照道理来说，租赁早就应该把小微做得红红火火，但事实上好像不是如此，反而是银行把小微做起来了。这里来探讨一下银行怎么做小微，比较一下与租赁的不同，租赁在银行的下沉里，是如何找到自己的空间?

　　不管是监管取向，或是国际上的趋势其实应该是租赁小微应该要做的比银行好，因为租赁普遍被定性为银行的补充性产品，既然是补充，最好就主动做点银行不想做的业务。

　　小微因为信息不对称的特性，金融机构就能在这赛道赚取信息不对称的利差，高利润而且风险可控，就只是累而已。顺理成章的应该成为租赁这样的类金融产品的重要赛道。

　　在GDP三驾马车中，这几年也是出口也是最为稳定的,尤其我国拥有全世界最完整的产业链集群。这些产业链都充满了密密麻麻小微企业，而且不缺设备。

　　商租说是产业租赁，但真正下沉做小微的租赁公司并不多，这里来探讨一下，为什么反而是银行与银行系金租在小微业务这里发展的不错。

　　1.银行小微的派别

　　目前银行做小微有几个主要派别，国有大行，中小地方型银行跟互联网银行派。笔者先从不良率探讨起。

　　这里小微的定义与普惠的定义有些许的不同，与中小企业的定义比较相近。这里就不做深究。

　　像台州或常熟银行做的小微是相当下沉的，比租赁小微更加下沉，可能更偏像微型企业，这样的客群理论上风险是最高的。因为规模愈小，抗风险能力愈低，未来不确性就愈高。不是说你不知道这客户能活多久，可能他自己也不知道，只要经济一有波动，一个浪拍下来，就拍死一群小微企业，这日子过的是有一天没一天的。

　　但事实上几个东部地区的银行做这块的资产品质與ROA的表现都相当不錯。利率比同行高了两三倍，但不良率低于2%。当然，笔者这里说的小微企业，不管是银行还是租赁，都是有一定经营实力了。也没大家想的这么下沉。

　　这些东部地区的中小银行用的是所谓的人海战术，当地所属的支行因为全生命周期的产品特性，跟客户产生了相当的黏性，对于属地的客户状况最为了解。这点跟租赁就不同，租赁的产品特性注定了只能陪客户一段路，而不可能全生命周期陪伴。所以中小银行的信贷员与客户就产生了关系型借贷模式，从而降低了信息不对称的伤害性。这种借贷模式具有高度人治的不确定性，所以很难走出区域，比较难具有可复制性。

　　2.小微利率与不良率的相关性

　　租赁做小微的方法则更加标准化与科学性，几家头部租赁都已经成功实现了全国性部署业务，这当中有客群也拉的比银行更上去一些的原因。

　　虽然跟主权类业务比起来，许多人会认为租赁小微也是人海战术，但如果仔细比较一下两者的人均投放跟人均创利的差异，就会发现从银行这里借用的名词，其实是会让人有一些误解。

　　从上面两张图可以看出来，利率与不良率有一定的相关性，但也不尽然，租赁产品的利率比银行高，但不良率比银行低。这当中其实牵涉到银行与租赁的产品特性不同，监管的要求也不同，这使得租赁得到比较高的收益率与比较低的不良率。

　　很多人在这里总有风险定价的迷思，总觉得小微的高利润来自于承担了高风险。但其实在这个时代，金融机构赚的早就不是简单利差或是信息不对称的收入，而是专业服务的利润。

　　什么叫专业服务，有点抽象，最简单的例子就是信贷服务的可确定性。当业务员上门时，放款时间、额度、利率能不能一开始就能给个比较确定的答案。

　　两周能不能放款，能不能给客户定制化的风险缓释条件，中后台有没有服务意识，会不会前台急的跟狗一样，中后台还是一脸何不食肉糜的老大爷样，

　　小微企业对资金的看法跟个人业务不同。对企业来说资金是用来赚钱的成本，但对个人业务而言，资金只是用来支撑消费的费用类科目。

　　所以效率与确定性是企业类客户最在乎的，尤其是对这些小老板，钱是用来赚更多钱的，小企业的资金缺口的变化性强，对效率需求就更高。所以小微企业类客户对服务的要求，会比其它业务高。

　　你想想，当企业花了一个月时间，老底都交给你了，各种给你查账，万一你给他举报偷税漏税呢。费这么大劲的结果最后过案率连50%都不到，额度又这么一点，最后还随性加码利率。

　　对企业而言，会跟这种没效率又随性的金融机构合作的企业，不就是他真的很缺，要不就是你真的很便宜。

　　所以很多利率做12%左右的小租赁公司生存艰难，便宜也没便宜到哪，跟银行比差的远了，效率更是差的一塌糊涂。

　　很多小微业务的问题看似是业务问题，其实是风控的本位主义问题，很多问题看似是风控问题，其实是组织协作问题

　　这就造成租赁公司要下沉小微需要有比较高的公司治理与团队组织管理的要求，除非他能够有一些属地化的信息优势，譬如地方国资委背景的国企租赁。一般不够市场化的第三方租赁公司下沉小微就要做期望管理，小富即安。或是资金成本相对较低，那也可以采取跟市场化租赁公司做联合租赁等类似助贷的模式。

　　3.互联网银行

　　理论上互联网银行使用大数据技术，再利用海量数据做回归分析，科技的进步应该使得风险技术也进步。但实际上在企业类的业务，一旦失去了场景，风险控制的效果就没有像零售业的效果一样尽如人意。

　　互联网银行的各种高成本导致最终的放贷利率较高，虽然互联网银行的利率相对高，但时间短、灵活性强、金额小等产品特性应该也可以成为救急不救穷的产品特色，从而形成同一客群但提供不同产品的差异化特色。

　　理论上资产表现应该可以跟传统金融差距不大。虽然利率高但额度小，绝对利息可控，大部分的企业也负担得起。

　　但事实上这样的产品跟传统金融产品却形成了相当的客群分层，许多数据分析表示会跟互联网金融往来，这行为的本身即代表高风险，传统金融避之为恐不及。笔者分析一这恐怕是因为这些产品的附加价值(弹性、灵活，额度小)，在景气下行时不足以支撑如此高的价格，二是大数据风控技术的失灵。

　　互联网风险技术的失灵主要原因有两个，一是企业类业务存在大量信息不对称，无法线上取得，这跟传统零售业务可以依靠上网行为等海量数据分析不同。二是反欺诈是进步了，但反反欺诈的技术也进步了。

　　4.租赁小微的差异化竞争

　　租赁公司做金融，等于是在传统银行与互联网银行夹鏠中求生存。以租赁大部分为中长期资金、并以备用资金为主要的产品差异化特色。引进科技化手段，但不放弃传统信贷专家法的风险技术，融合两者作为平衡。

　　很多人会把专家法跟风模技术视为两条平行线，但在企业类业务，这两者是相辅相成的。如果仔细观察几间成功下沉的头部租赁公司都有几个共通特性。

　　就是足够市场化。

　　市场化的意思其实也是公司治理与组织能力比较成熟，我们一般会把标准化分成两个维度，一是作业标准化，二是流程标准化。只有把标准化做好了，可复制性与可扩展性才会更强，这个时候上一些科技手段才有规模经济。

　　所谓的科技手段，其实也是像互联网公司一样，将所能获得的客户的数据与最后的还款情况进行回归，从而找到哪些指标是与其还款情况最为相关的，如此一来，信用评价的效率大幅提升。

　　但互联网公司纯粹只靠线上能获取的数据，纯线上的数据有效性在经济下行时会显著降低。租赁公司则是用了一些线下采集的数据做共同一致性分析，去补充小微企业在财务报表等等的信息缺失，再把专家经验与大数据做共同回归分析。

　　这种线上与线下结合的科技手段，在各家租赁公司这几年的实践中得到了有效的验证。