受新冠疫情影響，銀行信貸資產質量壓力加大。經過數年實踐，并得到監管力推的大數據風控，能否穿越經濟周期？

繼去年整頓大數據行業以來，2020年，隨著二代征信系統切換上線、第二張個人征信牌照獲批、央行首度表態“替代數據”需要納入監管、互聯網貸款和網絡小貸新規下發，大數據風控被進一步規范發展。

今年出現的新情況是，一方面，疫情沖擊一些展業時間較短的消費信貸業務，對疫情突發事件，線上化大數據審貸是否能應對這一突發事件的影響。

另一方面，疫情也使得“雙十一”等網上購物增長迅速，與貸款分期有關的個人和企業征信查詢也隨之大增，金融機構迎來大數據應用的爆發。如，12月28日，記者獲悉，截至2020年11月末，央行征信系統個人和企業征信系統日均查詢量分別為855萬次、20萬次，單日最高查詢次數分別為1445萬次、117萬次。

銀行全面引入大數據風控

自政策層到商業銀行，大數據正在被全面引入，用于個人消費貸款、小微貸款等領域。

11月1日，國務院辦公廳印發《全國深化“放管服”改革優化營商環境電視電話會議重點任務分工方案的通知》，要求推動國有大型商業銀行創新對中小微企業的信貸服務模式，利用大數據等技術解決“首貸難”“續貸難”等問題。此外，加強水電氣、納稅、社保等信用信息歸集共享，為增加普惠金融服務創造條件。

同月，央行副行長陳雨露在第三屆進博會上表示，普惠金融重點服務的對象往往是缺乏信貸記錄甚至是沒有信貸記錄的“白戶”。

據統計，目前全國在校大學生4000萬人，工作五年以內的畢業生3500萬人，民政低保人群約6000萬人，全國小微企業總的數量超過8000萬戶，這些人群和企業中大部分都是信用白戶或準白戶。他說：“我們正在積極研究解決他們的真實的金融訴求，這是一項復雜的工程，但是借助先進的數字化手段和替代數據等服務模式，有望予以解決。”

陳雨露指出，通過市場化的機制，運用從地方部門采集的小微企業非信貸類征信替代數據，對小微企業信用狀況做出全面評價，改善小微企業征信服務，探索出臺州模式和蘇州模式，并在全國復制推廣。實現小微企業首貸率、獲貸率和信用貸款比率同時上升，貸款利率和不良貸款率雙降的良好局面。

“大數據風控主要在個人貸款，以及一些對公稅務信用貸。”一位國有大行華南分行人士表示，比如以深圳的大行基本做了“銀稅直連”工作，可以給到企業100萬-200萬元信用類貸款，但更大額的對公貸款還是需要抵質押。

對于中小銀行，金融壹賬通企業金融CEO費軼明認為，中小銀行存在線下渠道展業過于傳統、線上渠道發展水平差異大、信用風控重貸前輕貸后等系列問題。但2019年以來，中小銀行普遍加強了金融科技與業務、管理的應用融合，在線上渠道和互聯網營銷拓展、產品研發能力和針對性、信貸風控的智能化水平、智慧運營效率等方面都有所提升。

根據一份第三方調查，當前超六成的二級以上供應商無法獲得貸款，處于供應鏈長尾端的中小企業仍存在融資缺口。而這些痛點主要可歸結為風控能力弱和產業場景缺乏問題，表明當下以金融科技拓展供應鏈金融的業務并未達到預期效果。

今年以來，受新冠疫情沖擊，銀行信貸的風控難度加大。今年一季度的極端情況下，A股民營企業營業收入同比增速為-8.6%，利息保障倍數驟降至2.88倍，隱含預示銀行接下來不良貸款防控壓力較大。

隨著“無接觸”金融服務快速推進，智能風控也成為各家金融機構共識，各家銀行更積極地推進風控數字化改造，強化貸前、貸中、貸后風控。

“除了常規的風控手段，大數據風控的應用也在完善。”一家規模較小的股份行華南分行人士表示，該行新推出的小微貸款產品導入外部數據，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、征信數據等把控企業經營狀況。

大數據風控能否穿越周期？

考驗業內的是，經過數年實踐，并得到監管力推的大數據風控，能否穿越經濟周期，幫助“順周期”的銀行管控信貸資產質量。

接受記者采訪的多位業內人士表示，銀行業對大數據風控持開放態度，雖已較多引入各類數據作為風控參考。但一方面，要看數據質量，包括數據清洗是否到位；另一方面，一些大數據模型實際還存在不小的人工干預。