作者：赖以涵

一、中小微授信破局第一部曲—体系化管理

　　中小微企业业务最为显著的特性就是高度信息不对称。中小微企业资料容易造假，包括审计报表、流水、电费单，各种凭证等。往往风控收到书面材料时，发现唯一可确认真实性的报税资料乏善可陈，无法依此判断风险，往往要从辅助材料里详细调查而且要现场详细尽调，才能交叉佐证。近两年连锁酒店是中小微企业业务流行方向之一，因为像亚朵酒店等平台可进行流水和运行报表的真实性验证，所以信息相对对称。信息不对称的意思我用最简单的比方，就是你开的车，你到底有没有好好对它，只有你自己知道。如果你要卖车，外观看不出太大差异，买车人就会处于信息不对称的被动状态。这种被动状态就是中小微授信为什么这么难的原因。所以破局中小微业务，就是针对高度信息不对称问题设计的一套专门的解决方案，解决获取信息、信息处理和信息在各部门之间高效流转等问题。各家金融机构各自有一套解决的办法。

　　大多台资租赁公司，做中小微授信采取的是分公司与总部的矩阵式组织架构，并将审批权下放到负责分公司的中层管理干部。很多人对此觉得不可思议，因为银行的审批权几乎都设置在总部。这也导致管理半径过长，沟通成本过高，处理信息成本过高，因此银行对中小微企业的支持力度就始终跟不上监管要求与市场需求。这几年大型租赁公司，因为监管较为弹性，市场化程度较高，风险定价能力超越了银行，试着将审批权下放至中层干部。台资公司这几年也试着将审批权交给年青有为的陆藉干部，违约率经过几年的验证，没有发生明显波动。大型租赁公司员工往往动辄上千人，于是大家开始把目光放到租赁公司的体系化管理，而不是系统里的独立个体的道德标准是否符合期待。本人意识到银行无法下放审批的困境本质是授权体系，管理层不是授权到个人，而是授权到整个体系，并由此建立绵密的框架。在授权体系中，每一个人(包括审批人)，都只是体系里的一个节点，每一个节点都需要被体系内其它节点制衡。授权的本质其实是信任，体系化的授权即是以不信任为前提去建立信任。要建立怎样的协作处理模式才能在框架里做到上对下的信任，同事之间的信任，这是意向体系化的工作，也是做中小微租赁最困难的开始之处。所以中小微授信是非常挑战管理难度的一项工作。

二、小微授信破局第二部部曲—欺诈风险

　　1、业务篇

　　有经验的银行人员几乎会提到运动式获客带来的欺诈风险。因为中小微企业普遍高度信息不对称，容易造假，民营企业容易有欺诈冲动，所以批量获客或者运动式获客，就容易遇到中间商熟知金融机构风险识别的手段而反向征信的情况，或是内外部勾结，批量造假以获取审批的情况。用学术一点的讲法就是高度信息不对称容易带来欺诈风险。中小微企业这么多，肯定有好有坏，但为什么总是选到不好的客户呢？这就是风险的逆选择。风险的逆选择会破坏风险定价。很多人想要低价选好客户，但反而低价选到坏客户，因为中间的价差有油水可图，中间人寻利而来，或内外勾结赚走了利润，金融机构想要低价筛选客户，但所谓的好客户最后还是支付了高价给中间人，中间人跟客户收钱办事，帮助完成企业过审。风控人员到了现场，资料厚厚一叠，想要什么都有，审查就容易流于形式。所以中小微企业的全面风险管理，第一步就是获客管理，重构业务价值，不要让业务去获取风险大的客户。获客错误，就像是去医院卖保险，后面风控管理部门就会因为中小微企业高度信息不对称的特性而为难，如此就需要加大风控人员配比，增加风险识别成本，进而造成资产规模增长受限。

　　2、风控篇

　　银行普遍有共识，中小微企业的个案风控照理说不难，照着固定的模板培训，基层的风控员只要训练3个月即能上手，多数风控既然能做好1亿项目的风险控制，那1000万的项目也不会有专业方面问题。但中小微因为具有高度信息不对称的特性，这代表所有风控手段都很难消除风险。而所有风险里，尤为欺诈风险最为破坏力。欺诈风险的排除要斧底抽薪，就像特斯拉卖车，赚的不是传统汽油车所赚的差价，他卖的是数据。要解决信息不对称带来的风险逆选择，台资金融机构总结四十年经验运用到大陆市场，用了另一套思路斧底抽薪，即重构业务价值，依托截然不同的获客方式，不同的产品设计，特殊的体系化组织，用宏观的“机制”设计处理风险，佐以大数据法则解决，而不全然依靠人工单案风控手段。

　　例如，先从欺诈冲动的动机着手，获客回避中间商包装项目，从而降低欺诈风险(但相对的自建获客团队就会很费劲)。然后量化设备能带来的风险缓释效果。抓设备的主要目的其实不是用来处置，是用来提高还款意愿，因为中小微企业有经营容易波动、信用意识不足的特性，在真的还款力耗尽前往往有数月到半年的挣扎期，这也是黄金催收期。除了设备外还有很多其它工具能达到类似效果。

　　三、小微授信破局第三部曲—产品抓手

　　1、中小微租赁通常以直租入门

　　很多中小微租赁公司还是希望把行业作为主要的风险抓手。但真正进入中小微这赛道，就会发现理想很丰满，现实很骨感。现实中做中小微租赁的往往以直租着手，这是因为中小微企业的规模小，就像一艘小船，在风平浪静时滑的可能比大船快，但浪打下来，中小微企业就会容易比大企业容易翻船。行业风险它就像一条线，风险是随着行业为这条线做漫延的。譬如原材料波动风险往往随着上下游发散，企业的下游客户的高度同质性问题就尤其严重。在授信风险实践上发现，行业不景气期间就是零售风险高发期，所有跟零售相关产业链坏帐一片漫延。因为零售为最终端，最容易受到景气波动影响消费需求度，从终端开始慢慢的往中上游移动，从零售业漫延到制造业，从中小微企业开始出风险，再回溢到大型核心企业。观察十年为周期的不良率波动会发现一定的波动规律性，即债权周期。往往风险是从中小微企业开始出现，因为中小微企业往往处于产业上下游的中间节点，处于弱势地位，同时被上下游挤压。行业波动的风险对中小微企业的伤害比大企业来说大的多。所以小微授信如果以行业做获客，往往需要具备二手价值设备做为风险缓释手段。而在回租中，设备评估与处置难度更大，所以中小微租赁通常以直租入门。

　　2、回租大多以属地化方式开展业务

　　(1)业务面

　　回租其实类似银行的周转金授信。因为中小微企业往往呈现区域聚集特征，围绕在核心企业周边。譬如电子产业中小微企业多聚集在珠三角，长三角就比较少。中小微企业的平均净利润就7-8%，产品卖的远，首先运费就不划算了。我们去找客户，往往在同一个工业园延着上下游获客，提升获客效率。半径太远，中小微的单案金额低，获客成本就会被出差成本耗尽。

　　(2)风险面

　　做授信的有一句行话叫风险与距离呈正比，即距离越远，风险越大。例如武汉金凤踩雷的大多是外地金融机构，当地金融机构彼此通气，知晓这客户风险较高。我们实际开展中小微业务时也发现同样的状况，当以区域为单位做风控时，在区域内就会产生规模效应，通过客户同行之间、金融机构之间和产业上下游带来风险讯息的流通。很多欺诈项目都是纸面资料很好看，但只要风控到现场尽调往往能查觉到不对劲的迹象，或跟同业打听一下也多少可以捕捉到一些风声。所以很多金融机构直接把原本在后端风控下放到当地市场去直接获取讯息，避免透过业务拿第二手讯息。业务因为有业绩压力，在中小微企业的纸面资料容易造假的情况下，难免避重就轻。另外中小微企业规模小，抗风险能力低，除了行业风险外，还有很多区域的风险特性。例如，从实践来看，当地银行对中小微企业支持态度往往是比全国性行业风险更重要的影响违约率的因子。很多风险都会造成小企业经营不稳定，还款能力现金流不稳定，光是把握行业共性不足以让风险排除。但风险又会延着行业漫延，甚至被区域共性所加乘。所以我们就会发现做中小微的金融机构，一旦选择了分公司或分行等属地化形式开展业务，大多会放弃以行业做风险分类的传统租赁，而是把行业作为风险判断的辅助手段。

　　三、小微授信破局终章—分散风险或集中风险

　　1、行业专业化

　　虽然现在做中小微的大多行业投向分散，但一定要找一个行业开展专业化运营也是有可能的。只要有足够的下游同质性，就能找到足够的行业共性。尤其是行业具有公众利益性，例如是政府补贴，就会有监管介入，材料造假的可能性就比较低，欺诈风险就相对可控，信息高度不对称的状况就会降低。例如医疗、教育、水电煤、零售等相关产业链，像教育相关产业中的学校团膳行业有许多中小微企业。唯一的缺点就是单一细分行业如果没有设备做依托，风险较为集中。譬如疫情影响，除了线上教学外，跟学校相关的零售产业链，现金流波动剧烈，还款力即大受影响。一般来说，行业专业化因为风险集中度较高，建议客群拉高，有一定的企业规模支撑，或有二手价值的设备做抓手。

　　2、分散风险

　　一般来说，中小微企业普遍具有高度信息不对称的特性，无法像传统业务对细分行业专业化运营，依靠个案风控手段做风险终极消除。除了通过业务价值与产品设计重构去降维打击欺诈风险外，还有关于风控思维的重构，即是分散风险与大数法则。

　　假设都是做民营企业，金融机构风险管理有两大主流策略。一种市场策略是针对上规模企业，5-100亿规模客群，财务报表完美，审核流程两个月，客户强势谈判空间低，单笔提高到额度3000万-5000万，利率因客户规模大，较为强势，往往低于8-10%，三个月放款5000万。另一种市场策略，针对营业额5000万-5亿客群，财务报表瑕疵，高度信息不对称，难以看清楚，一个中小微项目，研究个2个月，可能跟2个礼拜结果差不多。最终降低额度小额度放款，每月还款金额设计在企业日常现金流的一半以内，不对客户造成还款负担，单笔金额500万-2000万，审查流程2周，高频放款，一周放款2单，一个月放款8单，三个月放款24单，三个月也共放款5000万，利率贴近客户能接受的上限，往往在12-15%。

　　这两种策略一种是看的清清楚楚，有把握的做，一笔5000万，小小的赚，看错一次都是不可承受的损失；另一种是放过小瑕疵，放10笔500万，算出风险概率与曝险金额，譬如风险容忍度为不良率2%，那就是放15笔，可以在放款一年后违约1笔。根据期间带来曝险金额不同，可以事先将风险指标拆成数个不同指标提前部署，在放款前估算出可靠的违约曝险金额，再利用统计分析方法，提前预测资产品质，一有不对劲就收紧或调整。在个案上容忍一定的错误空间，反之在宏观上利用产品与还款方式的设计，利用大数法则控制资产品质的波动。这就超越了传统个案行业专业化思维，在宏观上专门针对中小微企业高度信息不对称的特性，以统计的大数法则计算风险容忍度并据此超前部属，而不是被动的等着资产品质变化。这是两种不同风险偏好思维，也是不同的市场策略选择。

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