税务数据解决小微贷款痛点 江苏银行“税e融”授信企业超万户

　　依托工商税务部门数据判断企业客户的授信及额度，“税e融”自去年5月推出以来，累计发放贷款78.08亿元，并向甘肃、湖南、山东、福建等地区的当地城商行技术外输。

　　缺抵押、少担保造成了小微企业“融资难”、“融资贵”，银行信息数据缺乏、严格风控流程漫长等原因也让企业对“融资慢”深有体会。

　　“我们公司做IT销售服务、工业电子衡器等方面的业务，具有季节性，对资金的要求就是快速，企业回款账期短，还款能力也很强。解决资金周转不灵的途径就是向亲友借钱，虽然还款很快，频繁借钱也会不好意思。”江苏伍亿衡贸易有限公司的负责人栾政向《投资者报》记者表示，在他们最初的印象里，银行贷款是个很麻烦的事，交材料、办抵押来回跑，资金紧张的时候大不了少接个单就是了，从没有考虑过银行贷款。

　　一条信息改变了这种想法，栾政介绍，去年7月公司法人张思奇通过短信得知，江苏银行和江苏国税为小微企业提供免抵押、免担保的纯信用贷款产品“税e融”，随借随还，无需任何纸质材料、当天申请8秒下款……张思奇找到江苏银行客户经理，从输入公司税务信息到开户、办卡到放款一个小时就完成了，公司成功申请到“税e融”30万元的贷款授信。

　　《投资者报》记者获悉，江苏银行去年5月推出“税e融”产品后以来，短短一年时间授信客户总数已超过1万户，累计发放贷款达78.08亿元。此外，江苏银行还与甘肃、湖南、山东、福建等地区的当地城商行开展了“税e融”的深度合作，技术外输。

　　痛点在数据

　　小微企业用款讲究的是“短、小、频、急”，传统银行信贷业务的风控体系主要是基于线下的尽调和审查，以客户的身份信息、资产信息、资金流信息为主要的数据源，覆盖用户有限且效率低。此外，一般银行贷款有固定期限，对于有阶段性资金需求的企业来讲，一旦贷款，每天都要分摊融资成本，加重融资负担。

　　另一方面，以P2P网贷平台为代表的互联网金融则瞅准银行业务短板，跳过金融中介，不断模糊直接融资和间接融资的概念，对银行负债端业务造成较大挑战。

　　银行要打破原有的传统审批方式贷款才能真正服务小微企业融资，足够刚性的数据成了痛点。

　　“通过工商部门、统计部门、征信机构获取企业信息，用大数据的整合、打分、业务规则来给客户判断能不能授信，是什么样的贷款利率，这样就把定价、评级等等统一融入到系统中去了。”江苏银行总行小企业部总经理耿心伟介绍，通过“税银合作”解决小微企业融资中的“信息核实难”问题，“以税促贷”，即产生了全新的网贷产品“税e融”。

　　据了解，只要企业正常缴税满两年，且年缴税总额超过两万元，就能在“税e融”申请最高200万元授信，无需任何抵押担保，获得授信额度后，企业随借随还。

　　值得注意的是，苏州成为“税e融”业务的第一批试点地区以来，该业务客户已达2600余户，贷款累计投放超过20亿元，占全省业务比重超过1/4。位于苏州的江苏华育智能科技有限公司是较早申请“税e融”的公司之一，公司董事长蒋旭表示，纳税是每一个企业应尽的义务，以为良好的纳税纪录能够给公司带来便捷的贷款机会是没有想到的。

　　“去年我们申请到‘税e融’100万元的额度，随借随还，年化利率在7%左右，相当灵活。”蒋旭表示，既能解决燃眉之急，又无需承担不必要的贷款利息。随着公司规模的扩大，今年2月，公司又向江苏银行申请“苏创贷”，获得300万元贷款。

　　据了解，除了江苏省，目前“税e融”已经在杭州、深圳等其他分行进行了推广。以杭州为例，江苏银行正式与浙江国税建立税务数据传输机制，结合杭州及周边区域的小微企业特征，为该地区的客户量身打造浙江“税e融”产品。目前，杭州地区已向300余户小微企业累计投放贷款近两亿元。

　　重置业务流程

　　企业申请“税e融”，只需在国税网站、江苏银行手机银行、直销银行、网上银行等平台上，填写基本信息和“三证合一码”即可完成，7×24小时随借随还。

　　杭州奥腾绣品有限公司负责人蒋亮介绍，作为一个在杭州创业的四川人，他没有房产抵押，也没有合适的担保，此前想通过银行贷款根本不可能。但是通过税e融，从申请到完成95万元的授信只用了一个多小时，方便快捷。

　　在简单的操作背后，是江苏银行对业务流程的改造。耿心伟介绍，“税e融”共有四个模块，第一个模块是渠道模块，主要就是客户的刚性场景，比如说纳税、缴电费等等场景，形成了客户的引流和渠道模块。第二个模块是审批模块，主要是靠线上自动审批的系统，打分卡模型和反欺诈，先通过反欺诈进行筛选，然后根据打分卡得出客户的评分，然后再根据产品的模型做一个审批模块。第三个模块由于盈利模块，这一块里面包括合同文本的自动生成、客户的自助提款、自助还款。

　　“最后一个模块是风险模块，通过开展数据挖掘和风险量化分析，在海量数据积累、加工与应用的基础上，做好风险识别、计量、监测和控制，并主要应用在客户识别与反欺诈、客户画像与信用评分、风险预警三个领域。”他表示，通过四个模块的联动，“税e融”形成一个风险预警、通知、处置和关闭的闭环处理流程。

　　“如果说从数据到模型我们走了一个从线下到线上的过程，那么从模型再到数据我们经历了从线上再到线下的过程，线上线下多次整合与完善后，客户画像越来越清晰。”耿心伟称。

　　目前，“税e融”已经与兰州银行、青岛银行等同业合作，输出技术产品。耿心伟表示，“税e融”也加速创新，在原有基础上会有“商e融”、“创e融”等一系列产品，一方面借鉴“税e融”已经成型的标准模型，另一方面根据已有数据，自动地判断应该用什么数据来匹配他的画像。

　　《投资者报》记者 闫军