面对新冠疫情，各行业小微客户（小微企业、小微企业主、个体工商户等）所处市场环境更加严峻，与此同时，受小微客户单体规模小、技术水平普遍偏低、经营行为不规范等问题制约，小微信贷自带高风险标签。虽经政府部门、金融持牌机构、互联网平台等“几家抬”，但融资难和贵仍是诸多小微群体面对的紧迫问题。究其原因，笔者认为信息不对称与道德风险所导致的市场逆向选择系主因，完善小微信用体系可有效缓解这一问题。
1 当前小微客户信用体系的若干问题
1.信用概念混用，评判主体多元
信用一词，目前尚无明确的法律定义。在社会活动中，大致可分为商业信用与社会信用，而前者又有狭义与广义两种含义。狭义商业信用指市场参与者从事生产、消费和交易时，因物权转移（提供商品/服务）与支付货款/费用在时空上不同步，而产生的融资与债务安排。广义商业信用则更广泛，例如当前广泛应用的公共监管信息（政府、司法在监管商业实体过程中产生的信息）、市场参与者信息（消费者、交易对手、合作伙伴、员工评价）、投融资交易信息（信贷、赊销、预付、担保信息）等。而社会信用，其内涵则与声誉、信誉等词相近，主要指个人品质、守诺履约、遵守公德良俗等道德层面约束的情况。目前小微信贷实践中，信用评估存在多种含义混用、评判主体多元、标准不一等问题，反而加剧了信息不对称。由各地政府主导的信用体系建设，虽冠以“社会信用体系”，但又未明晰区分与商业信用的异同，对加速形成良好商业信用环境的积极作用有限。
2.数据主权不清晰，应用成本高昂
真实、高活、多维、海量、关联等都是大数据的重要属性，但人们却往往认为大数据就是“数据大”，一方面，对数据生产、采集、传输、消费各方的财产权利界定不清，实际掌握数据的各方彼此封锁、画地为牢，却都希望获取他人掌握的数据；另一方面，对分享自身掌握数据非常谨慎，惟恐所谓“高价值”数据泄露，搞零和博弈。本人认为，要想通过大数据风控了解小微客户信用，实现多源数据复用是其核心，因没有明晰操作规范，近年数据安全事件频发；同时数据主权难界定、标准化程度低、普遍未经治理等问题，都导致大数据风控成本高昂却效果欠佳，个别成功模式也很难推广。
3.小微企业主与企业的商业信用混用
受发展阶段限制，很难区分小微企业主个人、家庭与小微企业的经营与消费现金流。小微企业主与家人作为自然人，其个人信息受法律保护，但当其自身出现财务问题时，极易因道德风险导致逃废债务。持牌机构、助贷机构与小微客户往往处于“囚徒困境”之中，经营不规范－信息不对称－财务不健全－风险高－融资难、贵－财务成本高－经营愈困难－信贷不良愈高，善于伪装的低信用客户往往容易获得信贷资源，而在市场逆向选择之下，持牌机构多选择“惜贷”。
4.过度抵押与风险缓释手段不足并存
在小微信贷整体风险偏高情况下，传统持牌机构因金融科技等精细化管理能力不足，受市场竞争或政策压力影响又必须放款，因此要么过于偏重抵质押手段，只要押品足值、抵质押率低就行；要么与助贷机构签订复杂合同，试图向其转移风险；要么半强迫小微客户购买贷款保险。这些操作虽然可能控制自身风险，却加大了系统性风险，也必然会提高小微客户融资成本。
2 相关问题改进路径探讨
要想从整体生态链层面改进小微信贷发展状况，必须 “两条腿走路”，既充分运用先进金融科技与大数据分析手段，降低劳动强度、提升分析效率；又积极培养数据科学家与风控团队，适应数字金融客观规律，降低信息不对称水平，这是解决小微融资难、贵的可行之路。
1.更广泛使用商业信用，慎用社会信用
从微观市场主体行为而言，在开展小微信贷时，持牌/助贷机构应针对小微客户信贷数据不足的特点，授信审查可扩展信息来源，更多使用广义商业信用数据，并将企业主等关联人商业信用数据作为开展企业征信的重要补充，结合自身风险偏好实施风控。而社会信用数据则需慎用，它既涉及个人信息与隐私保护，又属于影响商业信用优劣的环境性变量，属于相关性而非因果性因素，如果认为客户存在不良社会信用记录，则其商业信用一定不佳，并一味从严授信条件，则会导致合规机构无法服务到这部分客户，同时降低小微客户的融资获得性，实为“双输”。
2.统一数据架构，多维高活为小微客户画像
目前各方面对小微客户定义不一，也缺乏对全国（或分区域、分行业）小微客户商业活动的精细数据；即使有，也因缺乏数据标准与数据架构，无法积累细粒度历史数据。不能为不同区域、行业、规模、技术水平的小微客户画像，就无法精准评估具体客户的商业信用，在商业可持续的约束之下，持牌机构信贷产品与定价策略只会从严。
3.依托标准化与大数据风控，剖析商业行为
在当前环境下，小微信贷市场各参与方，应在金融行业或小微商会等行业自律组织牵头引导之下，积极推动产学研结合，扎实开展数据调查，并总结商业信用评估与全面风险管理的实践成果，通过小微信贷业务数据标准化、全流程数字化，为各方规范交换信息、高效分析数据、准确评估信用提供科学规范的高活数据，并据此分析小微客户商业行为。没有高质量基础数据，大数据风控其实无从谈起。这方面，清华大学五道口金融学院（2020）“道口中小微经济恢复指数”、北京大学数字金融研究中心（2020）“个体经营户总量测算与新冠疫情冲击评估”等相关成果值得重视。
4.活用抵质押信息，减少信息不对称
中央十分重视金融支持民营、小微企业发展，印发专文强调降低小微信贷对抵质押的过度依赖。要把握这个“度”，首先就需摆脱“当铺”思维，持牌机构日常的押品管理，其侧重点不应是押品变现能力，而是该项财产权是否与小微客户经营息息相关，其使用价值、商业价值变化是否能多维、客观反映小微客户经营状况，并结合商业信用各类相关数据，精细化管理小微用户，分层定价，实现风险与收益匹配。助贷机构的着力点，也应是为各方提供脱敏、高活、低时滞的数据服务。小微客户自身，亦应遵循诚实信用与最小授权原则，依约持续提供自身数据。区块链、人工智能、云计算、云平台等先进技术均可发挥积极作用，阿里云、腾讯云、华为云等已走上了正确道路。
3 相关政策建议
1.持牌机构/助贷机构采用俱乐部模式，聚焦商业信用服务
简言之，社会信用服务属于公共产品，其生产与供给可由政府机关或公益事业单位无偿提供，方便社会公众规避风险；小微客户商业信用属于准公共产品，应采取俱乐部模式，由各方依法自组织起来，谁受益谁付费，共享小微客户数据服务、聚焦商业信用。
2.产学研结合，建立知识图谱
持续开展小微客户调查，依照最小信息集原则，在保护客户信息、维护商业信用、减少信息不对称方面取得次优动态均衡，设计研发小微客户行为模型与用户画像，寻找适合的数据架构。
3.风控知识数字化
持牌机构/助贷机构应基于自身经验的实践成果，将隐藏于专家判断、一线风控经验等各个风险管理领域的知识显性化、结构化，依托5G网络、人工智能等先进信息技术，持续推动数据标准化，努力实现小微信贷业务数字化、线上化，将真实、高活、多维的历史数据积累下来，真正实现精细化管理，提高优质小微客户的融资便利性与满意度，同时控制小微信贷整体信用风险、减少风险溢价，实质性降低融资成本。
4.物权与押品管理动态化
持牌机构/助贷机构需全流程参与小微客户生态链，了解行业与个体变化，审慎、低时滞、成本可控地提供金融服务，改大水漫灌为“滴灌”，为小微客户提供差异化、个性化信贷产品与咨询服务，控制整体风控成本，缓解融资难、贵。
5.信用再造计划
在精准筛选、甄别优质小微客户，积极支持其稳健发展的同时；应推动信用再造计划，给已形成历史不良信用的小微客户提供出路，堵欺诈、套现的邪路，开积累高活经营数据、现金流，改善信用的正路。
综上所述，先进信息技术并非万能，金融问题自有其商业逻辑，小微信贷供给不充分，融资难、贵，是各方信息不对称与道德风险、逆向选择所造成。在数字金融时代，大数据、区块链等为人们解决传统难题提供了新途径、新工具，也确已取得诸多新成果，聚集商业信用，减少信息不对称，努力实现金融生态链中小微客户、助贷机构、持牌机构良性动态博弈，方为长久之道。
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