“一開始我還不相信，因為從來沒有銀行主動找到過我跟我談貸款融資?！睆氖驴谇恍袠I(yè)已經12年的李國青，2018年與人合伙創(chuàng)立同富口腔門診。按原計劃，門診在2020年可以實現(xiàn)盈虧平衡，但由于突如其來的疫情，加上口腔診療的特殊性，即使門診已經復工，客流量也恢復緩慢。
同富口腔的資金流一度陷入窘迫境地，直到7月份的一天，兩個自稱銀行員工的人敲開了李國青辦公室的門?！八麄兘o我遞了名片，我還說名片誰都可以印。”李國青笑稱，當時他非常謹慎，“后來他們又上門拜訪了幾次，我感受到他們是真的想幫我渡過難關?！?/p>
為解決銀行和中小微企業(yè)之間的“最后一公里”難題，今年6月以來，中國人民銀行深圳市中心支行聯(lián)合深圳市各區(qū)在全國首創(chuàng)深入社區(qū)政銀企對接工作。
拓展首貸戶，增加信用貸款占比是今年的重點工作。根據央行深圳中支數據，截至11月6日，已聯(lián)合全市11個行政區(qū)、74個街道、667個社區(qū)和66個產業(yè)園區(qū)，為14330家開展小微企業(yè)金融服務工作。已有1809家企業(yè)獲得貸款58.56億元，其中首貸率39.6%，信用貸款占比37.8%。10月，深圳中資銀行新發(fā)放普惠小微貸款中信用貸款占比為47.0%，比7月提升12.9個百分點。其中，地方法人銀行新發(fā)放普惠小微信用貸款占比達85%，位居全國第一。
上門走訪調查
同在深圳的微龍芯電子科技有限公司原本也苦于找不到融資渠道。后來，在央行深圳中支和沙頭街道辦舉辦“政銀企金融幫扶會”上，該公司的法人董事李斌填寫了問卷，提交了融資申請?！皼]想到第二天銀行的客戶經理就上門來走訪調查了?！崩畋蠓Q。
“社區(qū)對轄區(qū)的企業(yè)了解最多，溝通最順暢，通過社區(qū)對資源的整合，銀企之間的對接會更加高效。”深圳市一街道辦副主任介紹，專項行動以來，該社區(qū)已掃樓19棟，對接企業(yè)近1321家，約171家中小微企業(yè)表露明確的融資申請意向，正辦理融資貸款62家，將總計為企業(yè)發(fā)放融資貸款超1.21億元，其中寧波銀行8000萬元、中國銀行2500萬元、民生銀行1625萬元。
目前，同富口腔已獲得一筆300萬的信用貸款，年化利率低至3.85％，日常門診人流也已經恢復至往常水平；6月份，微龍芯電子科技有限公司獲得一筆60萬的信用貸款，可隨借隨還，后來因為旺季到來，資金需求進一步加大，銀行隨后又增加了30萬的“復工低息專享貸”。
“對于我們這些輕資產、高周轉的小微企業(yè)來說，信用貸款可以說是解決了我們的燃眉之急?！?李斌說道。
深圳有29家銀行參與了“政企銀對接行動。”例如，今年以來，深圳農商銀行新增普惠小微貸款63億元，增幅15.53％；截至10月末，華夏銀行深圳分行普惠型小微貸款增速達到48%，整體小微貸款規(guī)模比年初凈增50余億。
中國銀行深圳分行主任級高級客戶經理張明介紹，該行為1303家小微企業(yè)主/個體工商戶辦理了暫緩還款服務，涉及金額近30億元。該行銀政企進社區(qū)對接企業(yè)超700戶，對接融資需求超32億元。
國有行在普惠金融中一直發(fā)揮著“頭雁”作用。根據2020年半年報披露的信息，上半年，六大國有行普惠貸款余額達到4.26萬億元，較上年末增長31%。目前，中國銀行深圳分行普惠型小微企業(yè)貸款增速已達到70％，已超額完成指標。
華夏銀行深圳分行普惠金融部總經理黃文耿稱，今年以來該分行小微企業(yè)貸款利率比年初下降超150BP，合計優(yōu)惠讓利超過5000萬元。目前華夏銀行深圳分行小微企業(yè)貸款年化利率基本上在4.0％至4.2％之間，在期限上最長可做到30年，另外，對于優(yōu)質客戶，在利率上最低可以做到與同期LPR利率持平。
與大行相比，地方法人銀行在普惠貸款上更加呈現(xiàn)出“微、小、精”的特征。深圳福田銀座村鎮(zhèn)銀行定位為小微企業(yè)專營銀行，目前在深圳地區(qū)共16家營業(yè)網點。截至10月末，該行為929家小微企業(yè)提供無還本續(xù)貸，續(xù)貸金額13.3億；發(fā)放首貸戶貸款164戶，貸款金額1億元；為416家企業(yè)提供低息復工貸款，金額2.5億元。
深圳福田銀座村鎮(zhèn)銀行副行長潘擁周介紹，該行對公業(yè)務中，全部為小微企業(yè)客戶，目前服務數量將近7364戶。信用貸方面，該行在1-10月發(fā)放信用貸款17.5億元，較去年同期增長30%。值得注意的是，從貸款結構上看，該行的無抵押貸款占比高達90％。
如何把關信貸風險？
一方面，監(jiān)管鼓勵銀行加大對小微企業(yè)信用貸款投放力度，另一方面，無抵押的信用貸對銀行來說意味著更大的風險敞口，如何實現(xiàn)兩者之間的平衡考驗著銀行的風控能力。
無抵押貸款占比高達90％的深圳福田銀座村鎮(zhèn)銀行，全行壞賬率為0.24％。潘擁周稱，銀行進行風險評估時，會先通過與客戶聊天了解客戶的經營模式，再通過審核相關資料，比如企業(yè)的財務報表、銀行流水、貨物訂單等進行交叉檢驗，判斷客戶的經營模式是否可持續(xù)。
潘擁周強調，在風險評估中，該行把道德風險放在了第一位?！皩蛻舳?，他說的每一句話我們都要進行驗證，對員工而言，也需要有嚴格的風險考核。做純信用貸款，人沒抓好就很容易出問題。”
深圳農商行也注重對“人”的把關。深圳農商行普惠金融總部負責人胡昊介紹，“非抵押類貸款由于沒有抵押物，處置不良的周期會比較長，因此對非抵押類貸款的資產質量考核需要一定的容忍度?！?/p>
從具體風險評估方法上看，胡昊主要從三個方面進行介紹。一是增加對軟信息的評估。“我們判斷一個小微企業(yè)客戶，有時候會更關注企業(yè)主個人的情況，比如人品好壞、家庭是否扎根本地等。像今年我們針對去年的一些貸款客戶回訪時，會發(fā)現(xiàn)有的客戶已經搬遷了，或者轉型了，甚至已經不設營業(yè)場所了，但實際上他們很多還是在正常運營和發(fā)展?！?/p>
二是注重客戶經理團隊的穩(wěn)定性?？蛻艚浝硗ㄟ^下沉服務，往往對小微企業(yè)客戶會更加熟悉。胡昊稱，從深圳農商行的情況來看，員工的離職率一直保持在較低水平，通過客戶經理對小微客戶常年的持續(xù)接觸，能夠增加更多軟信息的了解，一方面可以減少對抵押物的依賴，一方面也能夠降低風險成本。
三是控制成本。如通過改進信息采集的方法降低操作成本；還有如不與中介機構合作，通過直接與客戶的一對一對接，避免客戶額外支付不必要的費用，而且也能更好的評價客戶，從而降低風險成本。
除了常規(guī)的風控手段，大數據風控的應用也在完善。以華夏銀行深圳分行的“龍商貸”產品為例，黃文耿介紹，該產品借助大數據的風控模型，通過導入外部數據，如與稅務局、征信公司進行系統(tǒng)的對接，根據稅務數據、發(fā)票數據、征信數據等對企業(yè)經營狀況進行全面的把控。
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