银行普惠金融系列课程四：银行普惠金融线上贷款产品体系和大数据应用解读

　银行普惠金融系列课程四：

　银行普惠金融 线上产品体系 和 大数据 应用解读

　【摘要】本文对银行普惠金融线上化的意义、线上化类型、线上化的业务流程和线上贷款产品体系，物联网金融，大数据的种类、来源等进行了全面而深入的解读，读者通过阅读，可以全面、深入了解银行普惠金融线上化的发展模式。

　【关键字】银行普惠金融、线上贷款产品、线上业务流程、线上自营产品、线上平台贷、线上供应链金融、物联网金融、大数据类型、大数据来源 银行普惠金融线上化是发展的必然趋势。目前，部分银行已先行先试，推出了部分基于关键数据为风控核心的线上贷款产品，部分银行正在推进数字化转型，对大数据的采集和运用不断加强。本文作者将以多年从事银行线上贷款产品的设计、开发和推广的实战经验，对银行普惠金融线上化产品体系、物联网金融、大数据运用三个主要内容进行一一解读，让读者能全面、深入了解银行普惠金融发展的新模式。

　一、 银行普惠金融为什么要线上化 ？

　小微企业的困境在于融资，“融资难、融资贵、融资慢”是长期存在的客观事实，既是系统性的难题，也是银行服务的短板和薄弱点。之所以存在这些情况，主要是两方面的原因：

　从企业 端 来说 ：小微企业管理制度不完善、财务制度不健全、信用水平相对较低等原因加大了融资难度。

　从金融机构 端 来说 ：信息不对称、抵押担保不足增加了信用风险；产品创新不足、业务流程复杂增加了服务难度；人力、精力投入巨大，也影响了服务效率。

　银行发展普惠金融的目的除了满足监管要求外，还需要解决盈利的问题。作为金融企业，无法实现商业可持续发展就无法实现普惠金融的长期可持续发展。试想在一家企业内，不赚钱的业务如何能得到内部足够的重视，得到充足的人力和资源投入。在实践中，银行的普惠金融条线往往也是相对弱势的，发展限于“经营能力不足-收益不足风险较高-条线价值贡献不足（甚至亏损）-不受重视资源不足-经营能力无法提升”的恶性循环，银行靠传统经营模式很难打破这一链条。

　随着互联网、大数据、云计算、区块链等金融科技发展完善，银行普惠金融发展迎来了新机遇，“线上化、智慧化、批量化、集约化”的新发展模式为提升收益水平、降低运营成本和风险成本提供了新方向。

　1 1 、 提升收益水平

　在传统模式中，银行客户经理从申请、尽调、申报、审查审批、放款、贷后管理都是人工线下操作，操作一笔普惠金融的手续、流程和耗时和一笔大公司业务无异。这就导致每个客户经理所能操作的户数较为有限，一般管户超过 20 户时就已经忙不过来了。即使部分银行为解放客户经理，通过创新推出标准化产品，建立信贷工厂模式，推行集中作业模式，将操作性事务交由客户经理助理或中台集中操作，客户经理的产能也很能大幅度跃升，极限的产能也就在 30 到 50 户之间。由于单户金额不大，客户经理普惠金融贷款规模很难超过 1.5-2 亿元。贷款规模收益和盈利能力很难有显著提升。

　银行普惠金融线上化后，业务流程将大幅优化，客户经理操作效率大幅度跃升，客户经理可以投入更多的精力到营销获客中去，管户数量的天花板也被打开。从实践来看，单个客户经理的管户数可以突破 100 户，甚至千户、万户级别，通过和渠道合作，管户的贷款规模能达到几亿、甚至几十亿，可以媲美、超过最优秀的大公司客户经理。单个客户经理的贷款收益和盈利能力得到大幅度提升，普惠条线的价值贡献能够逐步显现。

　2 2 、 降低运营成本

　传统模式中，银行做普惠金融叫做“垒小户”，客户经理有时开玩笑把自己称作“搬砖头”的金融民工。和其它业务条线相比，普惠金融业务传统操作模式确实存在很多短板：

　和 大公司 业务 相比， ，小微客户经理单产远远低于大公司客户经理，大公司客户经理一笔贷款就抵得上一个支行小微客户经理的全部产能。

　和零售业务相比，零售如按揭贷款、信用贷款等，手续和流程简单，按揭类贷款周期长，零售客户经理单产也大大超过小微客户经理。

　在， 审查审批环节，由于普惠金融客户数量多，评审审批人员要投入大量人力、精力。

　银行普惠金融线上化后，人工操做的工作交由计算机来做，可以大幅节约人力开支，客户经理单产可有效提升。整个授信链条上（如贷前调查、审批环节、贷后管理环节、柜面运营环节等）的运营和维护成本将大幅降低。

　3 3 、 降低风险成本

　普惠金融贷款风险高是不争的事实，普惠金融风控可以说是银行业务中风控的最难点。在传统模式下，众多银行折戟于普惠金融业务。普惠金融风控的难点在于：小微企业财务不规范，银行较难获取企业的真实经营情况；小微企业数量多、情况复杂，容易受外部环境影响，风险点较多；对客户经理专业能力要求高，培养周期长，经验很难复制和传播；对评审审批人员要求高，需要丰富的经验；容易出道德风险和操作风险，从而导致信用风险。

　通过线上化风控，为解决上述问题提供了良好的契机：

　一是银行通过各类大数据可全面、客观、真实的反映企业的经营状况，避免了人工收集资料、人工尽职调查的不足。

　二是通过系统风控模型审批有效缓解了专业客户经理和评审审批人员不足的难题，风险识别由人工经验转化为系统分析判断，营销和审批环节实现了有机统一。

　三是在贷后监测方面，也弥补了人工贷后检查的不足，大数据智预警监测将更及时、精准，有利于银行对风险快速识别和处置。

　二、 银行普惠金融 线上 化 运营 模式

　银行普惠金融产品最终的发展方向是全流程线上化，但目前受限于大数据采集、开户、贷款放款手续落实的限制，银行普惠金融产品线上化的总体水平还较低。在这种情况下，银行不必急于求成，可以先把能线上化的环节尽量线上化，也可以起到较好的效果。

　（一）

　普惠金融线上化的定义 银行操作一笔普惠金融贷款从获客到回收须涉及以下 12 个操作环节：获客、申请、资料收集、尽职调查、审查审批、签约、贷款条件落实、开户、提款、支付、贷后检查、还款。流程和大公司贷款基本一致，一笔贷款所耗费的时间和精力也和大公司差不了多少。在金融科技、大数据大发展的背景下，银行可以借助互联网将各操作环节线上化，减少人工操作和干预。根据各环节线上化的水平，银行普惠金融产品线上化的程度可分为：

　部分线上化 ：因客观原因，只实现了部分环节的线上化。如有的银行在房押业务中实现了获客、申请、资料收集、审查审批、提还款的线上化，尽职调查、抵押登记、开户、贷后检查环节仍须线下操作；有的银行建立了辅助审批决策模型，减少了人工审查审批内容；有的银行实现了线上贷后预警监测，减少了人工贷后的压力等。部分线上化相较于传统方式来说，已有效的提升了全流程效率，目前大部分银行在普惠金融产品中都或多或少都实现了部分线上化。

　全线上化 ：在 12 个操作环节，均基本实现了线上化。全线上化不代表完全不需要人工参与，只是人工干预更聚焦于对关键环节、关键风险点的核查核实，如人工现场走访、系统预警的线下核实等。目前，全线上化还主要应用在一些小额贷款产品上，一般单户金融不超过 200 万元；线上供应链金融大些，但一般也不超过 500 万元。银行普惠金融产品还受限于部分外部条件，如大数据的全面性还不够，对客户的 360 画像还不充分（随着政府部门等数据信息逐步开放，这个障碍将逐步消除）；如抵押登记尚未全面线上化（部分地区不动产权交易中心已在推进在线查册、送押、解押和在线获取电子不动产权证登记证明）。总的来说，银行普惠金融全线上化的内外部条件正在逐步成熟。

　（二）普惠金融全线上化业务流程 1 1 、客户入驻 和 身份 认证

　客户在贷款正式申请前，要先在线办理客户入驻信息登记。入驻信息登记包括个人入驻和企业入驻，个人入驻主要是通过在线上传身份证和填写个人基本信息，并进行个人身份认证；企业入驻一般先要由法人代表办理个人入驻后，通过在线上传营业执照影像件和填写企业基本信息，并完成企业身份实证。

　个人身份认证采用的技术通常是四要素认证+身份证 OCR 识别+公安联网核查+人脸识别+活体监测；企业身份认证采用的技术通常是营业执照 OCR 识别+工商联网核查。

　四要素认证 ：包括对姓名、身份证号、手机号、银行卡号的核实。四要素认证是目前应用最广泛的实名认证，四要素被盗取的可能性较小。其中对姓名和身份证的核实主要是和公安身份数据库比对；对银行卡和手机号的核实主要是和银联数据库比对。

　身份证/ / 营业 执照 R OCR 识别: :客户通过拍照在线上传身份证/营业执照，通过身份证/营业执照 OCR 识别技术自动识别并提取身份证/营业执照文字信息，避免人工录入，提升用户体验。

　公安联网 核查：通过比对公安身份数据库，比对用户的姓名和身份证号，核实用户身份真伪。

　工商联网 核查：通过比对工商信息数据库，比对企业的基本信息，核实企业身份真伪。

　人脸识别：

　：通过摄像头在线采集人脸图像，并与公安大数据留档照片进行比对，核实用户上传的身份证信息是否为用户的真实身份信息。

　活体检测：

　：通过摄像头拍摄及采集人脸图像的同时，结合云端人脸防伪监测技术，判断图像是否来自真人，有效防范纸质图片、屏幕翻拍、面具模型等类别欺诈，保证人脸信息的真实有效性。

　2 2 、 在线贷款 申请

　客户通过手机 APP、PC 端进入贷款申请页面，录入借款申请信息并按要求上传资产证明等各类影像文件，并在线签订征信查询授权、综合信息查询授权。

　征信查询授权通常包括个人/企业征信查询授权委托书，个人/企业综合信息查询授权委托书。国家现在对个人和企业信息保护较为严格，除查人行征信外需要征信查询授权书外，查询其它大数据信息也同样需要客户的充分授权。

　3 3 、在线授信 审批

　银行结合工商、司法、纳税、海关、征信、交易数据、内部黑名单、行业数据等构建风控模型，对客户进行在线实时审批，并反馈审批结果，对审批通过的客户出具授信批复。如贷款有增信方，可将客户信息和审批信息推送给增信方，增信方在线进行担保确认、核心企业确权或出具保单，并反馈给银行系统。

　银行风控模型一般包括五个功能模块：反欺诈模块、核额模块、评分模块、审批模块、定价模块，对客户进行评估，并给出额度、期限、利率等的批复信息。

　4 4 、在线合同签约

　客户在审批通过后，在线签订贷款合同等法律文本，在线签订的合同文本银行一般会通过第三方 CA 机构（CFCA）进行存证和电子签章。

　CFCA 是经中国人民银行和国家信息安全管理机构批准成立的国家级权威安全认证机构，是国家重要的金融信息安全基础设施之一。在《中华人民共和国电子签名法》颁布后，CFCA 成为首批获得电子认证服务许可的电子认证服务机构之一。CFCA 是我国最具影响力的电子认证服务机构，为全国 98%的银行提供电子认证服务。

　5 5 、在线 开立 账户

　银行发放线上贷款一般需要在线给客户开立电子账户，电子账户通过绑定实体账户后进行收支。个人电子账户开立相对简单，大多银行都能实现；对公电子开立难度较大，只有少数银行可以实现。所以，目前银行线上产品大都以个人借款人为主，对公企业作为借款人的相对较少。

　银行给客户开立电子账户后是不能立即可以使用的，电子账户需要激活后才能使用，需要客户转入一笔小额款项后才能激活电子账户，只有账户激活完成的客户才能正常提还款。电子账户一般不能作为结算账户使用（在线上供应链金融中可特殊设置），只能作为贷款专户使用，需要通过绑定的实体账户进行转入转出。

　6 6 、在线 提款 还款

　客户可在线发起提款申请，银行收到提款指令后，可在线放款至客户电子账户绑定的实体账户中，并记账和核算,客户通过实体账户进行对外支付。因客户实体账户可能是他行账户，因此，银行对资金用途的把控有一定的难度。

　银行线上贷款业务一般是可以做到随借随还的，因此，客户通常可选择全额提前还款、部分提前还款。客户可在线发起还款申请，银行收到还款指令后，在线对客户电子账户中的款项进行扣划，完成还款操作。

　7 7 、 在线贷后监测

　银行线上贷款业务一般也是采取线上化的贷后监测风险，在线实时预警和监测，对出现风险信号的由银行和增信机构采取现场检查、催收和诉讼等措施。对平台贷业务，银行通常会按一定的业务比例开展抽样检查，对交易真实性、贷款真实性、资金流向真实性、数据真实性等进行检查。也会按要求对客户进行一定比例的回访，回访包括现场回访和非现场回访（电话回访），核实借款人是否本人、基本信息、资金用途等。

　为控制线上贷款业务风险，银行一般会设立产品的止损机制：对逾期或欠息的余额达到一定比例时（1%），触发预警线，及时调整借款人准入标准或审批模

　型；对逾期或欠息的余额达到一定比例时（1.5%），触发停止线，暂停一切新增客户准入和贷款发放。

　（三）普惠金融全线上贷款产品体系 在实践中，银行普惠金融全线上化产品系列中通常有三类产品：线上自营贷、线上平台贷和线上供应链金融。其中：线上自营贷的好处是客户是自己的，其它两类产品获客很难转化为银行自己的基础客户，更像一锤子买卖。

　线上 自营 贷 ：是由银行自行开发的产品，针对不同类型数据而开发的产品，借款的主体可以是企业和个人借款人。

　线上平台贷：

　：是由银行和平台合作开发的产品，针对平台方采集的数据而开发的产品，借款的主体可以是企业和个人借款人。

　线上供应链 金融：

　：是银行和和核心企业合作开发的产品，针对核心企业的应付账款数据、订单数据、销货数据而开发的产品，上游借款主体通常是企业借款人，下游的借款主体可以是企业和个人借款人。

　银行线上产品的风控核心是数据，没有关键数据就无法建立有效的风控模型，这些关键数据通常是对企业最真实情况的反映，是企业很难篡改的，银行线上产品根据采集和应用的数据类型不同可分为如下几类：

　纳税 数据 产品 ：以企业纳税数据为风控核心而创新的线上产品。

　①

　线上自营贷中，如建行的云税贷、江苏银行的税 e 融等，以企业历史缴税数据来建模；②

　线上平台贷中，也常有平台采集企业增值税发票数据来建模。

　退税数据产品：以出口企业出口退税数据为风控核心而创新的线上产品。如青岛农商银行的关税 e 贷，上海银行的申 e 贷等。

　经营 流水 产品 ：以企业收入流水为风控核心而创新的线上产品。常见的有：①

　线上自营贷中，如建行的结算云贷和账户云贷、江苏银行的商 e 融等，以企业在银行的结算流水、POS 机收款流水来建模； ②

　线上平台贷中，也常有平台采集企业 POS 机收款流水来建模。

　采购数据产品：以企业历史的采购数据为风控核心而创新的线上产品。常见的有：

　①

　线上供应链金融中的下游经销商模式，通常以下游企业向核心企业的历史采购数据来建模； ②

　线上自营贷中的政府采购贷模式，如中信银行的政 e贷，以投标企业在政府采购中的历史采购数据来建模； ③

　线上平台贷中，和电商平台的合作，多采用买方的历史采购数据来建模。

　电力数据产品：以企业用电数据为风控核心而创新的线上产品。常见的有：①

　线上自营贷，如建行的云电贷、江苏银行的电 e 融等，以企业缴纳电费历史数据来建模； ②

　线上平台贷中，也有平台采集企业历史用电数据为核心建模。

　工资数据产品：以企业代发工资数据为风控核心而创新的线上产品。常见的有：线上自营贷，如建行的薪金云贷，以历史代发工资数据来建模。

　应：

　付账款数据产品：以核心企业的应付账款数据为风控核心而创新的线上产品。常见的有：线上供应链金融中的应收账款质押、反向保理模式，以应付账款数据来建模。

　1 1 、 线上 自营贷

　线上自营贷是银行自行开发的产品，由客户经理自行获客。线上自营贷一般都是本地化的，通常不垮区域经营，客户可转化为银行的基础客户。目前市场上最主流线上自营贷有：税务贷、流水贷、电力贷。尤其税务贷产品，从江苏银行的“税 e 融”开始，已成为各家银行的必备产品。

　【 税务贷 风控 策略 】

　税务贷是银行以企业的纳税记录为核心风控，整合内外大数据对企业进行线上实时审批，企业在线全流程操作的贷款。该类产品一般是在线、无抵押、无担保、纯信用的小额贷款。

　对 企业 纳税 要求：

　①

　纳税企业成立时间 2 年。

　②

　最近两年未持续性亏损；企业销售下降幅度应不超过 50%。

　③

　纳税状态“正常”，等级在 B 级以上（含）；最近一年缴税额不低于 2万元。

　④

　纳税企业无未缴清税款，近 24 个月逾期缴税不超过 3 条。

　贷款 额度 核定 ：

　纯信用贷款额度上限=年均实缴税款（增值税纳税额+企业所得税纳税额）×放大倍数，一般 A 类放大 6 倍，B 类放大 5 倍。例如，企业过去两年平均缴税是10 万，纳税登记为 B 级，则可获得信用贷款额度最高为 50 万元。这是简单的估算，在风控模型中，还要看企业其它方面情况来进行综合评判。

　按照增值税和企业所得税缴纳额放大 5、6 倍来核定贷款额度对银行来说是比较审慎的。企业增值税率最高为 13%，企业所得税率最高为 25%，放大 5、6倍的数字也就差不多是企业的毛利润。而且小微企业报税的报表相对较为保守，所以贷款额度的核定是有实际经营支撑的。

　贷款要素 设置 ：

　单户贷款额度一般不超过 200 万元，户均不超过 50 万元，确保贷款小额、分散。

　授信期限一般不超过 1 年，单笔贷款使用期限一般最长为 6 个月，主要用于企业临时周转使用，防止短借长用。

　贷款定价相对较高，但可以随借随还，企业实际使用成本不高。

　【 流水贷 风控逻辑 】

　流水贷是银行以企业的结算流水、POS 流水为核心风控，整合内外大数据对企业进行线上实时审批，企业在线全流程操作的贷款。POS 流水通常包括扫码支付的流水和刷卡的流水，既可以是使用自己银行的支付工具产生的流水，也可以使用第三方支付机构的支付工具产生的流水。

　对 企业要求：

　①

　企业正常经营 2 年以上，在第三方支付机构注册 1 年以上； ②

　近 12 个月交易流水正常，月均不低于 2 万元，近一个月流水不能为 0，连续两个月流水不能为 0，累计三个月流水不能为 0； ③

　对敏感行业禁止准入：酒吧、夜总会、歌舞厅、美容美发、按摩店、钢贸行业、政府组织、公立医院、学校等。

　贷款 额度核定：

　纯信用贷款额度上限=前十二个月月均入账流水金额*本次申请贷款期限（月）*40%，要设置防欺诈策略，需要对入账流水进行分析和筛选，防止造流水的情况发生。

　在贷款发放前，银行可嵌入贷中现场调查环节，安排客户经理到商户经营所在地做现场调查。调查内容包含:经营情况、POS 收单情况、资金用途、借款人个人情况等，以加强该款网贷产品的风险防范。

　贷款要素 设置 ：

　单户贷款额度一般不超过 100 万元，确保贷款小额、分散。

　贷款定价要相对较高，因该类产品有在实际表现上有一定的风险，所以适当提高定价。

　单笔贷款使用期限一般最长为 6 个月，主要用于企业临时周转使用，防止短借长用。

　【 电力贷 风控逻辑 】

　电力贷是银行以企业的用电情况为核心风控，整合内外大数据对企业进行线上实时审批，企业在线全流程操作的贷款。该类产品主要针对用电量较大的制造型企业，贷款的用途也是锁定的，一般直接受托支付给电力公司。

　通常对 企业要求：

　①

　企业正常用电 2 年以上，经电力部门审核通过相关电表数据； ②

　企业用电水平稳定，电费缴费情况正常。

　贷款 额度核定：可根据前十二个月月均电费缴费来核定贷款额度。

　贷款要素 设置：

　：单户额度一般不超过200万元，贷款期限一般不超过6个月，贷款定价适当高于线下贷款。

　2 2 、线上平台贷

　线上平台贷是指银行通过和平台合作开发，为平台导入的企业或个人借款人提供全流程线上的贷款金融服务。

　常见的 合作 平台有金融持牌机构、电商平台、增信机构（担保公司、保险公司）、金服公司、企业服务平台、金融科技公司等。

　银行和平台合作，可以突破自身地域、网点和人力的限制，借助平台的力量批量获客，延伸服务触角。平台借助银行的资金为客户提供借贷服务，赚取一定的收益。

　【 平台贷 合作模式】

　银行和平台合作的模式主要有两种：

　联合贷模式：合作平台须拥有金融执业牌照（包括银行、保险、信托、保理、金融租赁、汽车消费金融公司、消费金融公司等），合作平台有房贷资质。

　助贷模式：合作平台原则上具备相应的交易场景和借款人资源，平台本身仅作为借款人引流渠道，协助银行收集借款人申请信息，银行承担贷款的贷前调查、贷中审查和贷后管理的主体责任。合作平台通常无房贷资质。

　银行不得为无贷款业务资质的机构提供放贷资金或共同出资放贷资金；不得接受无担保资质的合作机构提供增信服务及逾期资产代偿、兜底承诺等变相增信服务。

　银行在授信业务贷前、贷中、贷后应全流程遵守“了解你的客户”原则，基于借款人的真实贷款用途、在特定场景的行为表现以及信用记录等因素，运用内外部多维大数据等，对借款人的欺诈风险、信用情况、负债情况和偿付能力等进行审慎评价。不得将贷前尽职调查、授信审查、风险控制、贷后管理等核心业务外包给平台。

　【 平台选择 标准 】

　银行要优选合作平台，平台的好坏会直接决定贷款的风险水平，衡量的标准是判断平台是否符合“六有标准”：有实力、有场景、有数据、有担保、有第一手客群、有稳定预期。围绕这一标准优先选择下述平台：

　①

　优先选择具有较好的股东背景，有较强实力的母公司（国有企业、上市公司等），或有知名风投机构投资的平台。

　②

　优先选择合作平台及法定代表人、大股东或公司高管资信状况良好，无违法违规经营、重大法律纠纷等负面信息的平台。

　③ 优先选择有大数据基础，有在线业务的技术研发能力，已形成相对成熟的全流程风险管理机制，主要风控人员具有金融机构或互联网机构风控从业经验的平台； ④

　优先选择经济发达区域的合作平台、行业龙头企业、国家级（市级）园区产业集群、全国性或地方性交易市场及知名互联网平台；

　⑤

　优先选择弱周期行业的平台，包括衣、食、行，健康医疗、养老服务等；优先选择先进制造业、服务型制造业、智能型制造业等制造业细分领域的平台； ⑥

　优先选择核心企业实力强、提供全额信用链接、业务模式清晰可靠的平台； ⑦

　优先选择有第三方保险、担保公司对平台项下贷款进行担保保证的平台。

　原则上不接受无特定场景依托、无指定用途的平台业务。

　【 客户 授信 要求 】

　借款主体：企业和个人作为借款人都可以。个人借款人须为小微企业的法人代表，或非小微企业法定代表人但原则上直接或间接有经营主体 25%（含)以上比例股份，或个体工商户经营者。

　单户贷款额度：企业借款人一般不超过 500 万元，个人借款人一般不超过50 万元。在这一标准内，贷款可采取自主支付的方式；超过这一标准，监管要求采取受托支付的方式。

　贷款期限：一般不超过 3 年。不超过监管规定的中期流动资金贷款期限。

　还款方式：可随借随还。可支持一次性还本付息，按月付息、到期还本，等额本金还款、等额本息还款方式。

　贷款用途：仅限于借款人合法生产经营，包括但不限于流动资金周转、装修经营性物业、支付经营场所租金等。不得流入股市、房市、期市或固定资产投资等。

　3 3 、线上 供应链 金融

　线上供应链金融是指银行通过和供应链核心企业合作，为其上下游企业提供一体化贷款的融资方案。实现从申请、审批、贸易资料在线提交和核验、签约、提还款的全流程线上操作。

　上下游的产品模式是不同的，上游产品模式主要以应付账款数据为核心建模，担保方式有应收账款质押、反向保理、核心企业担保、第三方担保等；下游产品模式主要以历史采购数据为核心建模，担保方式有货押回购、核心企业担保、第三方担保模式等。

　在实践中，核心企业对和银行合作下游供应链金融更感兴趣，上游是欠款，下游是形成收入的，从自身利益出发，所以核心企业更愿意给下游企业提供信用嫁接。

　【 上游模式 】

　银行直接和核心企业 ERP 系统、服务平台（如中企云链等）与核心企业和供应商对接，为供应商提供全流程、线上化的快捷融资服务。

　 上游模式的全线上的业务流程还包括交易真实性审查、核心企业确权、应收账款在线中登网登记、核心企业回款和清分等环节。

　部分银行和平台可基于核心企业确权并无条件付款承诺的应付账款，为一级供应商签发电子债权凭证（云信等），该电子债权凭证（云信等）可由一级供应商再向其供应商拆分、流转，持有电子债权凭证的企业可持有到期或向银行进行融资。

　【 下 游 模式 】

　银行直接和核心企业 ERP 系统对接，为核心企业下游经销商提供全流程、线上化的快捷融资服务。银行通过核心企业除了可以采集下游采购数据外，还可以采集物流信息，从而实现资金流、物流、信息流的三流统一，确保贸易真实性和控制贷款风险。在实践中，核心企业一般会愿意为下游企业融资提供一定的担保，或配合引入增信机构。

　下游货押回购模式是经销商在线取得银行款后，贷款资金直接受托支付给核心企业用于采购货物，核心企业对订单和款项确认后，安排生产和发货至监管方指定仓库，经销商验货后，质押物清单在线提交银行，银行在中登网办理在线登记。经销商后续进行打款提货操作，可一次或分次提取。经销商无法及时打款提货的，由核心企业履行回购责任，回购款优先用于偿还银行贷款。

　除了货押模式外，下游模式产品的线上业务流程与其它线上产品基本无异，在审批环节，风控模型会导入订单信息。在贷后环节，系统会导入物流信息进行交叉验证，确保交易的真实性。

　【作者 点评】

　】线上供应链金融模式是目前银行发展的重点，部分银行成立专门的部门和团队进行产品创新和推动，庞大的潜在市场为银行提供资产增长的新路径，虽然已成功推出产品的银行不多，但众多银行都在摩拳擦掌，跃跃欲试，随时准备冲入这片蓝海市场。

　三、 物联网金融的 业务模式

　物联网是在互联网通信技术的基础上，将传感器、控制器、机器设备、车辆、人员和物等进行人物互联、物物互联，从而实现远程交互、控制、信息和数据传递。具有如下几个特点：

　一是实时感知 。利用传感器、射频识别、二维码等技术实时获取物体信息。

　二是实时 传递。通过各种局域网和互联网，对物体实时信息进行采集，并及时准确的传送出去。

　三是智能 处理。利用云计算、OCR 识别、模糊识别等智能计算技术，对收集的数据和信息进行分析、计算和处理，对物体实现远程智能化控制。

　物联网金融是指面向物联网的金融服务与创新，随着物联网技术的发展，对物的实时产生的数据和信息的获取、加工、分析利用、监测、控制等技术逐步成熟。为物联网金融创新提供了技术支撑。

　物联网金融和互联网金融的最大不同点是物联网金融可获取的数据种类和范围进一步扩大。银行可通过物联网技术，实现对小微企业静态资产、动态抵押物的实时监控，准确掌握企业生产动态和押品信息，为普惠金融线上化提供了更丰富的数据维度，企业画像更为全面。同时，银行借助物联网技术实现对企业远程实时监控、分析和控制，解决了银行人力和贷后管理上的不足。

　（一）物联网金融在银行普惠金融中的两种应用模式 1 1 、 动产质押模式

　银行开展传统质押贷款主要是人工线下的方式，对质物的有效管理是最大的难题。通过与物联网技术提供商的系统、交易商的商品交易平台连接，银行可在线实现对贷款企业动产由采购到销售的全流程的智能实时监控管理，实现对企业“物流、资金流、信息流”三流合一的整体画像和评估。

　目前，动产质押模式已运用于钢贸、煤炭、轮胎、家电、棉纺等贸易行业，部分银行如江苏银行、苏州银行、常熟银行等都推出了基于物联网技术的动产质押贷款产品。

　2 2 、 生产监管模式

　银行通过物联网技术提供商的监管系统，可在线实时采集企业用电、用水、用气、设备开工、原材料及产成品变化等实时数据，并加入风控模型对企业进行评估，实现对贷款企业经营状况的实时监测，提升银行防风险能力。该模式有利于银行对企业第一还款来源的掌控，从而放宽对抵质押物的要求。

　该模式在化纤、纺织、机械等生产型企业已有所应用。典型的如江苏银行和徐工集团的合作的基于物联网生产监管的工程机械线上融资贷款产品，对出险的客户，银行可通过物联网技术远程对工程机械车辆设备进行控制、锁车或关闭其核心功能等，实现对借款人核心资产的控制。

　（二）银行发展物联网金融的意义 一是 以技术创新 增加获客来源。

　。借助物联网实现动产质押，可提升银行开展动产质押贷款的能力，减少投入的精力，让银行愿贷、敢贷；可让企业的动产盘活起来，为贷款增信。同时，银行可引入区块链技术，有效防范一物多属、重复抵质押等情形。

　二是 以 流程再造降低 总体 成本。借助物联网技术，银行可对企业的采购、生产、加工、销售等全流程场景进行立体式感知，实时掌握企业生产经营行为信息，并运用到贷前、贷中、贷后各个环节，减少人工操作，提高效率，降低全流程管理成本。

　三是 以信息 采集 降低 信用 风险。银行借助物联网技术，可实现对物的形态、位置、空间、价值状况等信息的实时获取，可实现对企业生产经营信息的实时获取，进而实现对企业实际经营情况和变化情况实时采集、分析和评估，从而降低贷款风险。

　【作者 点评】

　】物联网金融算不上是颠覆性的产品创新，只能算是基于互联网金融的局部创新，通过对物联网技术的运用，银行可实现对贷款客户的更全面、深入的感知、监测和控制，可有效增加获客来源、提升风险识别能力、提高操作效率、降低运营成本。因此，物联网金融对银行来说是一个全新而又有前景的领域。

　四 、 大数据在普惠金融 的 实际运用

　21 世纪是大数据信息积累、分析、应用的时代，移动互联网、社交网络、电子商务等极大拓展了数据的边界和应用范围。互联网、物联网、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融、政府机构都在大量产生数据，大数据时代已经来临。大数据作为一种战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门。如何运用大数据推动普惠金融业务发展，对商业银行具有里程碑式的意义。

　（一）大数据在普惠金融中运用的积极意义 1 1 、 大数据 将颠覆银行普惠金融的营销获客模式

　银行迫切需要改变传统的单一客户营销模式，实现“一对多”的批量化营销，。在大数据时代，银行可以和各类渠道（详见系列课程三介绍的渠道），如政府主管部门、行业协会、商圈、企业服务机构、担保公司、保险公司、核心企业等合作，采集这些渠道积累的大量有用的小微企业数据，如客户名单数据、经营状况数据等，开展精准和批量化营销。如将政府采购融资产品推广给参与公共资源交易中心投标的客群，将科技金融产品推广给科技人才、科技企业客群，将 POS贷业务推广给小商户、个体工商户群体；将供应链金融业务推广给核心企业的上下游企业群体，提升营销的针对性和有效性。

　2 2 、 大数据有助于推动 普惠金融 风险管理模式的创新

　在大数据时代，银行从第三方获取小微企业各方面真实的数据，改变信息不对称的现状，如注册登记信息、纳税数据、进出口数据、法院的被执行情况、征信情况、房产和土地情况、水电费缴纳情况、社保缴纳情况、结算情况、外部融资情况等。通过大数据的积累和利用，建立以非财务分析为主、财务分析为辅助，以第三方信息验证为主、人工线下分析判断为辅的风险决策模式。这种风险管理模式有以下几个好处：

　。

　一是有利于实现风险的前置审查。一线业务人员可以在营销阶段就可以充分利用大数据对企业的各方面情况进行分析和筛选，从源头提升获客的针对性和有效性。

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　二是有利于审批标准和尺度的统一。审批人员在审批决策时有统一的风险评判标准，改变以主观判断为主的审批方式，可容易实现前中台的统一。

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　三是有利于实时把握小微企业的动态情况。传统的贷后管理主要是通过对某个时点（一般是季末）企业的资料收集、分析和判断来识别风险，而在大数据应用背景下，自动化风险预警系统、重点检查将取代传统的人工识别和认定风险、定期检查的贷后管理方式，定量分析为主的风险识别方法取代定性分析为主的风险识别方法，差别化的贷后管理操作流程取代“大一统”的贷后管理操作流程，将更有助于提升贷后管理质效。

　3 3 、 大数据有助于推动 普惠金融 产品的创新 目前银行在普惠金融产品创新上主要是“以资产为中心”，即围绕企业和实际控制人控制的资产开展的担保方式创新，围绕企业的交易、经营数据的信用类贷款产品创新较少。在大数据时代，普惠金融产品创新将“以数据为中心”，商业银行通过对小微企业大量真实的交易、行为数据的收集、分析、挖掘，可以展示出不同客户群体的风险分布和特征，并设计出有针对性的风险控制措施，来开发出新产品。

　4 4 、 大数据有助于推动 普惠金融 线上化 流程再造

　银行普惠金融线上化流程再造的关键是实现“增值内容最大化，非增值内容最小化”。对于普惠金融业务来说，就是要克服传统的 “信贷员模式”、“散单模式”，推动普惠金融业务线上化、自动化、差异化的经营，助力小微企业业务数量和质量同步提升。通过与大数据的结合，银行核心流程（尤其是尽职调查、

　审查审批、贷后管理流程）线上化、自动化操作不足的问题将得以解决。在贷后管理阶段，通过系统自动的对客户经营管理、财务情况、担保情况进行跟踪监测，提供准确、及时的预警信息，实现贷后管理工作的增值内容最大化。

　（二）大数据在银行普惠金融中运用的策略 银行推动大数据在普惠金融中的运用不是一蹴而就的，需要有清晰的目标、有长远的规划、有大数据平台的建设、有数据的整合利用能力。银行可分布实施，逐步推进大数据在普惠金融业务中应用的广度和深度。

　1 1 、围绕核心目标，推动大数据战略的实施

　外部竞争的日趋激烈迫使商业银行须尽快制定符合自身实际的大数据战略，研究大数据应用的方向，推动大数据应用体系建设，提升大数据在普惠金融业务的商业运用能力。

　2 2 、 完善大数据平台 建设，提升数据处理能力

　银行实施大数据战略关键是数据的采集、存储、挖掘和应用，大数据平台建设是实施大数据战略的基础。银行采集的各种历史的、分散的数据,须经过加工、处理成集中统一、随时可用的数据。大数据平台建设主要是通过整合内部外数据源，加强数据标准、数据质量管控建设，使现有的分散的、无关联的内外部数据整合成集成的、有关联的数据。大数据平台建成后,银行可依据管理决策需求进行多层次的数据加工处理、挖掘和应用，以实时、在线、方便、快捷的呈现真正有价值的信息和应用。

　3 3 、 树立数据立行意识，推动内外部数据的整合

　目前银行可获取的内外部数据信息量还不丰富和全面。从内部看，商业银行在内部管理运作过程中已经积累了大量的历史数据，这些内部数据涉及客户的基本信息（客户概况信息、法人代表情况、股东信息）、财务信息、在本行的结算情况、缴费、纳税数据、工资发放数据、关联企业数据、法人或实际控制人在本行的个人资产状况、交易数据等等。但这些数据由不同的业务条线产生，分布在不同的系统平台，同时又被各个不同的部门分别维护管理，很难进行有效的信息共享与交换，导致管理决策者很难得到一个基于企业运作的总体数据视图。因此必须借助大数据战略实施的契机，推动内部数据的整合，消灭“信息孤岛”，实现内部数据的互通共享和统一有序管理。

　从外部看，当前可获取的外部数据主要包括工商信息、司法信息、征信信息和应收账款质押数据等，还无法满足对企业 360 画像的需要。因此商业银行必须逐步拓宽数据来源，整合多渠道数据。

　一是政府部门、金融及结算平台积累的企业的经营、交易数据。这类数据可以较为全面、真实的反映企业的基本概况、生产情况、征信状况、纳税情况、结算情况、资产抵质押状况、实际控制人家庭的基本情况、资产和负债情况、信用状况等，具有数据规范、价值高的特点。

　二是电子商务平台、互联网、移动网络、社交网络等产生的客户行为和市场舆情数据。

　银行可以借此分析企业产品的销售状况及产品的竞争力，监控舆论信息。

　三是数据提供商提供的各类数据。银行要充分利用好这些第三方加工处理后数据，延伸大数据的采集来源。

　（三）银行普惠金融线上化所需数据类型和数据来源 传统银行对贷款的风险识别和判断都是通过人工线下完成的，依据的是客户经理、评审审批人员的主观判断。从理论上来说，这些工作均可以通过真实、客观的大数据来验证、分析和判断。因此，大数据的数据维度越多，对客户的画像就越全面、深刻。但这并不意味必须收集到企业方方面面的数据才能开展线上贷款产品的创新，围绕部分关键大数据的产品创新也是现实可行的，如上述讲到的部分已面市的普惠大数据产品。

　银行对数据收集和运用的越多，对人工的依赖就会越少，贷款涉及的反欺诈、信用评分、审批、贷后预警监测等模型等就越精准。

　目前，很多关键数据都沉淀在政府各部门，部分地方政府部门专门成立了数据中心、信息中心等管理平台，负责政府部门内部数据的整合并提供给银行使用。随着这些关键数据的逐步开放，这些大数据承载的应用价值将越来越高。如苏州市公共信用信息平台即承担了这样的角色。

　银行普惠金融线上化涉及的大数据类型和数据来源如列表所示：

　金融大数据类型和数据来源表

　数据 大类

　数据 小类

　数据来源

　行业和地域 情况

　行业类数据 行业协会、行业网站、政府主管部门 国家重点支持行业、允许发展行业、限制发展行业、明令禁止的行业或产品 自行采集建立名单库 地域经济数据 政府主管部门 企业经营管理情况

　企业基本信息、股权信息 工商部门、企查查等数据商 原材料、产品价格 交易所、期货市场、交易平台、电商平台、数据提供商（生意社等）

　环保情况 环保部门 水电气情况 税务、电力、供气部门获取或物联网技术采集 关联企业信息 工商部门、企查查等数据商

　主要上下游客户情况 税务部门 库存数据 核心企业 ERP、物联网技术采集 走私贩私、商业侵权、贪污腐 工商、公安、海关等部门

　败及生产经营假冒伪劣产品等 财务 情况

　财务数据 税务部门（报税报表）

　纳税数据 税务部门、税控盘采集 退税数据 税务部门、退税服务机构 销售数据 第三方支付公司、电商平台、交易平台 银行流水 内部整合、他行网银采集 实际控制人及家庭情况

　实控人及配偶学历 教育主管部门 实控人及配偶赌博、涉毒、嫖娼等违法情况 公安部门 实控人婚姻情况 民政部门 实控人及配偶出国及移民情况 公安部门 实控人及配偶涉诉情况 司法部门 投保情况 保险公司 担保物情况

　抵质押物评估价值 数据提供商（世联评估、车 300等）、交易网站 抵押物抵押情况 不动产登记部门 设备、车辆等抵质押情况 工商部门、车管所 动产质押情况 中登网 融资情况

　银行贷款 人行征信 小贷公司贷款 监管部门、数据提供商（百融等）

　民间借贷 数据提供商（百融等）

　舆情信息

　新闻网站、微博论坛、报刊杂志关于公司、品牌和关联个人情况 数据提供商（慧科等）