小微金融风起云涌，贷款援助机构如何走向下一个出路？

在银行核心风险控制不外包的监管要求下，贷款机构是否有必要采用一次性买卖咨询模式为银行提供服务？

的首席执行官王海龙显然不这么认为。

“因为在小额和小额信贷中，银行需要一个从过去不熟悉这项技术到逐渐掌握它并积累足够数据的过程作为一个贷款援助机构，你应该在这个过程中继续帮助银行，并逐步使其具备独立的小额和小额信贷业务能力。因此，我们提出“信贷技术开放共享”模式，以满足银行建立这种能力的需要。“

”的通称，是指共同建设产品、共同控制风、共同经营，帮助银行建立一套独立的信贷业务体系，并结合银行自身情况，复制我们五年来积累的经验和成果。“

值得注意的是，在这背后，贷款援助机构的角色定位也正在从援助人民转变为增强人民的权能。在认清小微贷款援助机构本质的前提下，它们通过在技术进化、定位调整和障碍构建三个方面的内部技能练习，一步步地步入风口浪尖。

长期以来，小额贷款一直是政府关注民生的重点，尤其是今年，这种关注和关注正在加速落地。

年初政府工作报告指出，2019年将加强对中小银行的定向减持，释放的资金全部用于民间和小微企业贷款。国有大型商业银行对小微企业的贷款应增加30%以上

同时，银行保险监督管理委员会于3月下发了《关于进一步提高2019年小微企业金融服务质量和效率的通知》,强调2019年小微企业普惠贷款“贷款增速不低于各类贷款增速，贷款户不低于上年同期”的“两个提高”目标在

政策背景下，不擅长小微信贷的银行不可避免地面临巨大压力。信贷规模的基数已经很大，在此基础上增加30%以上是一个很大的挑战。

根据银监会相关数据，截至2018年第四季度末，大型商业银行小微企业贷款余额为7102.2亿元。根据这一计算，贷款余额将增加30%，整体规模将扩大至少2万亿元。

这不包括大量的股票银行、城市公司和农业公司。在大银行的领导下，他们对发展小额信贷也有巨大的需求。所有这些都为小额贷款援助公司提供了蓬勃发展的市场环境和政策机遇。有一段时间，大量小额和小额贷款援助的参与者涌入聚光灯下。

简单来说，贷款援助主要涉及资本方和信贷方，即信贷方可以利用自己在某一领域的优势流量和技术来协助资本方发放贷款，包括面向丙方的消费金融贷款援助和面向乙方的小额和小额贷款援助。

占银行资金的最大比例，是最重要的贷款实体。此外，保险、信托、金融公司、小额贷款公司和消费金融公司都可以成为资金来源。

协助贷款人分为许可机构和非许可机构。前者包括网上银行，如网上招商银行、伟众银行、新网银行等。和一些有小额贷款、网上小额贷款、融资担保等许可证的金融技术公司。后者包括一些没有小额贷款、网络贷款和融资担保许可证的金融技术公司、P2P平台和数据公司。对于

小微贷款援助业务，从贷款援助机构为银行提供的价值来看，目前市场上有三类玩家:第一类玩家

是有流量的互联网巨头或平台，其竞争力是流量和流量背后的数据，如三大互联网银行；

第二类玩家的主要作用是增加信任，以保险公司为主要代表；第三类

玩家是一家纯信用技术公司，其核心产品是风控技术方案，对风控技术的不断创新有很大的推动作用。

，在王海龙看来，包括小额贷款和小额贷款在内的贷款援助模式是中国信贷行业专业化分工不断发展的产物，也是数字风力控制技术商业化的土壤。

“一项新技术从诞生到发展，必须有商业载体，才能在应用领域得到发展。”小微数码控风技术是银行的一项新技术。事实上，这种新技术通过贷款援助逐渐被银行认可、接受和重新开发。”他说

的确，目前，银行内部小额信贷的供给仍然不足。当时，既没有这么多的人才，也没有深厚的技术储备，这给了贷款援助一个生存和发展的空间。

事实上，技术已经成为小额和小额贷款的“硬核”指标，也是小额和小额贷款在信贷行业专业化分工中的角色定位。《

雷锋网人工智能金融评论》了解到，过去国内传统银行普遍采用抵押贷款模式、德国IPC技术或“循环链协会”技术开展小微金融业务。本质上，他们依赖“人”，并且总是有一定的局限性。要么是“好处不是普遍的”，要么是容易形成集中和批量风险。

事实上，采用传统技术的银行在小额贷款领域已经探索了十年，还没有找到一套“风险可控、成本可控、规模经营”的小额贷款技术。“风险、规模和成本”这三个目标不能同时实现，成为小额贷款和小额贷款“不可能的三位一体”。

不同于“人”开发的第一代和第二代信用技术。现在小微贷款技术已经进入第三代，即数据驱动风险管理的数字风控制阶段。关键在于模型工具的高级使用。

大多数财务首席风险官齐金生认为，“这个模型就像一把刀。擅长功夫的人不依赖好刀。这取决于如何使用这把刀，以及如何使用它才是策略。”然而，这一战略不是一夜之间就能实现的，需要不断完善。“

”在他看来，迄今为止,“战略”的发展经历了三个阶段:简单使用阶段、复杂使用阶段和高级使用阶段

采用“一刀切”的方式进行控风，属于简单使用阶段。更复杂的是几个模型和几个记分卡一起使用。目前最先进的方法是在评分卡技术上叠加决策树，即采用“政策+评分模型+策略”的组合方案进行风险管理《

雷锋网人工智能财务评论》了解到决策树的门槛不高，但能做对的事情很少。客户绩效数据，通常用于风险模型Y值Y值模型的缺失属于无监督模型。有效的决策树应该基于监督算法。

，甚至在监督的基础上，决策树的级别在很大程度上取决于数据的质量和开发人员的技术水平。例如，

，初看起来，记分卡似乎有一个非常高的阈值，例如，它需要能够计数，理解算法，知道如何使用它们，等等。但是，如果一家公司根据业务需求摸索出这些东西并培训一个人，它基本上可以在一两个月内完成一份体面的工作。因为模型的整个开发和培训都是标准化的过程，所以即使它是错误的，也可以立即被发现。

但是决策树是不同的，它不是一个非常标准的东西，而是一个需要技术人员根据经验来玩的东西，从而形成一个决策树可以被任何人做，但很少能被正确地做的情况。

“就像我告诉你的规则一样，一匹马一天走得像一块田，但你仍然不能一夜之间成为象棋大师。””齐金生说，回到小而微的领域，决策树的最大困难是样本量不足。此时，他非常依赖决策树的制定者。当样本量不足时，他需要能够补充一些可能的情况。事实上，他需要有丰富的经验和透彻的业务理解能力。

据了解，数据驱动的风险管理方法过去在小额信用卡和消费信贷业务中较为常见，面向低端客户，但在大量纯信贷的经营贷款领域中应用仍然很少。

的原因是，与消费信贷相比，小微信贷客户的风险识别更加困难，经营贷款需求更高，经济周期对贷款质量的影响更大。

已经成为大多数金融机构在小额和小额贷款轨道上的技术优势，涉及金额大(每户约25万英镑)、周期长(2-3年)、纯信贷和用于商业目的的小额和小额贷款、巨大的试错成本风险、长期数据积累形成的监督风险模型以及经过10年经济周期检验的整体技术。256多名教会信徒饿死？

事实上，随着地方监管机构不将银行核心风险控制环节外包等相关政策的出台，小微贷款作为内部贷款人的角色正在发生变化。从以前辅助引导客户和数据风险控制的角色，技术推动者的角色逐渐开始转变，更多的帮助银行建立一套小微信贷流程和风险控制管理体系。

那么在银行积累了足够的数据并掌握了一套微风控制技术之后，大多数纯技术公司会面临“教弟子饿死主人”的困境吗？

"不会“在王海龙看来，真正好的小额信贷和小额信贷技术解决方案都是在积累了足够的数据后进行试验的方法。例如，只有当积累了足够的数据，尤其是坏样本时，才能建立监督模型，并且当与另一方的数据匹配时，可以立即识别另一方的模型中是否存在坏样本或监督模型。

”坏样本是什么意思？这意味着赔钱，所以小额和小额信贷的特点也是高成本的尝试和错误。例如，对于平均80万笔贷款的消费贷款，如果积累足够多的不良样本需要20亿元，那么在平均25万笔贷款的小微领域积累足够多的样本可能需要600亿元。我们可以看到，市场上绝大多数公司都在做消费信贷，而很少公司在做小额和小额信贷，这也表明门槛确实很高。”漆金接着说道

一般来说，第三方技术公司将比任何其他银行积累更多的数据和应用经验，因为它们为数十家银行提供服务。大量的数据和数据处理经验将反过来使这项技术更加复杂。因此，技术中总会有可以提供给银行的增值部分。

据了解，在过去的五年中，自建立多数金融以来，已经帮助40多家银行提高了小额信贷服务的渗透率和渗透率，发放了近400亿笔信贷贷款，增加了近15万个新的小额信贷客户。这些数字背后的存款形成了一个很难在短时间内超越的障碍。雷锋网雷锋网< br>