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与民企共成长、共创新、共发展——访招商银行行长田惠宇

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近期召开的民营企业座谈会为推动民营经济健康发展指明了方向。围绕着如何落实政策、支持民营经济等话题,记者日前采访了招商银行行长田惠宇。

破解银行“三不”难题 打通民企融资血脉

记者:怎么看当前民营企业融资难、融资贵的问题?

田惠宇:民营企业确实一定程度存在融资难、融资贵的现象。对于民营企业的贷款需求,存在“不敢做、不愿做、不会做”三种情况。

不敢做。前几年,有的银行大力发展中小企业贷款业务,但风险管理能力没有同步提高,导致不良贷款增加。为了加强管理,一些银行严肃问责,扣发奖金,甚至辞退员工。所以目前有的员工对于服务民营企业,有点“心理障碍”。

不愿做。按照过去的绩效考核,重资产、国有、现金流好的企业,银行贷款风险管理模型清晰,风险相对来说好控制。一笔大型国企10亿元的贷款,与一笔小微民企100万元的贷款,银行员工工作量差不多,但反映到绩效上差别较大。因此对于服务民营企业,有的员工觉得“吃力不讨好”。

不会做。在中国经济由高速增长向高质量增长转换的时期,市场机会也由普遍性机会向结构性机会转变,对银行从业人员的能力提出了更高的要求。如何在经济的换挡期寻找机遇,发现更多更好的初创型、成长型企业,有的银行一线员工束手无策。

记者:招行在解决“三不”问题方面,有哪些做法?

田惠宇:过去30年,我国经济长期保持快速增长,商业银行凭借牌照和利差的红利就能发展得很好。但长期的同质化经营模式,致使商业银行没有形成差异化的服务方式,对新经济、民营企业的服务能力存在明显短板。

近期,招行在分行绩效指标体系中增设“两小”企业考核指标,推动分行提供差异化的金融产品与服务,以补贴的方式还原分行考核利润及净利息收入,引导加大对小微企业的资金支持;此外,对经营机构及其负责人按照“尽职免责”原则,建立不良容忍管理机制,打消一线业务人员对小微贷款“不敢做”的顾虑。

服务好民营企业,关键是自身服务能力的打造,解决“不会做”问题。接下来,招行主要从两方面着手:一是加强行业研究能力培养。招行成立了专门的研究院,力求逐步培养专业的行业研究、服务能力。二是加强金融科技建设,充分利用大数据解决民营企业服务中的信息不对称问题,更好服务实体经济发展。

“三大改革”重塑体系 与民企共同成长

记者:招行在支持民营企业方面推出了哪些措施?

田惠宇:招商银行是1987年应改革开放而生的银行。由于出身和资源禀赋的原因,招行天然地将经营目光投向服务中小民营企业和个人客户。

首先是在战略方面,招行始终坚持服务民营企业。截至2018年10月末,招行民营企业贷款余额5836亿元,占全行对公贷款余额的42.7%,较年初增长343亿元;在2018年前10个月的对公信贷投放中,民营企业占比49.9%。

第二,在产品和服务方面持续改革创新。招行成立之初,就推出了上门服务的渔民信贷业务;上世纪90年代,招行与华为一起创新推出“买方信贷”融资业务。正是在支持和服务像华为、美的、腾讯、比亚迪等众多优秀民营企业的过程中,招行与民营企业共同成长壮大起来。2013年以后,招行提出以“服务升级”为战略转型路径,把“两小”企业作为业务重点之一。

第三,组织架构改革。传统银行总分支的组织架构模式,很难满足创新需求。招行于2013年专门成立了战略客户部,集中各类资源,服务处于创业期、成长期的企业,这其中民营企业客户接近50%。比如,新能源汽车电池生产商宁德时代,早在2015年初创期,招行就在其两轮股权融资中,通过招银国际及其他合作伙伴投入股权资金。

总而言之,招行成立31年来,与民企共同创新、发展、壮大。招行有今天的成绩,特别感恩民营企业,如果没有他们,招行就无法成为一个大型金融机构,更不会发展这么快。

推进金融科技建设 提升风险管理能力

记者:在当前形势下,如何提升金融服务精准度,让更多民营小微企业得到润泽?

田惠宇:在小企业方面,招行制定了专门的信贷政策,聚焦“千鹰展翼”、供应链和经营稳定型传统客户三大客群,并针对每一类客群创新不同的产品和服务。

今年以来,产业供应链金融累计投放额已超过1600亿元,其中中小微客户(大部分为民营企业)投放笔数和客户数均超过70%。“千鹰展翼”客群主要为科技创新企业和资本市场梯队企业。截至2018年9月,“千鹰展翼”客群入库户数达到23028户,授信金额约1600亿元。

记者:招行在支持民营企业发展的同时,如何防范风险?

田惠宇:招行将推进金融科技发展,力争做到支持民企发展和防范风险的平衡。金融服务和风险管理有一个共同的核心,就是要解决信息不对称问题,金融科技中的大数据、人工智能等手段,都能够比较好地解决这一难题。

传统银行服务企业时,主要依赖资产负债表、现金流量表、利润表三张表,通过三张表给企业进行评级。这种方法对成熟期企业是有效的,但是对初创企业就有点“文不对题”。招行已经在推进大数据的应用,除了财务信息、结构化数据以外,通过大量非财务信息、非结构化数据,为企业建立模型,可以在业务扩展的同时,有效地降低贷款的不良率。

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