信用评分在我国微小企业信贷中的应用

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  信用评分是借助于数理统计和计算机技术,对贷款申请人或潜在客户的信用状况进行的量化评价,用来预测其将来违约或不良行为的概率。它借助于大量相关的历史数据记录,然后通过回归分析,从数十种数据中找出相关因素,并根据对借款人信用状况的影响程度给予相应的权重,建立信用评分模型。银行根据自己愿意接受的风险程度,设定一个临界分值。在接到借款人的申请后,输入相关数据,得出一个信用评分,如果高出了银行设定的分值,就授予贷款,否则就拒绝放贷。
  要说明的是,信用评分模型并不能精确地判断每一份贷款的未来表现。一个好的信用评分模型应该能实现的是:对于历史表现不佳的借款人其获得较高信用评分的比例就低,对表现较好的借款人其获得较高的信用评分的比例就高,从而帮助银行判断具有某些共同特征的借款人将来违约的可能性。同传统的信贷管理技术相比,信用评分法在很大程度上实现了贷款处理的自动化,它通过节约人力成本(银行工作人员不必再阅读大量的信用报告和企业报表)为银行提供更多利润,同时也减少了贷款申请时间,同时还具有评价标准客观公正的特点。
  信用评分最初出现是在20世纪50年代的西方国家,随后被广泛应用于信用卡和消费信贷业务,如汽车贷款、房屋抵押贷款等,用于判断借款人的违约风险。国外的经验证明,信用评分可以用于小企业贷款。国内理论界对小企业信用评分技术的研究,比较早的可以参考2001年上海财经大学出版社的“中小企业与金融”丛书中的《中小企业创新与融资》,其中专门提到了这项技术。从2000年开始,也有文章陆续见诸于报端,介绍该技术。但小企业信用评分方法一直未受到很大关注,理论上也局限于介绍国外经验的阶段,这是因为:我国对中小企业尤其是微小企业的融资难问题有个逐步从认识到深化的过程,直到2005年年初,管理层才明确提出要特别关注微小企业的融资问题;实践中商业银行缺乏对中小企业的信贷风险管理技术和向中小企业尤其是小企业提供贷款的积极性,很长时间以来,一直采用与大企业类似的信用评定与管理方法。下面就信用评分方法在我国微小企业信贷中的应用前景进行探讨。
  
  一、我国在微小企业信贷中应用信用评分方法的必然性
  
  2005年年初,管理层已经意识到“改进对微小企业的融资服务,加快面向非公有制经济的金融产品和服务创新,不仅是当前银行业改革发展面临的一项重要任务,而且是2005年加强和完善宏观调控的一项重要措施”,银监会把改善微小企业融资列入年度工作计划,提出一系列措施,微小企业融资开始受到前所未有的关注。而管理层的态度也很明确,银行信贷仍是解决微小企业资金问题的主要渠道,要求各银行成立小企业信贷部门,探讨建立适应小企业信贷的风险管理方法和手段。
  从银行的角度来看,在今后几年里,会有越来越多的商业银行尤其是中小商业银行,会积极调整战略,转向更有盈利前景和广泛市场空间的微小企业贷款,但国内银行在小企业信贷方面普遍缺乏经验,目前以信用评估为主的信贷管理办法又不能很好地适应需求,存在成本高,不能有效控制风险等问题。同时国外银行以其在信贷管理技术方面的领先经验,已经进入国内微小企业信贷市场,这就意味着国内银行还面临来自国外同行的竞争。这些都表明,对国内银行来说,将来在微小企业信贷这个充满活力的市场,找到合适的信用评估技术和风险控制方法,将是争取盈利和争夺市场资源的关键。
  从国外经验来看,针对小企业的信贷,目前主要有以下几种风险控制技术:一是财务报表信贷,适用于信息透明、规模较大的中小企业;二是小企业信用评分技术,主要借助于公司信息加业主个人信息,适用于信息不透明、规模较小的企业;三是以资产为基础的信贷,根据应收账款和设备的价值授予一定信用额度;四是关系型信贷,适用于与中小企业有密切联系的中小银行,依赖信贷工作人员的经验和判断(Allen N?郾Berger and W?郾Scott Frame,2005)。目前以及在相当长的时间内,我国要解决的是信息量不透明、不能提供有效抵押资产的微小企业的贷款,所以,随着国内银行在小企业信贷方面经验和数据的积累,小企业信用评分在节约成本、提高效率、客观公正等方面的优势,必将为各银行所青睐。
  
  二、目前我国在微小企业信贷中应用信用评分方法的现实障碍
  
  1、信用评分方法本身对数据积累的要求。小企业信用评分需要公司的相关信息和业主个人信息,尤其是业主个人信息占的比例较多,包括收入、净资产、可获得信贷、以前的违约记录、破产纪录等。建模过程中不仅需要获得贷款的客户的历史资料,也需要贷款申请被否决的客户的资料;不仅需要经济状况良好时期的客户表现资料,也需要经济状况恶化时期的客户表现资料。数据还需经常更新,不断检测各个变量与贷款表现的关系,否则信用评分模型就会失去准确性。所以需要大量的历史数据的积累,需要有关机构的配合。这恰恰是国内银行应用信用评分技术会碰到的首要难题,因为目前国内信贷征信体系尚不完善,无法提供必要的数据,银行自身也缺乏必要的数据积累。
  
  2、银行。应用信用评分方法对小企业提供信用贷款的程序和传统的信贷业务有着较大的差别,它更多地不是依赖银行业务网络和信贷人员的操作,而是和电脑技术密切配合,需要一组数据收集和分析专家,开展对小企业的贷款营销和风险管理。目前虽然不少国内银行应管理层的要求,专门成立中小企业信贷部门,但实际上仍沿用了以往的做法,在组织结构、工作流程等方面不能适应将来采用信用评分技术的要求。
  
  3、监管层。国内监管层尚缺乏专门针对微小企业信贷的监管方法和实践,如果银行采用了信用评分技术,则监管部门也要做出相应的调整。因为从国外经验来看,部分银行存在过度依赖小企业信用评分方法的做法,直接根据信用评分给企业发放信用贷款,这样必将导致一定的信贷风险,如果成本节约不能补偿由此导致的损失,银行经营也会面临问题。
  
  三、将来的努力方向
  
  1、从银行的角度:在目前情况下,要求各大银行直接采用小企业信用评分方法尚不现实,笔者之所以在这个时候提出,是因为我国商业银行应积极地对小企业信用评分方法进行探索,完成在数据、经验、技术及人才方面的积累。具体来说,可以采取循序渐进、边做边积累的方式,逐步推广和应用,最终完成从信用评级为主到信用评分方法为主的过渡。具体做法如下:
  (1)目前各银行对中小企业信贷采用的多是信用评级的方法,积累了部分数据。可以利用现有的客户数据,初步建立信用评分模型,并根据该模型确定新的收集数据的计划。(2)在模型初具规模后,可以考虑在具体贷款业务中,配合现有的信用评级方法,进行试贷款。一方面可以积累数据,另一方面,可以检测现有模型的准确性,在这个过程中,要建立跟踪、评估该系统的方法和应对措施,不断调整模型。(3)数据积累达到一定程度,模型可靠性可以信赖,而整个社会的信用制度也慢慢趋于完善,就可以过渡到以电脑进行信用评分为主的自动化的信贷管理,基本可以依赖信用评分,配合以其它的信贷管理技术。这个过程要依据具体情况,一般要三年左右。
  当然,由各银行自己建立模型可能并不现实,因为如果对微小企业开展贷款的数量不够多的话,就无法积累必要的数据,所以,在经过一段时期的尝试后,可以成立专门提供小企业信用评分服务的机构,整合各个银行的数据资源,为需要信用评分服务的银行或其他机构提供咨询。这样,银行可以根据需要,既可以自己建立模型,也可以购买模型或者信用评分服务。
  
  2、从完善社会信用制度的角度:小企业信用评分是建立在社会信息基础上的,信息的公开性和完整性对模型的准确性有很大的影响。充分的能顺利实现共享的信息可以帮助银行节省不必要的成本支出,提高效率。所以,包括个人信用、企业信用在内的整个征信体系的建设势在必行,它将直接影响信用评分技术在国内的使用,影响到能否顺利解决微小企业的融资问题。
  
  3、从管理层加强监管的角度:银监会也可以提前考虑监管问题,将来很有可能满足条件的银行首先推出该方法。还将重点研究微小企业贷款与银行传统贷款业务在监管原理和方法上的区别,并在此基础上制定符合微小企业贷款性质的监管框架。考虑到微小企业贷款的专业知识与传统银行贷款知识组成的差异,我们准备研究如何加强专门的微小企业贷款监管力量,加强培训,建立一支专门的监管队伍,对微小企业贷款业务进行合理的、具有扶助性的监管。
  
  (作者单位:上海金融学院)
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