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　　目前國內的商業(yè)銀行逐步迎來了更為艱難的經營時期，除了在經濟大刺激背景下進行的大規(guī)模放貸帶來的后遺癥外，最根本的銀行利差縮減也將迫使更多的區(qū)域化銀行轉型業(yè)務多元化和互聯網金融業(yè)務探索。包括作為主發(fā)起人開設融資租賃公司、開展債轉股試點、小銀行集中力求上市以及運用大數據風控技術來進行信貸審核和管理等。
　　
　　可以說，在國民經濟進入新常態(tài)后，國內數千家商業(yè)銀行的運營和經營模式也必然會進入新的調整期。目前市場上比較熱議的領域是金融租賃和大數據風控等，一個是運營主體的變革，采用特殊的融資和融物相結合的方法來實現企業(yè)融資條件的便利化，一個是通過銀行在信貸管理理念和方式上的變化來適應現代社會數據化、技術化和移動化的需求。
　　
　　大數據風控：平臺化輸出成核心競爭能力
　　
　　在國內經濟轉軌和供給側改革的背景下，中小微企業(yè)面臨較大的生存壓力和危機，這一點可以從近2年商業(yè)銀行的不良率和利潤增速上反應出來，目前中小銀行的不良在2-3%的水平也不奇怪，一些大行也開始突破1%，說明在經濟下調周期，產業(yè)局部蕭條確實給信貸管理和信用審核工作帶來更大難度。而商業(yè)銀行在經濟下行周期往往會采取更為謹慎的信貸策略，在行業(yè)選擇和用戶投放上力求穩(wěn)健。
　　
　　傳統(tǒng)銀行的信貸方式，表現的也比較流程化，通常是貸前、貸中、貸后相分離，客戶經理收集基本的信貸審批資料后，初審沒問題再交由專業(yè)的風控人員進行多次審核，如果還難以確定是否發(fā)放貸款，則需要提交專業(yè)的貸審會。因此無論是從效率和流程來看，傳統(tǒng)銀行的信貸流程都顯得比較冗長，特別是針對較大額的項目貸款和額度較高的中小企業(yè)貸款。
　　
　　而對于很多大數據風控平臺而言，相對于銀行的信貸業(yè)務流程，不僅可以做到更高的審批效率和更高的精準度，還可以通過場景化的方式將用戶的融資需求圈起來，產生一個體系化的投融資服務機制，并且具備一定的信用輸出能力。目前最典型的例子是阿里的花唄和京東的白條，還有網易小貸的白領貸、網易長借等產品。
　　
　　其實，行業(yè)內一些領先的具備大數據風控能力輸出的平臺已經開始逐步滲透進入商業(yè)銀行的剛性需求市場，通過對接各種中小金融機構，實現大數據風控模型、技術、數據和運維能力的輸出，這將是一個潛在的萬億級市場。
　　
　　螞蟻金服宣布啟動“螞云計劃”：升級金融云戰(zhàn)略，通過全面整合螞蟻金服、阿里巴巴積累十余年的金融科技與服務能力，實現阿里金融云在基礎技術、金融核心服務組件和場景連接能力的三大升級。
　　
　　網易金融目前也正在研發(fā)一套基于大數據基礎的獨有風控模式，形成以大數據和周邊技術為代表的金融信用評估體系和場景化的產品開拓模式，未來將成為金融科技行業(yè)輸出的一個典型案例。網易金融作為網易旗下金融科技公司，在16年年初成立了網易金融大數據實驗室，并對外首次發(fā)布了《新中產理財行為分析報告》，后又聯合國內的一流保險公司成立了大數據保險創(chuàng)新研究室，6月20日網易金融又聯合清華大學成立了金融科技中心，并在戰(zhàn)略合作發(fā)布會上正式對外公布網易金融金融科技產品的幾個雛形，如針對B端服務機構的大數據風控產品。
　　
　　金融租賃，中小銀行跟風潮
　　
　　國內融資租賃行業(yè)發(fā)展迅速，從2006年到2014年，我國租賃余額增長了近400倍，復合增速達95%，即便是進入2015年的經濟周期調整期以來，租賃余額增速出現一定放緩，但是增速也保持在30%左右，目前國內融資租賃總體資產在4-5萬億左右，融資租賃公司5700多家，已經成為社會化融資規(guī)模中的重要參與者。
　　
　　融資租賃作為一個重要的融資渠道，和傳統(tǒng)的銀行信貸相比，具有更靈活的融資服務期限，更長的付息周期以及更靈活的設備處置等特點，通過具體融資標的物所有權和經營權的分離，實現企業(yè)融資壓力的降低和長期資金成本的降低，也一定程度上盤活了企業(yè)的資金流。
　　
　　因此，目前很多中小商業(yè)銀行看到了金融租賃給企業(yè)融資帶來的便利化和未來探索銀行業(yè)務多元化的空間所在，紛紛以自身為主體設立金融租賃公司。一方面，在利差縮減的市場背景下，商業(yè)銀行急切需要更多的業(yè)務延伸，而金融租賃公司業(yè)務無論是在融資方式、融資成本和收益方面都有助于實現銀行業(yè)務經營的多元化，實現更多利潤增長空間，對于很多在區(qū)域化的傳統(tǒng)銀行客戶體系中有服務優(yōu)勢的中小銀行而言，設立金融租賃公司不失為一種不錯的選擇。
　　
　　來源：證券日報