銀行:“無接觸”的數字普惠金融服務正蓬勃發(fā)展
面對龐大的普惠金融客戶群,傳統(tǒng)信貸模式已難以奏效,在疫情的助推下,“無接觸”的數字普惠金融服務正蓬勃發(fā)展。然而,銀行業(yè)內人士表示,發(fā)展數字普惠金融,技術并非難點,數據短缺才是最大的“痛”。
銀行發(fā)力數字普惠金融
記者調研發(fā)現,傳統(tǒng)信貸模式下,一位銀行客戶經理最多同時跟進20筆貸款業(yè)務,然而我國中小企業(yè)及個體工商戶總量已超過1億戶,面對如此龐大的普惠金融客戶群,傳統(tǒng)信貸模式難以維系。尤其是在疫情防控期間,面對面交流溝通、金融業(yè)務辦理等受到限制,對數字普惠金融的需求更為迫切。
在此背景下,近年來各家銀行紛紛加大投入建系統(tǒng)、設模型、搭平臺、推出線上產品,加快發(fā)展數字普惠金融。
例如,2020年,中國銀行推出“中銀企E貸·信用貸”線上“非接觸式融資服務”,支持受疫情影響的企業(yè)延期還本付息,幫扶小微企業(yè)復工復產。
農業(yè)銀行加快首貸、續(xù)貸、信用貸款、中長期貸款等領域的線上產品研發(fā),上線小微客戶服務平臺、小微業(yè)務經營管理平臺、小微企業(yè)客戶行為風險識別系統(tǒng),建立“模型+客戶”雙重管理、“線上+線下”統(tǒng)籌協(xié)調的小微線上業(yè)務貸后管理模式。
工商銀行加快“數字普惠”升級,完善“經營快貸”“網貸通”“數字供應鏈融資”三大重點線上產品;完善數字供應鏈融資工具,研發(fā)數字信用憑據、“e鏈快貸”等產品;提供線上“無還本續(xù)貸”服務,2020年累計為7萬多家小微企業(yè)提供400多億元的續(xù)貸支持。
建設銀行打造“小微快貸”“個人經營快貸”“裕農快貸”和“交易快貸”四大線上產品體系,研發(fā)上線“智慧工商聯(lián)”服務平臺,構筑線上全流程監(jiān)測預警防線,持續(xù)提升模型風險管理水平。
中小銀行也在數字普惠金融方面進行了許多探索。例如,江蘇南通農商銀行建設了智能決策系統(tǒng),實現200萬元以內小微信貸業(yè)務全流程自動化處理。齊商銀行研發(fā)了“紓困e貸”純線上信貸產品,客戶從手機上發(fā)起借款申請,十幾分鐘內就能完成審批放款。江西銀行推出了“手機秒貸”“云企鏈”“掌上微貸”“微企貸”等信貸產品。贛州銀行打造小微“信貸工廠”,加快推動小微授信業(yè)務標準化、線上化、集約化經營。
數據缺失成短板
“只要有數據,我們就可以開發(fā)相應的普惠金融產品,服務對應行業(yè)的小微企業(yè)。但是‘缺數據’,是銀行發(fā)展數字普惠金融最大的痛!”一家國有銀行山西分行的負責人說,“普惠金融不僅僅是銀行的事情,需要全社會的大力支持,尤其是數據支持。”
“醫(yī)保貸”是多家銀行已經推出的數字普惠金融產品,該產品主要服務藥店、??漆t(yī)院等小微企業(yè),以醫(yī)??ㄋ⒖ń灰啄昀塾嬁偨痤~為數據支撐,提供信用貸款服務。但調研發(fā)現,銀行很難得到該產品所需的醫(yī)保交易數據。
數據安全問題可能是醫(yī)保部門的擔憂所在,但銀行認為,這個問題實際上能夠解決。
“銀行并不需要拿到醫(yī)保交易的原始數據,只要在客戶授權的基礎上,能夠到醫(yī)療保障部門查詢數據即可,數據安全是能夠得到保障的。”上述負責人說,盡管如此,銀行從醫(yī)保部門獲得數據支持是非常艱難的,因此“醫(yī)保貸”系列的數字普惠金融產品很難獲得大規(guī)模發(fā)展。
調研發(fā)現,在浩如煙海的數據類型中,社保、用電、用水、用工等信息是能夠反映小微企業(yè)經營情況的有效數據,但銀行獲取這些數據存在多重障礙。尤其是,能夠準確反映企業(yè)經營狀況的用電、用水數據“收集難”,是擺在各家銀行面前的大難題。
一家股份制商業(yè)銀行總行的普惠金融事業(yè)部負責人表示,國家電網負責全國26個省(自治區(qū)、直轄市)的供電服務,但有的國網營業(yè)廳歸總部管理,有的歸分公司管,企業(yè)內部管理體制的不統(tǒng)一,導致數據并沒有打通匯總,所以銀行現在沒有渠道能夠獲得國家電網的全部用電數據。
“相較于用電數據,用水數據來源則更為分散。每個城市都有自己的自來水公司,甚至有的城市有兩個。數據來源分散導致收集企業(yè)用水數據的難度很大。”上述負責人說。
此外,數據引入的巨額開支也讓許多中小銀行望而卻步。調研發(fā)現,一些大型銀行一年的數據引入費用可以高達數億元,但一些城商行每年的數據引入資金只有幾十萬元,相對于數據需求來說是杯水車薪。
農業(yè)銀行山東省分行負責人表示,銀行發(fā)展小微企業(yè)信貸業(yè)務,特別是當前發(fā)展線上業(yè)務,要對企業(yè)進行立體畫像,對企業(yè) “大數據”的需求越發(fā)迫切。目前,除了央行征信和銀行內部數據以外,小微企業(yè)數據主要分散在工商、司法、海關等政府部門,條塊和部門分割,整合利用率低,且大多不對外開放,銀行獲取數據成本高、難度大、渠道不通暢,數據碎片化問題普遍存在。
而數據質量和豐富度、真也實性亟待提高。
一家股份制商業(yè)銀行普惠金融部負責人反映,由于數據標準不統(tǒng)一、獲取數據的途徑不統(tǒng)一、數據開放程度不統(tǒng)一等問題,銀行實際獲取數據的維度較少。
此外,目前大數據市場中,數據服務公司數目眾多,金融機構為了獲取更多的數據資源,通常會選擇與數據公司進行合作。有銀行擔憂,數據公司數據來源的合法性、真實性得不到保證。
多管齊下力促“破題”
中國人民銀行參事周振海建議,做好數字普惠金融的頂層設計,加強基層試點。建議統(tǒng)籌規(guī)劃新時代我國數字普惠金融的發(fā)展框架,將加快數字普惠金融發(fā)展納入國家“十四五”金融業(yè)發(fā)展規(guī)劃,盡快制定產業(yè)支持和財稅支持政策,營造數字普惠金融良好政策環(huán)境。
招聯(lián)金融首席研究員董希淼建議,發(fā)展數字普惠金融應積極借助大數據、云計算、區(qū)塊鏈等金融技術,提升網點服務“上云”,進一步將普惠金融服務標準化、批量化,不斷降低運營成本。
做好頂層設計,打好數字普惠金融發(fā)展的基礎,已成為業(yè)內專家的共識。
其次,銀行應設立數據管理部門,加大數據收集力度。
中國銀行研究院院長陳衛(wèi)東建議,商業(yè)銀行要建立專門的數據管理部門,打通數據內部共享,不斷拓展公共服務、電商以及各類運營商的數據資源,為數字普惠金融提供支撐。
上海新金融研究院副院長劉曉春認為,應充分深入研究各類數據對普惠金融的價值,分析哪些數據可以幫助銀行精準地識別有效客戶,判斷哪些數據在識別有效客戶中具有普遍性,哪些數據只有在特定的場景中才有效,哪些數據只針對某類客戶群體才有應用價值。對于具有普遍意義的重點數據收集工作進行重點部署、重點突破。
最后,鼓勵引導銀行根據數字普惠金融要求,變革管理和運營模式。
中國農業(yè)銀行科技與產品管理局高級專家劉剛認為,數字普惠金融不僅僅是推出一些線上產品或服務,隨著其深入發(fā)展,必然給商業(yè)銀行帶來管理、組織、流程等方面的深刻影響,銀行應進行管理和運營模式變革。
劉剛建議,銀行可以通過前臺金融產品的創(chuàng)新不斷“倒逼”中后臺流程變革。以線上產品為例,銀行亟須建立差異化、零售化、系統(tǒng)化的制度體系,突破原有的客戶準入、限額、線上評級、核銷等制度束縛,提高客戶體驗和分行積極性,滿足線上融資發(fā)展的需要。
關鍵詞: 數字普惠金融服務
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