12月10日，由经观传媒、中国广告协会、经济观察报等联合主办的“2018-2019年度第五届金融年会”在北京召开，在年会的主题演讲环节，复融科技副总裁梁屹与参会嘉宾分享了数据化驱动在解决小微信贷难点方面的探索与经验。

小微信贷既是国家政策关注和鼓励的方向，也是银行等金融机构支持实体经济、数字化转型的必要议题。但同时，小微企业财务不透明，资信数据分散，经营周期不稳定等，使小微贷款业务的成本和风控面临不小的困难，令许多银行陷入想贷而不敢贷的窘境。

近年来，银行与金融科技行业充分利用大数据模型、人工智能等新的信息技术，不断探索小微信贷的新路径，复融科技的实践即是其中一例。

梁屹在发言中总结，传统银行做小微贷款，核心难点是规模、风险和成本的平衡，通常情况是规模做起来了便随着风险提升，但一旦要降低风险，就必须提升成本或者降低规模，目前来看并没有太好的方法解决。

“我们的实践，基本思路是通过数据化驱动小微信贷产品，来帮助传统的金融机构如银行高效获得小微贷款客群，来实现规模、风险和成本的平衡。”梁屹表示，小微贷款的数据化，是做小微贷款业务的基础工程和起点。

梁屹认为，目前很多小微贷款还不能称之为小微贷款产品，因为大部分小微贷款还是完全用人工的审批、人工的流程、人工经验的运用来做贷款的决策，这导致产品非常不标准化、不流程化，不能称之为“产品”，这种方式只能做大的企业授信，而小微贷款，则不能这么做。如同生产超级跑车和大众汽车，超级跑车单价高、可以用大量的手工和个性化来定制；但大众轿车就必须通过流水线标准化生产才有效率。

梁屹表示，很多小微贷款产品自身的数据化基础不足，首先体现在获客上，即很难根据用户画像等方式，通过互联网、大数据等现代化的方法更高效的找到客户。

数据化小微贷款的第二个问题是数据合规性问题。传统银行更重视数据合规性问题，在信息获取、信息授权、信息使用方面，需要找到合规的方式。复融科技的经验是，我们提供数据的连接，而不拥有数据，数据方和资源方不会把自己的数据直接对接输出，只是通过算法模型和规则把数据分析的结果做分享，从而达到合规使用数据的目标。

梁屹强调，在小微贷款的数据化中，金融与科技的分工应该恪守边界，基于分工和产业链的细分市场来合作。举例来说，每个银行都有自己的业务系统，但往往都是针对普遍业务的，当银行要在一个细分市场开发一个新的具体产品中，传统的系统要做很大的改造才能支持，但银行还没有开展业务就为某个细分产品重新开发系统显然是不可能的，这就产生了金融科技企业有为金融机构提供外包服务的机会，为银行提供系统的价值，通过这样的方式达到了银行期望的业务规模和收入水平，再考虑其他的合作。

“不论是系统服务还是运营理念，金融科技和银行的分工始终要把握边界，银行做自己应该做的事情，把握核心的风控，基于银行自身的经营目标选择客群，金融科技能做的是帮助银行在获客和贷款运营方面提高效率，这是金融科技应该回归的本元。”梁屹表示。

央行数据显示，截至今年9月末，普惠小微贷款余额同比增长23.3%，增速比上年末高8.1个百分点；民营企业贷款余额同比增长6.9%，增速比去年同期高0.2个百分点。

梁屹表示，数据化是小微贷款领域未来的趋势，金融科技将有效帮助银行在合规前提下，提升效率，促进质量，做好小微信贷服务。