文|舒典 品鈦研究院
成也電商，敗也電商。電商平臺上的小微商戶作為“小微企業”的新生代，得以低門檻、低成本地創業、展業。但同時，由於他們大多數是網絡店鋪或小商品，沒有實體的門店、固定資產做抵押，也沒有像樣的庫存用以價值評估，在融資的問題上，金融機構對這類小微商戶長期存在著惜貸現象。
2018年底，商務部數據顯示全國網上零售額突破9萬億元。得益於電子商務的成熟與大數據風控的發展，國內電商小微企業融資從“無人問津”到小貸公司、傳統銀行、互聯網銀行等多類金融機構相繼服務，電商類小微企業信貸問題得到了解決。
1. 小微企業電商貸的興起
電商貸是小微企業智能信貸中起步最早、發展也相對最為成熟的小微智能信貸場景類別。
從2010年開始，在阿里巴巴、復星、萬向、銀泰等股東的推動下，浙江阿里巴巴小額貸款公司成立，註冊資本6億元，成為全國範圍內首家面向電子商務領域小微企業融資需求的小額貸款公司，電商貸由此進入小微企業貸的範疇。
電商貸主要由四方參與者組成：電商平臺、小微商戶、傳統金融機構（以小貸公司、銀行為主）與金融科技服務商。電商貸主要授信邏輯是：小微商戶在某一電商平臺開店並經營一段時間後，平臺會積累商戶一定的信用數據和行為數據，並基於這些數據給與一定額度。這類企業信貸往往具有期限短、靈活性高、隨借隨還的特點。而且當商戶按期還款後，通過自己的信用資質獲得貸款額度的進一步提升（總額度為數萬元到數十萬元不等）。
主要分為兩種運作模式。第一種，可以簡單理解為電商導流模式。電商對接金融科技解決方案服務商，服務商為電商平臺量身定製一套小微企業信貸解決方案，並對接金融機構實現信貸全流程。這種模式下，電商只需要與金融科技服務商對接產品需求，完成少量開發工作，由服務商來完成剩下的產品設計、流量篩選、流量運營、資金方對接、貸後管理等信貸環節。比如2017年品鈦與微店推出小微企業電商貸，由品鈦與微店完成產品開發與對接後，由品鈦負責獲客、初篩、決策輔助等貸前環節，並對接金融機構進行後續的貸中、貸後等。
第二種模式，則由電商自營金融。這類電商不僅僅想開發小微信貸功能，還希望能夠深度參與信貸流程，運營金融資源與渠道。在這種模式下，電商與金融科技服務商會共同參與產品開發設計以及貸前、貸中、貸後的全流程。通常情況下，這類電商願意自己對接金融機構資金（有時是電商自營牌照），從而可以更全面的滲透平臺的各類金融產品；部分情況下也會由金融科技解決方案提供商來連接金融機構資金。
這種模式下，小微商鋪與電商平臺可以建立長期穩定的信貸關係。從客戶體驗上來看，電商針對復貸客戶，可以縮短審核時間並提高貸款額度，有助於平臺內小微商戶的存續經營；對電商自身而言，也促進了電商平臺的流量變現，將交易用戶轉化為金融用戶。
2.電商貸，從邊緣到主流
2010年到2015年左右，國內大小電商百家爭鳴，有綜合電商阿里、蘇寧，也有垂直領域的唯品會、貝貝網等。隨著阿里小貸的示範效應，不少電商開始涉足小微企業信貸。但此時的電商流量與渠道分散，電商缺乏自主開發能力，議價能力不強，合作模式以導流為主，資金方也以小貸公司為主。
2015年電商貸進入成熟階段，電商平臺二八效應越來越明顯，從前分散的電商貸流量越來越集中在頭部電商，電商平臺體系內擁有交易數據、支付數據、物流數據等核心數據，他們也因此把控住了優質資金方與最先進的金融科技解決方案服務商。部分電商巨頭開闢互聯網金融業務，從場景流量，到金融科技解決方案，到資金對接實現體系內閉環，比如阿里巴巴基於天貓淘寶場景，由螞蟻金服提供金融科技支持，再對接到螞蟻微貸與阿里小貸機構，自耕自耘。阿里、蘇寧、京東、唯品會等主流電商們都已經擁有了自己的小貸牌照，電商貸成了巨頭們的天下。
2015年電商貸資金來源也從小貸擴展到了主流銀行。工行、招行、廣發、華夏、郵儲銀行等大批傳統銀行巨頭陸續推出了電商貸產品。憑藉資金充足、額度高、利息低優勢很快吸引了大量流量，拿走電商平臺中件均大、質量優的客群。
以華夏銀行2016年數據為例，其電商貸產品日息約在萬分之2.4，年化利率一般為8%-9%，而阿里平臺的電商貸款在年化利率在10%以上。據華夏銀行杭州分行數據顯示，其2015年9月首次推出電商貸產品，半年內授信379戶，授信總額11804萬元，件均可達到30萬。
傳統銀行憑藉自身的特殊優勢，搶佔了優質客戶，但並不能解決大部分電商商戶融資需求。據銀行人士表示，銀行電商貸的實際流程並非如宣傳中簡單流暢，“面籤”是很多傳統銀行繞不過去的坎。此外，銀行貸款的准入相對嚴格，在個人徵信、實體店、網店的經營情況等方面一般都有更高要求，更多服務於頭部用戶。
3. 機構資金各司其職，服務不同客群
電商貸作為智能信貸中發展最快的信用場景，其優勢在於電商體系內基於客戶真實交易場景生成的核心數據，包括交易數據、支付數據以及物流數據。交易與支付數據可以反應出經營範圍、客單價、資金流等經營狀況，可以預測企業規模與成長性；而物流數據則可以反應出企業供應鏈、交易規模等數據。小微企業這類客群一般都有數據不全、不精準等痛點，電商數據是很好的數據維度。
銀行與小貸公司的風控依據不同。銀行主要依靠電商數據+人行徵信數據；而小貸公司並不能接入人行徵信數據，因此採用與金融科技服務商合作模式，風控依據主要依靠電商數據+大數據風控，從第三方數據多維度分析小微商戶的信用水平。而由於大部分小微企業並不能在銀行留存足夠的徵信數據，因此長期以來電商貸由銀行與小貸公司分層服務，銀行服務頭部客戶，小貸公司服務長尾客群的局面。
2015年左右，首批五家民營銀行獲批成立（微眾銀行、網商銀行、華瑞銀行、金城銀行、民商銀行）。在傳統銀行與小貸公司之間出現了互聯網銀行的一席之地。
互聯網銀行中，網商銀行第一大股東為阿里；微眾銀行的第一大股東為騰訊；新網銀行的第一大股東為新希望集團，第二大股東為小米（持股29.5%，新希望集團30%）；蘇寧銀行的第一大股東為蘇寧雲商……都擁有互聯網流量、電商平臺以及科技金融子公司。
互聯網銀行擁有銀行和小貸公司不可兼得的優勢，一方面銀行身份可以讓他們查詢人行徵信，另一方面科技金融屬性，讓他們可以利用自身智能信貸技術實現大數據風控。而互聯網銀行的資金也更加多元化，他們一邊可以通過聯合放款方式，將件均大的客戶連接給傳統銀行；另一方面可以通過電商場景發行ABS以及自有資金等，服務更廣泛的客戶，為小微企業電商貸提供了更多支持。
以網商銀行為例，網商銀行成立後，原螞蟻微貸、阿里小貸等小額貸款業務併入網商銀行，並面向阿里體系小微商戶推出“網商貸”。據悉，2018年網商銀行為小微經營者提供了超過1萬億元的資金支持，已覆蓋全國32個省342個城市，不良貸款率0.78%，較高於民營銀行整體不良貸款率（0.53%）。
4. 電商貸外延，微商的新挑戰
線上購物逐漸從一種購物方式，昇華為一種生活方式，電商的範圍也逐漸外延至微商，形成拼多多、有贊、雲集等基於朋友圈興起的社交電商生態圈。
從最原始的微信朋友圈直銷，很多微商已經升級成為入駐多平臺、擁有專業營銷手段、跨設備終端以及跨支付場景的專業微商，有的微商則從傳統的實體中小企業轉型而成，通過微商渠道分銷，成為新興網紅品牌。微商平臺開始嘗試著向平臺內商家提供融資服務。
但微商場景的金融屬性並沒有像電商場景那樣迅速擴展開來，微商場景的電商貸目前仍然以導流模式（模式一）為主要模式。
主要是因為微商商城的兩類特點：
首先，微商商城的數據不如京東、淘寶等自營生態充足。微商商城中吸引了大量非專業商人，比如代購、手工作坊等，這些商戶經營連續性不足，且最終由可能通過其他平臺完成最後支付環節，導致電商平臺內的可用數據維度有限，需要更多外部數據源補充，這對大數據風控的整合能力要求更高；其二，微商商城商戶入駐門檻低，導致質量參差不齊。比如說，除了優質小微商戶外，有的商戶並不具備企業身份，只是個人創業者；有的雖然是註冊企業，但企業信用數據很少，很難享受金融機構的信貸服務，這對風控模型的識別精準度有了更高要求；
目前金融機構已經看到了微商平臺的大流量，小額分散的C端個人貸已經普遍鋪開。但面對小微企業風控，上述難點不容小覷，對小微企業金融科技服務商的經驗、技術要求都更高。
微商場景下的電商貸是否可持續運營，還在驗證過程當中，但作為日益崛起的電商生態，這仍然是一個值得關注的電商群體。
4.總結
小微企業智能信貸中，電商貸屬於起步最早、發展相對成熟的智能信貸場景。伴隨著國內電子商務的發展，電商平臺聚集了一大批小微企業，這些企業在平臺內也留存了店鋪流水數據、支付數據、物流數據等店鋪經營數據與企業主個人相關信息。這些數據成為了電商商家的重要信用評價維度，幫助他們獲得更多主流金融機構的信用資質。
銀行通過電商數據加人行徵信，為電商貸頭部用戶提供小微企業信貸。而小貸公司則聯合金融科技公司通過大數據、人工智能等技術，多維度刻畫更多小微企業用戶畫像，服務了長尾市場。互聯網銀行（如網商銀行）在電商貸的發力，則為市場提供了更為全面的服務。
近年來，電商貸進一步外延至微商平臺，金融科技進一步向長尾市場進軍，又將是一場技術之戰。
閱讀更多 投資者網 的文章
