文/翁一 编辑/单一

以IPC微贷为代表的线下风控模式，恰恰是造成银行只能服务20%的头部小微贷款客户的原因，是小微企业融资难的根源所在。现在要让拿问题去解决问题，不可能有答案，更不可能有出路。

近日，针对以助贷、联合贷款为代表的互联网金融，《财新周刊》的报道《小微贷款的另一条路》认为，大数据风控无法解决小微贷款中的所有风控问题，继而详细推介了另一种线下风控的模式：通过客户经理队伍线下搜集风控信息、辅之以线上不断完善模型来有效服务小微企业。

IPC微贷的致命缺陷

财新报道中提到的小微贷款的另一种模式，学名IPC小微信贷技术（以下称IPC微贷），系由德国IPC公司为金融领域提供的一体化的信贷咨询服务和解决方案。IPC微贷的核心要义在于线下人海战术,即银行分派客户经理线下调查客户的实际还款能力和信用状况。IPC微贷依靠的是人（客户经理）的经验做出分析、判断和决策，属于典型的劳动密集型产业。

在笔者看来，该模式存在如下两个致命缺陷：

首先，这种模式成本过高。IPC微贷，究其本质，是传统贷款模式（主要针对中大型企业和大型基建等）在个人和小微企业领域的延伸。

多年来，中国的商业银行一直利用传统线下方式，通过银行网点和线下场景，触及这部分长尾客户。这种线下方式需要耗费大量的人力，《财新》报道中提到的台州银行、泰隆银行、常熟银行这些中小城商行，客户经理团队均超过千人。从贷前、贷后到最后还款，每一个流程都由客户经理人工服务，全程对借款人的财务情况进行盘查和跟踪。

这种模式在起步阶段极为艰难，需要不断投入人力，并经历长时段投入高于收益的时期。而当业务取得进展、获得一定的盈利后，就面临扩张的难题，如果要扩大服务范围，就必须投入相应人力，而成本考量依然是问题的核心。

其次，扩张难。

中国经济发展到目前阶段，人力资本越来越贵，IPC微贷恰恰又是重人力资本。客户经理网络若要触达小微贷款用户的每一个层级和每一个个人，将要付出巨大的人力成本。现实中，也无从实现。

根据有关数据，截至2018年末，中国小微企业（包括个体工商户）数量达到9000万家以上，但仍有数千万长尾小微企业处于金融服务空白区。这些长尾小微企业，超过90%融资需求在50万元以下，80%融资需求在20万元以下。如果推广IPC微贷，其最终结果很可能是，多数银行出于人力资本的考量，将小微企业贷款规模的重心放在100万-1000万之间。

也就是说，小微贷款将依然呈现出“二八定律”所描述的状况，仅仅能够覆盖头部小微企业的融资需求，80%的长尾部分依然无人问津。

如果让银行通过线下风控模式去服务剩下的80%长尾用户，风控成本必然超过潜在收益，难以做大，也不可持续。

有人曾对坏的商业模式做过总结：第一种，每增加一份营收，就必须多雇佣一份人力；第二种，无法横向拓展的业务，例如从一个地区扩张到另一个地区需要做许多额外的工作，还要面对橘生淮北则为枳的困境；第三种，需要消耗过多的原料和成本。毋须讳言，IPC微贷前两种模式全占了。

本质上，以IPC微贷为代表的线下风控模式，恰恰是造成银行只能服务20%的头部小微贷款客户的原因，是小微企业融资难的根源所在。现在要让拿问题去解决问题，不可能有答案，更不可能有出路。

大数据风控

与依靠人海战术的IPC微贷不同，“大数据”信贷彻底克服了人力资源的瓶颈，它依靠信息，通过大数据模型，来评估贷款人的信贷情况，其最大特点或者说核心竞争力，就是通过信息技术来节省信贷人力成本。FICO（美国Fair Isaac公司的信用评估系统）即为典型，利用大数据进行贷款决策。

互联网平台下的“大数据”信贷风控模式，则有了更多的数据支撑。可以通过移动支付、电商交易纪录等数据来判断小微企业、个人的经营、还款能力，让没有征信纪录的小微企业、经营者以及个人建立起“数字信用”，以此获得金融服务并不断积累自身信用数据，形成良性循环。

同时，互联网平台还可根据数据情况，进行实时的贷后管理。这种模式的优势在于，能够覆盖小微贷款中80%的长尾客户，有效触达50万元以下的贷款需求，真正将普惠金融落到实处。因此，依托于互联网的大数据风控模式，天然具备扩展的能力。

诚然，大数据风控并不完美，还需要不断演进，但其准确率已经高于传统贷款的线下风控模式。截至2019年5月，全国金融机构单户授信1000万元以下小微企业贷款不良率是5.9%。

而微众银行、网商银行这样的互联网银行，采用大数据风控手段做小微企业贷款业务，不良率都仅为1%左右。有鉴于此，近年来，国内几乎所有类型的银行，无论是国有大行、股份制银行，还是中小城商行，在线下风控的基础上，都在建立自己的大数据风控系统。

更为根本的是，大数据风控模式对于完善我国个人和小企业的征信体系有着巨大的补充作用。我们知道，长尾小微企业之所以融资难，主要源于其信用数据的缺失，导致其难以成为获得金融服务的合格对象。现实中，绝大部分长尾小微企业缺乏不动产抵押物，没有可信的数据化记录，其运营成本、生意流水和客户群消费类型等都难以被金融机构获知和核证。

以征信人口论之。2017年，美国成年人征信覆盖率达95%，瑞典的征信系统已覆盖全国16岁以上人群。反观中国，目前形成有效征信记录的人数仅为4.8亿人，占成年人比例不足40%。在传统依赖客户征信数据的信贷模式中，没有征信记录的个人和小微企业、个体经营者，自然被隔离在了正规金融体系的覆盖范围之外，“信用鸿沟”由此形成。

而大数据的出现，能够倒逼整个金融体系走出原先依赖于人的初级模式。有技术实力和大数据能力的的市场化机构进入征信市场，从而逐步建立起完善健康、完善的征信体系。当然，在这一进程中，可能会存在这样或那样的问题，但不能归咎于大数据本身的问题，进而倒退回到依赖人的老路上去。

大数据思维

信息论创始人香农提出了非常著名的香农三大定律。其中，第二定律指出，任何时候信息传播的速率都不可能超过通信信道的能力，即带宽。带宽对商业的影响是决定性的。

农耕时代，做生意靠口口相传，品牌的创造和生意的达成非常慢，因为商家和外面沟通的带宽太窄，而客户也只能了解周围的商业信息，大部分生意都是在本地做。在笔者看来，IPC微贷模式的商业思维也是如此，还停留在农耕时代。

到了互联网时代，互联网技术迅速地拓宽了生产者或者服务者和消费者之间的带宽，增加了人与人之间交流的带宽。由于带宽迅速增加，渠道阻塞现象消失，交易成本大为降低。于是，商业模式发生巨变，链接变得最为重要。而由链接产生的大数据，则成为一切经济现象的根源。未来，人类几乎所有的交易行为背后都能够看到大数据的影子，本文所述的大数据信贷风控即为典型。

大数据不仅仅是一种辅助技术手段，更是一种思维方式、一种方法论。时代正在经历巨变，我们必须摒弃过去那种强人工干预规则下的机械做事方法，代之以获取、利用、传播信息的方式来解决问题。在大数据发展历程中所遇到的问题，也必然应该用发展去解决，而不是一遇问题，就试图回到过去。何况，人类已经回不去了。