因项目需要，做如下信息收集、内容整理及个人分析，望对小微信贷相关从业者有一定的借鉴和启示作用。
本文共计1.7w字，因篇幅较长，可分上下两部分进行阅读：
上半部分：小微企业介绍、国家政策面的扶持、小微信贷发展历史
下半部分：小微企业信贷模式、线下审批模式、线上审批模式、关于信贷风控的建议
本着对读者负责的态度，笔者行文时尽可能做到以下几点：结构完整、内容真实、逻辑清晰、重点突出、删繁就简，用关键词、数据、配图和案例体现小微信贷业务的市场环境、发展变化、难点重点、模式类型、信审要素等。
若本文多少有用，记得点个关注，多谢！
用图及文案处如有侵权，请联系笔者删除，感谢理解。
小微企业是小型企业、微型企业、个体工商户和家庭式作坊的统称，由经济学家郎咸平教授提出。针对总资产、营业收入以及从业人员数，企业可划分为大型、中型、小型和微型四个规模类型，以零售业为例，微型企业指从业人数 10 人以下且营业收入 100 万以下的企业，小型企业指从业人数 10-50 人且营业收入在100 万到 500 万的企业，以此类推。
截止2019年底，我国小微企业名录收录的小微企业已达10000多万户（10000万！听起来有点咂舌！这一数据在2015年是1100万，在2017年是7300万，在2018年是9300万），其中企业 2640 多万户，个体工商户 7500 多万户。
种类多，规模小，分布广
多集中在小型加工制造、零售贸易、餐饮服务等传统行业，经营状况差异比较大
自有资金少，资产规模较小，抗风险能力弱，生命周期短，经营比较单一，市场淘汰率高，经营风险较高。平均生命周期短
多为家族式经营与管理，公司治理不完善，管理相对不正规，缺乏长远的规划
信息不对称，缺少正规财务记录，绝大部分报表未经过外部审计，会计信息严重失真
融资需求大，抵质押品少，首次贷款难，风险溢价高
我们来看一组数据：
对于国民经济，小微企业贡献了全国80%的就业，70%的专利发明权，60%以上的GDP，和50%以上的税收，在经济发展中意义重大。
小微企业基数大，行业范围广，容纳就业人口多，对稳就业、稳金融、稳投资、稳外资、稳外贸、稳预期都具有重要意义。
增长稳，增速快。
小微企业在市场主体中的比例逐年上升，在2017 年7 月小微企业占比为81.4%，一年后已经增长到了87%。
创新够，可持续。
近年来，越来越多中国企业凭借技术和模式等多领域全方位创新，开始挑战全球行业领先者，在某些领域引领全新趋势，其中不乏“小而美”的小微企业会脱颖而出，引导创新，提高国际竞争力，推动大型企业和小微企业的融合发展，提升经济活力。
科技型公司的优势是技术和创新，以研发人员的智力资本和专利技术为核心价值，科技型公司一般呈现轻资产的特征，从成立到发展壮大的过程中，可能长期处于小微企业形态，长期保持灵活的机制，在细分行业有核心技术研发实力、捕捉市场对技术的需求，用技术解决垂直领域的痛点问题。
总结一下：
在国民经济健康生态中，小微企业起到重要作用
小微企业对可持续发展有重要意义
小微企业对产业转型升级重要作用
小微企业是科技型企业的普遍形态
为小微企业营造更好的营商环境和发展条件，国家助力小微企业有两种核心举措，货币扶持和财政扶持：
货币扶持以信贷为中心，解决小微企业融资难题；
财政扶持以税费为中心，对小微企业精准降税减负。
小微企业融资难体现为融资难，融资贵、融资慢，根本原因是因为供需双方不匹配。
作为需求方的小微企业，管理不规范，信用意识较薄弱，融资贷款的渠道信息获取力不足；
作为主要供给方的银行，缺乏对小微企业风险识别和信用评价的能力，而且在小微企业信贷服务盈利能力上也不足。
所以对于小微企业融资难题的破局，供给侧需要从政策和技术上做革新突破。
近年来，多种政策措施引导信贷供给侧加强对小微企业的信贷投放，主要表现为：
强化金融机构在小微企业信贷方面的考核
优化信贷结构，提高贷款余额
扩大金融服务的覆盖面，提高服务的可得性
立足“三农”
两增两控
定向降准
中期借贷便利
尽职免责
银税互动
专项资金
减税降负政策也相继颁布。主要举措有：
提高增值税小规模纳税人起征点，月销售额3 万元调整到10 万元，即月销售额10 万元以下的，不用再交纳增值税；
放宽小微企业标准并加大优惠力度，放宽后的条件为：企业资产总额5000 万元以下、从业人数300 人以下、应纳税所得额300 万元以下，即被认定为小微企业；
将减半征收企业所得税的小微企业年应纳税所得额上限由50 万元提高到100万元，将小微企业和个体工商户贷款利息收入免征增值税单户授信额度上限提高至1000 万元。
普惠型小微企业贷款，指单户授信总额1000 万元及以下的小微企业贷款、个体工商户和小
微企业主经营性贷款。
小微企业信贷需求：短、小、频、急
市场供应：行业缺口大
企业越小，活动半径越小，生意的“轨迹”越轻，生意脉络越难摸
企业越小，越依赖管理者，“老板”通常和企业是融为一体的
企业越小，固定资产越少，缺乏可控制的“抵押物”
企业越小，信息越分离，书面数据信息采集越难金融科技入局
风险定价原理
商业可持续原理。信贷利率主要是由四个部分组成：资金成本、业务成本、风险溢价以及合理利润，当利率覆盖这四个组成部分之后，才能保证信贷业务的商业可持续性。
增长信贷投放：贷款余额逐年稳步提升
优化信贷结构：信用贷款、保证贷款、抵（质）押贷款发生结构性变化，信息传输、软件和信息技术服务业贷款增速高
降低贷款利率：定向降准、定向中期借贷便利、再贷款、再贴现等方式向金融机构提供低成本资金
减免多种费用：简约收费项目，减免过桥费用
健全机构体系：大中型银行普惠金融事业部建设持续推进，村镇银行和民营银行获批成立。多数银行成立小微业务专门部门或专营机构。地方性银行逐步回归本源，重点向社区、县域和乡镇延伸拓展
丰富金融产品：创新抵（质）押方式，推出多种金融产品。加强信用信息运用，基于税务、支付等数据，在线上为企业提供贷款；积极运用应收账款融资，创新专利权、商标权等知识产权融资产品，探索无担保、无抵押信用贷款模式。
创新服务模式：“银商合作”、“银税互动”，获取企业纳税、工商年检、行政处罚等信息，提高获客、授信和风险管理效率。整合信息资源，构建信用信息服务平台，优化风险评级模型和信用评价模式，积极打破重资产、重规模的传统方式。探索投贷联动、选择权贷款、成立合资银行，丰富科技金融服务模式，努力解决科技创新型小微企业在种子期、初创期金融服务可获得性较低的问题。
并不是银行不愿意给小微企业贷款，而是这个行业贷款的风险太高，为什么风险高，原因就太多了。
多种形态产业借贷风险依旧居高不下。小微企业主要集中于制造、批发和零售行业，巧合的是，银行不良贷款率较高的行业就集中在制造、批发和零售行业。
监管层的“运动式”政策多于常规政策，导致很容易出现“一管就死、一放就乱”的局面
宏观供求关系，生产周期以及上下游企业影响等等。
给小微企业放款，成为了行政命令
潜藏的内外勾结
中小微企业与线上业务不同，大部分都是依托于线下，尤其是尽职调查。这在操作过程中，存在一定资料伪造，数据更改情况。
审批流程简化，增加线上风险。贷款中介闻到钱味儿逐渐涌入，新的中介群体崛起
“养公司”现象。包装个人流资料，如流水、工作单位、伪造通讯录，开发高级式撸口子
变形的产业链条
多种贷款资产的变种。房抵贷嵌上企业的外壳
依靠某一场景下的数据做风险决策，实际上只能反映企业的一部分经营状况
数据不一定真实
目前企业征信信息还没有个人征信数据全面清晰，仍需进一步完善
某些中小企业主的个人征信也有一定逾期、过度借贷情况
应用先进技术，如：区块链、生物识别、电子签章、量子通信、大数据、人工智能、云计算、物联网、流数据
案例：
微众银行：通过构建“A+B+C+D”的金融科技创新战略，即人工智能、区块链、云计算、大数据，服务银行业针对小微企业贷款业务的展开。
东方微银：致力于服务中小企业，专注于金融科技创新，以税务“小”数据应用核心，提供一体化的金融大数据解决方案，将企业的纳税信用转化为信贷信用，以税定贷，以税管贷，以贷促税，助力于解决中小微企业融资难问题，促进企业快速发展。
近年来，各路企业和金融机构，都在想尽办法攻克难题，前前后后使用过几波攻坚武器：POS贷、发票贷、支付贷，再到去年崛起的SaaS贷。
梳理一下，信贷模式可分为传统模式和创新模式，传统模式分为IPC模式、信贷工厂模式；创新模式又分为数据赋能模式、核心企业模式、交易平台模式。
注：以下信贷模式的主体方，如无说明，皆指银行
IPC模式起源于德国邮储银行，该模式重视实地调查和信息验证，主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训，提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能，从而防范信用风险。
IPC公司信贷技术的核心，是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分：
一是考察借款人偿还贷款的能力，
二是衡量借款人偿还贷款的意愿，
三是银行内部操作风险的控制。
每个部分，IPC都进行了针对性的设计。
运用：主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整，信用记录空白等的小微企业，其中，信贷员负责整个过程，从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高，信贷员对贷款全流程把关，一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心，以信贷员的判断为依据，有一定的操作风险与道德风险。
信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式，“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。
具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下，信贷审批发放首先要做到标准化，每个流程都有确定的人员分工，如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法，从不同角度对借贷企业进行交叉印证。
信贷工厂模式的特点是效率高，可以进行量化审核。过程之间环环相扣，对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样，意味着需要消耗大量的人力成本，每个流程都需要对口的人员做支撑。
银行引入可获取的小微企业核心数据，以数据为基础建立小微企业的信贷识别评价体系。数可用于信贷的准入条件、评审依据、构建数据模型或通过数据分析对小微企业进行授信决策。
“银税互动”，是指全国税务部门和银行通过建立合作机制、共享交换信息，将小微企业的税务数据转化为融资信用。企业可以根据最近3年的纳税额进行贷款申请，一般要求最低的年纳税额大于2万。纳税额的贷款期限同样也在1-3年。
经过了几年的发展，很多银行都开发了自己的银税贷产品，已经形成线上和线下并存的银税贷系列产品。例如：
典型案例：
建设银行“云税贷”：
作为第一家推出全线上银税贷产品的国有银行，建设银行于2017 年8 月正式对外发布全线上银税互动信贷产品 “云税贷”，最高可贷200 万，实际上一般不超过100 万。对借款企业有比较严格的要求，需在建设银行开户，税务评级为A、B 级，两年持续纳税，每年纳税总额2 万以上，且每季度均有纳税。
从客户定位和要求可以看出，“云税贷”主要定位于激活自身存量客户，且定位小微企业中规模较大的企业，依托建设银行的自身优势，“云税贷”一上线就能覆盖较大数量规模的企业。
交通银行“税融通”：
交通银行税融通只在湖南省、浙江省、上海市、湖北省等部分分行开展，企业申请税融通须满足连续三年按时、足额纳税的小企业，年纳税（国税、地税）总额达到一定金额，企业经营期在三年（含）以上，无逾期、垫款及其他不良信用记录。随着2018 年8 月交通银行“线上税融通”的上
线，税融通已经发展成线上线下结合的银税贷产品，线下税融通最高额度3000万，线上税融通最高100 万。
依托全国信用信息共享平台，鼓励各地区整合税务、市场监管、海关、司法、水、电、气费以及社保、住房公积金缴纳等领域的信用信息，构建各地区大数据中心，根据有关信息共享协议将可公开信息推送给金融机构使用，金融机构使用公共信用信息，依托大数据、云计算等完善小微企业信贷评价和风险管理模型，为小微企业提供金融服务。
主要战略任务在于：
建立健全信用信息归集共享查询机制
建立健全中小微企业信用评价体系
支持金融机构创新“信易贷”产品和服务
创新“信易贷”违约风险处置机制
鼓励地方政府出台“信易贷”支持政策
加强“信易贷”管理考核激励。
目前，已经开发“信易贷”产品的地区有104 个，累积发放资金1.5 亿万元。例如：
典型案例：
邮储银行“信易贷”：
2019 年9 月5 日，四川省“信易贷”首笔成功投放，从线上申请、授信批复到贷款资金到账全过程可以实现当天完成。从2019 年9 月开始投放到2019 年10 月正式上线，1 个月累计投放“信易贷”31户、金额2467 万元，户均79 万元。
小微企业可以根据自己的年开票量进行贷款申请，一般要求最低年开票销售额大于200万。发票贷的额度为10-300万，贷款期限为1-3年，年利率在10%-20%的范围内。
开户银行可以掌握到小微企业的账户结算数据、POS 流水数据等。银行按照客户本行账户结算流水量的一定比例向客户发放贷款，结算流水量越大，贷款额度越高，有一定规模企业户聚集的银行一般都会有这类信贷产品，以提升原有客户粘性和吸引新增开户企业。
流水贷分为开户行贷和机构贷。前者的额度一般为10-200万，后者贷款额度为1-50万。就利率而言，开户行贷的年利率为7%-12%，机构贷的月利率超过1.5%。
基于小微企业经营过程中产生的，例如电力、专利等数据，进行核心数据选取、数据合规、数据模型构建，需要专业的科技赋能。虽然难度和复杂程度较高，但由于其依托对小微企业经营细分场景的精准分析和精细化信贷投放，具有较大潜力。
典型案例：
建设银行“云电贷”：
建设银行与国家电网合作，企业在国电商城发起申请，在建行企业网银进行授权后，根据用电数据自动计算贷款额度，额度高达200万元，期限长达1 年。于2019 年2 月22 日上线，在建设银行江苏、福建、江西、宁夏、厦门、苏州六家分行进行试点。建设银行与国家电网电子商务平台部分区域数据直连，依据企业电费相关信息，结合小微企业及企业主在建设银行内外部的多维度信息进行线上客户评价、额度测算和信贷审批，用于小微企业短期生产经营周转。云电贷为小微企业提供了“以电获贷”的创新模式和案例，对依据多维度场景数据为小微企业提供精准信贷服务有积极意义。
在这种模式下，核心企业参与整个借贷过程，以应收账款、订单或承诺到期付款等方式为其上下游节点企业提供信用担保。而银行以大型核心企业为中心，选择资质良好的上下游小微企业作为融资对象。一方面信贷以小微企业与核心企业的真实交易作为背景，银行可以跳出对具体某家小微企业的信用风险评估，转为对核心企业的信用状况和实力以及交易真实性和风险性进行评估，实际上是将核心企业的信用延伸到了上下游小微企业，小微企业的信用相应升级；另一方面，由于核心企业提供担保，为了保证整个供应链条资金流的顺畅，核心企业也会监督小微企业经营和信贷使用环节，提高小微企业履约能力及意愿，减小违约风险。
典型案例：
平安银行供应链应收账款服务平台：
平安银行的供应链应收账款服务平台（SAS）2017 年上线，与动产融资统一登记系统（中登网）直连，自动实现应收账款质押、转让登记，为核心企业产业链上游供应商提供线上应收资产交易、流转服务。核心企业、供应商注册开通SAS 平台，核心企业基于与供应商的基础贸易合同所形成的应付账款向供应商签发SAS 账单，供应商收到核心企业签发的SAS 账单后，核对账单并签收或退回，供应商可将其持有且未到期的应收账款转让给上游供应商并记载于SAS 账单，抵消自身对上游的债务，也可以选择将收到的核心企业签发的SAS 账单所记载应收账款转让给银行获取融资，SAS 所载应收账款到期日前，核心企业确保备付金账户有足额兑付资金，并授权平安银行于应收账款到期日清分至对应应收账款最终持有人指定账户，完成应收账款到期兑付。截至2018 年末，已为111 家核心企业及其上游中小微企业提供金融服务支持，供应链应收账款服务平台累计交易量突破100 亿元。
供应链是以核心企业为主导的网络结构，任何一个供应链上都有信息流，物流，资金流的流转，沉淀了大量供应链流转和运营数据。以供应链ERP沉淀数据或上下游交易数据作为供信用评价依据，开发以供应链数据为核心的信贷产品和风险评价模型，银行为供应链上下游小微企业提供贷款。
典型案例：
农业银行“数据网贷”：
数据网贷通过与优质核心企业的信息系统对接,采用数据挖掘技术,对核心企业与其上下游小微企业之间的交易数据进行分析,运用算法与模型进行智能化信贷决策,批量向核心企业上下游的小微企业集群提供定制化融资服务。数据网贷依托“核心企业推荐+互联网平台”,根据企业实际情况定制对应的贷款额度、期限、利率。围绕供应链“产、供、销”业务场景，目前已经实现了数据网贷业务对法人、个人全类型供应链客户的覆盖支持。截至2019年5 月19 日，数据网贷累计上线比亚迪、蒙牛、中建八局、TCL 集团等63 个商圈，已覆盖建筑、汽车、家电、酿酒、贸易等多个行业核心企业客户。
交易平台是一个为企业或个人提供网上交易洽谈的平台，也是供应链的一种形态，通过互联网协调、整合上下游信息流、货物流、资金流，使供应链各主体和环节有序、关联、高效流动。这种模式下，信贷投放对象是平台上的各交易主体，以平台内循环数据、资金为信贷评价依据，以平台上交易双方是企业对企业还是企业对个人，可以将交易平台模式分成B2B 交易平台，和消费电商平台两种模式。
B2B 平台是企业间的电子商务，即企业与企业之间通过互联网进行产品、服务及信息的交换。目前已达一定规模的B2B 平台以产业平台为主，例如钢材、塑料、棉花等产业。这些产业B2B 平台都有各自不同的聚集优势，以生产企业聚集、以采购企业聚集，还有以物流企业聚集的。这种模式下以平台聚集小微企业为信贷投放对象，从平台整合产业链的支点为抓手，一种是以平台为主导，平台在交易链条设计开发授信节点，银行作为资金提供方提供信贷；还有一种是平台与银行或助贷机构合作，银行或助贷机构开发针对该平台企业的信贷产品，平台为银行提供导流和交易数据。
典型案例
找钢网“胖猫白条”：
是找钢网旗下胖猫金融推出的白条数据模型，找钢网为其平台的采购企业提供的信贷服务产品。找钢网将合作钢厂、贸易商等链上企业连接起来建立一个系统，提供供应链金融、大数据服务。胖猫白条企业在找钢网采购时，可以在胖猫金融申请激活白条快速获得资金用于支付，白条服务最长时间为30 天，交易完成后，胖猫金融会产生应收账款，胖猫金融与保理公司合作，基于交易数据，将应收账款按项目出售给保理公司，实现债权转移与资金回笼。参与资金提供的银行有招商银行、光大银行、广发银行、中信银行、平安银行等十几家银行，2017-2018 年，为超过5000 家企业提供超过120 亿元支持。
快塑网“塑贷”系列：
快塑网是我国塑化B2B 头部领先企业，以供应链金融为核心，通过用户交易行为沉淀的数据，与第三方企业合作，为平台用户提供金融、SaaS 物流、资讯等服务。快塑网与不同助贷机构合作先后推出的贷款产品：粤财塑贷、惠云塑贷、星塑贷、融塑贷，额度从50 万到300 万，期限1-2个月。不同的助贷机构有不同的银行提供塑贷系列贷款的资金。截至2019 年5月，累计服务规模近百亿元，服务塑化行业客户4 万多家。
以淘宝、京东为代表的消费电商，其小微企业信贷主要提供给平台商家或店铺，电商平台运营过程中沉淀了大量购销数据，网上商铺的交易流水数据和消费者的消费数据。网上商铺的交易流水能够直接映射平台上的经营情况，作为网上商铺信贷风控的评价依据。各大电商均推出了以本平台交易数据为核心的小微企业信贷，服务对象是各网商平台存量客户群体。
典型案例：
网商银行 “网商贷”：
网商贷是一款纯信用线上贷款，其投放对象以淘宝、天猫等电商平台的线上商户及口碑服务等线下码商为主，借贷资金来源于小贷公司和传统金融机构的联合放贷、同业存款等形式。从2010 年开始蚂蚁金服旗下阿里小额贷款公司，为阿里系多个电商平台上的商户提供信用类小额贷款服务，以帮助平台上的商户周转资金。从2015 年6 月后蚂蚁金服将此类业务逐渐转向网商银行。贷款金额最高200 万，最长借款期限24 个月，截至2018 年9 月底，网商银行及前身阿里小贷累计为1171 万小微企业和个人经营者提供了近2.14万亿元经营性贷款。
2018年对湖南、湖北、江西三省的小微企业信贷模式进行调研如下：
特点如下：
区域内，银行各种模式的小微企业信贷产品较为齐全。
以抵押担保为基础的传统贷款产品占比最大，可能原因是长期以来银行传统模式产品存量基数较大。数据赋能模式位于第二位，很多银行都开始了这种模式的探索。
核心企业和交易平台模式产品较少。可能在统计口径上与实际有偏差，核心企业模式和交易平台模式银行多处于信贷资金提供者的角色，从银行的口径大多不归属小微企业贷款产品。
从单个银行的小微企业信贷产品数量来看，国有大型商业银行和城商行较多，股份制和农商行较少。
通过对建设银行60 款小微企业信贷产品进行调研：
特点如下：
接下来，我们开始审批模式方面的探索：
信贷审批模式，可分为纯线下、半线下、纯线上等几种，主要分类依据企业经营资质、场景、类型、抵押物等属性及可获取合规数据源等。
线下和线上审批模式不尽相同，我们详细剖析：
多见于传统银行授信及民间借贷授信模式。
面向所有在录企业，主要在于风险把控和定价方案。
基本原则是：和银行错位经营，捡银行的漏
银行的策略在于资产，只要有合适的抵押物，贷款很快就能获批；民营贷款的核心竞争力在哪里？比起银行，在品牌、利率、网点、人力资源、综合金融服务等方面的劣势相当明显，如果其他条件一样，客户首选银行贷款，手续麻烦不要紧，速度慢不要紧，融资成本可是低得多，所以，来民间借贷的客户，一进门就自带风险！！！
1、稳定，可复制的市场。不依赖熟人关系，在市场中筛选客户。
2、供给不充分的市场。找竞争不足的细分市场，类似农信社的下沉式金融服务
3、和自身定位相匹配的市场。俯身看客户
小微贷款公司的商业可持续化信贷技术，建立在三化之上：机构化、市场化、标准化
机构化，意味着正规，意味着接受市场检验，意味着受法律保护。
市场化，摆脱熟人关系，脱离关系型业务，靠市场进化
标准化，以流水线思维培养信贷员，每一笔贷款都放得清清楚楚，拒得明明白白，尽可能减少调整的空间，规模化批量化发展业务。
开发差异化的小微企业信贷产品：
借新还旧，过桥贷
房地产行业贷款
小额房产、汽车抵押贷
熟悉且关系密切的企业或自然人经营贷
三农贷
营销特点：
挖掘新客户，维护老客户
产品推荐真实，对客户做到：不欺骗，不隐瞒
标准化话术
营销过程，就是收集信息的第一步
客观公正公开，不做与营销无关或过分的言行
坚持，从联系名单开始
线下审批模式的核心是信贷员，操作风险极大！管好团队，控制风险，塑造合理的价值观及激励机制，业务自然可以顺利进行。
数理员工第一的经营理念
坚定信贷员是小额贷款领域的核心
建立合理的薪资体系
调查小微企业过程中，如何在较短的时间内处理繁杂、似是而非、相互关联、矛盾重重的信息，哪些是可用的，哪些又是需要弃用的。
可靠性、完整性、关联性、逻辑性、合理性
内容：银行流水、水电费、税票
特点：难以伪造，具有统一权威样式、具有很强的真实性；也能伪造、粉饰
作用：推理借款人的销售额、费用
造假难度：四颗星
采集难度：四颗星
识别难度：三颗星
可靠性：四颗星
更多的问题是：小微企业的管理，通常是不正规的，因为意识不强或者贪图方便，亦或是为了避税，多数小微企业会使用现金交易、不开发票、不保留原始单据，大大增加了权威三方凭证获取的难度。
内容：借款人生意关联方（上下游）企业所出具的凭证，如：订单、结算单、发货清单、送货单
特点：并非借款人自己制作，不容易造假，可识别借款人关键信息
作用：推理借款人的销售额、费用
造假难度：四颗星
采集难度：四颗星
识别难度：三颗星
可靠性：四颗星
内容：流水账“细节”凭证，销售小票、工资发放单、入库单、排班表
特点：“细节”小票比笼统的总账更能反映借款人真实的生意情况，且短时间内难以大量伪造，信息间差异明显，易于识别。
作用：推理借款人的销售额、费用
造假难度：三颗星
采集难度：三颗星
识别难度：二颗星
可靠性：三颗星
内容：借款人的同行、员工、上下游、配偶、合伙人等，借款人直接的利益相关人。
特点：因为有直接利益相关性，所以提供的信息可能不够真实、精准、可靠、全面，但聊胜于无，侧面作用比较大。
作用：推理借款人的社会关系、稳定性、真实性
造假难度：二颗星
采集难度：二颗星
识别难度：二颗星
可靠性：二颗星
内容：借款人的同行、员工、上下游、配偶、合伙人等，借款人直接的利益相关人。
特点：
作用：借款人口述信息及申请信息的关键作用，在于拿捏，在于推敲，在于分析，在于验证，谎言往往是在蛛丝马迹中暴露的
造假难度：二颗星
采集难度：二颗星
识别难度：二颗星
可靠性：二颗星
整个金字塔结构，从上到下，信息可靠性递减，难度递减。互相印证、互相矛盾、环环相扣、交叉检验。
根据小微信贷的风控导向，可以把需要收集的信息归纳为9个版块，贷款用途、经营历史、家庭情况、经营模式、资产负债情况、损益情况、流水征信情况、担保条件和人品情况。
核查生意所有权，确保生意归借款人所有。
公司章程、营业执照、税务登记证、转让协议等
非正规登记“灰色”
没有办理营业执照
转手生意，营业执照未变更
集体营业执照
对于此类用户，银行通常无法提供正常贷款服务，但并不一定意味着客户没有贷款资格。小贷公司的竞争使命，就是挖掘银行不要的或者看不上的那群客户。
提供替代或补充营业执照的证明文件
商铺产权
租赁合同
代理合同
往来银行账户（户名、签字人）
转让协议
这些证明文件，逻辑上要满足生意的归属。
查验用户是否按规定使用贷款是核查是否骗贷的重中之重，银监会出台的政策也把贷款目的的监控放在非常重要的位置。
不是所有没按照规定使用贷款的客户都会违约，但机会违约的客户基本都没有按照规定使用贷款。
落实，在于细节！
实地调查：
新店的地址
新的租赁合同签订情况
管理人员是谁
店铺租金、装修、备货情况
对当前行业、个人业务、企业周边等信息的分析
一个合理的解释和理由，是交易的第一道也是最后一道手续。一旦前后左右花式矛盾，风险点就出现了！
个人和家庭情况
家访
是否有不良贷款、大额负债
生活环境、社会角色、家庭角色、家庭稳定性、家庭对客户生意的支持程度
费用开支、生意规模
发展历程
为什么来本地
因何做起了生意
获得过哪些权益
启动资金来源
营收情况
资产去向
做好访谈人！
落实生意模式和结构
常见的小微贷客户分布在四个行业：
商贸流通业
服务业
生产加工也
农业
这些大的行业，都有稳定的生意模式和结构，资金使用特点也不尽相同
清楚每家企业的生意模式对信贷员要求特别高，主要表现为：
进货渠道
销售渠道
店面选址
存货周转频率
上下游关系图
核实单据
收付方式
合作年限
市场前景
生产成本
水、电、气、维护费、工人数、工资表
把握生意主脉络，对信贷判断有至关重要的作用
落实客户财务信息
资产表
贷款评审的关键，是评估客户的还款意愿和还款能力，还款意愿靠反欺诈，还款能力则在于对客户经营能力等条件的把控，是否放款的前提是客户能够健康良性的发展。
资产负债表
现金和银行存款
财务状况
现金流
应收款和预付款
库存商品
固定资产
为防伪造，确保三个原则：
眼见为实，资产必须亲眼可见
现值原则，市场价，折旧价下的价值
谨慎原则，宁可信其无，不可信其有
负债表
借贷历史
融资渠道
贷款额度
查阅客户的征信记录，并且根据客户的业务模式及信贷员专业的刨根问底能力，摸清客户来自其他贷款公司、担保公司、高利贷的民间借贷历史
权益表
权益 = 资产 - 负债
授信额度通常不超过权益的90%
损益表
评估企业能否健康运营的关键指标
1、企业通常没有损益表，有也不可信
2、损益表由信贷员编制
3、淡旺季差异明显，所以按月编制
4、大多数情况下，损益等于现金流
5、简化固定成本项目，加入家庭因素的考虑
根据损益表现情况
评估客户可支配收入
决定客户每月还贷款额（建议不超过可支配收入的70%）
总结一下：获取“信息”不难，难在判断“信息”的真实性，有一定从业经验的信贷员往往会懂得信息“保真”的诀窍：
口头询问
实地盘查
公开信息
书面材料
单一的信息没有任何价值，获取完信息后，需要对信息进行校验：
贷款调查交叉检验技术
确认法
比较法
一致法
不同信息来源、同一信息来源的逻辑关系
信息的完整性、真实性、准确性
伪造难度、可信度、完整度、逻辑链条一致性
信息收集告一段落，就有必要研究一下信贷流程了：
看下小微企业信贷流程图
在所有涉及和客户接触的环节中，信贷员是最关键的
及时接待，专人专事
完整的填写信息表
保管每一张申请表，可追溯
不符合条件重审，符合条件立即展开调查
调查前准备：
行业知识
部门主管建议
网络信息
过往案例
同事分享
预约调查时间
携带必要工具
名片、计算器、笔记本、申请表、宣传册、合同等、、、、
确保当下时间合适
展开调查
从生意所有权开始
个人历程和家庭情况
生意发展趋势
生意模式和结构
贷款目的
损益表
资产负债表
交叉检验
权益检验
家庭调查
权益人和担保人
1.向银行提出贷款申请
2.等待银行的资信审查和贷款审核
3.与银行签署贷款合同
4.到银行办理贷款相关手续
信贷业务与金融科技的融合。融合信用数据体系、综合服务平台、企业场景分析等内容。
缩短借款时间，简化审批流程，提升用户服务体验
姓名
手机号
地址
家庭情况
工作情况
学历情况
银行卡情况
贷款额度
企业注册时间
企业所在地
账号
法人身份证
手机号
营业执照
企业纳税账号
个人与企业征信报告、财报与税务数据、行内痕迹与还款表现
个人相关的三方数据
经营者数据：个人征信数据
基本信息：成立年限、注册资本
经营信息：经营能力、经营效益等
工商信息：经营年报、缴税信息
税务信息：
司法信息：执行信息
央行数据：企业征信数据
外部市场环境：国家政策、行业发展情况
逐渐加权线上审批的作用
精简信贷审批流程
优化信贷审批方式
改善综合金融服务
先考虑信贷模式，然后再考虑抵押等增信方式
建设完整的初筛、准入、授信、评级、定价、纠错、贷后监控与预警机制
通过“规则+模型”方式，其中授信与贷后预警共用指标
明确产品开放的市场客群属性
属性产品和业务模式
了解获客渠道、手段、流程、潜在风险点
经营规模：规模较小、数量庞大、家族史管理、管理水平落后
经营范围：小型加工制造、零售贸易、餐饮服务等
经营情况：生命周期短，资产总额比较低、营业收入较，财务制度不健全
标签管理：建立结构化的可用于制作规则和构建模式的用户画像标签库
规则内容：相关网查信息完整且无异常信息（包括百度，360，行业网站，工商网，失信网等其他三方网站）
A 企业网查出现近12个月的负面信息需补充说明，大于12个月需关注该信息影响程 度，补充说明。
B 法人网查不得出现负面信息，出现近12个月的负面信息需补充说明，大于12个月需 关注该信息影响程度，综合考虑降额或增加风险控制措施。
判断结果：
A提供说明
B调整额度
C根据实际情况增加风控措施
D拒绝
规则内容：央行查询企业信用及法人个人信用记录
A 企业信用近24个月内出现逾期大于5次，或近6个月内逾期大于2次，综合考虑降额或增加风险控制措施。
B 法人信用近24个月内出现5，12个月内出现
C 综合考虑降额或增加风险控制措施
判断结果：
A 提供说明
B 调整额度
C 根据实际情况增加风控措 施
D 拒绝
线上产品：80%线上+20%线下，逐渐提高人工占比
线下产品：20%线上+80%线下，逐渐提高人工效率
冷启动：准入+名单+规则+反欺诈+模型+人工
后期：准入+名单+规则+反欺诈+模型
黑名单判断策略
黑名单建库与行内互联互通，对于一家金融机构尤为重要。小微金融业务黑名单策略设计可以考虑自有黑名单、行内黑名单、银监黑名单、反洗钱监测以及其他一些金融机构特定的策略规则。
我在之前供职集团风管部门时，有段时间了解到反洗钱这块部分工作。对于小微金融来讲，企业经营者参与洗钱之后性质尤为严重，国家有明令禁止法规。所以在黑名单判断中可以加入反洗钱九要素验证，对于触发反洗钱监测预警的企业，九要素验证任一缺失即执行拒绝动作（一般小微金融执行反洗钱自然人九要素验证即可，包括姓名、性别、国籍、职业、住所地或工作单位地址、联系方式、身份证件或身份证明文件的种类、号码、有效期）。
信用判断策略
信用风险判断策略相对于准入规则、欺诈判断、黑名单规则，风险识别能力相对较弱，策略的使用也相应灵活，通常是在一个策略节点上多条策略规则组合判断。在小微金融贷前风控策略设计上，可以考虑人行征信、企业征信、多头信息、征信逾期或不良信息、场景信用分、银行卡信息、互联网标签等。
以企业征信信息为例，核查小微企业的负债偿还能力，可以设计经营实体未结清贷款授信结构的数量和信用贷款余额，比如经营实体未结清贷款授信结构机构累计数量>3 Or 信用贷款余额 >500万，则拒绝。
白名单客户筛选
如果金融机构可以有渠道获取授信白名单，在贷前策略框架上可以加入白名单客户筛选规则。比如人行征信里的征信白户、N个月未逾期，个人经营贷款里授信机构数量<=N等。
基于自有数据，通过关联分析等方法加工并筛选了独有指标。
例：
法人申请
法人年龄：25~60周岁
逾期累计次数不超过5次
企业正常经营
决策引擎规则内容（举个例子）
规则内容：企业成立≥1年且连续经营≥6个月
判断结果：是（通过），否（拒绝）
规则内容：企业失信出现≥1例，金额≥10万
判断结果：是（通过），否（拒绝）
对小微企业主的身份要素验证，包括借款人年龄、证件类型、证件有效期是否小于当前申请日期、证件号码与证件名称二要素验证等。个人身份验证主要核查“此人有此证、此证还能用”。
在准入TK流里，风控策略架构主要以Hard-Check为主，可以涉及的指标有小微企业工商信息、司法信息、政策性禁入（比如禁入行业）。
值得注意的是，不论是小微金融还是零售信贷，在Hard-Check里对行业都有相应规则进行干预，行业是一个绝对要优先考虑的政策性准入规则。
线下业务线上化，首先是要将线下审核做好，然后数据移到线上，开发模型。三个发展阶段为：线下尽调收集材料审批—线下数据线上化开发模型—实现纯线上数据模型。
利率低于15的准入政策：多头、企业基本准入政策、企业基本政策等等，比较通用 大家都知道 。强调的是：1、行业准入政策，娱乐 金融等行业限制。2、有房无二抵。3、人行征信准入政策，查询次数 信用卡使用率等。
（1）税贷：关于税贷纯线上哪怕现在是微众税银的模型，还是欠缺了个人网贷征信、企业征信变量、个人征信变量，模型仍要提升。讲讲本人如何构建了税贷模型升级版，法海数据构建小B准入，企业主同盾百融数据构建准入和多头共债子模型，KS0.3左右；税务数据或发票数据字段标签模型 由微众税银或百望提供，当然也可以直建，难点在于数据获取；企业征信+个人征信解析 构建一次衍生 二次衍生变量，同时结合销售、网贷共债，再做DTI 还款能力等变量，最终形成征信子模型，KS0.3以上；企业经营数据报表推算模型：按行业各类财务平均指标对比企业财务指标构建变量、现金比率、日均存款/销售、负债/销售、现金周转周期等等，难点是线下数据线上化（经营流水、进出货单据、应收应付流水与时间等）。毫不夸张的说，三个子模型合并，好比九阳神功，任何行业企业模型随便搞定。（企业模型要按二级行业分别建，如样本有限分一级行业建）。
（2）个人经营贷：个人经营贷一部分客群是商户类，一部分是小企业一般纳税人，所以根据客群来跑模型。
(3) 商户贷：银联智策（数据）、同盾百融、其他反欺诈类三方，人行征信变量解析（5000多个中挑出几个有用的），建立反欺诈模型。建立 同盾百融子模型、银联智策子模型、人行征信子模型、二次衍生变量入主模型（DTI、还款能力、收入预测、负债/资产等等）。建立综合主模型。同样道理商户贷按行业分开建会比较好，因为每个行业现金周转期、利润率等都不一样。目前最多是电商、线下零售商户、餐饮商户 这三类模型比较多 。
在反欺诈TK流里，可以根据接入的数据源维度进行反欺诈规则设定。我在看过超过百家以上的风控策略后，可以很确定的是80%以上都会对高风险地域设计成反欺诈规则，这一点不论是线下场景还是线上场景，亦或是无场景。
通用的一些反欺诈规则比如经营主体涉诉信息、借款人涉诉信息、征信逾期或不良信息、多头借贷信息、设备环境信息等。策略设计核心从两种维度出发：经营企业主体和借款人。
比如从经营企业主体角度考虑涉诉信息的设计，可以有经营实体被执行人策略、经营实体失信人策略、财产保全作为被告等。从借款人角度考虑反欺诈策略设计，除了失信、被执行人之外，还可以从贷记卡账户状态（比如止付、呆帐、核销或冻结、逾期等）、贷款状态（比如次级、可疑、损失等）、出入境限制名单设计反欺诈策略规则。从设备环境信息考虑，可以从IP地址、设备ID、GPS/LBS地址等。
内部数据与外部数据如何整合，选取怎样的数据变量：
1）数据清洗
补充缺失值、平滑 噪声数据、识别或删除离群点并解决数据不一致性
2）数据集成
将多个数据源中的数据整合起来并统一存储 。
3）数据变换
将数据转换成适用建模所使用的数据变量
4）构建模型
最后，我们来梳理下小微强企业信贷模式失败的原因：
定位不清
客群不对
盲目放贷
从业人员缺乏经验
风控意识薄弱
授信流程不够完善
机制僵化
没有适合小微企业、个人借贷独特的方法
不当的经营理念
风控机制出了问题
作为一个理性消费者和风险管理者的综合体，风控人应拒绝一切唯经验论、唯系统论、唯数据论、唯机器论的理念及想法，回归市场，回归人性。
生意，是对人性欲望的满足；风控，是对人性弱点的把控。
我是正阳， 很高兴能通过文字认识你。
引用参考：
【书籍】《小微企业信贷工作笔记》，张觐刚
【报告】《小微企业信贷服务模式分析报告》：清华大学互联网产业研究院
【报告】《金融科技在小微企业信贷中的应用发展研究报告》：清华大学互联网产业研究院
【报告】《中国小微企业金融服务报告》（2018）：中国人民银行 中国银行保险监督管理委员会
【报告】2017-2022年中国小微企业行业市场现状分析研究报告(目录)：中国产业信息网
【文章】全面解析IPC、信贷工厂、大数据3种风控模式 sohu.com/a/227293332_10
【文章】小微信贷风控中类IPC模式和集中审批模式360doc.com/content/16/0
【文章】"IPC""信贷工厂"——两类风控模式优缺点对比！https://www.sohu.com/a/191183851\_64189
【文章】小微企业贷中介崛起：月入上百万，养空壳公司，伪造流水，内外勾结mp.weixin.qq.com/s/3Ks3
【文章】“小微企业贷”数据之战：SaaS贷造假，支付贷成主流mp.weixin.qq.com/s/aNZw
【文章】终于揭开银行不给小微企业贷款的真相zhuanlan.zhihu.com/p/38
【文章】关于小微企业银行贷款发展的思考zhuanlan.zhihu.com/p/34
【文章】PPT详解揭秘你不了解的小微信贷风控策略zhuanlan.zhihu.com/p/89
【文章】小微企业信贷风控探讨zhuanlan.zhihu.com/p/38
【文章】关于小企业风控如何入手zhuanlan.zhihu.com/p/11
【文章】干货丨如何调查小微企业贷款用途及还款能力？mp.weixin.qq.com/s/eG5k
【文章】如何做好小微企业信贷业务mp.weixin.qq.com/s/BC0B
【文章】<风控必备>小微企业如何利用大数据做风控mp.weixin.qq.com/s/8S2W
【文章】<风控必备>小微信贷风险解析mp.weixin.qq.com/s/gaES
【文章】小微金融风控贷前策略应该怎么做？mp.weixin.qq.com/s/eCAB
【文章】如何做好小微信贷业务？——授信模式+风控思路mp.weixin.qq.com/s/tpAE
备注：下面内容尚不全面，正在完善，首发在知乎，文章内容可更新，如需了解，可点击链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/118702487
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