近年来，随着p2p的不断发展，在国内政策大力鼓励小微企业普惠金融的情况下，根据公开资料显示，过去几年中国各项贷款增速在始终在13%以上，而2018年商业银行普惠型小微贷款增速高达21.79%，已经取得较大增速。2019年政策继续加码，银保监会要求国有大型商业银行小微企业贷款余额较年初增长30%以上，并进一步放宽不良率控制从2%到3%。
在强监管的金融行业，存活下去比短期暴利更需要智慧。2019年，面对着网贷不确定性、现金贷良莠不齐等行业风险，不少金融科技企业业务被半关了“门”，而政策对小微企业融资的鼓励仿佛为金融科技公司重新打开了一扇“窗”。
小微信贷成金融科技公司方向
小微企业融资不管是在中国还是在国外都是普遍存在难题。据公开资料显示，国内小微企业的平均寿命为3年，意味着大部分小微企业可能抗不过一个完整的经济周期，这样的客群必然是信贷高风险客群。然而实操过程中，高风险却很难被高收益覆盖：同样的1亿元信贷，银行只需要尽调一家大企业就能够审批通过，但在小微企业这里却可能要尽调100次才能够消化——不仅每次都要花费时间与人力成本，有时小微企业往往还存在财务数据缺失、抵押不足、尽调成本过高等原因不通过贷款。小微企业传统信贷中“难、贵、慢”几乎不可避免。
六月初，中国人民银行、中国银保监会发布《中国小微企业金融服务报告(2018)》(下称“白皮书”)。其中21次提及金融科技，并指出银行业金融机构与新兴金融科技公司合作提升了小微企业融资便利度和可得性。
事实上，据《金融时报》报道，已经有9家大型银行成立了金融科技子公司，国内52%的商业银行已经与金融科技公司合作，37%的商业银行通过风险投资或私募股权的形式投资于金融科技公司。
小微信贷领域有着数据分散，风险太高，成本耗费，利润太薄等众多问题，也可以说正是在这种情况下，银行才必须引入科技手段。如何用科技“四两拨千斤”，直击银行不擅长的领域，是金融科技的发力点。
机器学习技术与流量，改善运营成本与获客难题
国有大行、股份制银行、中小行对“小微”的界定有很大差异。普遍来说，市场上金融科技企业在税贷、流水贷、电商贷等多种领域都有布局，这部分信用贷件均低于50万，是金融科技圈与中小银行的交集。这些银行科技研发能力较差，要兼顾银监会的客群下沉、贷款增量与商业可持续，借鉴金融科技公司的力量不失为一种捷径。
首先是大家所熟知的技术助力。金融科技公司在信贷的某个环节比如录入、电审、复核等环节替代人力，节约人力成本，向银行输出在线申请体系、小微企业评分、小微企业信用报告等。让原本冗长的环节压缩一部分时间——这是很多银行尝试合作的初级阶段。
很多银行的税务贷仍处于传统阶段：银行根据税务局将客户分成A\B\C\D四个评级，针对A级客户可以有某种利率优惠，近年慢慢地扩到了B级。可以想见，这样粗糙的分级方式背后，是缺乏数据处理能力、建模能力和定制化能力的。近年来银行业和很多金融科技公司合作，引入一些“企业分”，但实际上，一家靠谱的金融科技公司可以了解欺诈风险、企业经营状况、额度、逾期风险等多维度，这个比单纯的为银行给一个分要好很多。
如何用技术手段判断信用风险是一回事，如何找到有信贷需求的小商户是另一回事。在中国的小微企业信贷环境中，后者可能比前者更需攻克。
于是，在信任建立的基础上，有的银行开始尝试获客合作——这代表着银行给与金融科技客群信任度。一位金融科技小微信贷负责人曾说过，不同获客方式的效率存在数量级的差异：最传统的扫街方式转换率大约在1/1000的量级，稍传统的电销方式转换率在1/100量级，金融科技公司把信贷功能嵌入聚合支付产品、电商平台等，如果体验与运营到位，能获得的转换率大约在1/10，对应来说是很高效、很精准的获客方式。
总结
诚然，银行能给到信用贷的总量并不多——目前城商行的信用类贷款约占所有小微贷款的20%左右，而在农商行更低，一般为10%左右，大银行贷款中更是几乎没有信用贷的空间。但毋庸置疑的是，金融科技在银行信用贷是可以起到重要角色的。
早期市场也意味着机会均等，是金融科技企业争夺中小银行客户的好赛道。在小额信用贷领域中，金融科技公司“三板斧”依靠：技术产品、获客引流、互联网运营。而在税银贷中，拥有打通数据、资金与风控的能力将受到欢迎。随着更多数据的开放，中小微企业市场将更大程度地打开。
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