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  • 黃益平 曾任中國人民銀行貨幣政策委員會委員

中國銀行貸款的數字化革命

2020-02-19
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中國經濟正以30多年來的最低速度增長,不過,如果國家的近4000萬家中小企業能克服融資渠道匱乏的問題,它們就會成為經濟活力的強大引擎。數字創新者們能縮小中小企業的融資缺口嗎?

中國政府當然做過這方面嘗試。自從2005年以來,決策者們一直致力於拓展中小企業和低收入家庭獲得金融服務的渠道,其措施包括建立了8000多家小額貸款公司,要求銀行每年增加給中小企業的貸款,並在2018年和2019年分彆強制性地將中小企業的平均貸款利率降低一個百分點。

然而,儘管做出這些努力,獲得過銀行貸款的中國中小企業只佔20%。一個原因就是,雖然中小企業為數不少,但由於規模小且位置分散,所以不那麼容易選取。更重要的一個原因是,許多銀行無法按市場規則對中小企業進行有效的風險定價。

鑒於中國中小企業的平均生存期不足5年,因此,沒人敢說給它們提供貸款沒有無風險。強制性地降低中小企業的借貸成本,意味着銀行不能用利率手段抵消更高的風險,而政府也不為它們提供補償性補貼。

較大型的銀行也許可以用交叉補貼來調對,較小型的銀行則沒有這種選項,對它們來說,為中小企業提供貸款意味着拿資產負債表的健康來冒險。況且,銀行職員需要對所有不良貸款承擔終身責任,因此對許多銀行而言,與其冒險擴大不良貸款,不如簡單撒個謊來應付監管要求。

不過,即使監管部門沒有要求人為降低中小企業的利率,銀行也很難進行有效的風險定價。傳統信用評分模式看重的是借款人的財務史和固定資產(抵押品),以及來自政府的隱性擔保,而中小企業通常沒有這些東西。

所以,未來的挑戰是雙重的。為了鼓勵銀行增加貸款,中國政府必須允許更靈活的貸款利率,而不是強制要求實行過低的利率,讓銀行的資產負債表脆弱不堪。與此同時,銀行也必須找到有效方法對中小企業進行風險評估。

一個創新手段是參考“線下軟信息”,即企業家的社會行為和人際關係。較小型的商業銀行,像浙江的泰隆、台州、民泰銀行,已經在用這種方法指導它們的中小企業貸款業務。

不過,真正的中小企業風險評估革命還是在線上。技術平台記錄著用戶的數字足跡數據,雲計算使相關信息共享成為可能,機器學習則提高了速度、效率和準確性。

據北京大學數字金融研究中心和國際清算銀行的研究,在預測中小企業貸款違約風險方面,這種基於技術的信用評分模式要好過傳統的銀行模式。其原因至少有三個。首先,新模式包含行為變量和網絡指標,這些要比資產負債表信息更穩定。其次,它們用的是一些實時交易數據,包括現金流和商業環境,而不是遲滯得多的財務指標。第三,與銀行傳統的線性模式相比,機器學習方法能更好地捕捉個體變量之間的非線性交互關係。

數字技術的“長尾”特性也提供了更多優勢。一旦平台建立,服務更多客戶的邊際成本幾乎是零。中國兩大移動支付提供商——阿里巴巴的支付寶和騰訊的微信支付——都已經各自擁有約10億個客戶。

當然,數字技術也更加快捷。微眾、網商和新網這些率先採用這種技術的在線銀行幾乎可以即時處理貸款申請。網商銀行中小企業貸款業務創造了“310”模式:填寫在線申請表不超過3分鐘,資金一旦獲得批准1秒鐘內就會轉入借款人的支付寶賬戶,整個過程的人工干預為零。

利用數字創新,微眾、網商和新網這三家銀行每年各自發放的中小企業或個人貸款達到約1000萬筆,而每家的員工只有一兩千人。它們的不良貸款率僅為1%左右。

當然,還是有很多挑戰要克服,首先是數據的不均等。但相對於使用多樣化數據的線上銀行,傳統銀行在這方面受到的制約更為嚴重,因為它們只是關注以往的財務記錄。微眾銀行更多是利用社交媒體數據,網商銀行則主要依賴電子商務記錄,新網銀行作為一個開放的銀行系統從其他技術平台獲取信息。因此,沒有信用記錄的人也有可能憑社交媒體記錄獲得資金。

至於完全沒有數字足跡的客戶,在線銀行也一直在制定策略,使其能建立起數字足跡。比如,一家在線銀行會為沒有任何線上數據記錄的借款人提供一筆極小額的貸款,隨着借款人逐步償還貸款,並與銀行發生往來,他的數字足跡就建立起來了。

中國很早就認識到增加中小企業融資渠道的重要性。而今,在線銀行提供了國家需要的解決方案。這不僅有利於經濟增長和創新,也有利於中國和世界其他地區實現更廣泛的金融包容。

全文翻譯自報業辛迪加(Project Syndicate),原文標題“China's Digital Revolution in Bank Lending”(2020)