从“抵押品”到“数据资产”： 商业银行普惠信贷风控模式的数字化转型研究

普惠金融以可负担的成本为小微企业、农民、城镇低收入人群等困难群体提供金融服务，对促进社会公平和推动经济增长具有重大意义。商业银行作为我国金融体系的主体，是发展普惠金融的核心力量。然而，传统信贷风控逻辑基于“三品”“三表”，其本质是评估借款主体的历史信用和硬资产。在面对普惠客群时，这一逻辑显得不适应：小微企业经营不稳定，财务制度不健全；个体经营者缺乏抵押物和完整的信用记录，信息不对称问题尤为突出。这些问题导致银行出现“惜贷”“惧贷”现象，或提高贷款利率，进而影响普惠金融的商业可持续性。

近年来，金融科技深度重塑金融业生态，信贷风控作为银行的核心能力，已然成为数字化转型的前沿领域。风控模式正逐步从依赖“硬信息”转向深入挖掘“软信息”，从“抵押品”至上转变为对“数据资产”的信赖，这一变革为商业银行破解普惠信贷风控难题提供了新机遇。因此，系统性地研究这一转型路径、模式及其面临的挑战，具有深远的理论价值和现实意义。

一、从“抵押品”到“数据资产”：风控逻辑的范式转变

(一)传统风控模式：“抵押品”依赖及其局限性

1.秉持抵押物至上的理念：将不动产及机器设备等有形资产，视为实现风险缓释的首要乃至唯一手段。

2.导向聚焦于财务数据：对经过审计的财务报表存在高度依赖的情况，借此来评估企业在盈利能力及偿债能力方面的表现。

3.信贷审批，于标准化维度呈现低度特征。其流程中，人工经验判断作为关键环节，高度依赖信贷员个人的经验和主观判断。

4.贷后管理方面呈现出滞后态势：风险预警所依赖的手段，主要包括定期走访和财务报告等途径。然而，当风险被察觉时，往往已经陷入难以挽回的局面。

(二)新型风控模式：“数据资产”驱动的核心特征

1.决策受数据驱动：风险决策的关键并不主要依赖于抵押物。多维度且来源广泛的数据，如交易流水、税务数据、海关数据、水电费记录、社交媒体行为等，对其深入分析才是决策的可靠依据。

2.智能化与自动化方面：借助机器学习等人工智能算法，完成信用评分模型的构建。通过授信审批的自动化和智能化，大幅提升工作效率，并有效降低人为干预和操作风险。

3.风险信号的识别，通过API接口等技术手段，对借款人的经营及行为数据进行实时监控，从而实现从“时点评估”到“全周期动态风险管理”的转变，能够更早、更精准地达成目标。这正是动态化与实时性的具体体现。

4.精准的画像能力，依托大数据分析技术得以实现。借助此技术，能够全方位构建客户的360度立体画像。在画像构建过程中，不仅对客户的信用风险进行评估，还能深入洞察其经营能力、发展潜力及真实需求。最终，实现风险精准定价的目标。

二、普惠信贷风控数字化转型的实践路径与模式创新

(一)数据源的拓展与融合：从“小数据”到“大数据”

银行与政府部门（如税务、市监、海关）、电商平台及供应链核心企业等展开深度合作，在合法合规的框架下，整合内外部数据，成功打破“数据孤岛”。作为创新金融服务模式的“银税互动”产品，通过深度挖掘企业纳税数据的价值，将企业纳税信用评级与融资需求有效对接，实现纳税信用向融资信用的高效转化。该机制不仅打通了税务数据与金融服务之间的壁垒，更成为数据要素市场化配置的生动实践，充分彰显了数据资产化在推动普惠金融发展中的重要作用。借助科学的数据评价体系构建，“银税互动”将企业纳税记录这一无形资产转化为可量化的信用资产，为中小企业融资难题提供了创新的解决方案，堪称数字经济时代数据要素价值变现的典范。

(二)风控模型的进化：从“专家规则”到“机器学习”

新型风控模型，采用先进的机器学习算法（包括逻辑回归、随机森林及梯度提升树等），通过对海量历史数据的深入分析，自动探索变量与违约概率之间复杂的非线性关系，从而显著提升模型的预测精度和泛化能力。相比之下，传统风控模型往往依赖于专家设定的规则树（如“负债收入比超过50%即拒绝”之类的规则）。例如，某商业银行在普惠信贷业务中，过去基于专家规则的风控模型，在对轻资产且经营模式创新的小微企业信用风险的准确评估方面存在不足，导致部分优质企业被误拒。

新型风控模型上线后，针对大量类似企业的税务数据、交易流水、社交媒体行为等多维度信息进行综合学习分析。以一家主营线上创意产品销售的小微企业为例，新型模型不仅关注其财务数据，还敏锐捕捉到其社交媒体粉丝众多、互动频繁，以及线上交易流水稳定增长等积极信号。综合这些多维数据，模型预测该企业违约概率较低，银行因此提供了适当的信贷额度。该企业利用这笔资金成功扩大业务规模，并按时还款，这一实例充分验证了新型风控模型的有效性和准确性。

(三)风控流程的重塑：从“单点审批”到“全流程闭环”

1.在贷前阶段，存在两大核心事项：智能客户获取与欺诈防范。通过大数据分析，目标客户得以精准锁定。此外，知识图谱技术、设备指纹技术等被广泛应用，以此构建反欺诈模型。该模型能够有效识别团伙欺诈、身份冒用等风险。

2.在贷中阶段，自动化审批及定价行为得以实施。通过系统对模型的自动调用，信用评分顺利完成；基于此评分结果，秒级审批的快速达成以及差异化利率定价的有效实现均得到有效保障。

3.贷后阶段包括动态监控和智能预警两大环节。借款人的账户流水、经营平台数据等信息均受到实时监测。一旦出现如销售额连续下滑等异常情况，系统将自动触发预警机制，客户经理随即收到提示并介入处理，从而实现从被动催收向主动管理的有效转变。

(四)代表性模式案例

1.小微企业上下游融资供应，依托核心企业的信用及真实交易背景，此即“供应链金融”模式。在风控核心方面，从对单个小微企业的评估，转向针对整个供应链的交易数据及其健康状况进行全面评估。

2.所谓“平台赋能”模式，指的是互联网平台，如阿里巴巴、京东等，与银行携手合作。通过利用平台所积累的商户交易、物流以及用户评价等数据，为平台内的小微企业提供纯信用贷款支持。这种银行与互联网平台合作的模式，正是我们所称的“平台赋能”模式。

三、面临的挑战及对策建议

(一)主要挑战

1.在数据安全与隐私保护领域，所面临的挑战呈现出如下态势：数据从采集、存储到使用的各个环节，均存在泄露和被滥用的潜在风险。因此，严格遵循网络安全法、个人信息保护法等法律法规，显得尤为重要。

2.关于模型风险与算法黑箱的议题：机器学习模型的复杂性和不透明性，可能导致“算法歧视”现象的出现，或引发难以解释的决策失误，从而引发声誉风险和合规风险。

3.关于数据质量以及“数字鸿沟”议题：众多数据来源导致标准缺乏一致性，表现为数据缺失、噪声程度较高等问题。部分困难群体，如偏远地区的农民，由于数字足迹不足，可能面临被数字金融服务排斥的风险，进而引发新的“数字鸿沟”现象。

4.瓶颈于人才及组织架构层面：在传统银行领域，复合型人才呈现出明显的匮乏状况，这类人才需要同时具备金融和科技两方面的知识；此外，银行的组织架构普遍以条块分割的形式存在，这使得在面对敏捷且高度协同的数字化运营需求时，其适应性显得尤为不足。

(二)对策建议

1.构筑起数据安全之坚实壁垒：创建并完善数据治理体系，通过运用加密及脱敏等技术手段，确保数据安全。明确数据权责界限，以实现合规经营的目标。

2.模型风险管理之强化：构建完善的管理机制，该机制应全面覆盖模型开发、验证、部署及监控的全生命周期环节；此外，引入“可解释AI”（XAI）技术，旨在提升模型的透明度和可审计性。

3.对数据生态营造及普惠包容予以推进：公共数据基础设施构建之中的政务数据共享等积极投身，替代性数据（例如卫星遥感数据应用于农业信贷领域）的运用展开探索，旨在服务更为广泛的客群，致力于“数字鸿沟”的弥合。

4.组织变革之深化以及人才培育之推进：针对组织架构，应推动其向扁平化、敏捷化方向转型；设立金融科技子公司或构建专门的数据风控部门，均为可行之策。对于现有员工，加大数字化培训力度，以及积极引入外部科技人才，均属关键举措。

结语

从“抵押品”迈向“数据资产”，商业银行普惠信贷风控模式所历经的数字化转型，堪称一种深邃的范式转换。借由技术赋予能力，信息不对称得以切实削减，风控在精准性、效率及包容性方面均获提升，为普惠金融商业可持续发展构筑起稳固根基。此转型绝非一蹴而就，乃是一项繁杂的系统工程，涵盖技术应用、数据治理、组织变革以及监管适应等多元层面。伴随物联网、5G、联邦学习等新兴技术的演进，风控数据的维度与实时性将进一步得以增进，风控模式亦将趋于更具智能性、无感化与嵌入式。商业银行应当秉持开放、合作、创新之理念，持续深入推进数字化转型，在有效掌控风险的条件下，不断拓展普惠金融服务边界，最终达成金融服务实体经济，助力共同富裕。