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    深圳29家銀行“掃樓”小微企業:普惠小微貸款中信用類占比近半

    2020-11-25 10:06:51 21世紀經濟報道  辛繼召 雷思敏

      截至10月末,深圳中資銀行新發放普惠小微貸款中信用貸款占比為47.0%,比7月提升12.9%。地方法人銀行新發放普惠小微信用貸款占比達85%,位居全國第一。

      “一開始我還不相信,因為從來沒有銀行主動找到過我跟我談貸款融資。”從事口腔行業已經12年的李國青,2018年與人合伙創立同富口腔門診。按原計劃,門診在2020年可以實現盈虧平衡,但由于突如其來的疫情,加上口腔診療的特殊性,即使門診已經復工,客流量也恢復緩慢。

      同富口腔的資金流一度陷入窘迫境地,直到7月份的一天,兩個自稱銀行員工的人敲開了李國青辦公室的門。“他們給我遞了名片,我還說名片誰都可以印。”李國青笑稱,當時他非常謹慎,“后來他們又上門拜訪了幾次,我感受到他們是真的想幫我渡過難關。”

      為解決銀行和中小微企業之間的“最后一公里”難題,今年6月以來,中國人民銀行深圳市中心支行聯合深圳市各區在全國首創深入社區政銀企對接工作。

      拓展首貸戶,增加信用貸款占比是今年的重點工作。根據央行深圳中支數據,截至11月6日,已聯合全市11個行政區、74個街道、667個社區和66個產業園區,為14330家開展小微企業金融服務工作。已有1809家企業獲得貸款58.56億元,其中首貸率39.6%,信用貸款占比37.8%。10月,深圳中資銀行新發放普惠小微貸款中信用貸款占比為47.0%,比7月提升12.9個百分點。其中,地方法人銀行新發放普惠小微信用貸款占比達85%,位居全國第一。

      上門走訪調查

      同在深圳的微龍芯電子科技有限公司原本也苦于找不到融資渠道。后來,在央行深圳中支和沙頭街道辦舉辦“政銀企金融幫扶會”上,該公司的法人董事李斌填寫了問卷,提交了融資申請。“沒想到第二天銀行的客戶經理就上門來走訪調查了。”李斌稱。

      “社區對轄區的企業了解最多,溝通最順暢,通過社區對資源的整合,銀企之間的對接會更加高效。”深圳市一街道辦副主任介紹,專項行動以來,該社區已掃樓19棟,對接企業近1321家,約171家中小微企業表露明確的融資申請意向,正辦理融資貸款62家,將總計為企業發放融資貸款超1.21億元,其中寧波銀行(002142,股吧)8000萬元、中國銀行2500萬元、民生銀行(600016,股吧)1625萬元。

      目前,同富口腔已獲得一筆300萬的信用貸款,年化利率低至3.85%,日常門診人流也已經恢復至往常水平;6月份,微龍芯電子科技有限公司獲得一筆60萬的信用貸款,可隨借隨還,后來因為旺季到來,資金需求進一步加大,銀行隨后又增加了30萬的“復工低息專享貸”。

      “對于我們這些輕資產、高周轉的小微企業來說,信用貸款可以說是解決了我們的燃眉之急。” 李斌說道。

      深圳有29家銀行參與了“政企銀對接行動。”例如,今年以來,深圳農商銀行新增普惠小微貸款63億元,增幅15.53%;截至10月末,華夏銀行(600015,股吧)深圳分行普惠型小微貸款增速達到48%,整體小微貸款規模比年初凈增50余億。

      中國銀行深圳分行主任級高級客戶經理張明介紹,該行為1303家小微企業主/個體工商戶辦理了暫緩還款服務,涉及金額近30億元。該行銀政企進社區對接企業超700戶,對接融資需求超32億元。

      國有行在普惠金融中一直發揮著“頭雁”作用。根據2020年半年報披露的信息,上半年,六大國有行普惠貸款余額達到4.26萬億元,較上年末增長31%。目前,中國銀行深圳分行普惠型小微企業貸款增速已達到70%,已超額完成指標。

      華夏銀行深圳分行普惠金融部總經理黃文耿稱,今年以來該分行小微企業貸款利率比年初下降超150BP,合計優惠讓利超過5000萬元。目前華夏銀行深圳分行小微企業貸款年化利率基本上在4.0%至4.2%之間,在期限上最長可做到30年,另外,對于優質客戶,在利率上最低可以做到與同期LPR利率持平。

      與大行相比,地方法人銀行在普惠貸款上更加呈現出“微、小、精”的特征。深圳福田銀座村鎮銀行定位為小微企業專營銀行,目前在深圳地區共16家營業網點。截至10月末,該行為929家小微企業提供無還本續貸,續貸金額13.3億;發放首貸戶貸款164戶,貸款金額1億元;為416家企業提供低息復工貸款,金額2.5億元。

      深圳福田銀座村鎮銀行副行長潘擁周介紹,該行對公業務中,全部為小微企業客戶,目前服務數量將近7364戶。信用貸方面,該行在1-10月發放信用貸款17.5億元,較去年同期增長30%。值得注意的是,從貸款結構上看,該行的無抵押貸款占比高達90%。

      如何把關信貸風險?

      一方面,監管鼓勵銀行加大對小微企業信用貸款投放力度,另一方面,無抵押的信用貸對銀行來說意味著更大的風險敞口,如何實現兩者之間的平衡考驗著銀行的風控能力。

      無抵押貸款占比高達90%的深圳福田銀座村鎮銀行,全行壞賬率為0.24%。潘擁周稱,銀行進行風險評估時,會先通過與客戶聊天了解客戶的經營模式,再通過審核相關資料,比如企業的財務報表、銀行流水、貨物訂單等進行交叉檢驗,判斷客戶的經營模式是否可持續。

      潘擁周強調,在風險評估中,該行把道德風險放在了第一位。“對客戶而言,他說的每一句話我們都要進行驗證,對員工而言,也需要有嚴格的風險考核。做純信用貸款,人沒抓好就很容易出問題。”

      深圳農商行也注重對“人”的把關。深圳農商行普惠金融總部負責人胡昊介紹,“非抵押類貸款由于沒有抵押物,處置不良的周期會比較長,因此對非抵押類貸款的資產質量考核需要一定的容忍度。”

      從具體風險評估方法上看,胡昊主要從三個方面進行介紹。一是增加對軟信息的評估。“我們判斷一個小微企業客戶,有時候會更關注企業主個人的情況,比如人品好壞、家庭是否扎根本地等。像今年我們針對去年的一些貸款客戶回訪時,會發現有的客戶已經搬遷了,或者轉型了,甚至已經不設營業場所了,但實際上他們很多還是在正常運營和發展。”

      二是注重客戶經理團隊的穩定性。客戶經理通過下沉服務,往往對小微企業客戶會更加熟悉。胡昊稱,從深圳農商行的情況來看,員工的離職率一直保持在較低水平,通過客戶經理對小微客戶常年的持續接觸,能夠增加更多軟信息的了解,一方面可以減少對抵押物的依賴,一方面也能夠降低風險成本。

      三是控制成本。如通過改進信息采集的方法降低操作成本;還有如不與中介機構合作,通過直接與客戶的一對一對接,避免客戶額外支付不必要的費用,而且也能更好的評價客戶,從而降低風險成本。

      除了常規的風控手段,大數據風控的應用也在完善。以華夏銀行深圳分行的“龍商貸”產品為例,黃文耿介紹,該產品借助大數據的風控模型,通過導入外部數據,如與稅務局、征信公司進行系統的對接,根據稅務數據、發票數據、征信數據等對企業經營狀況進行全面的把控。

    (責任編輯:李悅 )
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