最不賺錢的網商銀行是怎么破解小微企業融資難、融資貴？

4月29日，瞭望智庫發布了《銀行業服務小微實踐調查：誰是"最小微"的銀行？》的調查報告，報告顯示，螞蟻金服旗下網商銀行則成為最大的黑馬，其服務小微企業的相關數據在所有銀行中明顯領先：截至2018年末，累計放款2萬億元，其中2018年新增1萬億元；截至2018年末服務小微企業及個體經營者1227萬戶，截至目前已超過1500萬戶。在服務小微企業總數這個數據維度上，網商銀行高達其他已公布信息的民營銀行的20倍以上，約為建設銀行的5.5倍。

小微企業融資難、融資貴這個話題一直以來都是困擾著中國經濟的焦點，眾所周知，大企業強國，小企業富民。幾乎世界各國都在重點關注中小企業的發展，從國際看，美國、德國、日本中小企業對經濟增長的貢獻率為50%左右，對就業的貢獻率大約為60%—70%。從中國來看，中小微企業（含個體工商戶）占全部市場主體的比重超過90%，貢獻了全國80%以上的就業，70%以上的發明專利，60%以上的GDP和50%以上的稅收。可見中小微企業對于抵御外部經濟風險，激活中國經濟內需，增加居民收入，提升就業水平有著非常重要的意義。

但是，小微企業融資難、融資貴難題正成為困擾小微企業的最大問題，國家更是出臺了大量的政策力求解決小微企業的融資難融資貴難題。
一、小微企業融資難、融資貴的根源

其實，仔細研究小微企業的融資難、融資貴問題，很多人都從很多角度去討論，但是其實小微企業融資問題之所以產生這和中國商業銀行的根本矛盾是密切相關的。小微企業作為中國經濟主體當中最重要的組成部分，具有"小、亂、快"的顯著特點。

一是小微企業真的小。根據傳統統計口徑來看，中國微型企業的的雇傭員工普遍在20人以下，營業收入小于300萬元，截至2017年末，我國小微企業法人約有2800萬戶，個體工商戶約6200萬戶，中小微企業（含個體工商戶）占全部市場主體的比重超過90%，是市場主體的重要組成部分。正是由于小微企業規模較小，注定了小微企業難以通過中國傳統商業銀行所采用的抵押貸款方式融資，讓中國小微企業的融資只能夠采用內源性融資，根據國際金融公司（IFC）的調查結果顯示，我國小微企業內源融資占所有融資的平均比例為91%，其中經營年限短于5年的小微企業內源融資比例在90%以上，經營期達到10年的小微企業內源融資比例為83%，想要從外部獲得資金難度巨大。

二是小微企業財務管理亂。由于小微企業規模較小，其財務體系往往相對比較綜合，財務制度不規范，增加從外部機構獲得融資的難度。特別是不少小微企業由于人員數量太少，往往從企業創建之時起，就沒能建立起較為規范的財務管理制度。再加上很多小微企業往往會采用隱瞞收入、編造支出、偷逃稅款的方式來增加收入，從而導致了其較為混亂的財務管理，在申請銀行等進入機構資金支持的時候，產生了較大的困難。

三是小微企業金融需求快。根據《小微企業融資發展報告》顯示，在有借款的企業中，63.3%的借款期限在 1年及以下，融資需求具有短期性和靈活性的特點，信貸周期較短。借款規模在 50 萬以下的企業占比超過 50%，其中 10-50 萬規模的企業占比最高，達到 37.2%。但是商業銀行對于小微企業的信貸審核卻是始終不變的，這讓小微企業往往因為一小筆資金就需要非常復雜的信貸審核，這種需求不匹配的矛盾相當突出。

所以，小微企業和傳統金融機構之間橫亙著完全難以調和的矛盾，一方面，小微企業規模較小，抵押物不足，財務管理混亂但卻資金使用額度小、頻率高；另一方面，商業銀行等傳統金融機構卻用較為原始的方式進行信貸審核，不僅成本高昂、流程冗長，更缺乏動力給小微企業提供融資。
二、一個最不賺錢的銀行怎么破除融資難？

其實之前已經有媒體報道過，網商銀行是最不賺錢的商業銀行，數據顯示網商銀行服務了高達1500萬戶小微企業，但卻是賺錢能力最墊底的銀行。2018年，網商銀行的凈利潤僅有4.04億，比不上工建農大行以及中等銀行，甚至和微眾銀行（14.48億）也差距頗大。1500萬戶占到了中國小微企業總數的16%還多，并且在網商銀行的用戶當中有超過80%都沒有從其他銀行貸到過一分錢，那這家賺不到錢的銀行到底在干什么？難不成賠本賺吆喝？

我們仔細分析網商銀行主要做了以下幾件事：

一是用支付交易作為大數據風控的基礎。小微企業無擔保、缺抵押、沒有風控數據讓傳統金融機構難以對其展開服務，但是作為小微企業來說有一項業務是其難以造假的，這就是小微企業每天的支付流水。原先，在現金支付狀態下，中小企業每天的交易情況是難以被度量的黑箱，但是在移動支付市場，依托"小微企業收款碼"等移動支付創新產品，小微企業每天的交易情況變成了可量化統計的對象，小微企業從原來無法識別的黑箱轉變成為可量化、可分析的明確模型，讓網商銀行可以對其風險進行有效的計量，從而有效解決了小微企業的信貸問題。

二是用線上交易降低交易成本。商業銀行由于其網點費用、人工成本、風險控制成本等多重成本壓力，以致每一筆貸款的成本都在千元左右。而網商銀行所采用的模式更為簡約，用互聯網取代傳統信貸客戶經理，用智能模型取代銀行網點，用芝麻信用取代繁瑣的信貸審核，從而進一步降低交易成本，讓原先耗費在人工上的成本被計算機與人工智能所取代，不僅提高了效率，更讓小微企業不必為交易成本擔負過高的資金和時間成本。數據顯示，網商銀行"310"（3分鐘申請、1秒鐘放款、0人工介入）全流程線上信用貸款模式具備互聯網的規模擴張效應，而其依托于螞蟻金服的大數據風控體系，可將不良率控制在1%左右，具備商業可持續性。

三是用金融科技消除信息不對稱。小微企業因為數量眾多，其信息呈現差異化與異質化的特征，使商業銀行難以有效的獲取企業信息，從而使得小微企業的信貸發放受阻。但是，以支付寶為代表的移動支付工具已經成為了數據的天然信源，通過移動互聯網搜索引擎、大數據挖掘及分析系統、云計算服務體系、人工智能分析模型等等，從而更好地分析目標客戶特征，從而讓銀行與企業之間的隔閡被打破，讓信息流通更加順暢，進一步增強了銀行與企業的互信關系。

四是用移動互聯網破除獲客障礙。通過虛擬化的移動互聯網銀行操作，配合人臉識別等生物識別手段，不僅完成了傳統商業銀行需要海量人力進行處理交易的過程，更實現了對交易流程的互聯網再造，從而極大消除了排隊困擾，并且依托于新媒體模式更好地發現潛在客源，從而進一步降低了商業銀行的獲客成本，讓客源成為了持續不斷的客戶伙伴。

通過移動支付構建長期穩定的數據來源，用線上交易降低交易成本，用金融科技消除信息不對稱，用移動互聯網破除獲客障礙，這樣的互聯網銀行模式無疑能用最高效、最低廉、最快速的方式給小微企業提供金融服務，這就是網商銀行的深層業務邏輯，只是網商銀行壓縮自己的成本，降低信息不對稱的行為讓網商銀行也陷入了一個困局，這就是他成為了中國服務企業最多，卻也是最不賺錢的銀行。
三、結論

這樣海量的服務量和如此低的盈利來看，網商銀行賺錢能力也許較差，但是用較低的利潤水平去服務最龐大的用戶，這樣的做法無疑是普惠金融最顯著的體現。其實從整個產業的角度來看。金融服務絕對不是高高在上的富人游戲，而是真正惠及普羅大眾的普惠服務，小微企業本身的業務規模也注定難以支撐更高的融資成本，這就需要商業銀行真正俯身下去，從小微企業自身著眼，從降低自己的成本下手，只有這樣才能真正從根源上破解小微企業融資難、融資貴的難題。

在這個層面來看，像網商銀行這樣的民營銀行正在成為傳統金融機構的有益補充，將有可能成為為中小微企業發放普惠信貸的有力載體。

從目前來看，網商銀行所服務的1500萬小微商戶只占中國9000萬小微企業的16%，但是這個模式如果能夠推而廣之的話，小微企業融資難、融資貴的問題并不是無解之局。