用大数据做微贷的几个难题

前两天，中国首家网络银行“微众银行”开业，开业当天，当着李克强总理的面，用人脸识别技术和大数据分析，给一个卡车司机放了3.5万元贷款。

微众银行靠着这个事情赚足了关注，原因不仅仅是国家领导来给撑场面，更重要的是微众银行这笔贷款是通过“大数据”分析发放的，比起传统贷款流程繁琐，折磨客户又折磨信贷员，微众银行通过数据分析，在数秒之内就搞定了贷款，省时省力又省事儿。

在众人惊叹大数据技术的威力时，笔者对大数据能否真真搞定小微贷款持怀疑态度，恰巧笔者干过几年小微贷款工作，结合工作实践，来说说大数据做小微贷款的几个难题。

第一个难题“数据缺失”

大数据分析是需要“数据源”的，但小微企业本身的特点会导致“数据”的缺失。

小微企业经营灵活

因小微企业从事的生意门槛低，规模小，因此需要具备的证件资料较少，再加上政策的放开，政府的照顾，大部分的小微客户就是靠一张营业执照就开业，什么税务登记证，银行对公账户统统没有。这让大数据分析中的最关键的一步，核实生意主体成了难题成了空话，毕竟营业执照太好办了，这两年“一元公司”也成了现实，因此光靠线上核实去证明生意存在与否，我估计他们自己都不放心。

小微企业经营模式简单

小微企业的经营模式很简单，能参考的有有价值的第三方信息稀少。以一个夫妻开的小超市为例，因为是现金交易，所以没有银行流水，因为是政策照顾对象，几乎免税，很少和银行打交道，所以信用记录几乎为零，更不用说什么水费电费话费记录，因此如果从大数据的角度分析，在小微客户身上就找不到任何有公信力的数据，大数据分析就成了“盲人摸象”难以进行下去。

小微客户的素质较低

小微客户的文化水平较低，会上网的不多，最多玩玩QQ，斗斗地主，淘宝购物也是浅尝辄止，网上热议的通过“社交数据”去发放贷款，在小微客户这里是失灵的，笔者也尝试过大数据分析贷款的佼佼者“闪银”，上面要求关联的主要是淘宝，微博，人人网，这些东西对于小微客户来说太稀奇，就好像你想通过老农民爱喝哪款红酒来判断他的素质水平一样，属于操心操错了地方。

第二个难题“信用难题”

“信用”评估是大数据分析和传统调查分析都难解的的命题

信用记录少

无论是线上还是线下审批，客户的信用纪录都是否予以小微客户授信的重要参考。这几年政策的引导，让小微企业多了和银行打交道的机会，但小微企业任然没有足够的信用记录，来满足大数据分析所需要的量，甚至是在传统的调查分析中，小微客户稀少的信用积累，也导致了银行只能通过强化担保来把控还款意愿、，而不愿意去冒险尝试纯信用贷款。

信用记录差

小微企业主的信用记录呈现了两个极端，要不就是“白户”，要不就很难看。信用记录差的那一部分，多源于年轻时候不懂事儿，被银行怂恿着办信用卡又不会用，信用记录抹了黑，后来办房贷，复杂的利率调整又给贡献了些逾期记录。因此如果单纯通过信用记录来判断客户的信用意识就有些武断，而在传统授信业务中，借着信贷员的实地调查，有机会详细了解不良信用记录成因，不会因为形式上的不良就一棍子打死，而大数据分析却没给客户一个解释的机会。

信用意识差

培养客户的信用意识是授信业务中的重要环节。小微客户的信用意识差是业内共识。银行通过实地调查方式，通过和客户的面对面沟通，来树立银行的权威形象，教导客户良好信用意识的重要性，这成为客户还款的有力保障。同时信贷员是银行的代表，是银行品牌形象，法律，信用道德评判的具化，对于客户来说，面前活生生的讲感情的信贷员，比起客户的自我约束，银行品牌感化，甚至法律的威慑更加有力。这也能解释，为何银行授信业务各不相同，但都离不开实地调查的原因。

以上就是笔者的个人认识，或许过于主观，也没有准确的数据支撑，但却是小微信贷工作的经验之谈，对于客观看待大数据在小微信贷领域的应用，应该有些帮助。