近年来，作为地方性金融机构，浙江农商联合银行辖内瓯海农商银行聚焦小微企业“急难愁盼”的金融需求，重点关注小微企业金融服务“不对称、不平衡、不充分”的问题，主动开展数字金融改革转型，探索小微企业数智普惠金融服务体系建设。
结合瓯海农商银行实际，笔者认为农商银行可从“数据集成、精准建模、细分网格、分类服务、主动授信、服务监测”六方面进行探索，形成小微企业金融服务闭环链路，进一步提升农商银行服务小微企业的质效。
具体实践措施
（一）数据集成，让数据“跑路”代替企业“跑腿”。一是搭建“九维评价”体系。依托全省农商银行系统数字平台及省金融综合服务平台的公共数据，集成“九大维度”、240余个“细项”指标数据，包括“企业合规经营、风险准入、高管信用、股东信用、社会贡献、稳定经营、经营能力、偿债能力”等维度；通过数据综合应用，全面评价小微企业综合实力。二是强化数据要素运用。依托“中国数安港（温州）”落户瓯海的区位优势，在区政府的大力支持下开展全面深度的战略合作，将“数安港”作为金融科研项目实践基地，定期研讨数据资源如何交互应用，深挖数据资源价值。三是上线电子营业执照银行领域应用系统。与当地市场监督管理局合作试点探索电子营业执照在金融领域的应用，依托电子营业执照“一照共享”“一照集成”等功能，实现“在线预约开户、上门集中开户、在线预约贷款、变更信息实时推送”等功能，有效提升小微企业“营业执照申报、银行账户开立、银行融资申请”的全流程办事效率。
（二）精准建模，让小微企业金融“画像”更精细。一是建立“一行业一模型”。建立通用版“小微测额模型”“首贷户模型”“九维应用模型”等基础模型，并在此基础上打造“一行业一模型”，梳理“空壳企业判断”“企业合规经营”“结算归行潜力”等7项企业标签模型，整合“小微企业”“专精特新”“高新技术”“新型农业经营主体”“预制菜”“规上企业”等8类企业客群模型，根据鞋服行业、眼镜行业、新型农业经营主体“最强因子”建立行业专用模型。二是建立重点企业客群模型。结合人行温州市分行提供的近10类企业专项清单，对瓯海辖内2.5万余家企业进行“数据清洗”，将“清洗”后的数据梳理整合15个重点企业客群模型。
（三）细分网格，让小微金融服务触角更延伸。一是实行“三级网格联动”并行机制。借助浙江农商联合银行CRM企业信息库，实现总行统筹管理全区企业总网格，由支行运营镇街企业网格、“共富专员”负责专员经管企业网格。二是坚持“户户有专员、事事有回应”原则。通过向全区派驻180名“共富专员”，实现“一园区一专员”“一行业一专员”“一企业一专员”。三是开展小微企业客户“五色”管理。设立从开展走访到提供贷款的“五大”递进“色阶”模块，包括“灰色”派单走访阶段、“绿色”完成走访阶段、“蓝色”业务开展阶段、“黄色”成为有价值客户阶段、“红色”成为信贷客户阶段，不同颜色阶段直观反映支行、网点、网格长的走访实效和深耕力度。
（四）分类服务，让小微金融服务更细分。一是针对普惠小微企业客群。通过“整园授信、入园即贷”模式开展批量化“白名单”营销，针对园区企业客群推出“小微共富贷”“小微速贷”等普惠产品；针对特色行业客群推出“预制菜贷”“物流速贷”等专项产品；针对瓯海中央商务区楼宇企业推出“入楼速贷”等特色产品。二是针对科技型企业客群。在相关部门的支持下全国首创“科创指数”融资模式，通过创新能力、创新产出、创新融合“三大维度”、11项指标评价反映科技型企业的综合实力，并推出“科创指数贷”，充分满足科技型企业的融资需求；同时，联动瓯海区科技局和温州市财政局的惠企政策，促进该模式在服务科技型企业上的可持续发展。三是针对外贸企业客群。在人行温州市分行、温州市外汇局、温州市海关等单位的数据支撑下，联合瓯海区商务局，率全省之先，针对外向型企业推出“外贸指数贷”，融合“外贸+科技+金融”等元素，通过外贸主体、外贸产出、外贸资质、外贸品牌、外贸荣誉“五大维度”、15项评价指标，构建“外贸指数”测评体系，建立授信测算模型，实现“外贸数据—外贸资产—信贷资金”的转化。四是规上企业客群服务。将规上企业客户金融服务的落脚点定位到“综合金融服务”上，除了信贷产品外，配套推出“金融助企发展十大举措”，服务维度涵盖核心企业、上下游企业和企业员工；并签订战略合作协议，重点推介“财资宝”“票据宝”“贸融宝”等“六宝一生态”“浙企智管体系”综合服务，用系统产品与规上企业粘连融合。
（五）主动授信，让小微企业预授信覆盖更全面。一是持续梳理小微企业“白名单”。主动为小微企业“前置无感授信”，力争实现“白名单”预授信100%。二是倡导“三三五”长效走访机制。运用“钉钉外出走访”“AI外呼系统”等数字化营销手段，主动与小微企业建立连接，“有感触达”预授信通知书并激活有效金融需求。
（六）服务监测，让数字化营销链路更闭环。一是网格长层面。通过“移动走访平台”开展每日走访定位打卡，完成走访反馈，记录小微企业生产经营情况、经营地址核准、员工数量、融资需求意向等内容，不断巩固企业客群营销成效。二是支行层面。每周开展网格长走访营销复盘总结工作，计划下周营销目标。三是总行层面。对企业客群走访情况、授信情况、用信情况、存贷款情况、产品开办等营销成效进行跟踪通报；每月公示排名与进度，定期督导支行、网点、网格长各层面提升小微金融服务质效，形成“比学赶超”良好氛围。
思考与建议
（一）进一步树立小微金融服务“数字化思维”。实践发现，部分基层网格长（客户经理）对于经“数据清洗”的小微企业数据的使用能力较为薄弱，尚不具备为小微企业量身定制、“一企一策”个性化金融服务方案的能力。建议加强对公客户经理专业化、体系化的培训，将“数字化思维”嵌入培训课程始终，全面提升数据挖潜和服务小微企业能力。
（二）进一步优化完善“一行业一模型”。农商银行服务的小微企业主要聚焦在辖内传统行业，较少涉猎新兴产业。如瓯海农商银行服务对象主要聚焦辖内“八大”传统行业。2024年，瓯海农商银行计划与“中国（温州）数安港”开展全面战略合作，但如何为其入驻企业提供高效且优质的金融服务已成为当下亟须解决的课题。建议根据市场变化和行业发展，及时对原有的传统行业的“一行业一模型”评分标准及“赋分因子”进行调整；同时，结合新兴产业特点，与时俱进开发符合风控和发展需求的“一行业一模型”，推进数据资产评估体系建设。
（作者系浙江瓯海农商银行党委委员、副行长）
