每經(jīng)編輯 陳星    

圖片來源：視覺中國

王倩

4月3日下午，中國證監(jiān)會黨委書記、主席劉士余主持召開黨委會議。在會議上，劉士余特別指出：把資本市場穩(wěn)健運行納入金融穩(wěn)定大局統(tǒng)籌謀劃。

筆者認為，作為資本市場的資金供應(yīng)者，以Fintech（金融科技）為導(dǎo)向的中小型商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型也不應(yīng)當被忽略，因為中小型銀行積累了大量的資本，它們的穩(wěn)定與成功轉(zhuǎn)型也會助力資本市場的穩(wěn)定。

這兩年來， 金融科技在移動支付、互聯(lián)網(wǎng)理財、消費金融等多領(lǐng)域的快速發(fā)展，也加劇了商業(yè)銀行尤其是中小銀行的轉(zhuǎn)型壓力，使得中小銀行迫切需要尋求互聯(lián)網(wǎng)化轉(zhuǎn)型的突破口。甚至有人提出：金融還是科技？金融科技企業(yè)已到分岔路口。

對此筆者認為，科技促進產(chǎn)業(yè)升級與轉(zhuǎn)型，但是企業(yè)的發(fā)展首先要具備商務(wù)架構(gòu)模式。

華夏銀行行長張健華曾表示，在當前金融科技時代下，中小商業(yè)銀行面臨的挑戰(zhàn)更多不是技術(shù)挑戰(zhàn)，而是市場的競爭，這包括外部的互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)的競爭，以及大銀行的擠壓。商業(yè)銀行要懂得借力，在金融行業(yè)細分的狀態(tài)下，可能要更加專業(yè)化。

在以人工智能為標志的現(xiàn)代化工業(yè)革命促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的大環(huán)境下，金融行業(yè)也在經(jīng)歷著洗禮：市場分工越來越細，專業(yè)化程度也越來越高，更多可被復(fù)制的流程逐漸被成本低的現(xiàn)代科技產(chǎn)品例如人工智能產(chǎn)品所取代。

那么，中小型銀行究竟該如何在這種情況下重新定位，從而適應(yīng)新的發(fā)展趨勢呢？筆者下面就以一家中小型銀行為例，提出在中小型商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型過程中，金融科技應(yīng)該如何助一臂之力。

一家中小型銀行，如果它在資金、客戶與專業(yè)人員方面具備很大的優(yōu)勢，那么應(yīng)該如何利用這些優(yōu)勢來定位？

一般來說，一家健康的中小型銀行擁有大量的資金流穩(wěn)定的優(yōu)質(zhì)資本，它們必須找到同其相匹配的投資者。投資者可以是個人、企業(yè)和政府。

我們先從個人貸款客戶開始。優(yōu)質(zhì)的個人貸款客戶，要具備好的誠信度，保證貸款能夠如期歸還。在這個過程中，銀行可以采取各種措施，保證其貸出的資金流回籠。

在有的國家，“學(xué)生貸款”（student loan）就是一個很好的例子。對那些資金不是很充足的、在校學(xué)習(xí)優(yōu)良的大學(xué)生，他們畢業(yè)后能找到工作的機率相對較高，從而其歸還貸款的可能性也較高。

銀行可以為有此特征的學(xué)生貸款，經(jīng)由專業(yè)評估認證后，向這種群體發(fā)放學(xué)生學(xué)習(xí)貸款，限定這種貸款只可以用于資助大學(xué)學(xué)習(xí)的單一用途。在學(xué)生畢業(yè)找到工作后，由他們的工作收入來償還貸款。學(xué)生在這里可以同銀行簽署一個以未來收入為擔(dān)保的、經(jīng)過法律認證的三方協(xié)議。在這里，法律認證承擔(dān)了保障其依法還款的法律強制性。

在私人客戶群體中，有資本充裕的大客戶，同時也存在大量的中低收入群體。那些大客戶的貸款特征通常為較短期限、額度較大、信用度較高。中等收入客戶的貸款傾向通常是經(jīng)由比較投資收益以后來申請的。低收入群體客戶的貸款特征通常為額度小、信用度普通。

針對不同特征的貸款客戶群體，銀行可以借助人工智能軟件進行資金需求與資金貸出的匹配。市場上現(xiàn)有的軟件應(yīng)當進行適應(yīng)性更新與升級。為保障貸款的資金回籠，銀行可以針對不同的特征設(shè)計不同的保障措施。

例如，可以要求貸款客戶購買貸款保險。這樣，在貸款違約的情況下，銀行可以從保險公司獲得補償?，F(xiàn)在銀行常用的保險措施通常為抵押物等，但是這要根據(jù)不同的貸款標的做出不同的應(yīng)對措施。

再比如對消費品貸款，由于其不具備抵押物所具備的特征，我們建議也可以使用購買貸款保險的方式來保障貸款的歸還。

如果中小型銀行想向企業(yè)提供貸款，那么常見的擔(dān)保方式除了抵押物、貸款保險以外，還可以設(shè)計一種新的貸款擔(dān)保方式：由具備誠信與還款能力的、合格的擔(dān)保人（或承保人）來擔(dān)保該貸款。針對一般中小型銀行的企業(yè)貸款客戶具備的特征，他們完全可以采納這種方式，來降低貸款的違約率。

此外，對于那些優(yōu)質(zhì)的借款客戶，銀行所需要做的不僅僅是單獨加大儲貸息差，或者單純提高借款人的規(guī)模，而是要最大化息差與借款人的乘積集合，從而保證其經(jīng)營收益的最大化。這個過程可以借助于人工智能和量化軟件來實現(xiàn)。利用人工智能鎖定借款人特征，利用量化軟件來進行最優(yōu)化。

銀行擁有大規(guī)模的資金，在這一點上，中小型商業(yè)銀行也不例外。單獨依賴自己發(fā)放貸款，有可能消化不掉這些資金。所以它們也在尋找其他各種模式的投資機會。但是由于信息與專業(yè)知識受限制，中小銀行單靠自身無法找到全部的投資機會來消化這些資金。

在這種情況下，筆者建議：市場上有投資理解力的群體，可以成立專門的投資機會咨詢與信息公司，來輔助類似銀行來完成這個任務(wù)，這也是分工細化的必然結(jié)果。

有些銀行擁有大量的貸款評估專業(yè)人員，這是一筆很寶貴的財富，如果能夠合理利用的話，也會幫助其成功轉(zhuǎn)型。

當前形勢下，網(wǎng)貸非常發(fā)達，但是網(wǎng)貸平臺缺少一個重要的機構(gòu)，這就是貸款評估機構(gòu)。因為在P2P網(wǎng)貸平臺上提供資金的群體，未必都具備貸款評估的能力。不經(jīng)過評估過程就提供貸款，這類似于路上撿了個裝有液體的瓶子，不問青紅皂白直接就當飲料喝，其風(fēng)險可想而知。

貸款評估是一個不可缺少的環(huán)節(jié)。我們建議中小商業(yè)銀行利用這些現(xiàn)有評估專業(yè)人員，成立一個專門機構(gòu)，為各種類別的貸款提供專門、專業(yè)的貸款信用評估服務(wù)。

（作者為同濟大學(xué)副教授）