金融科技赋能传统信贷、创新融资服务——专访中国工商银行网络融资中心副总经理陈诗礼

财资一家（TreasuryChina）原创首发

Treasury China：在互联网化和数字化发展下，商业银行以专业技术为基础的传统信贷业务面临什么挑战，应该如何转型？结合工商银行网络融资中心的发展，您对商业银行发展以大数据为基础的网络融资业务有什么建议？

小微企业大多处于产业链的末端，资产规模较小，治理结构不够完善，财务管理不够规范，抗风险能力较弱，又缺乏有效质押标的，以往由于信息不对称、风险控制手段不够以及信用背书缺乏等问题，客观上导致银行风险成本过高，限制了银行的可选择余地。

传统银行业在网络融资层面走出了一条艰难的路，但是目前整个银行业还必须挣脱传统的理念桎梏：

第一，在信贷体制层面，原来基础信贷制度需要得到突破，尤其是原来以综合授信为基础的体系必须要得到突破。在评级层面可以采用“基本门槛准入＋信用累加增额”的“信用有价”的评级模式，根据提供的数据完整性、大数据的表现力和债项控制力，给予相应的额度和优惠的利率。

第二，在经营模式层面，要改善运营的集中度和反应速度，需要借助大数据和平台，以数字化、智能化风控替代传统的人工判断和运营。

第三，在风险控制层面，风控理念必须要建立在收益覆盖风险的基础之上，要有风险预期，而不是对风险的一味厌恶。

第四，在资源配置层面，必须适应网络需求，要以差异化的价格建立快速响应机制。网络融资的本质就是通过互联网的渠道和方式，减少信息不对称，改变传统依靠财务报表和抵质押物信息来识别客户信用风险的手段，进而降低银行融资的准入门槛，注重场景建设，重视数据价值，强调互联网思维，优化服务体验。以中国工商银行为例，最近几年在金融科技的武装下，传统信贷出现了革命性的变化。

在场景建设方面，中国工商银行通过自建、共建、共享的方式构建各类场景。

• 自建场景：中国工商银行自建了互联网金融场景平台。通过构建了以信息流为核心的即时通讯平台——融e联、以商品流为核心的电商平台——融e购、以资金流为核心的直销平台——融e行，加上网络融资中心，形成了“三平台、一中心”为主体的互联网金融体系。
• 共建场景：中国工商银行与中交星宇、中航金网络等大型央企共建产业链场景平台。通过大型央企构建的产业链数据应用平台，将企业的ERP系统、客户关系管理系统、财务管理系统等，与银行的供应链融资系统进行连接，打通产业链数据。通过线上供应链金融平台，提供应收账款确权、确期及转让、融资等供应链管理和融资服务。
• 共享场景：中国工商银行与蒙牛乳业、益海嘉里等大企业建成了数据共享，搭建场景平台。工商银行借助行内金融科技优势，运用互联网、大数据、物联网等技术，通过贸易背景信息电子化交互、债项控制专业化协作、融资支付智能化处理，为核心企业及上下游客户提供供应链在线金融服务。

在数据应用方面，我们也开始注重系统内既有数据挖掘和外部数据的融合，比如行业内的数据、政府数据、社会数据、合作方数据。除运用大数据技术来开发产品外，还特别注意深挖小数据的价值，通过两个维度的数据处理，发挥数据价值最大化，有时候恰恰是价值非常丰厚的小数据，却是网络信贷风控的关键。

在客户体验方面，这些年，传统银行和互联网体验最大的差异在于在数据的应用能力层面的变化。关于数据接入，互联网企业可能有巨大的优势，传统银行一般凭借网上银行或银企互联接入，目前工商银行从数据入口层面建成了适应各类信息化阶段企业数据接入模式，形成在线获客的优势，给了客户良好的体验，为网络融资奠定了比较好的信息环境。

在互联网思维方面，在外部借助大数据技术降低准入门槛，优化客户操作体验。在内部通过提升业务效率，降低业务成本和改善风控模型，从而使营销端的获客能力和业务处理层面的效率得到了大大提升。

Treasury China：以大数据、区块链、物联网等为代表的金融科技如何赋能传统信贷？未来网络融资业务将呈现出什么样的发展趋势？

银行业本身就是数字产业、信息产业。发展网络融资，要借助银行业信用优势、信息优势和专业优势，从融资模式、风控理念和运营机制等几个方面入手，具体而言：

第一，融资模式方面。一类是基于企业大数据进行精准画像，并根据信用累积和违约成本进行发放贷款，这些数据包括了交易行为、账户行为、社会行为，以及纳税、工商、司法、环保和舆情等方面的表现；另一类是结合整个产业链，借助金融科技手段将可隔离、可拆分、可衡量、可控制的资产项从整个体系里提取出来，从而形成一个相对独立、可控制的资产，这样银行就可以给企业做可衡量价值、可控制风险的融资服务。这也是现在供应链金融和产业链金融里面应用较多的一方面。

第二，风控理念方面。传统信贷的评估聚焦于单个企业节点，授信评级基本上由企业经营情况和财务报表决定，而且风控理念是极度风险厌恶型。而网络融资的风险关键在于整体、聚类和链条的风险评估和风险与收益相匹配的风控理念，不同的风险匹配不同的资金价格和利率。实现模式上，传统信贷评估的是企业综合信用，这一动态指标相对难以掌握，这也是资产支持型融资成为主流的原因。但网络融资强调的是基于大数据的交易行为、账户行为的确定性和闭环性，要求信息流、资金流、物流、商流的匹配。传统信贷主要依赖财务报表，评判企业偿债能力、借款用途和还款来源，而网络融资结合了动态信息、内外数据的穿透和资产、资金数据流的锁定。客户群体上，传统信贷更注重现资产价值，对于所在行业的特征要求相对宽松。网络融资则更注重流资产价值，依据行业运行模式、用户群体特征、大数据平台进行筛选客户。

第三，运营机制方面。传统信贷业务中银企信息不对称问题突出，特别是企业跨地区、跨行业发展后，银行更缺乏核实企业信息的有效手段。通过金融科技手段将涉及风险管理的环节在总行集中并采取标准化模式统一处理，网络融资业务的风险管理简化成与存取款等结算类业务一样简单。银行加快构建总行“集中运营”与基层行“分散营销”相结合的线上融资发展模式，由总行负责客户聚合、场景接入、数据集成，智能决策，分行主要承担场景拓展、营销组织、预警信息现场核查、不良贷款上门催收及核销等工作。此举改变了传统银行总分行体制下，分支机构割据区域市场，客户跨区域发展带来内部分支机构间相互协调成本过高和风险责任无法准确区分，业绩考核无法精确核算等状况。总体上，银行要发挥自身分支机构众多、线下专业信贷队伍和风控人员丰富的优势，走线上和线下有机结合的发展路径。如中国工商银行网络融资中心明确了网络融资分为全线上集中运营和线上线下相结合两种业务运营模式，厘清了网络融资业务风险收益与管理责任，规范了各类模式下的业务操作流程。

中国工商银行构建了机器学习、物联网、区块链、生物特征识别等新技术平台。如基于区块链技术开展应用场景创新，完成“区块链＋供应链”场景金融服务平台设计，为核心企业及上下游构建完整的金融服务圈；在交易链平台上，采取“物联网＋传感器”技术，以“人工监管＋技术监管”方式实现大宗商品向数字仓单转化，提升对质物监控水平，防范虚假仓单形成的融资风险；推出企业级人工智能机器学习平台高维特征程等功能，实现在交易反欺诈、智能客服领域的应用。

具体来说，在新技术的应用层面，主要体现在以下几个方面：

第一，数字化技术。在信息储存、信息加工和决策等环节进行了三方面的变革，包括在电子化信息、网络化传输和系统化校验层面运用了数字化技术，使操作风险大幅度下降，操作效率大幅度提高，客户体验大幅度得到改善。

第二，大数据技术。传统融资以资产负债表为主，采取面向人工的二维、低频、专业的风控模式，借助大数据技术，风控模式升级为面向机器学习、多维、高频和模型化方式，这为智能化的信贷服务打下了坚实的基础。

第三，区块链技术。中国工商银行建立了七大实验室，其中就运用区块链技术解构了从供应链到产业链的升级，为产业链金融保驾护航。对于核心企业来言，更注重经销商支持和多级供应链优化，或者整个产业链里最薄弱的环节资金需求。这个问题在传统信贷中一直得不到解决，但是用区块链技术能够很好地把这个问题解决。

第四，物联网技术。物联网技术解构了实物数据化的风险。以往，实物融资很容易被“一女多嫁”、张冠李戴式的恶意骗贷所害，使各家银行不敢在大宗商品金融领域层面投入信贷资金。但是，用物联网技术就可以很好地完美地解构假仓单融资的风险。

通过新技术的应用，我们已经搭建了一个面向互联网经济的标准化、场景化、网络化的融资体系。一方面对于标准化类信贷业务我们采取了全线上经营，另一方面针对场景化的业务，我们在标准化基础上采取嵌入场景的经营方式。借助金融科技，传统信贷的优势正在改变，网络信贷模式正在悄然发生一些改变。对产业而言，网络信贷的最高目标就是“无感金融”，而不是“去金融、自金融”。金融是个复杂的体系，无论是互联网企业还是传统银行，开展网络信贷都有局限性。只有传统银行与互联网企业分工合作，以服务实体经济、支持小微企业发展为目标，围绕产业和消费场景，推动场景、数据和资产等金融产品创新，网络融资才有更加美好的未来。