从过去多年的小微贷款实践中，银行业有过看“三品三表”和联保联贷的模式，前者人力成本高，后者教训相当惨痛。如今监管与业内共探索，金融科技是否可以为小微融资插翅？

　　在4月25日的国务院例行政策吹风会上，银保监会副主席祝树民指出，鼓励银行进一步运用互联网大数据技术，总结推广“小微快贷”等成熟的信用贷款模式。

　　“小微快贷”是建行发力小微的拳头产品系列。近期，建行普惠金融部总经理张为忠接受财新记者专访时指出，从2010年末起，建行开始筹划建设全面重构核心系统的“新一代”工程，耗时六年完工；2016年开始搭建“小微快贷”产品体系，近三年来为55万客户累计提供了7100亿元贷款，信用贷款客户占比超过80%，存量“白名单”客户占据一定规模。

　　市场认为，这种通过大数据为小微企业画像、运作风控模型、投放信用贷款的“小微快贷”模式，解决信息不对称、企业押品不足等小微融资的痛点。这一模式既解决了客户经理“不敢贷”的困境，因为该笔贷款是“总行系统批的”，也解决了批量化放贷的压力。

     据建行苏州分行介绍，2016年推出小微快贷系列产品，包括运用大数据评价的信用贷款业务，与税务数据对接，推出云税贷；针对小微企业在建行的开户情况和结算数据，分别创新“账户云贷”和“结算云贷”；与国家电网对接，针对用电数据创新“云电贷”等。中行苏州分行也采取了类似模式，即依托纳税数据、地方企业征信数据等，推动客户拓展向批量化、线上化、智能化方向发展。

　　在风控管理上，各行均称建立了风险预警系统。比如中行苏州分行介绍，该行整合了存贷款、结算流水、代发薪、贷款资金流向等内部数据，开发完成公司风险预警管理系统，该系统通过预警模型验算，自动生成预警信号。张为忠指出，有了风险预警系统，一个客户经理能管200个客户，对于一般性疑点如过度授信、涉及诉讼等，可以定期人工复核，不用一一复核。他认为，有了此系统，客户经理的风险承载能力还可以快速增长，“在格莱珉模式下，一个人可以管500个客户。”

　　除此，银行也纷纷采用纯信用的供应链融资模式。比如在福建泉州，农业银行泉州分行表示，对于中国卫浴行业的龙头公司——九牧企业，依托该公司的核心企业系统的历史交易数据，对其上下游贸易关系稳定、履约记录良好的中小微客户集群，提供批量的流动贷款等短期融资服务。

　　具体而言，该行给整个九牧企业商圈上游供应商进行资信评价，给予该供应链商圈一个整体授信额度，在额度内，该商圈企业可以批量获得授信审批，所申请的贷款是纯信用、无抵押、期限灵活、随借随还的；贷款额度是由订单和应收账款测算出来的，贷款利率是随市定价，向总行申请利率区间，单笔业务由系统在设定区间内实施定价。

    值得注意的是，“小微快贷”所获取的数据，需要考虑到数据来源的合规合法问题。除此，还需要考虑的是，对于额度不等的信用贷款，只做线上风控够不够？一位资深做小微业务的银行人士告诉财新记者，纯线上信用贷款的额度控制在10万元以内最佳，“小小微企业可以纯线上，但小微企业不可纯线上”。

　　目前数据显示，各家银行的信用小微贷款不良率均很低。据建行披露，目前用“小微快贷”投放的贷款，不良率不到1%，整体建行小微贷款不良率为2.4%。小微快贷模式能否经受住经济周期的检验，尚待观察。张为忠也坦承，考虑经济周期因素、小微企业自身生命周期和经营持续性因素，仍需要经历一段时期的验证。