最近中小微租賃蔚為風(fēng)潮，有的租賃公司結(jié)合股東背景的優(yōu)勢，與區(qū)域性銀行合作，與政府合作科技型企業(yè)，還有與核心供應(yīng)商合作展開供應(yīng)鏈，其中有很多人相信專業(yè)的風(fēng)控可以解決中小微企業(yè)的風(fēng)險，譬如運(yùn)用行業(yè)共性與風(fēng)控專家來解決。但很多前仆后繼的歷史經(jīng)驗告訴我們，是不行的。

　　筆者從事10多年的中小微租賃，在年輕時常聽到資深專業(yè)的風(fēng)控主管在判斷風(fēng)險的“嗜好”，譬如，公司名字不吉祥，暫緩！公司大門的風(fēng)水不好，暫緩！老板的面相不福氣，暫緩！或是跟同業(yè)打聽，同業(yè)欲言又止的語氣，暫緩！不禁感嘆身為中小微企業(yè)的風(fēng)控專家，真是多才多藝。這些其實是因為中小微企業(yè)的高度信息不對稱，在判斷案件承作與否的最后一根稻草。

　　中小微企業(yè)有二大特性，高度信息不對稱跟抵抗風(fēng)險能力低，中小微企業(yè)因為規(guī)模小，像小船一樣，更具效率與彈性，把握住細(xì)分市場可能劃的比大型企業(yè)快，經(jīng)營績效更好，但只要市場一有波動，小船因為規(guī)模小抵抗能力弱，產(chǎn)生違約風(fēng)險的概率更大，所以中小微企業(yè)的風(fēng)險常常不是發(fā)生在現(xiàn)在，而是發(fā)生在未來。加上中小微企業(yè)的行業(yè)共性沒有大型企業(yè)來的顯著，這幾項特性注定中小微企業(yè)沒有辦法像依靠大型項目一樣運(yùn)用專家的風(fēng)控手法來最大程度的降低不良率到預(yù)期范圍，而要輔助對于資產(chǎn)管理的預(yù)測跟動態(tài)調(diào)整，在違約率一有波動的征狀時及時轉(zhuǎn)向，調(diào)整資產(chǎn)組合，進(jìn)而規(guī)避掉未來的風(fēng)險，或是因應(yīng)可能的風(fēng)險調(diào)整風(fēng)險成本。所以有志往中小微企業(yè)發(fā)展的金融機(jī)構(gòu)（建議單案金額在2000萬以內(nèi)），建議要愈早愈好的做好數(shù)據(jù)沉淀的規(guī)劃，盡早的做好資產(chǎn)管理�？梢哉f沒有成熟的資產(chǎn)管理體系的中小微租賃公司，很難將不良率控制在理想范圍內(nèi)。

　　在未來愈能掌握量化風(fēng)險，就愈有可能在市場上筑起護(hù)城河，在大陸所有金融體系對小微企業(yè)的支持只有37%，但在臺灣地區(qū)與日本光銀行體系的支持即達(dá)60%，加上小微企業(yè)對價格相對不敏感，所以小微市場是個高利基、高天花板、高護(hù)城河的賽道。除了量化分析的資產(chǎn)管理方式，在小微業(yè)務(wù)模式中，線下團(tuán)隊的搭配是很關(guān)鍵的。2B與2C不同，永遠(yuǎn)都需要線下團(tuán)隊，而且需要精細(xì)化管理、也要更有效率的頂層設(shè)計去突破因為高度風(fēng)險不對稱而帶來的風(fēng)險逆選擇的痛點(diǎn)。

　　風(fēng)險逆選擇的意思是，當(dāng)風(fēng)險定價的本質(zhì)是不違約的借款人一起為那一小部分違約的借款人“埋單”，來支付那部分壞賬損失，本質(zhì)是一種保險制度（全體人支付保費(fèi)）。但因為高度信息不對稱，導(dǎo)致高風(fēng)險的借款人有機(jī)可趁，而產(chǎn)生來借款的人都是天然的違約機(jī)率較高，而造成風(fēng)險定價的失敗。如果沒有可靠的線下螞蟻團(tuán)隊與特殊的頂層設(shè)計，那么風(fēng)險的逆選擇幾乎會成為所有中小微租賃公司的痛點(diǎn)。

　　很多人問沒有這么大的資產(chǎn)包要怎么做資產(chǎn)管理與量化分析，業(yè)界知名做中小微企業(yè)的租賃公司在20年上系統(tǒng)時，資產(chǎn)只有15億，而且是用EXCEL表輔以人工計算。2B的模型，算法不是最重要的，重要的是對業(yè)務(wù)的理解，譬如在經(jīng)營五大構(gòu)面中對于重要違約因子的判定3個月高度風(fēng)險的行為因子的萃取，對于欺詐手法的人性理解，對于中小微企業(yè)客群的了解。

　　但做好資產(chǎn)管理的最重要的其實是做好數(shù)據(jù)沉淀的規(guī)劃，什么時候開始都不算早，什么時候開始都不算晚。數(shù)據(jù)需要不斷的清洗，結(jié)合客群的狀況做磨合修正，從開始建模到真正穩(wěn)定是需要一段時間的沉淀，晚一年開始，就晚一年結(jié)束，事實上在違約樣本不足時也可以運(yùn)用特殊的數(shù)量分析方法做建模。盡早的開始，才能將信息數(shù)字化與決策流程數(shù)位化，沉淀下來的數(shù)字才能有好的質(zhì)量，才能使用量化分析持續(xù)的做客觀修正。當(dāng)模型成熟到一定階段，就可以做成決策引擎，代替一部份的人工做預(yù)篩，進(jìn)而降低風(fēng)控團(tuán)隊的規(guī)模。譬如運(yùn)用模型預(yù)篩80%的項目，剩下20%才進(jìn)入人工授審階段。

　　如果沒有系統(tǒng)的規(guī)劃，就要考慮風(fēng)險成本的計提要比預(yù)期再更高一些，銀保監(jiān)會建議的小微的撥備(風(fēng)險成本)是一般項目再加上3%，那應(yīng)該至少是4%，租賃公司屬于非銀體系，風(fēng)險成本需要再計提高一些。而有成熟資產(chǎn)管理體系與有效率的線下團(tuán)隊的搭配的租賃公司，不良率在歷史經(jīng)驗上可達(dá)0.37%。