中银协原专职副会长杨再平：做好小微金融的五个关键词

12月21日，第一财经金融价值榜金融峰会在线上举行，亚洲金融合作协会创始秘书长、中国银行业协会原专职副会长杨再平在主题为《数字普惠时代，银行业如何“贷”动实体经济行稳致远》的圆桌讨论中表示，金融支持实体经济在强调普惠金融的同时，还要有绿色金融、科技金融、产业金融等，要通过各种各样的渠道，形成金融的适配、多样化和个性化。在他看来，数字金融之于普惠金融是一个利器，但同时强调可能带来的数据风险。未来全流程的数据安全、数据治理、数据管理等是做好数字金融的关键。

金融支持实体经济需解决结构问题

金融之水如何灌溉实体经济？杨再平认为，更确切的说应该是，资金是水，金融是资金的水利工程。要把水灌溉好，需要有更好的金融都江堰与灵渠，不仅要有主干渠、支干渠，还要有越来越小的，比如斗渠、农渠、毛渠，哪怕最小的田地都要得到灌溉。这实际上是一个金融结构的问题，要有适配的金融产品、金融市场，把资金之水引去实体经济。因此，金融支持实体经济在强调普惠金融的同时，还要有绿色金融、科技金融、产业金融等，要通过各种各样的渠道，形成金融适配的个性化和多样化。与此同时，更充分、更平衡是金融需要解决的问题。金融结构不仅要有大的结构，还需要有微结构，这样才能使实体经济的良田得到更好的灌溉。

在解决实体经济的资金问题中，普惠金融是关键一环，它重点解决的是小微企业这些实体经济中最细枝末节的金融诉求，同时也是一个世界性的难题。一方面，对供给方来说，做小微金融成本高、风险大。杨再平说，据统计，做小微企业的供给侧成本是其他大中型企业的5倍之多。据央行此前的统计，1000万元以下的小微贷款不良率近6%。另一方面，从需求侧来说，小微企业本身融资难融资贵。据调查，只有10%的小微企业能从银行获得贷款，很多小微企业都是通过小贷公司或者民间渠道来满足融资需求。而且融资贵，即便是有政策支持的情况下，小微企业的融资利率还要高很多。

做好小微金融的五个关键词

杨再平认为，解决普惠型小微企业融资难题有五个关键词：

一是功夫。要做好普惠型小微企业融资，要更用功、更尽职，更知晓你的客户，贷前、贷中、贷后要全流程的下功夫。

二是适配。小微企业多种多样，不同行业或者不同需求要进行市场细分，要有个性化定制。“我不是太赞同把融资难、融资贵的问题混到一起，有些小微企业的问题可能需要用一定程度的价格的浮动来解决，用一定价格的高位点来解决融资难的问题。关键在于怎么在市场细分的基础上，提高适配度，形成多元化的资金金额、期限长短、风险与价格等的产品解决方案。”他说。

三是降本。小微企业融资供给侧成本分为内生成本和外生成本。外生成本可能是企业自身很难把握的一些外在因素；但是内生成本一定程度上可以通过努力降下来。比如，数字金融等手段。

四是风控。因为风险高，我们要更加去识别、监测和防控，需要相应的风险管控的手段，包括内在和外在的。外在的要有融资担保，要跟保险的合作，还有一些衍生技术，如科技手段、数字金融等。

五是公共。因为小微企业的发展很多解决了就业、创业等公共需求，小微企业是中产阶级成长的一个载体，也是走向共同富裕或者经济更充分更平衡发展的一个载体。所以，对于小微企业的公共性，要有相应的公共政策。全世界都有类似的做法，比如，英国对小微企业的信贷或者金融支持是有政策要求的，韩国也要求所有本土金融机构要有一定的小微企业贷款比重。我们国家也对国有商业银行的普惠贷款增速提出了相应要求，这点还是要坚持。另外，还要有公共资源的倾斜，比如贴息、财政支持、减税以及公共基金的支持等。

“总的来说，小微金融面临的供给侧成本高、风险大，需求侧融资难、融资贵的问题不是一成不变的，是可以因我而变的。这个‘我’包括供给侧的各种各样的金融机构，也包括需求侧的小微企业本身，当然还包括社会和政府。”杨再平说。

数字普惠要兼顾数据风险

杨再平表示，数字金融之于普惠金融是一个利器，多年的实践证明，数字技术的应用对于上述普惠金融遇到的难题得到破解。首先，数字金融可以做到全天候、全覆盖，而且瞬时化、碎片化，非常便利。其次，它可以做得更便宜。有的项目用数字技术成本可以降到1/10，甚至1%或更小都有可能。其三更普惠。成本更低，也就更具有长尾效应，过去我们讲二八定律，它可以破解，使得弱势群体更可获得商业化可持续金融服务。其四是可以更适配。它能够更精准识别客户，更能够做市场细分，去定制产品，做到多样化。其五是可以更稳健。大数据、云计算、人工智能等数字技术有助于我们更好识别、管控风险。

不过，杨再平强调，数字金融会有一系列新的风险，最重要的就是数据风险。而数据风险又分几个层面来看：第一，消费者的数据安全。“如果消费者在不知情、不理解、不认可的状态下，你用了他的数据，这对他来说就是隐私的侵犯，个人尊严的侵犯。当然还有财产，因为数据和钱财联系在一起，现在很多数据一旦暴露，犹如你的钱财被丢到大街上。”第二，从经营者来说，数据可获得性的问题，“我所获得的数据是否充分，是否有效，如果我拿到的数据信息都是一堆垃圾，垃圾进，垃圾出，这样的数字金融是毫无疑义的。”第三，即使数据是正确的，尤其是通过人工智能，很可能会形成对有些消费者的歧视，包括性别歧视、年龄歧视等，这也是一个问题。此外，如果使用人工智能去市场做被动投资或者高频交易，很容易引发投资者的“羊群效应”，那就会加剧市场的波动，市场的安全就成了问题。

“所以，未来全流程的数据安全、数据治理、数据管理等是做好数字金融的关键。”杨再平表示。数字金融无非是三大要素——算力、算法、数据，前面两个可能都是纯技术性的，后面这个数据就很复杂了，包括能不能拿到数据，消费者角度是我的数据能不能得到保护。所以，数字普惠金融能不能得到很好的发展，数据治理问题是问题的关键。