文档介绍：.
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两种小企业信贷技术介绍
一、概述
小企业贷款成为中国经济发展必须解决的问题,国家、企业、社会都很关注小额信贷。小企业贷款的特点是数量大金额小,如果按照传统的信贷风险管理模式,必然成本支出太大,,而打分卡技术可把这个时间降低到1小时。美国一家小型商业银行可以在一两个月内发放600万美元至1000万美元的消费信贷。
2005年前后,中国大部分大中型银行都开始了打分卡技术的研究,但目前在打分卡的使用上还处于探索阶段,部分单位用于辅助决策,部分单位用打分卡的结果做营销方向选择等。小微金融机构对打分卡还基本上是空白。

打分卡技术的核心原理是使用一组变量,通过变量取值得到一个客户信用评分,该评分后面对应的实际上是好坏比,比如国际有名的FICO评分680分对应的好坏比是144:1。对银行来说,掌握了好坏比率,就明确了未来的盈利情况。举例来说,假定银行当前客户群的好坏比率是20/1,即21个人中20个是好的,一个是坏的。对这个人群发放贷款,必须通过20个人的收入来抵消1个坏客户的支出〔假定坏账户本金全部损失,以最后利润率3％计算,经过计算,%,%的利率才能得到期望的理论收益；同样的方法可以算出,对好坏比率80/1的客户群,%。打分会有偏差,好比价值和价格出现偏差一样。
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打分卡使用场合很多,包括营销评分、申请评分、行为评分、回款催收评分等等,按照具体的产品还可以分为信用卡、车贷、房贷、经营性贷款评分等等,还有按照不同地域的评分等等。根据不同的业务战略,打分卡的各项参数要做设定,打分卡的使用比打分卡开发更重要。

打分卡开发方法,包括逻辑回归、神经网络、决策树、马尔科夫链、生存分析等等,用的最多的,还是传统的逻辑回归,采用逻辑回归的打分卡开发基本流程大致为选取样本、定义好坏标准、寻找可用变量、选择变量、评分模型开发、设置取舍点〔cutoff六个过程,其主要工作量在前面几部。打分卡模型一般包含15个左右变量,这是由于变量之间一般都会有耦合,比如职务和职称,职务高的人一般职称也高,但不应该重复计算。如果变量太多,去掉变量间耦合会比较困难,也会使模型不稳定,某个变量的小小变化可能导致分值变化很大。

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国内打分卡的使用成功案例还不多,欧美较多,比如美国富国银行〔WellsFargo,从1994年开始,对10万美元以下的贷款通过信用评分来做决策,大部分贷款仅通过邮件、电话或分行柜台发放,没有信贷员,富国银行已成为美国小微企业贷款排名首位的银行。
四、分析比较
两个技术各有特点,共同点是都具有较好的可复制性,由于微贷业务量大金额小,必须可复制,两个技术都很好的解决了可复制问题。同时两个技术还有很多不同：
1．人的参与程度不同.
德国IPC技术需要大量人的参与,打分卡技术尽量降低人的参与程度,甚至希望自动发放。
2．侧重点不同
德国IPC技术对最终贷款金额通过现金流分析工具更准确,打分卡技术对违约率判断更清晰。两者结合效果更好。
3．对结果的要求不同
德国IPC技术理论上要求所有贷款都是正常贷款,不能出现差错,如果出现差错,会通过绩效对信贷员进行惩罚；打分卡技术是一个概率技术,从设计初就允许有损失,只是通过优化模型,降低损失概率,这也是国内目前推广打分卡技术的一个困难点。
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德国IPC微贷技术
德国国际项目咨询公司<以下简称IPC公司>是一家专门为以微小企业贷款业务为主的银行提供一体化咨询服务<即传统的咨询服务与承担项目实施的管理责任相结合>的公司。经过多年的发展,该公司在小企业贷款技术上形成了一套持色鲜明,行之有效的办法,并且在对外技术输出中取得了良好的效果。
IPC公司信贷技术的核心,是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分：一是考察借款人偿还贷款的能力,二是衡量借款人偿还贷款的意愿,三是银行内部操作风险的控制。每个部分,IPC都进行了针对性的设计。
评估客户偿还贷款的能力方面,其流程主要是信贷员通过实地调查,了解客户生产、营销、资金运转等状况,自行编制财务报表,分析客户的还款能力,为发放贷款的整体决策提供信息。微小企业的财务数据不作为评估业主偿还能力的重要指标。
关于客户的还款意愿,IPC公司会首先评估客户个人的信用状况,具体衡量其包括个人声誉、信用历史、贷款申请的整体情况和所处的社会环境。然后,要求提供严格的抵押品,以降低客户的道德风险。对还款积极的客户给予激励,包括可能得到更大金额和更优惠条件的贷款以及获得长久