近年来，数字经济成为新格局的重要标志。在金融科技快速发展的背景下，各商业银行也顺应数字经济时代潮流，搭建丰富的线上化服务体系，小微数字化信贷技术也开始进入了深水区。但部分商业银行因为早期对线上贷款业务有着快速落地的诉求，导致设计的数字化信贷体系存在一定缺陷，在后续推进业务发展过程中面临了以下的主要难点与挑战：
小微信贷引入的各类数据未能深度加工以充分反映相应的经营风险，各类数据标准化过程中也过于侧重技术层面的操作而缺乏业务认知，无法转化为小微信贷业务赋能的“数据资产”；
在小微风控模型和策略上线后未能及时迭代，难以长时间持续保持有效性和稳定性；
小微信贷业务仍旧主要依靠人海战术，缺乏高效的数字化手段；
小微数字化信贷体系缺乏配套的业务流程与组织运营，以及具有业务经验和量化技术能力的专业风控团队。
面对商业银行建立小微数字化信贷体系的困境，如何进一步打造小微信贷领域核心竞争力，毕马威建议从以下几个方面进行全方位思考：数字信贷技术成功运用的关键是建立在大量准确的、可靠的数据基础之上的。而小微业务在政府的助力下迎来了前所未有的优质数据环境，不论是外部渠道提供的B端经营层面水电煤、ERP、工商、海关及政务、发票以及税务数据等，还是银行内部可获取的交易流水、线下尽调数据等，连同C端的内外部数据，都可以作为小微信贷数字化转型的原材料；首先数据标准化需要结合各类数据的底层生成逻辑，并且考虑到各自数据源的质量、稳定性、差异性。其次需要设计以业务为导向，支持营销、风控、运营的特征指标。指标不仅应包括传统的反映企业和企业主履约能力的征信信息，更多地应关注数据颗粒度更细致的经营类数据，如税务、企业用水用电、订单数据等，生成可动态反映企业采购、生产、销售、人员管理等各个经营环节的特征指标，形成适用于小微信贷业务的数据资产，进一步赋能小微业务数字化。
建立风控模型与策略持续运营机制，保障数字化风控体系有效
目前银行纷纷推出小微业务的线上自动化产品，背后虽有大数据技术支撑，但是从目前银行实践情况来看，大多数银行未积累足够的历史客群或产品的行为属性变量以及还款逾期表现数据，只能基于较为审慎的风险偏好开发冷启动评分模型和准入策略，往往与本身业务的适配性较弱，因此建立上线后的持续风控体系运营工作才是决定整个风控体系成败的关键。银行的小微风控团队应及时监控不同小微客群的特征迁移、底层数据的变化以及模型和策略的有效性，以确保模型、策略与整体风险偏好和业务发展的一致性。
重视小微贷后组合风险监控，通过量化手段主动应对系统性风险影响
疫情爆发与国际争端使得金融机构的小微信贷资产受到了系统性宏观风险的影响，资产质量急速下降，虽然微观层面的风险模型仍具备一定的排序能力，但是很多借款主体的预警信号已经失效。小微贷款具有零售业务小而分散并能够快速反馈的特点，故在中宏观的组合层面发现系统性风险升高后，可在微观层面通过量化模型和策略进行快速调整，收紧信贷组合的准入门槛，做到精准、及时止损。因此小微的贷中贷后管理不仅需落实在微观的客户层面，同时也应强调组合层面的风险动态监控。
国内小微信贷业务开展领先的银行一直在探索“信贷工厂”或是“IPC”模式的数字化升级。在贷前环节，客户经理通过移动展业的PAD或手机APP将尽调收集的信息进行标准化存储，同时结合接入的内外部数据进行客户的快速初筛。获取更多维度客户授权下的经营数据后向客户经理呈现更深入的客户风险画像；同时，借助小微信用评分卡为差异化的审批提供更有效、准确的决策依据，对部分客群做出自动拒绝、自动授信的判断，逐步积累数字化审批经验。对于仍需人工审批的客户，也可以利用尽调阶段收集以及外部渠道引入的数据建立数字化工具，向审批人员发出客户风险提示，提高信贷审批效率。
经过近几年商业银行在小微信贷业务数字化转型方面的探索，银行也普遍搭建了小微信贷专业化经营管理组织，通过将信贷流程标准化以及岗位集约化的再造方式，将关键的审批以及贷后管理等风控职能进行批量集中运作，以切实保障数字化的风控工具有效嵌入业务流程，并且充分发挥小微业务专营人员的专家风险识别与判断经验在关键环节中的重要作用。此外，建立适配线上线下结合的小微特色流程和管理组织需要与银行其他条线，如人力资源部、信贷管理、授信评审、风险管理、内控合规、法律保全等部门协作分工，对小微信贷专业化经营组织不断优化，支撑小微信贷业务的良性发展。
