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在眾多的小貸技術(shù)中，本文主要關(guān)注兩個技術(shù)，一個是德國IPC公司的小貸技術(shù)（以下簡稱德國IPC技術(shù)），和德國IPC技術(shù)類似的還有很多，比如法國沛豐的小貸技術(shù)，印尼人民銀行小貸技術(shù)等等，都是偏重于人與人溝通的技術(shù)，由信貸員做決策；另一個是打分卡技術(shù)，偏重于由計算機做決策。

一、德國IPC小貸技術(shù)

1．概要

德國IPC公司1980年11月成立，在1980年代末，IPC的工作重心轉(zhuǎn)移到了開發(fā)金融領(lǐng)域，開始小貸業(yè)務(wù)咨詢服務(wù)，IPC為拉美、非洲及東歐轉(zhuǎn)型經(jīng)濟體制下的許多項目制定了新方法并將方法成功實施；1990年代末，開始技術(shù)入股發(fā)展小額信貸業(yè)務(wù)，通常占15-20％的股份，通過近10年的發(fā)展，IPC牽頭組建了Pro Credit控股公司，現(xiàn)經(jīng)營位于東歐、中亞、拉美及非洲的22家銀行，Pro Credit總股本權(quán)益達2.79億歐元。2007年，在Pro Credit業(yè)務(wù)走向正軌后，IPC咨詢團隊再次分離，專注于咨詢業(yè)務(wù)。

德國IPC和中國的合作從2005年開始，通過國家開發(fā)銀行微小企業(yè)貸款項目，成功和國內(nèi)12家銀行合作，包括包商銀行及馬鞍山農(nóng)村商業(yè)銀行，目前包商銀行的小貸業(yè)務(wù)已經(jīng)取得了成功，兩家計劃在未來三年繼續(xù)合作。除上述12家外，德國IPC公司還與國內(nèi)的廣州農(nóng)商行、寧夏銀行、阿里巴巴等多家金融機構(gòu)開展了合作。

2．流程介紹

德國IPC技術(shù)的信貸流程包括市場營銷、貸款申請、信貸分析、信貸審批、貸款發(fā)放、貸款回收六個過程，大體上和我們傳統(tǒng)的信貸沒有什么區(qū)別，這也是該技術(shù)在國內(nèi)廣為接受的重要原因之一。在每個過程的細節(jié)上，充分考慮了小貸的特點，能簡單的盡量簡單。比如資產(chǎn)負債表，最簡單的資產(chǎn)負債表只有7～8個項，簡單的要求讓信貸員容易掌握，也方便從客戶那里獲取重要信息。

3．人員招聘

德國IPC技術(shù)的特點之一是容易復(fù)制，對專業(yè)方面要求不高，更多的是對人的基本素質(zhì)的要求，考試形式包括筆試、無領(lǐng)導(dǎo)小組討論等，主要考察員工的誠信意識、親和力、積極主動性等素質(zhì)方面的要求，同時后期還有大量的評測來淘汰不合格的員工，淘汰率在20％～50％左右。初入行員工一般會有3個月的培訓(xùn)，培訓(xùn)包括看文檔、觀摩、課堂培訓(xùn)、實際業(yè)務(wù)操作等，實行師傅帶徒弟的方法。

4．組織管理

德國IPC技術(shù)一般要求小貸業(yè)務(wù)以獨立的事業(yè)部方式運作，總行設(shè)小貸中心，分行設(shè)區(qū)域經(jīng)理，歸小貸中心總經(jīng)理直接領(lǐng)導(dǎo)，區(qū)域經(jīng)理下面即是最小的信貸團隊（一般在支行），該團隊一般10人左右，包括1個主管崗，1個后臺崗和8個信貸員崗，后臺崗在業(yè)務(wù)上和主管崗沒有直接管理關(guān)系，日常工作上后臺崗歸主管崗管理，體現(xiàn)了歐美的分權(quán)管理思想，較好地實現(xiàn)了內(nèi)部交叉審核。

5．交叉驗證

交叉驗證是德國IPC技術(shù)的核心，交叉驗證就是對兩個方面獲取的數(shù)據(jù)進行核對，如果數(shù)據(jù)偏差在一定范圍比如5％以內(nèi)，即認為是合理的。交叉驗證有兩個作用，一是獲取精確的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，二是用于驗證申請人的誠信。

6．重要工具

在德國IPC技術(shù)中，圖表工具特別重要，圖標工具由于其可讀性強，容易被非專業(yè)人士迅速掌握關(guān)鍵信息，主要工具包括時間軸工具、上下游分析工具、資產(chǎn)負債表工具、損益表工具、現(xiàn)金流量表工具等。時間軸工具主要描繪企業(yè)或者企業(yè)主的從業(yè)歷程，上下游分析工具用“輸入—→本企業(yè)—→輸出”的關(guān)系圖，描繪企業(yè)的概要業(yè)務(wù)流程，這兩個方面宏觀上說明企業(yè)是干什么的。資產(chǎn)負債表、損益表和現(xiàn)金流量表則分析企業(yè)是否有足夠的現(xiàn)金流來支付貸款。一般把年收入的70％左右作為貸款還款上限。

7．效果

包商銀行，自開辦微小貸款業(yè)務(wù)以來，業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，2009年全行利潤10.9億，微小貸款利息收入4億，利潤2.6億。

二、打分技術(shù)

1．概述

打分卡技術(shù)在國外已經(jīng)發(fā)展了50多年，該技術(shù)是以計算機技術(shù)為核心的，以取代人力為特征的大規(guī)模自動化處理方法，是發(fā)達國家普遍采用的能夠有效控制風險、降低業(yè)務(wù)人員數(shù)量、極大提高審批效率的商業(yè)銀行革命性措施之一。1997年，美國聯(lián)邦儲備委員會的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，70％的大銀行在小企業(yè)貸款中用了打分卡?，F(xiàn)在，打分卡除了在傳統(tǒng)的信用卡領(lǐng)域繼續(xù)發(fā)揮重要作用外，在信貸業(yè)務(wù)中，使用范圍已經(jīng)擴展到了汽車貸款、住房按揭和小企業(yè)貸款等諸多業(yè)務(wù)中。傳統(tǒng)的小企業(yè)貸款審批流程一般要花費12.5小時到2周時間，而打分卡技術(shù)可把這個時間降低到1小時。美國一家小型商業(yè)銀行可以在一兩個月內(nèi)發(fā)放600萬美元至1000萬美元的消費信貸。

2005年前后，中國大部分大中型銀行都開始了打分卡技術(shù)的研究，但目前在打分卡的使用上還處于探索階段，部分單位用于輔助決策，部分單位用打分卡的結(jié)果做營銷方向選擇等。小微金融機構(gòu)對打分卡還基本上是空白。

2．核心原理

打分卡技術(shù)的核心原理是使用一組變量，通過變量取值得到一個客戶信用評分，該評分后面對應(yīng)的實際上是好壞比，比如國際有名的FICO評分680分對應(yīng)的好壞比是144:1。對銀行來說，掌握了好壞比率，就明確了未來的盈利情況。舉例來說，假定銀行當前客戶群的好壞比率是20/1，即21個人中20個是好的，一個是壞的。對這個人群發(fā)放貸款，必須通過20個人的收入來抵消1個壞客戶的支出（假定壞賬戶本金全部損失），以最后利潤率3％計算，經(jīng)過計算，可以得到最低放貸利率為8.15％，即對這個人群必須用8.15％的利率才能得到期望的理論收益；同樣的方法可以算出，對好壞比率80/1的客戶群，其利率是4.2875％。打分會有偏差，好比價值和價格出現(xiàn)偏差一樣。

3．打分卡使用

打分卡使用場合很多，包括營銷評分、申請評分、行為評分、回款催收評分等等，按照具體的產(chǎn)品還可以分為信用卡、車貸、房貸、經(jīng)營性貸款評分等等，還有按照不同地域的評分等等。根據(jù)不同的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，打分卡的各項參數(shù)要做設(shè)定，打分卡的使用比打分卡開發(fā)更重要。

4．打分卡開發(fā)

打分卡開發(fā)方法，包括邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、馬爾科夫鏈、生存分析等等，用的最多的，還是傳統(tǒng)的邏輯回歸，采用邏輯回歸的打分卡開發(fā)基本流程大致為選取樣本、定義好壞標準、尋找可用變量、選擇變量、評分模型開發(fā)、設(shè)置取舍點（cut off）六個過程，其主要工作量在前面幾部。打分卡模型一般包含15個左右變量，這是由于變量之間一般都會有耦合，比如職務(wù)和職稱，職務(wù)高的人一般職稱也高，但不應(yīng)該重復(fù)計算。如果變量太多，去掉變量間耦合會比較困難，也會使模型不穩(wěn)定，某個變量的小小變化可能導(dǎo)致分值變化很大。

5．效果

國內(nèi)打分卡的使用成功案例還不多，歐美較多，比如美國富國銀行（Wells Fargo），從1994年開始，對10萬美元以下的貸款通過信用評分來做決策，大部分貸款僅通過郵件、電話或分行柜臺發(fā)放，沒有信貸員，富國銀行已成為美國小微企業(yè)貸款排名首位的銀行。

三、兩種技術(shù)比較

兩個技術(shù)各有特點，共同點是都具有較好的可復(fù)制性，由于微貸業(yè)務(wù)量大金額小，必須可復(fù)制，兩個技術(shù)都很好的解決了可復(fù)制問題。同時兩個技術(shù)還有很多不同：

1．人的參與程度不同

德國IPC技術(shù)需要大量人的參與，打分卡技術(shù)盡量降低人的參與程度，甚至希望自動發(fā)放。

2．側(cè)重點不同

德國IPC技術(shù)對最終貸款金額通過現(xiàn)金流分析工具更準確，打分卡技術(shù)對違約率判斷更清晰。兩者結(jié)合效果更好。

3．對結(jié)果的要求不同

德國IPC技術(shù)理論上要求所有貸款都是正常貸款，不能出現(xiàn)差錯，如果出現(xiàn)差錯，會通過績效對信貸員進行懲罰；打分卡技術(shù)是一個概率技術(shù)，從設(shè)計初就允許有損失，只是通過優(yōu)化模型，降低損失概率，這也是國內(nèi)目前推廣打分卡技術(shù)的一個困難點。