動模式”。
當然，能夠實現全自動化的畢竟是極少數掌握著大數據的公司。大部分公司，其具體做法，還是“純手工模式”和“全自動模式”的不同比例的混合。
04 難點在哪？
既然現有成果已經這么豐碩，大家取用即可，那么銀行做小微怎么還是那么難呢？
人都是改變自己太難，都只會拼命地想改變別人。這一點，是談戀愛時吵架的主要誘因，也是銀行做不好小微的主要原因。
事實上，人家那一套方法，是建立在完全不同于傳統銀行業務的考核激勵機制、組織架構、團隊建設的基礎上的。換言之，那家銀行表面上和你擁有一樣的銀行牌照，它體內的肌肉和筋骨卻可能與你大相徑庭。因此，欲練此功，必先自……不對，必先自我調整內部機制。
其實，大部分銀行，是卡在這一步，而不是那些武功你真的學不會。大家智商、學歷都不低，不會是那幾招學不會。而是你的內部機制，從一開始就不是為那幾招來設計搭建的。
傳統小微模式和半自動模式，依然是需要大量人工的，因此，這些銀行管理上的一大重心是如何管理好這個團隊。他們注重過程管理，對人員管理非常精細化，考核也非常精細。然后，管理機制還得有各種手段防范道德風險、操作風險。這才是真正掌握前述那些小微金融方法的難點。顯然，這樣精細到每一毛孔的管理模式，大型銀行是很難復制的，管理半徑小的小銀行容易實施。
所以，這些內部機制上的改革，也成為了監管層近期表態上屢次強調的重點，說要從銀行內部建立長效機制。可見，領導是知道個中原因的。
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