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北京加快优化金融信贷环境，助企业抗“疫”

北京加快优化金融信贷环境，助企业抗“疫”
新年伊始爆发的新型冠状病毒肺炎疫情 ， 给中国经济的发展笼上一层阴影 。 随着防疫措施的加强 ， 疫情传播的速度逐渐得到控制 ， 但也导致诸多企业尤其是小微企业受到了不同程度的冲击 。 虽然近期各地陆续开始推进复产复工 ， 小微企业营商环境有所改善 ， 但仍需要政策的鼓励与支持 。2月29日 ， 为进一步优化金融信贷营商环境 ， 切实减少疫情影响 ， 促进实体经济持续健康发展 ， 市地方金融监管局会同人行营管部、北京银保监局联合发布了《关于加快优化金融信贷营商环境的意见》（下称《意见》） ， 重点关注小微企业融资问题 ， 并提出多项意见措施 。01 政策、资金、技术三大层面解决小微信贷难题小微企业是我国经济的重要组成部分 ， 但其得到的金融资源长期不足 ， 一直面临着“融资难、融资贵、融资慢”的问题 。 尽管中央政策多次鼓励 ， 但小微企业信贷难题仍然是目前亟待解决的 。从根本上来说 ， 这并非金融机构不想做普惠 ， 而是小微企业风险的复杂性与传统金融机构的风险识别能力不完全匹配 。 其次 ， 传统人工信贷流程的成本太高、效率较低 ， 而小微企业的贷款规模有限 ， 抗风险能力弱 ， 这就导致金融服务的客单价低 ， 必须依靠更高的利息来覆盖风险和成本 。 同时 ， 疫情作为黑天鹅事件 ， 不但加重小微企业的困境 ， 也限制了金融机构进行现场尽调和业务办理的能力 ， 更有不少银行因为复工率不足而影响效率 。鉴于此 ， 《意见》的出台不仅仅提出了指导性的政策建议 ， 还从多个维度给出了落地的指引 。 在《意见》指导下 ， 在京民营、小微企业将迎来政策、资金、科技三层助力 。政策层面 ， 《意见》鼓励政府推广政府采购订单融资 ， 加大政策资金支持 。资金层面 ， 号召金融机构保持信贷供给稳定增长、降低小微企业综合融资成本并进一步发挥融资担保体系作用 ， 让在京企业以更低的融资成本获得金融服务 。除了上述两个常用手段 ， 《意见》还特别从科技的角度给出了解决意见 ， 鼓励金融科技技术在信贷领域应用 ， 并利用科技大幅减少信贷申请材料 ， 提升在线办理水平 。 长期来看 ， 科技能大幅提高金融效率、降低信贷成本 ， 将从根本上解决金融界小微企业融资的“可持续”问题 。随着金融科技的蓬勃发展 ， 以大数据计算、人脸识别、文本识别等为代表的AI技术正在一步步融入金融业务的各个环节 。 在一些较早应用小微企业智能信贷技术的金融机构中 ， 也进行了不少业务端的数字化改造：比如通过API技术嫁接互联网场景平台 ， 精准将线上小微企业导流到银行小微信贷业务；通过文本识别技术将企业部分材料上传至线上审核系统 ， 减少线下收集材料；通过大数据技术查询企业税务数据、经营数据等 ， 形成辅助风控的报告等 。金融科技发展到今天 ， 智能获客、智能风控、智能贷后、流程自动化管理等金融业务各环节的创新应用正在助力解决小微企业信贷难的问题 。02 RPA技术打破传统小微信贷效率难题近年以来 ， 一项新兴的技术“流程自动化系统”（Robotic Process Automation ， 简称RPA） ， 开始得到各个行业特别是金融行业的重视 。 RPA ， 即Robotic Process Automation（机器人流程自动化） ， 是指用软件自动化方式代替人工操作计算机完成的业务 ， 让软件机器人自动处理大量重复的、基于规则的工作流程任务 。 RPA可以广泛应用于财务、数据分析、风控、客户服务、IT、HR等多个部门 ， 在金融、互联网、教育、制造等行业有广泛的应用前景 。目前 ， 银行开展小微企业贷款主要分为为担保模式、IPC模式和信贷工厂模式三种 。 传统担保模式下 ， 小微企业需要提供抵押、担保 ， 很多小微企业资质不足 。 IPC模式是德国微贷IPC技术 ， 以信贷员实地调查和信息验证为重点 ， 在客户获取、客户服务方面具备优势 ， 但对人员经验要求高 ， 且容易产生道德风险 。第三种信贷工厂模式是最为高效 ， 也是目前金融机构科技合作的最热领域 ， 是指银行根据小微企业特点 ， 像工厂制造标准化产品一样对信贷业务实行批量处理 ， 运营效率有提升 ， 但额度相对较低 。 相比于前两者 ， 信贷工厂模式较标准化 ， 流程相对最简单 ， 可分为7步：北京加快优化金融信贷环境，助企业抗“疫”
第一 ， 接触客户；第二 ， 客户准备并递交材料；第三 ， 销售人员录入；第四：中台复核；第五 ， 风控部门实地调查；第六：电话核实；第七 ， 最终审批并放款 。 由此可见 ， 目前金融机构面对小微企业的信贷流程仍然较长 ， 即便采取网络获客 ， 银行完成贷款的审批也常常需要两周以上 。现在金融机构信贷审核中 ， 客服、录入、复核等绝大部分工作都是经由专人通过电脑来完成的 ， 虽然有的金融机构采用AI识别 ， 但这些工作最终需要人工来高重复性的操作 ， 很容易出错 。RPA技术在金融行业开始受到欢迎 ， 是因为其不需要嵌入企业已有系统（即不需要进行系统化改造） ， 而可以以“插件化”的形式针对高重复性、标准化、规则明确的日常事务进行大批量操作 。 金融机构系统非常庞大 ， 若以“改造型”技术来修改系统 ， 会造成实时困难 。而RPA可以插件化部署 ， 成功部署后RPA系统将模拟人工操作 ， 自动进行信息收集和提取 ， 生成用户所需报表 ， 自动化录入后续业务系统等 ， 从而减少人工操作 ， 使人类可以专注于需要与客户交互和需要情绪智力、推理、判断的其它工作 。03 人工智能等技术加持 ， 金融科技再升级《意见》中鼓励建立金融服务快速响应机制、大幅减少信贷申请材料、加强金融科技在信贷服务中的应用等 ， 目的是为了解决小微企业信贷的操作负担与贷款慢的问题 ， 而解决这些问题的金融科技背后 ， 人工智能技术功不可没 。RPA软件机器人最擅长的是模拟人的方式去处理重复的、繁琐的、易错的流程 ， 而AI技术则用以实现系统智能化操作 。 在金融科技解决方案供应商品钛的实践中 ， 将RPA与AI结合并部署在银行系统当中 ， 最大程度优化RPA系统的自动化流程 。比如客服环节 ， 工作人员无须触客而只需要采用RPA系统下机器人脸识别技术即可完成真人、实名核对；材料提交环节 ， 也可以让RPA融入文本识别技术实现自动化导入系统；后期的标准分类、归档、信用检查和背景检查等批量化操作都可以由RPA系统进行 ， 一个模块化的、顺畅的RPA系统将以报告形式直观呈现 。除了在优化流程方面 ， 人工智能技术在识别需求、客户触达、智能风控等环节也应用颇深 。 以金融科技企业度小满为例 ， 依托百度的数据及人工智能技术优势 ， 能够有效地完成小微企业金融需求的识别 ， 利用金融科技实现信贷服务与需求的精准匹配 。在风控环节 ， 度小满金融运用大数据和人工智能技术对潜在用户进行深度挖掘 ， 有效识别小微企业主身份 ， 并通过建立响应模型抓取金融服务需求 ， 保证资金使用场景 ， 降低获客成本的同时 ， 有效地把控获客风险 。值得关注的是 ， 传统商业银行对金融科技的重视和投入也在不断增加 。 以北京银行为例 ， 其近年一直专注于金融科技基础设施的建设 ， 构建了适应数字化转型要求的配套基础设施 ， 推动分布式数据库平台、私有云平台、移动平台、大数据平台、人工智能服务平台、开放银行等基础平台建设 。 在针对小微企业方面 ， 北京银行此前就创新推出小微企业“网速贷”等线上融资产品 ， 随借随还 ， 循环使用 。此外 ， 北京在2018年就对外宣布 ， 面对新形势、新要求 ， 北京银行将全力支持民企小微企业发展 ， 持续优化民营、小微企业金融服务供给 。 将加强大数据、人工智能、区块链、云计算等前沿金融科技应用 ， 为做好民营企业金融服务插上科技的翅膀 。在疫情之下 ， 智能化、线上化的金融服务得到了全社会的重视 ， 也推动了金融机构发展科技的决心 。 无论是RPA这样的系统性解决方案 ， 还是大数据、人工智能等底层创新技术 ， 金融科技对推动解决小微企业融资难问题有着显而易见的效果 。 在《意见》从政策、资金、科技层面鼓励智能化金融科技发展的支持下 ， 会有越来越多的小微企业得到金融服务 ， 度过难关 。【本文由〖镭射财经〗原创作品 ， 转载需获授权 。 】


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