农业银行：互联网金融直击小微企业融资需求

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农业银行:互联网金融直接满足小微企业的融资需求

“数据网上贷款”业务签约仪式

良种奶牛

内蒙古蒙牛乳业集团下属的内蒙古富源畜牧有限公司

“数据网上贷款”是中国农业银行基于大数据和互联网技术推出的小微企业信贷产品。

在贷款方面，许多小微企业隐藏着门槛高、审批慢、担保难、负担重等秘密。由于有了“数据网上贷款”，山西省一家从事乳制品销售的小微企业——萧乾商贸，已经翻越了小微企业融资的封锁线。现在，企业每次购买，只需要在网上做简单的操作，贷款几秒钟就能到位。整个过程不需要抵押担保或人工审批。即使贷款发放后，也将直接支付给上游供应商，实现无缝连接。销售完成并返还资金后，企业可以立即在线偿还。更重要的是，企业不用担心还款后能否再次借款，也不用像许多小微企业那样一次借款越来越长，从而节省了不必要的利息支出。

中国农业银行将内部数据平台与核心企业的企业资源计划(erp)系统连接起来，采用先进的数据挖掘技术分析核心企业与其上下游小微企业之间的海量交易数据，利用创新的算法和模型进行智能信用决策，并批量、自动、便捷地为核心企业的上下游小微企业集群提供融资服务。纯信用，没有抵押和担保，整个在线操作过程中，小微企业主可以不用离开家就可以在网上借贷和偿还贷款，从贷款申请开始到贷款资金到位只需要几十秒钟。与传统的银行贷款(需要1到2个月)相比，可以说“二次贷款”已经实现。与此同时，“数据网上贷款”的期限也很灵活，从几天到几个月不等。企业可以根据其实际资金使用周期进行贷款，并不难再次借款，有效降低利息支出；而且，随着企业贷款记录的不断积累，诚信企业将进一步获得利率等方面的优惠，使企业能够频繁、少量、短期地使用资金，进一步降低融资成本。“数据网上贷款”使“互联网+”更深入、更实际地服务于小微企业，解决了困难。缓解小微企业“融资难、融资贵、融资慢”是一种有益的探索。

在农业银行为蒙牛集团及其上下游小微企业推出“数据网上贷款”业务后，赣晓商贸成为首批受益者。在使用“数据网上贷款”不到一年的时间里，企业累计发放贷款57笔，共计441万元，平均每笔7.7万元。最小的贷款只有7650元，平均每笔贷款46天，最短的只有7天。在“数据网上贷款”的支持下，肖骁的营业额增长了20%，员工人数也增加到了近100人。

支持小微企业似乎很简单，但却不容易。“数据在线借贷”本质上是供应链融资，在金融行业并不新鲜。然而，在实践中，供应链融资业务往往存在一些困难，如应收账款的真实性难以确认、业务运营成本高、异地授信难、贷款期限与企业实际使用需求不匹配等。以贷款期限为例，根据国家发布的《企业绩效评价标准值》(2016)，小企业应收账款周转次数为5.1次，对应的应收账款平均账龄约为70天。也就是说，在供应链融资模式下，市场对几个月甚至更短期限贷款的需求相对较大。然而，虽然银行的贷款期限在理论上是灵活的，但实际上，一项业务对应着整个调查、审批的过程，而且成本是相对固定的。银行将希望尽可能延长贷款期限，从而实现在不增加成本的情况下锁定更多收益的目标。考虑到申请贷款的成本和发放贷款的时间，企业往往被动地选择较长的贷款期限，或者在有闲置资金时不愿意偿还银行贷款，以避免再次申请贷款的麻烦。这种“常规”安排是以支付更多贷款利息为代价的，客观上加剧了小微企业融资成本高的问题。

同时，“数据网上借贷”也帮助核心企业稳定了供应链，加强了与上下游企业的联系，赢得了核心企业的欢迎。截至2016年底，农业银行已与蒙牛、比亚迪、Inspur、中建八局、银泰五家核心企业的erp系统对接，近4000家小微企业纳入“数据网上贷款”服务范围；共发放贷款4591笔，总额11.55亿元，每笔仅25万元，为企业节省利息支出1000多万元，开创了“小额、多客户、批量”的小额信贷服务新模式，受到客户广泛好评。2017年前两个月，数十家核心企业接洽农业银行，打算开展“数据网上贷款”业务。

“数据网上贷款”是中国农业银行利用互联网、大数据等新技术提高小微企业金融服务能力，缓解小微企业融资困难的案例。近年来，中国农业银行加快了大数据和互联网技术的应用。在服务小微客户的同时，对商业银行创新信贷模式实际上具有一定的借鉴意义。

首先是提高银行的信贷技术。摆脱传统信用模式下财务报表的约束，打破对抵押品的依赖，实现更好的客户风险甄别技术；实现了资金流、物流和信息流的整合。银行可以实时掌握贷款对应的应收账款的归还情况，贷后管理已经“落地”，实现了更加现实的风险管理技术；互联网金融突破了地域限制，银行可以安全地向异地企业放贷，创造了更加灵活的贷款发放技术。

其次，我试图改变盈利模式。通过互联网模式的应用，银行可以在不增加成本的情况下提供与客户支付期限相匹配的短期甚至极短期贷款。这种“小额”和“精细”的贷款安排，以及低利润、多销售的盈利模式，正符合新经济形式的需要。

最后，它改变了银行的信贷文化。通过大数据技术的应用，从浩瀚的信息海洋中提取客户的风险特征“密码”，不再依赖传统的抵押品来背书客户的信用，推动银行从抵押文化向信用文化转变。成本的降低也使得银行在提供信贷服务时，从服务少数客户的“28法则”转变为包容性的“长尾法则”成为可能。