商业银行小微客群分类与经营——以风控视角为例

关于小微客群的细分，可以从内外部两个角度分析。一是从外部市场来看，要对小微客群进行分类；二是从商业银行内部来看，要在商业可持续的情况下对这些客群进行有效经营。

一、商业银行小微客群的商业可持续性经营

攘外必先安内，商业银行的普惠金融业务要做到商业可持续，必须满足一个简化的公式（风险成本+运营成本+资金成本）≦（利息收入+中间业务收入）。尽可能降低这个公式左边的每一个参数，同时通过客群综合经营，尽量提高中间业务收入，最后在保本微利的情况下，尽量降低利率，在实惠于民的同时提高商业银行自身的市场竞争力。这个公式中每一个参数的优化，都需要商业银行练大量的内功，将零售银行内化为银行一种独特的气质与文化。

如何实现最大程度降低银行的资金成本？要求银行尽可能地通过便捷高效的服务，吸引结算流水沉淀，而非简单的高吸揽储。

如何尽可能降低运营成本？需要商业银行结合自身实际情况，在科技成本与人力成本之间找到某种最优组合。一般来说大银行更有能力打造更优的科技系统，一定程度上减少人力成本；小银行科技系统相对较弱，更多依靠人工。而商业银行对于小微客群的人力成本能减少到什么程度？是否能够实现全线上化，完全不用线下的客户经理介入？如果不是，那么客户经理人均维护的数量是多少最为合适的？客户经理在小微客户维护的过程中，哪些工作是必须要做的？这些都需要银行在实践中不断去摸索、完善。在这个时代，做小微必须是金融科技+地面，二者紧密融合，缺一不可。

中间业务收入，从更大概念来看，可以理解为客群的综合经营，主要从三个方面理解。一是客群综合经营，而不是客户综合经营，民生银行提出的“1+1+N”非常到位，第一个“1”是小微企业，第二个“1”是小微企业主，最后一个“N”是小微企业的员工及其家属，我们定位一个客群以后，要围绕这个客群周边的人群做文章，通过良好的金融服务，横向做更大范围的客群渗透，让目标客群的周边人群也成为我们的客户，为银行的贷后管理提供更多的信息来源有助于交叉检验；二是从交叉销售的角度，要明确并且细分客群需求，通过“内部研发+外部合作”的方式为客户提供更为贴身有效的金融产品，例如为客户提供理财、保险等一揽子的金融服务，通过金融科技提高服务的便捷性和可得性，纵向做更深的渗透，提高客群粘性的同时，利用与客户更多的触点，在贷后从更多的角度获得风险预警信号；三是金融赋能，通过消费者教育和有效的一揽子金融服务，搭建客群共建的撮合平台等方式，全面提高客群的金融能力与金融韧性，同时切实提高贷款的安全性。

最后是最难处理的风险成本。小微客户融资难，难就难在高企的风险成本。小微客群缺抵押少担保，信息不对称，所以融资难。就我们既往的经验来看，普惠客群核心风控大体可以分为以下几种方式：一是强有力的第二还款来源，比如抵押担保等；二是信用溢价，例如核心企业上下游客户，利用核心企业的信用溢价来做上下游普惠客群；三是大数据风控，例如建行的部分线上快贷产品；四是现金流嵌入，就是通过对客户精准的现金流分析，在他需要用钱的时候，以刚刚好的额度放款，在他回款的时候精准的收贷，类似贸易融资的自偿性。以上风控方式可以分开用，也可以选取其中几点同时使用。接下来对客群分类的讨论也紧紧围绕风控这个问题展开。

二、商业银行的小微客群分类

从整体来看，小微客群可以分为中小企业客群（SME）和微型金融客群（microfinance），现在监管报表统计的普惠金融业务口径包括了小微企业客群和微型金融客群，但不包括中型企业，所以普惠金融部做普惠客群，公司业务部做大型企业客户，那么中型企业，特别是中型企业的小金额融资需求，谁来满足？一些银行都存在这种业务的杠铃现象，两头重，中间空。

以下笔者尝试围绕风控逐个对小微客群分析。

（一）SME中的小企业客群细分

首先，基于风控，SME的小企业客群可以细分为以下几类：第一类是基于优质易变现的押品，做足值抵押类的小企业授信，这是对客户经理信贷技术要求最低的，也是目前银行业最普遍的风控方式；第二类是小企业集群，基于某一些地区的特色行业，聚集了一群小企业，他们具备本地天然的资源优势，银行基于对优质行业的选择，从这些小企业集群中选择优质客户，进而弱化抵质押担保要求，做小企业授信；第三类是核心企业上下游客户，基于对优质核心企业的选择和真实的贸易背景，银行可以做基于订单的小企业授信；第四类，也是我们最近几年通过实践摸索出来的授信方式——把中小企业本身作为核心企业，对他的上下游更小的微弱型经济主体进行授信，从而把我们对小企业的一笔流动资金贷款，拆分成小金额的贸易融资贷款，嵌入到真实的贸易场景中去，这样做既分散了风险，防止了资金挪用，同时还做好了贷后监控，可谓一举几得。

（二）微型金融客群细分

根据城乡的差异，首先将微型金融客群分成涉农和非涉农两类。相对于SME而言，微型金融客群的家庭和个人属性更强，以一个经营主体财务数据的角度进行分析更加困难，所以更多的是分析人和家庭的财务状况，以及基于自然人本身的软信息，而这些软信息往往通过远程和客观数据渠道很难获取。越是普惠金融的底层客群，越难以找到具有说服力的客观数据，因此这部分客户也被称为“普惠客群的硬骨头”。那么，真正的普惠金融底层客群，就目前我国的大数据建设情况，只用纯客观的数据是否能够解决他们的融资难问题，或者现在通过大数据对普惠金融客群进行融资的产品，是不是真正解决了普惠金融客群融资难？就是虽然你放款了，但是从额度和期限等方面是不是真的契合了他们的融资需求？个人认为，就目前银行业的产品情况来看，银行更多站在自身角度对客户放款，而从金额和期限上跟普惠客群需求进行精准配置，较难实现。

1、非涉农微型金融客群分析

非涉农微型金融客群主要包括微型企业、个体户、灵活就业人员，这几类客群的风控主要从三个点考虑，一个是行业客群细分，通过对细分客群进行客户画像，对经营特征进行有效把握，捕捉经营的核心风险点，准确地进行客户分层，识别其中优质客户，了解现金流进出的主要特征，用现金流嵌入的方式设计定制化的产品；二是额度管控，先期客群接入可以通过小额信用或者保证的方式，通过客户分层，择优的、追随性的试探性介入，或者通过足值抵押适当放大金额介入，当对这个客群有一定程度了解，在行内培养了对客群和行业能够熟练把控的客户经理团队之后，通过不足值抵押介入，这时候押品只是一种约束手段，通过对客户的核心资产进行控制，提高客户的违约成本，进行心里约束，并不作为第二还款来源的风险管控手段使用。

2、涉农微型金融客群分析

涉农客群主要分为两大类，一类是普通农户，一类是除了龙头企业之外的其他新型农业经营主体。

对普通农村，从三个方面综合进行考虑：首先是地域，在农村，乡风民俗的概念非常浓厚，一些村子贷款的逾期率高，而有些村子贷款的逾期率低，所以银行需要选择整体信用比较好的村子，就像现在各行都在做的信用村的评定；二是农村居民客群的细分，比如乡村教师，乡村干部或者一些乡村振兴的行业带头人，这一类农村客群就可以单独设计适用性产品，对于彻底的贫困户结合国家支持也可以单独设计一些产品；三是农民的行业属性，一些农户主要种植，一些主要养殖，一些种养殖结合，不同的行业属性决定了不同的授信额度和期限核定策略，例如种植多以种植亩数和种植品种决定种植成本和融资需求，养殖则多以养殖品种、头数和出栏周期核定授信金额和融资期限；四是真实资金需求，农户的需求往往是多样性的，种养殖需求、上学需求等等，各不相同，其中一些需求可以通过需求细分做一些定制化的产品。但现在在农村，监管规定用于婚丧嫁娶的需求是不允许放贷的，而农民一辈子就这么几件花钱的大事情，这些时候银行不能在合情合理的范围内给与支持，所以在消费端银行能为农民做的事情是很少的。

最后是除了龙头企业之外的其他新型农业经营主体，这类客群，又可以分为两类，一类是具有天然资源优势的种养殖大户，

例如一些自身继承草场面积上万亩的牧户，这些客群不用通过杠杆即可以进行相对大规模的农牧业生产，耕地或者草场成本较低，整体融资风险较低，对这类客群，做好融资额度控制相对风险可控；一类是通过杠杆进行土地和草场进行规模化种养殖的大户，相对风险较高，因为农业本身就是经营风险极大的行业，也是高资金投入的行业，要把这个行业做成规模，需要的资金体量和顺应时节的资源调动能力，要求太高了，再加上市场的不确定性，所以做这个客群很难，对于这类客群，银行目前能运用的风控选择有：一是基于订单农业，控制订单和回款；二是通过期货加保险来确保价格，保证销售价格；三是通过土地经营权的信托计划和专业农事服务公司，如果农户经营不善，通过信托计划，让农事服务公司承接土地经营权，确保第二还款来源的担保。

三、小结

最后，回到我们团队一直在说的一句话“信贷是一门艺术，我们要做的就是将量身定制的高端金融普惠化”。

什么叫做客群？客群就是有着某些共同特点的客户群体。客群细分就是根据共同特点的多少，由少到多，一层一层客群进行分类。客群越细分，银行能够识别的这一客群的共同点越多，银行就越容易掌握这一类客群的核心风控点，也就越容易设计针对性的产品。为什么说信贷是一门艺术，因为本文前面说的那些客群，可以无限细分，前文说的那些风控手段都可以灵活组合，最后艺术化的将客群的特征和银行的风控手段进行有效的融合，做到商业可持续的普惠金融，做到切实提高普惠客群的金融能力与韧性，这就是一门需要工匠精神的艺术。

天佑小微，民生所倚，天佑小微，国之所盼。愿每一个投身普惠金融的人，抱着长远的初心，为这个弱势群体，为这个社会，实事求是的尽我们的本分。