大数据背景下商业银行“小微贷业务”的竞争策略探究

孙梦玉

摘 要：随着金融领域的竞争压力持续加大，发展“小微贷业务”成为商业银行占领市场份额的重要途径，而大数据的应用为当前商业银行“小微贷业务”开辟了新渠道，成为其发展的主流趋势，本文针对商业银行“小微贷业务”的大数据应用现实情况进行了探究，通过剖析“小微贷业务”的竞争形势，得出促进商业银行“小微贷业务”全面发展的相关建议。

关键词：大数据；商业银行；小微贷；竞争形势

近几年，我国在经济和技术方面均取得了显著成绩，金融领域的发展也逐渐依托于互联网技术的进步，互联网与商业银行业务的结合呈现出共赢趋势。在全民创业的时代政策支持下，商业银行的“小微贷业务”也渐渐展现出鲜活的生命力。而大数据技术的全面发展则很大程度上为商业银行风险评估体系的完善提供了有力技术支持，对于推进商业银行的业务拓展起到重要作用。

一、“小微贷业务”对商业银行发展的作用

近年来，随着浮动利率的实施、存款保险制度等金融创新手段的推出，《商业银行流动性风险管理办法》中五大监管指标的强有力约束，商业银行的传统业务利润不断受到挤压。与此同时，城市商业银行大规模兴起，同业间竞争日益激烈，加之阿里小贷、飞贷等互联网平台创新金融产品带来的冲击，商业银行为提高市场占有率就需要积极创新、开发新市场来挖掘新的利润点。而小微信贷与消费紧密联系，因而受经济周期波动的影响相对较小，具有良好的稳定性以及盈利性，以微众银行为例，其不良贷款率持续保持在1%以下，低于由银监会发布的商业银行整体1.74%的不良贷款率。因此，发展并完善“小微贷”业务来触达长尾客户，覆盖碎片化金融需求是商业银行提高竞争力的有效途径。

目前，金融领域内的各种金融体制的竞争加剧，这导致客户资源出现了较大的缩水，而且很多的银行为了能够争取到客户，在“小微贷业务”政策上一再的进行让利，进而造成了竞争的不理性；此外，小型商业银行受到大型商业银行的不断排挤，传统业务出现了大量的客户流失，这样中小型的商业银行在金融领域的存活能力越来越低，这样就更需要其做好“小微贷业务”，在大数据的背景下，完善业务内容，不断的进行政策填充，查缺补漏，提升自身的竞争力。

二、商业银行“小微贷业务”发展中面临的问题

1.大數据平台建设不完善

大数据背景下的商业银行“小微贷业务”在发展过程中，由于自身的机制和管理的不完善，在进行客户挖掘方面呈现出短板。以建设银行与阿里巴巴为例，在同一阶段内，建设银行“善融商务”平台在一年半的时间内，商户超过3万人，而注册的会员总数多于300万，在此阶段内，融资的金额共34亿元，而发放的金额为40亿元。相对于同一时间段内淘宝5亿人次与阿里巴巴1亿人次的注册用户数来说，其交易额高达1万亿元。可说明，商业银行在大数据平台建设方面与电商平台存在一定差距。

2.小微企业的信息收集及分析难度大

不同于上市公司，小微企业信息透明度低且分散，商业银行需要从多个渠道和维度进行信息收集，加大了相关部门信息采集工作量，这在无形之中抬升了商业银行对其进行信息收集的成本，同时，小微企业的经营具有一定随意性和不稳定性，这大大增加银行充分了解其真实经营情况以及预测其偿债能力的难度，难以基于传统的信息收集方法所获数据构建完善的评价体系，易出现虚假授信风险。

3.商业银行产品创新能力不足

目前小微贷行业发展的还不尽成熟，经验不足是中小型商业银行的普遍现象，这样就使得产品的创新性不能满足现阶段的发展需求，相关金融产品的种类和模式均存在缺少细分的问题，可替代性强，同质化竞争严重。此外，随着“小微贷业务”的需求量增大，商业银行为抢占市场或出现恶性竞争现象，同时扰乱小微贷金融领域的发展环境，增加了小微贷的风险，最终对于商业银行的发展起到负面影响。

三、大数据背景下商业银行“小微贷业务”的竞争对策分析

1.做好社交网络和小微贷的互相融合

处于信息开放时代，自媒体的不断发展促进了信息的互通和扩散，大数据背景下的“小微贷业务”应充分利用社交网络平台上的信息数据，从中筛选出潜在目标客户，有针对性的进行业务推进。商业银行也可将系统内外部相关数据进行整合，制定好客户的全面数据，进行科学的分析，同时管理好客户关系，从而实现精准地进行产品营销。随着大数据平台的不断完善，金融领域的客户竞争愈发激烈，但大数据发展的特点也决定了金融机构无法对客户进行垄断，为抢占市场就需要不断地深入探索社交平台的客户群体，从而加快商业银行“小微贷业务”的发展。

2.小微企业中大数据综合评价体系的应用

（1）小微企业的刻画

利用大数据技术将企业内的相应数据进行合理的记录和分析，进而将企业运行的情况通过可视图表的方式向企业负责人呈现，使其了解企业的具体情况，并对其进行合理的修正。另外，还可帮助企业构建影响贷款质量的相应信息图表，提升信贷数据的准确性，从而帮助管理人员合理的制定企业发展的目标。

（2）实现关联关系的识别

企业的关联关系分为直接和隐性两部分，大数据技术可以对企业的直接关联关系进行有效的识别。但隐性关联关系难以发现，需要利用大数据技术，在数据广度和深度上进行发掘。比如通过法定代表人、主要小微企业的出资人、实际控制人、主要财务负责人等关键人员在其他企业的交叉任职情况；借款企业与担保企业之间的担保情况及贸易往来情况等数据来判断企业之间是否存在关联关系。依赖传统人工审查，往往仅能发现和借款企业直接发生交易关系的关联企业。如果借款企业试图刻意隐藏交易，借助第三方进行交易，银行就很难发现真实的关联关系。这时就需要利用大数据技术对其关联关系进行合理的判断。并尽可能的补充所需的相关信息，以提升大数据技术的信息处理质量和效率，提高其准确性。

（3）对销售收入进行合理的估计

假的流水作业是小微信贷企业中最常出现的一种问题，同时也是造成银企信息差异性的主要原因。如果仅仅是采用人工筛查的方式，将很难发展其中存在的问题，尤其是在交易过于频繁的情况下，其金额差距也会逐渐的拉大。而利用大数据技术则可以通过流水水文模型的构建，将企业流水的原始记录以及行业的平均水平进行明确的显示，利用对比的相识筛选出其中存在的虚假交易内容，提高企业流水的真实性。

另外，通过大数据技术的应用，还可以对相应数据之间的关联性进行深入的挖掘功过，并将税务、工商、海关、电力、水务等不同部门的信息数据进行及时且全面的收集和整理工作，并通过交叉验证的方式，来保证企业中真实销售收入的准确性，为企业的经营发展奠定基础。

3.创造性的进行产品研发和制度发展

商业银行在贷款业务的发展中具有比较丰富的经验，但是针对小微贷这一业务还具有诸多的不足，所以就要创造性的进行产品和制度的双向发展，尤其是在大数据的背景下，更要結合自身的发展特点，追求银行智能化和多样性的发展，积极做好“小微贷业务”的各项创新，针对小微企业的发展需求来设计与之契合的信贷产品以进一步促进银行业务的增加。

4.加强大数据平台与银行业务的结合

商业银行为保证小微贷的顺利推进，保证其发展的先进性，合理有效地应用大数据信息是其中的重要环节。吸纳大数据方面专业人才，促进大数据处理和云计算与商业银行业务的融合，有效地对商业银行的业务进行风险评估，从而有针对性的制定风险规避方案；与此同时，对于银行的信息资源进行科学整合，以提高信息的完整度与可参考性。

四、结语

综上所述，在金融领域的竞争愈发激烈，传统业务的客户资源缩水的情况下，商业银行为谋求进一步发展，需要对大数据背景下的“小微贷业务”推广和管理工作给予充分的重视，在发展过程中要立足自身特点，建立完善的信用评价体系，提高银行风险管控能力，这是商业银行自身发展的需要，也是促进金融领域持续发展的重要保证。

参考文献：

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