(网商银行贷款条件)网商银行贷款要什么条件

想象一下，对于一名急缺资金的个体工商户，他只需日常让顾客扫码付款，稍加时日，就能从线上拿到贷款，这在熟知小微企业融资难问题的人眼中，听起来就像天方夜谭，但如今，已经成为现实。

二维码最深入人心的革新是扫码支付，在很多人眼中，商业潜力似乎已经被挖空殆尽，但如今，基于二维码的创新仍在不断延续，特别是在小微信贷领域。

今年上半年，支付宝针对线下小商家推出“收钱码”，实现收银环节的数字化，从而促成线下商业实现数据化升级——基于移动支付，网商银行突破了原有场景和数据的限制，得以从线上渗透到线下，为线下小微经营者提供信贷。

这个产品看似简单，推出之时，也并未引起业界足够多的重视，甚至不看好者也颇多，然而，半年之后，网商银行公布的成绩单证明，一旦有了技术和数据注入线下小微金融业务，就立刻展现出了惊人的想象力。

截至11月底，收钱码全国申请用户量超过4000万；6个月内，有超过155万线下小微经营者获得贷款；笔均借款金额7615元；6个月内贷款超过3次的经营者达到35%。

更令我吃惊的是，网商银行负责此项业务的团队，只有20人左右。

也就是说，平均一个员工就服务了7万多借款者，这对于一家传统银行来说，简直是神话，因为一名信贷业务员半年所能服务的人次不过数百。

另一个数字可能更加震撼：截至今年三季度末，小微企业贷款户数达到1462.24万户，这说明了什么问题呢？

中国所有银行加起来一共服务了1462万户，而网商银行一家在6个月内就新增了155万户。

不仅如此，我在网商银行的一堆数据中有了一个更加有意思的发现——在贷款需求最多的前5个城市，基本都是二三线城市，第一位是武汉，然后是杭州，上海排第三，郑州第四——这也说明，以蚂蚁为代表的金融科技领军企业，的确在帮助金融资源下沉，实现跨区域的合理配置。

把钱撒出去不算厉害，厉害的是能全部收回来，网商银行面向线下商户的贷款不良率为0.78%，99.15%的商家能按时还款。

看到这个不良率，我的微信朋友圈里有很多业内非常资深的人士，纷纷对此向我提出质疑，他们认为0.78%的不良率的真正原因是：蚂蚁是向供应商放出的贷款，基于应收账款作为抵押，才能把不良率压低。

但随后我和网商相关人士确认，这些贷款是纯信用贷款。

也就是说，网商银行这款产品在不良率上的表现，已经大大超乎了业界的想象，以至于业界还习惯性地将其视为一种动产抵押融资行为，而非纯信用贷款行为。

小微金融难在哪里？

这些惊人的创新背后，实际上是监管机构多年来心头的老大难问题。

这个头疼问题是什么呢？

在中国5600万家小微企业中，只有11.9%的中小企业能获得银行贷款。中小企业协会会长李子彬说，小微企业获得的贷款利率大多在13-15%，总融资缺口达22万亿。资金周转困难时，求助社会资金，成本往往高达年化36%。

但其实金融监管部门为了服务好小微企业已经很拼了——监管部门对商业银行有著名的「三个不低于」要求。

即：小微企业贷款增速不低于各项贷款平均增速；小微企业贷款户数不低于上年同期户数；申贷获得率不低于上年同期水平。

为了刺激金融机构从事小微贷款业务，央行更是推出了定向降准，如在2014年6月就推出过「上年新增小微贷款占全部新增贷款比例超过50%，且上年末小微贷款余额占全部贷款余额比例超过30%」的银行可获定向降准。

并且，监管层对小微贷款产生的坏账，也有着很高的容忍度。

但这样一套惠民组合拳，得出的结果，却不尽如人意。

一家股份制银行北京分行的行长告诉新金融功守道，即便是监管大力呼吁，很多银行在小微领域，贷款投放都在缩减，不少银行，近年来比例在10%以上的大幅缩减。这是因为，“每家银行的小微金融都不赚钱，都有很高的不良率。”

说白了，传统商业银行做不好这件事情，不光是缺乏有力的风控武器，无法控制风险，让客群真正下探。

同时，另一方面，传统商业银行的流程和效率，也远远无法使用小微企业的需求。一笔普通小微信贷大概需要这样的流程：客户申请——经办行判断是否符合基本准入条件——客户经理贷前调查，形成调查已经送上级分行——上级分行审批——经办行签批——信贷作业监督与核准——贷款发放。

经过多个层级，多个业务部门，手续繁琐，往往耗时不短。

根据一份名为《中国中小微企业金融服务发展报告》的报告，商业银行针对小微企业的放款，大多需要一周。特别是对于中西部地区，近一半的小微企业要想拿到贷款，更是需要近半个月的时间。

而小微企业资金筹划能力弱，且资金需求短频快急。长期以来，传统商业银行银行有心服务，却无力实施。

所以才有了监管急，商业银行也急，小微企业更急的尴尬局面。

还不仅仅是耗时问题，更是成本问题。这样一套流程下来，最后就只借了几千元出去，银行也吃不消，我去调研一家给养殖户发放贷款的小微金融企业，他们一句话让我印象很深，他们谈到自己为啥连年亏本时说，给大企业放六百万和给养殖户放出六万，程序和耗费的人力几乎是一样的。

这家金融企业当然是谈他们的苦衷，但其实也说明了一个问题，用传统方法来做小微信贷，成本问题就无法绕过。

另辟蹊径的收钱码

但是蚂蚁金服，却用二维码的方式做到了。

与个人移动支付账户的建立与数据积累的逻辑类似，网商银行通过给予每个小微商户、小微企业一个收钱码，从而与他们连接起来，进而开始数据积累、进行风险判断以及提供其他金融服务。

小微企业通过“收钱码”收款越多，网商银行对其风险的了解就越深入，提供给它们的贷款支持就越多。只要流水稳定，烧饼店、小卖铺、街边摊这样的小商家也能在网商银行贷款。

而且，二维码的部署成本很低，是最适合小微商家的部署方式。

早年在移动支付的战争中，微信和支付宝，恰恰就是凭借印在纸片上的二维码赢得了和POS机的战争。

表面上看，是一张收款码，实际上，大有玄机，其背后是基于支付宝的线上能力和大数据，用机器算法代替人工处理，完成了从获客到风控到放款的全流程，让成本大大压缩，也使得过去想做而做不了、不能做的小微生意，成为银行未来的新增长点。

不仅是做到了放款，网商银行还针对小微企业需求，在用户体验上，做到了分钟级甚至秒级的放款。

网商银行行长黄浩对新金融功守道说，他从后台发现，24小时都有商家在这儿贷款，而且从晚上7点后到第二天早上6点前贷款量，占到整个贷款量的30%，这个时候是传统金融机构都关门的时候。

但是小商家、小个体户们在完成一天盘点后，会看一看今天收了多少钱，付了多少钱，明天备货需要多少钱，因此借钱进入了小高峰。

其实，面向线下商户发放贷款，对于具有线上基因的蚂蚁来说，也是走出舒适区的很大一步。

黄浩也坦言，针对线下的生意，更加庞杂，刚开始着手时，心里也没底。“网商银行以前服务的都是线上卖家，以零售、物流行业为主，今天走到线下发现不一样了，线下服务商家是非常庞大的群体，属于线下零售只有19%，其他81%全都是纯服务类，就是日常生活方方面面。”

从行业看，网商银行服务的“码商”主要以服务行业的经营者为主，其中服装店、超市便利店、烟酒杂货等零售商家占19%，餐饮、教育、美容、维修、家政等纯服务性商家达81%。

一个高风险低收益的生意，要涉足，只有两种方式，要么就是格莱珉模式（一位业内人士告诉我，此种模式在中国已经被论证为不可行）；另一种就是依赖技术和数据。

底层技术的巨大变革

我们看得到的只是一张简单的收款码，但实际上，我们看不到的部分才是诀窍所在。

据黄浩介绍，网商银行已经沉淀了一百多种模型，数千种风控策略。举例来说，如何识别个人还是经营者，从资金网络的形态上就能辨别出来，商户是一个中心化的螺旋网络，个人则是点对点的分散化连接。对于商家的分析，网商银行会对行业和商圈加以分析，再加上付款人的资金流来进行判断。

“传统的信贷风控理念往往先把人预设为坏人，但网商银行从不预设任何一个坏人，我们把每个人首先看成是好人，然后用大数据的风控技术把其中少数的’坏人’挑出去。”黄浩表示，这也是网商银行能够在短短半年服务这么多线下小微商家的原因。

人工智能和大数据，对于金融来说，意味着什么，过去，大家都没有特别清晰的概念。

但变化的确在发生，老牌投行高盛的探索也颇有示范意义，据MIT Tech Review 报道，2000年顶峰时期，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台就雇佣了600名交易员，但时至如今，这里只剩下两名股票交易员。

高盛代理首席财务官（CFO）马蒂·查韦斯（Marty Chavez）介绍，原先的大部分柜台工作，如今交由自动交易软件负责。

如今高盛全公司有三分之一的员工是工程师，中国的金融科技，其实并不逊色，就网商银行来说，全公司300人里，技术团队更是多达200人。

因为人工智能技术的加持，网商银行用仅仅20人服务了155万人，可以想象，当服务人数增加到1550万，人数可能还是原来的那20人，这就是科技重塑金融的一个缩影。

蚂蚁金服旗下的网商银行，用非常生动的案例证明，随着移动支付积累的数据，再加上深度机器学习等前沿技术的应用，真实地解决了小微商家这个被遗忘群体的燃眉之急。

应该感谢中国的互联网和金融科技，中国最被遗忘却又最庞大的商业个体单元，才得以被重新激活。

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