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□冷冰 吴敬茹

近年来，我省小贷行业在省金融办的监督指导下，始终以“小额、分散”为经营理念，以服务“三农”和“小微企业”为己任，坚持合法合规经营，坚守4条高压线：严禁吸收社会存款、严禁非法集资、严禁放高利贷和严禁暴力收贷。快速的行业发展规模和严格的监督管理体系，使得全省小额贷款公司逐步发展成为解决“三农”和“小微企业”面临的“融资难、融资贵”问题的生力军，为我省经济发展做出了重要贡献。

同时也应看到，受2014年以来宏观经济下行的影响，小贷公司很多存在的问题也逐步浮现，其中风险管控问题尤为突出。而风险管控问题的出现与小贷行业传统的经营模式息息相关。

我省小贷行业传统的经营模式和风险管控模式主要有以下三种：一是“熟人圈”模式。这种模式主要是依靠小贷公司主要股东、实际控制人和主要高管的人脉关系发展业务，主要做那些所谓的“乡里乡亲”和“知根知底”的业务。二是“唯抵押物”模式。这种模式的风控核心点就是抵押物的权属和价值，对借款人仅仅核查其银行征信报告和第三方负面信息，对借款人的经营状况、借款用途一概不问。采取该种模式的小贷公司通常都是在市区注册成立，以房贷和车贷为主业。三是“传统银行”模式。这种模式的主要放款对象是企业，放款金额通常以百万计，业务流程与银行相似。该模式的优势是借鉴了银行积累的尽调经验，操作流程相对严谨；劣势是审查时间长、放款速度慢。

从以上三种模式分析可以看出，小贷行业传统风险管控模式是“一对一”的，不能形成规模效应和成批量的审批项目；同时，在这三种传统模式下，小贷公司运营过程中无法积累有效的数据，导致新项目无法依据老项目的某些相似特征进行判断，最终影响小贷公司业务进一步拓展和风险管控效率的提高。

为了应对宏观经济形势的发展变化，力争在不断拓展业务的同时把控风险，省内小贷公司进行了不断的尝试和创新，其中就有与互联网金融中的大数据相结合的探索与实践。

将大数据分析运用于小贷行业，可以解决小贷行业发展中遇到的一系列问题：首先，小贷行业传统风险管控模式对于借款人还款能力和还款意愿的判断都是基于经验进行的主观判断，没有量化的数据指标做支撑，而任何主观判断总是会出现偏差，但是对偏差率又无法进行测算。大数据分析主要是遵循“大数法则”，以概率论测算贷款是否能够收回的偏差率，进而能够向贷款审批人员提供风险度的大小和贷款收益率是否能够覆盖风险，进而防止出现一笔不良贷款导致公司倒闭事件的发生。

其次，大数据分析是对原有历史数据进行深度挖掘和研究，力求找到数据、指标、行为和现象等要素之间深层次的关联关系，进而在容错比率确定的情况下支持贷款项目的批量推进，提高贷款发放效率，有助于小贷公司正确地发挥快速灵活的特点。

再次，大数据分析运用在小贷公司，可以降低内部道德风险发生的概率。传统的小贷行业调查审批模式主要是依靠经办人员的主观意识推动，在这个过程中难免出现“人情世故”、“收受贿赂”等损坏公司利益的事件发生。大数据分析以客观数据和概率为依据，能够做到排除人为因素干扰，将风险前置，起到较好的风险因素过滤网作用。

虽然大数据分析运用于小贷行业具有诸多益处，但是我们也要清晰地认识到，毕竟互联网金融在我国发展时间短，尤其是在大数据分析领域更是较第三方支付等模式起步晚，尚需一定时间的积累和数据的收集。但是从长远发展来看，小贷行业与互联网金融相结合是大势所趋，也是我省小贷行业继续做大做强的必然选择。

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