□冷冰 吳敬茹
近年來，我省小貸行業(yè)在省金融辦的監(jiān)督指導下，始終以“小額、分散”為經營理念，以服務“三農”和“小微企業(yè)”為己任，堅持合法合規(guī)經營，堅守4條高壓線：嚴禁吸收社會存款、嚴禁非法集資、嚴禁放高利貸和嚴禁暴力收貸。快速的行業(yè)發(fā)展規(guī)模和嚴格的監(jiān)督管理體系，使得全省小額貸款公司逐步發(fā)展成為解決“三農”和“小微企業(yè)”面臨的“融資難、融資貴”問題的生力軍，為我省經濟發(fā)展做出了重要貢獻。
同時也應看到，受2014年以來宏觀經濟下行的影響，小貸公司很多存在的問題也逐步浮現，其中風險管控問題尤為突出。而風險管控問題的出現與小貸行業(yè)傳統(tǒng)的經營模式息息相關。
我省小貸行業(yè)傳統(tǒng)的經營模式和風險管控模式主要有以下三種：一是“熟人圈”模式。這種模式主要是依靠小貸公司主要股東、實際控制人和主要高管的人脈關系發(fā)展業(yè)務，主要做那些所謂的“鄉(xiāng)里鄉(xiāng)親”和“知根知底”的業(yè)務。二是“唯抵押物”模式。這種模式的風控核心點就是抵押物的權屬和價值，對借款人僅僅核查其銀行征信報告和第三方負面信息，對借款人的經營狀況、借款用途一概不問。采取該種模式的小貸公司通常都是在市區(qū)注冊成立，以房貸和車貸為主業(yè)。三是“傳統(tǒng)銀行”模式。這種模式的主要放款對象是企業(yè)，放款金額通常以百萬計，業(yè)務流程與銀行相似。該模式的優(yōu)勢是借鑒了銀行積累的盡調經驗，操作流程相對嚴謹；劣勢是審查時間長、放款速度慢。
從以上三種模式分析可以看出，小貸行業(yè)傳統(tǒng)風險管控模式是“一對一”的，不能形成規(guī)模效應和成批量的審批項目；同時，在這三種傳統(tǒng)模式下，小貸公司運營過程中無法積累有效的數據，導致新項目無法依據老項目的某些相似特征進行判斷，最終影響小貸公司業(yè)務進一步拓展和風險管控效率的提高。
為了應對宏觀經濟形勢的發(fā)展變化，力爭在不斷拓展業(yè)務的同時把控風險，省內小貸公司進行了不斷的嘗試和創(chuàng)新，其中就有與互聯(lián)網金融中的大數據相結合的探索與實踐。
將大數據分析運用于小貸行業(yè)，可以解決小貸行業(yè)發(fā)展中遇到的一系列問題：首先，小貸行業(yè)傳統(tǒng)風險管控模式對于借款人還款能力和還款意愿的判斷都是基于經驗進行的主觀判斷，沒有量化的數據指標做支撐，而任何主觀判斷總是會出現偏差，但是對偏差率又無法進行測算。大數據分析主要是遵循“大數法則”，以概率論測算貸款是否能夠收回的偏差率，進而能夠向貸款審批人員提供風險度的大小和貸款收益率是否能夠覆蓋風險，進而防止出現一筆不良貸款導致公司倒閉事件的發(fā)生。
其次，大數據分析是對原有歷史數據進行深度挖掘和研究，力求找到數據、指標、行為和現象等要素之間深層次的關聯(lián)關系，進而在容錯比率確定的情況下支持貸款項目的批量推進，提高貸款發(fā)放效率，有助于小貸公司正確地發(fā)揮快速靈活的特點。
再次，大數據分析運用在小貸公司，可以降低內部道德風險發(fā)生的概率。傳統(tǒng)的小貸行業(yè)調查審批模式主要是依靠經辦人員的主觀意識推動，在這個過程中難免出現“人情世故”、“收受賄賂”等損壞公司利益的事件發(fā)生。大數據分析以客觀數據和概率為依據，能夠做到排除人為因素干擾，將風險前置，起到較好的風險因素過濾網作用。
雖然大數據分析運用于小貸行業(yè)具有諸多益處，但是我們也要清晰地認識到，畢竟互聯(lián)網金融在我國發(fā)展時間短，尤其是在大數據分析領域更是較第三方支付等模式起步晚，尚需一定時間的積累和數據的收集。但是從長遠發(fā)展來看，小貸行業(yè)與互聯(lián)網金融相結合是大勢所趨，也是我省小貸行業(yè)繼續(xù)做大做強的必然選擇。
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