本文是一篇工商管理论文，通过本文分析，可以得出以下三点结论： 首先，小微快贷风险管控应跟得上业务创新步伐，实现对贷前、贷中、贷后等各关键节点的风险识别、梳理、管控，确保风险看得见、理得清、管得住。 其次，小微快贷风险管控应把握信息时代金融风险新特征，基于 HD 银行新一代提供的数据、系统新优势，更充分地借助风险计量新技术，建立一整套基于大数据、互联网和智能技术的风险管理新模式，确保为小微快贷高质量发展提供强有力保障。 最后，针对当前小微快贷风险管控机制存在的问题，可着力从提高数据获取及分析能力、规范业务流程操作、强化内部管理和防范外部贷款中介潜在危害影响四个方面提出相关建议，完善小微快贷风险管控能力。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
小微企业对推动国民经济发展具有很大积极作用，不仅事关经济的活力与繁荣，更关乎就业和社会稳定的大局。数据显示，在企业数量上，我国的小微企业占比已达 98%以上；在提供就业人数上，小微企业提供就业人数已经占到 65%以上；在经济总量上，小微企业单个体量虽小，但整体对经济的贡献作用却不小，在经济社会发展中所起作用不可忽视。在经济发达地区，无论是国内生产总值还是工业总产值，小微企业在其中的占比都已达到了六成左右。因此小微企业作为市场经济的主体、经济的基本细胞，对国民经济的贡献不容小觑。
党的十九大和近两年全国经济和金融工作会议均对支持小微企业发展，解决小微企业融资难题做出了战略部署；各地政府部门相继安排部署深化小微企业金融服务推进工作；中国人民银行也对金融机构对公信贷支持小微企业数量和质量不断提出新的更高要求；此外银保监部门更加大调度力度，除对年末未完成普惠金融小微信贷考核计划的金融机构约谈外，还在高管准入、新设机构、业务开展等方面进行约束。因此可以看出，从中央到地方各级政府，从人民银行到各级银保监机构，都把支持小微企业发展，解决小微企业融资难、融资贵的社会难点、痛点问题，提升到了前所未有的政治高度。
在此背景下，HD 银行积极推进小微企业信贷业务转型发展，贯彻落实“小额化、标准化、集约化”的转型方向和“以小为主、以微为重”的客户定位要求，运用可量化模型和大数据风控，打造小微快贷信贷产品体系。然而在小微快贷大规模拓展的实践过程中，当前小微快贷业务风控机制也显现诸多未能预期全面覆盖的风险因素，这些客观存在的风险隐患对当前小微快贷业务迅猛发展的态势形成了较大威胁，也对银行业互联网大数据信贷产品的风险管控和资产质量提出更高要求。因此如何实现小微快贷保持快速高质量发展，探索符合其自身风险特征的风险管控举措尤为重要。
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1.2 国内外研究现状
本命题国内外相关研究主要涉及小微企业融资、小微企业信贷风险原因和互联网大数据背景下小微企业信贷风险管控的研究，现梳理如下:
1.2.1 关于小微企业融资的研究
1931 年麦克米伦在提交给英国政府的《麦克米伦报告》中第一次提出了小规模企业存在的融资问题，被称为“麦克米伦缺口”，从那以后，小微企业融资一直是各国学者研究的热点。
小微企业融资难原因主要由企业规模大小及信息不对称导致的逆向选择和道德风险构成。Berger（1998）分析认为信息不透明、信息不对称对小微企业融资会产生影响[1]；Saunders（1998）提出信息不对称是困扰小微企业融资的核心问题[2]；Scalise J（2002）通过对世界不同国家中小企业融资相关数据分析发现，中小企业通过银行贷款融资比例比大企业低 13%[3]；Duflo E（2004）指出小微企业真实股权结构不易获取，往往通过粉饰财务数据来隐瞒真实经营状况[4]；Mitchell,B（2006）认为小微企业自身民间借贷、关系借贷及对外隐形担保情况不易掌握，加剧融资困难[5]；Demirgue-Kunt（2006）认为影响企业融资方式和融资难易程度的主要因素是企业的规模大小[6]；宫晓林（2017）指出区块链技术不可篡改的特性，确保交易的可靠性和可追溯性，降低信用风险，为解决信息不对称问题提供了方案[7]；陈然云（2019）从企业角度看对银行信贷政策不够了解，信贷产品的针对和适应性还有待提高[8]；许一帆（2019）指出大数据时代银行业金融机构依靠传统的抵押担保或现金流信息来发展小微信贷成本较高，难以满足批量、高频的小微金融需求，只有利用大数据金融才能破解成本难题，同时提高信贷决策和风险管控的科学有效性[9]；王蕊（2019）认为传统信贷过程中由于信息不对称导致逆向选择和道德风险，造成小微企业融资困难，而区块链技术具有去中心化、信息透明公开、不可篡改和可追溯等特点，能够有效解决小微企业融资难的困境[10]；刘安泰（2019）提出信息不对称是形成中小企业融资难、融资贵的根本性原因，传统的融资模式无法以低成本了解中小企业真实经营情况，难以破解信息不对称难题。金融科技的快速发展，使金融机构有能力以较低的成本获取中小企业除财务数据之外的补充性支撑数据，通过大数据分析，对客户信用进行全面画像，为破解信息不对称问题打开新路径[11]。
图 1-1 技术路线图
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第 2 章 理论基础
2.1 信息不对称理论
市场经济活动中交易双方对所需信息的了解存在差异，掌握完整信息的一方比信息相对缺乏的一方占优势，这种差异会导致掌握信息优势方可以通过将信息传递给信息缺乏方而获益，而同时信息相对缺乏方则会试图从另一方获取信息，从而弥补自身信息不足。
2.1.1 对形成信贷风险的影响
信息不对称理论的出发点为交易双方掌握的信息不一致时会产生信用问题，发生在交易前的信用问题被称为“逆向选择”，发生在交易后的被称为“道德风险”。
“逆向选择”影响信贷决策质量。一方面表现为内外部信息不对称对审批决策引发的风险：小微企业对自身的财务状况、盈利能力及风险程度所掌握的信息优于银行，有的企业则为达贷款目的而刻意隐瞒或向银行提供失真或虚假信息；而受限于时间和条件制约，银行在短期难以充分详细了解小微企业信息，出于营销冲动可能为贷款正确决策留下风险隐患。另一方面表现为银行前后台内部信息不对称导致的决策风险：目前，金融机构普遍实行审贷分离制度，贷款审批主要依靠前台经营部门提供的信息资料进行分析审查，难以对申报材料进行详细分析和调查了解，反映企业真实状况，造成信息存在扭曲、变形与失真的可能性加大。
“道德风险”削弱贷后管理的及时有效性。由于借款人的经营状况是动态变化的，因此贷后检查如果仅依靠贷前企业提供的信息或单纯询问企业主获取，而对销售归行率偏低、存贷比下降等经营情况异常指标缺乏敏感性，则可能埋下风险隐患。
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2.2 大数据理论
大数据是以海量多维数据为资产，价值挖掘为导向，集合信息技术、数据科学、数据思维、数据能力、数据应用的数据工程体系。在信贷风险防控领域的应用上，全面的数据集成可为内外部数据互联互通，融合应用提供支持；面向业务的数据整合则可为智能获客、智能风控提供保障。
2.2.1 银行业互联网大数据信贷产品
银行业互联网大数据信贷产品是指商业银行依托互联网，利用大数据理念和技术，通过采集和分析企业的结算信息、资产情况、纳税数据等资料，基于大数据的风险评分卡和信贷模式进行贷款需求和偿债能力评价，形成网络信用评级体系和风险计算模型，实行批量客户筛选、专业化分工、标准化操作，向企业发放的用于短期生产经营周转的线上贷款业务。
2.2.2 银行业互联网大数据信贷产品特征
普惠性。银行业互联网大数据信贷产品降低了小微企业融资门滥，受众更加广泛，对中小微企业融资有促进作用，还能更有针对性、更好地满足其个性化的金融服务需求。
便捷性。银行业互联网大数据信贷产品是科技赋能催生金融产品创新的成果，其背后是建立在新技术应用，更离不开互联网和大数据支撑的精准画像、数据建模及智慧风控。产品线上申请流程简便，审批高效，支用随心。
对等性。传统融资模式下，资金供求双方信息经常不匹配。资金需求方无法及时得到资金支持，资金供给方也不能找到好的投资项目。互联网金融模式下，资金供求双方不再需要贷款中介撮合，提高了资源配置效率。
风险性。由于银行业互联网大数据信贷产品是金融与互联网技术结合的产物，存在一定的技术风险，海量的数据存在数据泄露和丢失的风险。加之数据分析处理能力和数据来源的有限性，使得大数据在信贷风险管控领域的应用深度有待进一步挖掘.
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第 3 章 HD 银行小微快贷产品风险管控现状.....................20
3.1 HD 银行小微企业划分及信贷管理模式.....................20
3.1.1 HD 银行小微企业的划分..................20
3.1.2 HD 银行小微企业信贷管理模式.....................20
第 4 章 HD 银行小微快贷信贷风险管控存在问题...................30
4.1 客户信息数据获取及应用不足..................30
4.1.1 小微企业信息散落不易获取..................30
4.1.2 信息数据分析片面和滞后..................30
第 5 章 HD 银行小微快贷信贷风险管控................45
5.1 提高数据获取及分析能力................45
5.1.1 搭建内外部数据共享平台....
