支付数据在小微商户信贷风险评分模型中的应用研究

文/邱芮琪

一、引言

在我国金融领域， 小微商户信贷市场一直都具有重要的经济意义。 小微商户包括个体工商户、小微企业等，在推动经济增长、 创造就业机会等方面发挥着不可或缺的作用。 根据中国人民银行的数据，截至2020 年底，我国小微商户总数达到3200 万家，在所有市场主体中占比达90%以上。这些小微商户在推动经济增长方面起到了重要作用，其贡献约占GDP 的60%左右。 然而，由于小微商户规模小、资金周转快以及缺乏抵押物等特点，传统的信贷模式往往难以满足其需求。 根据 《中国小微企业白皮书（2020）》，55%以上的小微企业信贷资金需求不能得到满足，远高于大中型企业的比重。 因此，准确评估小微商户的信用风险，提供适当的信贷支持，成了金融机构一个重要课题。 在国家扶持小微企业，推广普惠金融这一政策背景下， 金融机构积极支持小微商户信贷业务。 截至2020年底，我国股份制银行中有近40 家设立了小微金融事业部，互联网银行和小贷公司也纷纷进入该领域。 这些金融机构采用不同的审核方式，以满足小微商户的信贷需求。近年来，由于非现金支付在我国快速发展，微信、支付宝等移动支付以及银行卡支付成为消费者在小微商户付款的主流方式，支付数据已基本可以反映商户经营状况。 支付数据作为一种新的数据来源， 在小微商户信用评估中得到了越来越多的应用。 本文将探讨支付数据在小微商户信贷风险评分模型中的应用， 并分析其在该领域的价值和意义。

二、我国小微商户信贷市场概况

小微商户作为经济活动的基础单元， 对于信贷的需求主要集中在资金周转和扩大经营规模方面。 然而，传统的信贷模式往往难以满足其快速、 灵活的资金需求。 首先，小微商户通常需要频繁进行资金周转，以满足日常运营的支出和支付供应链上的成本。 然而，传统信贷机构往往在审批和放款流程上存在较长的时间延迟， 导致资金无法及时到位， 无法满足商户高效的资金周转需求。 其次， 小微商户在扩大经营规模方面也需要充足的资金支持。 然而，传统信贷模式往往会对商户的信用评估和担保要求较高， 这对于刚刚起步或者信用记录不够完善的小微商户来说是一大难题。 此外，传统信贷机构的申请流程繁琐，对企业的财务信息和抵押物的要求严格，给小微商户带来了不必要的负担和阻碍。 综上所述，小微商户的资金需求在传统信贷模式下往往难以得到满足。 因此，需要积极探索和推广新型信贷模式，以提供快速、灵活的资金支持，促进小微商户的发展与经济的繁荣。 近年来，各家金融机构推出了多种针对小微商户的信贷产品， 对小微商户的信贷审核技术和流程也在不断优化。 总体来看，对小微商户的信用评估主要分为传统线下审核和基于大数据审核的两种模式，两种模式的主要特点如下：

（一）传统的线下审核

传统的线下模式的流程一般包括提交相关材料、面签核实相关信息、等待评估与审批、合同签署与放款，还款管理与催收， 比较有代表性的是德国的IPC 技术模式和信贷工厂模式。 综合来看，该模式可以通过实地调查和面对面沟通来更全面地了解借款人的真实情况以及进行更详尽的风险评估。 但是，整个借款流程相对繁琐，需要借款人到柜台提交申请并提供相关资料， 而且整个审核流程相对较长。 同时，由于依赖面谈和人工调查，可能存在一定程度的主观因素和信息不对称的风险。

（二）基于大数据的审核

基于个人征信的大数据审核模式在小微商户信贷中表现出优越性。 它能够全面、 客观地评估商户的信用状况，减少信息不对称，大幅度提高审核效率。 然而，这种模式可能缺乏实地考察，存在一定风险，所以，也需要丰富数据源的多方面佐证。

三、小微商户信用评估多维度数据源

基于大数据的审核方式需要可靠的数据作为重要的“原材料”。 常用的数据主要分为以下几类：一是个人征信报告。 个人征信报告中包含了个体工商户及其经营者的个人身份信息、信贷记录等。 芝麻信用系统就是一个依托个人征信信息进行信用评估的例子。 二是工商登记信息和税务数据。 这些数据反映了商户的注册资本、经营地址、经营范围、纳税情况等，对于评估商户的经营状况具有重要作用。 三是支付数据。 支付数据在商户信用评估中具有特殊意义，能够为评估商户信用提供丰富的信息。 通过分析商户的交易行为、支付方式、交易金额等，可以判断商户的真实性、经营的可持续性、信贷偏好程度以及信贷履约能力。 四是多维风险评估信息。 主要涉及小微企业主的风险评估信息， 包括多头借贷情况、反欺诈记录和黑名单等。 而企业经营风险信息包括工商处罚、欠税和涉诉等。 此外，通信运营商数据，如企业通讯在网时长和在网状态以及地块风险信息也是评估商户信用的重要补充。

四、支付数据在小微商户风控模型中的应用与价值

支付数据在小微商户风控模型中具有巨大的应用场景与价值。 通过增信提额和构建申请评分卡（A 卡）、贷中行为评分卡（B 卡）模型这两个主要模式，支付数据能很好地预期和把关信贷交易中的各个流程，保障交易的安全。

（一）支付数据在小微商户信用评估中的应用场景

1.增信提额

增信提额是指在原有的信用评估基础上， 通过进一步证明或提供额外的信息来增加借款人的信任度， 从而提高其获得更高授信额度的机会。 在传统的信贷流程中，银行或其他金融机构会根据借款人的个人征信、 收入状况、资产情况等信息来评估其信用风险，并根据评估结果来确定借款额度。 然而，对于一些小微商户或刚开始经营的企业来说， 这些传统的信息可能无法完全反映其真实的信用能力和经营潜力。 因此，为了满足小微商户或新兴企业的资金需求，提供更灵活的信贷支持，增信提额成为一种常见的解决方案。 在原有风险评分模型基础上，引入支付数据作为补充指标，提高对小微商户的评估信任度。通过分析商户的支付数据， 可以了解其交易行为是否真实可信，避免虚假交易的影响。

2.构建申请评分卡和贷中行为评分卡模型

申请评分卡（A 卡）和贷中行为评分卡（B 卡）是针对不同阶段借款人的信用风险评估工具。 它们分别用于评估借款人在贷款申请和贷款期间的信用状况。 其中，A 卡能够有效筛选出风险较低的借款人，提高贷款审批效率；同时， 可以帮助金融机构做出合理的贷款定价和授信决策，降低违约风险。 B 卡可以帮助金融机构对借款人进行贷中监测， 及时采取风险防范措施， 减少逾期和违约风险；同时，可以为金融机构提供决策支持，如调整还款计划、提醒逾期客户等。 由于支付数据本身颗粒度比较细，可以有效地反映商户的真实性、商户的各种汇总交易（日维度、周维度、月维度、年维度、白天/晚上维度、工作日周末维度等）以及商户的每笔对手交易等，可以作为A 卡和B 卡所需的“数据原材料”中非常重要的组成部分。将支付数据与其他多维数据源相结合， 可以构建更全面的信用评估模型， 可以实时掌握商户的经营情况， 丰富商户画像，并对商户的风险情况做出准确、实时的判断。

（二）支付数据对小微商户信用评估的特殊价值

支付数据在小微商户信用评估中具有特殊的价值，主要包括以下几个方面：一是判断商户的真实性。 通过分析支付数据，可以识别虚假商户和非法交易行为。 支付数据能够反映商户的交易活动情况，包括交易频率、交易金额以及交易对象等信息。 通过对这些数据的分析，可以判断商户是否存在异常或可疑行为， 从而提高对商户真实性判断的准确性。二是判断商户经营的可持续性。支付数据反映了商户的交易流水和收支情况。 通过对商户的支付数据进行分析， 可以了解其经营现状和盈利能力。 例如， 交易频率和金额的稳定性可以用来评估商户的稳定性和可持续性。 这样的评估有助于判断商户是否具备长期经营的能力， 从而为金融机构提供更可靠的信贷决策依据。三是评估商户的信贷偏好程度。通过支付数据可以了解商户经营周期和现金流状况。 例如，商户对于节假日或大型促销活动的备货需求，往往需要资金周转，在这种时间节点更加偏好短期信贷产品。 四是评估商户的信贷履约能力。 支付数据还可以反映商户的还款能力和信用记录。 通过分析商户的支付流水， 可以评估商户经营状况，结合行业利润率以及商户征信数据，可以评估商户现金流以及信贷履约能力。 五是优质信贷商户白名单的形成。 通过对支付数据的分析，可以筛选出信誉良好、经营稳定的小微商户，形成优质信贷商户的白名单。 这些商户具备较高的信用水平和履约能力， 可以享受更优惠的信贷条件和服务。 形成白名单有助于金融机构在信贷决策中更快速、准确地识别出可靠的商户，降低信贷风险。

五、结语

综上所述， 支付数据在小微商户信贷风险评分模型中具有重要的应用价值， 支付数据在小微商户信贷风险评分模型中的应用也是未来的一大趋势。 通过充分利用支付数据的特殊价值， 可以进一步提升小微商户信用评估的准确性和效率。 支付数据能够为金融机构提供更全面、客观的信息，以辅助决策过程。 这将使得金融机构能够更好地了解商户的交易活动、经营状况和信用记录，进而更准确地评估其信贷风险。 这种精细化的评估有助于为小微商户提供更合适的信贷产品和服务， 促进其可持续发展。 在应用支付数据的同时，也需要注意相关的风险和隐私问题。 支付数据涉及用户的个人消费和交易信息，保护用户的隐私是非常重要的。 金融机构在使用支付数据时，应加强数据保护与采取合规措施，确保支付数据的安全和合法使用。 此外， 应遵守相关法律法规和行业准则，确保数据的合规性和合法性。

未来，随着技术的进一步发展和应用场景的扩大，支付数据在小微商户信贷领域的应用将变得更加精细和有效。 例如，可以结合人工智能和大数据分析技术，进一步挖掘支付数据中的潜在信息， 提升信用评估的准确性和预测能力。 同时，金融机构和监管部门也需要密切关注相关技术和数据保护的发展趋势， 及时调整和完善相关政策和规范，以促进小微商户信贷市场的健康和稳定发展。