淺談小微企業信貸產品大數據是以海量多維數據為資產，價值挖掘為導向，集合信息技術、數據科學、數據思維、數據能力、數據應用的數據工程體系。大數據信貸產品是金融機構利用大數據理念和技術，通過采集和分析企業的結算信息、資產情況、結算流水、納稅數據等資料，以某種工具為手段進行貸款需求和償債能力評價，實行批量客戶篩選、專業化分工、標準化操作，向企業發放的用于短期生產經營周轉的貸款業務。目前，我行大數據信貸產品主要運用于小微企業客戶，主要包括“信用貸”“善融貸”“稅易貸”“創業貸”“POS貸”“薪金貸”“快貸”“結算透”“上市貸”等，這些信貸產品對促進小企業信貸業務發展、降成本、控風險具有重要意義，有利于推進我行小企業業務小額化、標準化、集約化轉型發展。以某分行為例，截至2017年9月末，該行大數據產品共579戶，貸款余額16294萬元。其中:“七貸一透”77戶，余額5003.3萬元;小微快貸502戶，余額11290.7萬元。其中，不良貸款率2.46%，低于該行小企業貸款不良率，高于該行公司類貸款不良率，不良貸款主要集中在“善融貸”、“POS貸”、“稅易貸”三個產品(一)拓展業務渠道。業務渠道的拓展將給我行小企業信貸業務帶來更廣闊的業務發展空間，加快銀行的產品創新。(二)實現精準營銷。互聯網給銀行提供了全新的客戶溝通渠道，我行通過整合銀行內部數據和外部社會化的數據，極寒之下的冰城哈爾濱 室內外溫差50，能獲得更為完整的客戶拼圖，從而為客戶提供更為精準的個性化服務。我行應用大數據，分析用戶的銀行業務使用規律、日常活動軌跡、消費偏好、社群影響力等等，并有針對性地采取差異化營銷手段，可以更低的成本實現精準營銷。(三)提升風險管理能力。海量的數據為我行實施主動性風險管理提供了強大的技術支持。(四)提高決策水平和效率。企業宣傳片制作依據大數據，我行創新性地采用評分卡業務模式，運用申請評分卡，將企業的履約能力、企業宣傳片制作信用狀況、資產狀況以及環保等行業標準達標情況等非財務信息作為評價的主要內容，對貸款的決策行為將不再僅基于經驗和直覺，而是基于數據和分析，在深入了解市場狀況以及自身情況的同時科學地評估業務風險，評價金融效益和配置資源，實現了貸款的科學決策、快速審批小微企業大數據信貸產品的創新，豐富了商業銀行的信貸產品，拓展了銀行的客戶群體，推動了我行小企業業務快速發展。大數據應用貴在信息的全面性、準確性和及時性。我行目前的大數據主要來自于內部客戶的基礎信息、交易信息、理財信息等數據，目前外部數據主要引入第三方機構人民銀行的征信共享數據，在司法、工商、稅務、消費、電信、網絡輿論、位置等外部數據的引入方面還有待進一步開拓。這些商業銀行可用的外部數據分布在政府、電信、互聯網企業等各個分散的部門和行業里，要把有價值的數據集中收集起來難度很大。我行已經重視大數據應用所必須具備的數據資源的開拓行為，但是由于合作方數據質量參差不齊、存儲規范標準不一致以及與銀行的合作意愿等因素，我行引入外部數據的難度較大。依據并不全面、準確、及時的大數據營銷決策的信貸產品，從一開始就為貸款出現風險埋下了隱患。(二)授信客戶的經營流水數據面臨造假問題。從貸款客戶結算流水、POS結算的數據看來，每一筆交易的客戶、金額、實施流程等信息都應該是有據可查并真實的，但現實中隨著我行大數據信貸產品業務的不斷推廣，客戶掌握了產品的控制點，容易產生偽造銀行流水的情況，客戶為了獲得銀行貸款偽造訂單和交易流水信息呈現交易火爆以及銷售量高的假象。這種虛假的數據讓銀行在給客戶授信時難以辨別真偽，從而增加了銀行風險管理的難度，這種現象多發生在我行“善融貸”和“POS貸”這兩個信貸產品中。(三)貸前調查不深入，為貸款帶來潛在隱患。大數據信貸產品的理想模式是:依據大數據信息進行批量營銷，依據系統中設定的公式進行額度計算，依據評分卡結果給出信貸決策意見。但目前情況下，簡單的依據大數據給出的結論就作出信貸決策意見還遠遠不夠，還需要客戶經理開展詳實的貸前調查工作，做到“三核”“三查”“三親見”。實際操作中，客戶經理往往因為工作時間緊張、營銷任務大等原因，簡化貸前調查過程，僅僅依賴客戶提供的資料和系統給出的評分結果就申報貸款審批，由于貸前調查不深入、不全面，導致貸款潛在風險較大。(四)貸款用途存在挪用風險。影視視頻制作小微企業大數據信貸產品大多金額小、投放時效性強，且基本上都采用自主支付方式，貸款發放時如果客戶經理放松了對貸款支用環節的監督，個別客戶更改了貸款申請時的用途，將貸款投放到非經營環節，比如用于購置固定資產，電影你的名字經典臺詞，甚至流入股市、民間借貸等，將給貸款的后期回收帶來隱患。(五)系統預警式貸后管理有瑕疵。目前，我行小微企業大數據信貸產品比照個人住房貸款的貸后管理模式，實行以系統預警式貸后管理為主、差異化集中貸后管理相結合的方式。但與個人住房貸款相比，在貸款用途、還款方式、風險緩釋措施等諸多方面都有很大差距。個人住房貸款目前實行按月還款方式，一旦不能按時還款，就能馬上發出預警信息，出現逾期、不良后，還有開發商階段性保證或房屋抵押。小微企業大數據信貸產品除了需要客戶的基本信息、交易信息、財富管理信息等內部數據外，還需要來自人民銀行的征信信息、工商、稅務、法律、交通等部門的信息，以及來自于第三方合作單位的信息，從總行層面應加快完善高度集中、完備、綜合、專業的數據庫系統，逐步提高存儲、處理、挖掘這些外部數據的能力，提高內外部數據的準確性、及時性、連續性、完整性，為全面勾畫客戶信息、風險管理和預警、產品精準營銷、準確決策并執行，提供數據支持。(二)加強貸前調查，把好客戶準入關。在目前小微企業大數據信息并不完全的情況下，強化貸前調查工作十分必要。客戶經理貸前調查須堅持“三核”“三查”“三親見”原則。即:核查客戶信用記錄及融資情況;核查企業交易流水，提出虛假交易，確定交易背景真實;核查企業家庭資產。親見企業主本人及其配偶;親見企業主本人及其配偶在法律文書上簽字;親見各類證明材料原件。為貸款決策提供真實、全面、詳實的數據和材料。(三)強化貸后管理，加強現場檢查。我行小微企業大數據信貸產品的貸后管理主要還是依據來自于系統內部，包括通過結算賬戶、網上銀行、讓人震撼的感動第三篇，信用卡平臺、手機銀行等平臺累積的客戶交易數據。貸后管理僅僅靠系統監測、預警還是不夠的，況且現在還有些客戶的經營結算還不全在我行。現階段，要做好大數據信貸產品的貸后管理，首先要將客戶在我行開立的結算賬戶無論是對公結算戶還是個人結算戶，全部納入我行監控范圍，客戶經理通過對客戶貸款使用情況、結算流水的日常分析，掌握客戶的經營動態。其次，提高現場檢查頻率，客戶經理要建立大數據信貸產品貸后管理臺賬，對貸款申報及貸款審批中關注的風險點，日常結算流水監測發現的異常情況，不定期進行現場核實，保證第一時間發現風險。(四)增加風險緩釋措施，提升還款約束力。目前，我行大數據信貸產品大部分都是信用貸款，貸款一旦形成不良，我行往往處于被動地位，貸款回收難度較大。為了更好地約束借款人，在貸款申請階段，就應要求借款人提供一定的財產做擔保，即使不滿足我行抵押率的要求，做線下抵押，也能對借款人歸還貸款起到一定的制約作用。