近年來，數字經濟成為新格局的重要標志。在金融科技快速發展的背景下，各商業銀行也順應數字經濟時代潮流，搭建豐富的線上化服務體系，小微數字化信貸技術也開始進入了深水區。但部分商業銀行因為早期對線上貸款業務有著快速落地的訴求，導致設計的數字化信貸體系存在一定缺陷，在后續推進業務發展過程中面臨了以下的主要難點與挑戰：
小微信貸引入的各類數據未能深度加工以充分反映相應的經營風險，各類數據標準化過程中也過于側重技術層面的操作而缺乏業務認知，無法轉化為小微信貸業務賦能的“數據資產”；
在小微風控模型和策略上線后未能及時迭代，難以長時間持續保持有效性和穩定性；
小微信貸業務仍舊主要依靠人海戰術，缺乏高效的數字化手段；
小微數字化信貸體系缺乏配套的業務流程與組織運營，以及具有業務經驗和量化技術能力的專業風控團隊。
面對商業銀行建立小微數字化信貸體系的困境，如何進一步打造小微信貸領域核心競爭力，畢馬威建議從以下幾個方面進行全方位思考：數字信貸技術成功運用的關鍵是建立在大量準確的、可靠的數據基礎之上的。而小微業務在政府的助力下迎來了前所未有的優質數據環境，不論是外部渠道提供的B端經營層面水電煤、ERP、工商、海關及政務、發票以及稅務數據等，還是銀行內部可獲取的交易流水、線下盡調數據等，連同C端的內外部數據，都可以作為小微信貸數字化轉型的原材料；首先數據標準化需要結合各類數據的底層生成邏輯，并且考慮到各自數據源的質量、穩定性、差異性。其次需要設計以業務為導向，支持營銷、風控、運營的特征指標。指標不僅應包括傳統的反映企業和企業主履約能力的征信信息，更多地應關注數據顆粒度更細致的經營類數據，如稅務、企業用水用電、訂單數據等，生成可動態反映企業采購、生產、銷售、人員管理等各個經營環節的特征指標，形成適用于小微信貸業務的數據資產，進一步賦能小微業務數字化。
建立風控模型與策略持續運營機制，保障數字化風控體系有效
目前銀行紛紛推出小微業務的線上自動化產品，背后雖有大數據技術支撐，但是從目前銀行實踐情況來看，大多數銀行未積累足夠的歷史客群或產品的行為屬性變量以及還款逾期表現數據，只能基于較為審慎的風險偏好開發冷啟動評分模型和準入策略，往往與本身業務的適配性較弱，因此建立上線后的持續風控體系運營工作才是決定整個風控體系成敗的關鍵。銀行的小微風控團隊應及時監控不同小微客群的特征遷移、底層數據的變化以及模型和策略的有效性，以確保模型、策略與整體風險偏好和業務發展的一致性。
重視小微貸后組合風險監控，通過量化手段主動應對系統性風險影響
疫情爆發與國際爭端使得金融機構的小微信貸資產受到了系統性宏觀風險的影響，資產質量急速下降，雖然微觀層面的風險模型仍具備一定的排序能力，但是很多借款主體的預警信號已經失效。小微貸款具有零售業務小而分散并能夠快速反饋的特點，故在中宏觀的組合層面發現系統性風險升高后，可在微觀層面通過量化模型和策略進行快速調整，收緊信貸組合的準入門檻，做到精準、及時止損。因此小微的貸中貸后管理不僅需落實在微觀的客戶層面，同時也應強調組合層面的風險動態監控。
國內小微信貸業務開展領先的銀行一直在探索“信貸工廠”或是“IPC”模式的數字化升級。在貸前環節，客戶經理通過移動展業的PAD或手機APP將盡調收集的信息進行標準化存儲，同時結合接入的內外部數據進行客戶的快速初篩。獲取更多維度客戶授權下的經營數據后向客戶經理呈現更深入的客戶風險畫像；同時，借助小微信用評分卡為差異化的審批提供更有效、準確的決策依據，對部分客群做出自動拒絕、自動授信的判斷，逐步積累數字化審批經驗。對于仍需人工審批的客戶，也可以利用盡調階段收集以及外部渠道引入的數據建立數字化工具，向審批人員發出客戶風險提示，提高信貸審批效率。
經過近幾年商業銀行在小微信貸業務數字化轉型方面的探索，銀行也普遍搭建了小微信貸專業化經營管理組織，通過將信貸流程標準化以及崗位集約化的再造方式，將關鍵的審批以及貸后管理等風控職能進行批量集中運作，以切實保障數字化的風控工具有效嵌入業務流程，并且充分發揮小微業務專營人員的專家風險識別與判斷經驗在關鍵環節中的重要作用。此外，建立適配線上線下結合的小微特色流程和管理組織需要與銀行其他條線，如人力資源部、信貸管理、授信評審、風險管理、內控合規、法律保全等部門協作分工，對小微信貸專業化經營組織不斷優化，支撐小微信貸業務的良性發展。
