創(chuàng)新讓金融服務(wù)更“貼地氣”——新華社記者年中經(jīng)濟調(diào)研采訪札記之七

新華社北京7月12日電 題：創(chuàng)新讓金融服務(wù)更“貼地氣”——新華社記者年中經(jīng)濟調(diào)研采訪札記之七

新華社記者張千千、李延霞

傳統(tǒng)廠房內(nèi)，工人們揮汗如雨，將一打打線圈小心翼翼地纏入電機組件的卡槽中，線圈不能纏錯、不能破損，每個組件上都有幾十個卡槽需要處理。這一車間中，絕大部分生產(chǎn)流程需要人工完成。而另一間在建的廠房中，安放了一條條全新的自動化生產(chǎn)線，機器人正待啟用。

這兩間廠房都屬于寧德時代電機科技有限公司，傳統(tǒng)廠房已經(jīng)使用多年，現(xiàn)代化的新廠房則是不久前借助興業(yè)銀行發(fā)放的4000萬元項目貸款建設(shè)的?！艾F(xiàn)代化生產(chǎn)線的建設(shè)需要大量資金投入，銀行的支持一下子減輕了資金的壓力！”總經(jīng)理盧友文說。

記者走訪多地調(diào)研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)乃至個體戶對于資金的渴求強烈，普惠金融正為企業(yè)帶來源源活水，澆灌出實體經(jīng)濟之花。

資金的短缺不僅給小微企業(yè)帶來困境，對農(nóng)戶也有很大影響。雖然農(nóng)戶的貸款額不高，但小小一筆貸款就能給他們的生產(chǎn)和生活帶來大的改善。

福建古田縣農(nóng)豐食用菌專業(yè)合作社社員陳秀訪在村里有自己的房子和銀耳標準房，還投資興建了棉籽倉庫，但這些基礎(chǔ)設(shè)施原先都不能用來抵押貸款?！爸苻D(zhuǎn)不來的時候，只能找親戚朋友給我擔保貸款?！彼f。

針對農(nóng)業(yè)貸款抵押擔保難的情況，福建省古田縣農(nóng)信社與合作社推出了“兩權(quán)”抵押貸款模式，農(nóng)戶可將自己的農(nóng)村宅基地、食用菌標準房、果林地、廠房、加工設(shè)備等資產(chǎn)反抵押給合作社，合作社再為社員的貸款提供擔保。

在“兩權(quán)”抵押貸款模式下，陳秀訪把自己承包土地的經(jīng)營權(quán)抵押給合作社，獲得了貸款50萬元。

抵押難問題并非農(nóng)戶獨有，很多擁有良好發(fā)展前景的科技類企業(yè)也備受困擾。他們所擁有的最有價值的“財富”——技術(shù)與知識產(chǎn)權(quán)并不是傳統(tǒng)的抵押物。

無錫日聯(lián)科技股份有限公司是一家以生產(chǎn)工業(yè)檢測儀為主的科技類企業(yè)，利用農(nóng)業(yè)銀行提供的專利質(zhì)押擔保的貸款產(chǎn)品，企業(yè)盤活了無形資產(chǎn)。公司副總經(jīng)理曲魯杰表示，公司今年上半年銷售額達到1億元左右，接近去年全年的水平，這受益于金融創(chuàng)新的力量。

企業(yè)融資過于依賴抵押擔保，銀行因此被詬病為“當鋪”。但記者走訪多家銀行發(fā)現(xiàn)，這背后是銀行對信息不對稱、風險難把控的擔憂?！耙恍┬∥⑵髽I(yè)的財務(wù)報表不完善，有的甚至是為了貸款做出來的?！鞭r(nóng)行廣東順德分行副行長馬紅櫻說。

如何在服務(wù)小微企業(yè)、做好普惠金融的同時控制不良率，成為銀行業(yè)金融機構(gòu)探索的方向。

——以豐富多元的金融服務(wù)精準供給小微企業(yè)。

浙江臺州之所以成為我國民營經(jīng)濟、小微企業(yè)最活躍的地區(qū)之一，不是因為小微企業(yè)偏愛這里的水土，而是臺州銀行、泰隆銀行、民泰銀行等幾家當?shù)爻巧绦卸嗄陙聿粩嗵剿鳎∥?、扶持小微，形成了獨具特色的臺州經(jīng)驗。

臺州經(jīng)驗體現(xiàn)為對小微企業(yè)需求的精準供給。臺州銀行行長黃軍民介紹，臺州銀行努力讓客戶經(jīng)理成為行業(yè)的專家。黃巖北洋支行瓜果行業(yè)拓展部的客戶經(jīng)理常年奔波于瓜田，漸漸成為瓜果種植行業(yè)的專家，他們到地里一看就能算出瓜農(nóng)本季收成，因此對需求與風險的把控胸有成竹。

在深耕服務(wù)小微這條看似“風雨交加”的路上，臺州銀行的不良率始終沒有超過1%。2018年，臺州銀行本身沒有核銷一分錢的壞賬，整個集團的不良率僅為0.63%，撥備覆蓋率達到397%。

——利用金融科技賦能解決信息不對稱。

建設(shè)銀行推出的“小微快貸”從交易、結(jié)算、納稅、采購等場景切入，進行數(shù)據(jù)整合與客群特征描畫，圍繞小微企業(yè)實際需要創(chuàng)新定制產(chǎn)品，目前已累計為逾78萬戶小微企業(yè)提供近1.1萬億元信貸支持。

浙江網(wǎng)商銀行借助阿里巴巴云計算能力，在風控領(lǐng)域匯總形成了10萬多項指標，創(chuàng)建了100多種預(yù)測模型和3000多項策略，底層風控技術(shù)持續(xù)升級。2019年5月末，不良率控制為1.45%。