本报记者 郭建杭 北京报道随着银行的利润摊薄以及人力成本的逐年增加，依赖客户经理现场验证的IPC小微信贷技术（以下简称“IPC信贷技术”，系德国IPC公司为金融领域提供的一体化信贷咨询服务和解决方案）将如何在农信机构中延续迭代？众所周知，IPC信贷技术的核心在于由银行客户经理通过线下调查小微贷客户的实际还款能力来进行贷款的判断。自2005年引入国内后，由于彼时小微贷客群不符合大型银行的风险偏好，同时该模式需要独立线下客户经理团队等特点，因此IPC信贷技术在农信系统中应用较为广泛。《中国经营报》记者注意到，随着近些年互联网贷款的兴起，加之大数据风控日趋成熟，业内对于IPC信贷技术与线上大数据风控技术孰优孰劣的争论一直持续不断。台州银行村居金融部副总经理金元岭明确表示，“农村具有地缘人缘社会特点，IPC信贷技术作为地缘信贷技术的代表，在大数据和金融科技飞速发展的当下，在涉农信贷领域仍有较大的价值。”常熟银行（601128.SH）小微金融总部总经理助理杨益健在近期中国普惠金融研究院的内部研讨活动中，对于IPC信贷技术是否已过时等问题，认为“IPC信贷技术自身并没有过时一说，核心在于组织能否保障这项技术的延续以及不断的迭代。” 技术迭代 相较于数据时代金融机构可通过卫星遥感技术盘贷款客户库存等资产的方式，IPC信贷技术早期在小微信贷方面对于客户资产的盘点方式完全不同。回忆起早些年的小微贷信审工作，金元岭表示，“当客户有贷款需求的时候，客户经理都会去现场盘库存。细致到将养殖户的鸡鸭数量精确到百只以内。此外，大部分的贷款审批就要审几次，还要交叉验证客户的还款能力。”IPC信贷技术在当时的优势不言而喻。银行客户经理经过系统化的培训学习后，通过线下调查将客户的实际还款能力量化为贷前准备表、调查表、逻辑检验表等标准化的指标。在这个过程中，眼见为实和交叉检验是比较关键的部分。但农商行无法避免的一个问题在于，应用IPC技术会面临银行客户经理管户数量有上限的制约。农商行该如何提高客户经理的产能，将IPC信贷技术应用在更广的信贷场景中？张家港行（002839.SZ）在今年1月的投资者活动中表示，该行在现有的IPC信贷技术基础上，正逐步转型数字小微，通过建设数字化信贷系统“新微贷”，提升业务效率，同时继续研发线上、半线上产品，加大信保类产品的开发与运营推广。作为最早引入IPC技术的台州银行，金元岭表示，目前主要通过两个方向推动IPC信贷技术的创新应用。一是对村居的整村授信，在一个村子中剔除掉不符合条件的客户后，对于符合条件的客户全部做预授信。二是通过供应链进行批量获客。比如供应链负责人推荐客户，以及做供应链上下游客户的信用贷款等。金元岭认为，通过村居模式可以有效提高IPC信贷技术下客户经理的产能问题。“IPC信贷技术之下，一个客户经理的月度产能平均在三四百个管户，涉农业务中600户左右也是较为饱和的工作量了。但如果地域熟悉，管户效率则会提高，所以定人定村居，将村居的信息摸透，就能提高管户效率。”金元岭表示，“这几年的供应链+IPC探索，取得了不错的成绩，业绩增长新路径已经打通，风险控制能力尤为突出。”较早引入IPC信贷技术的常熟银行，对于IPC信贷技术如何结合数字化应用，也有其成熟的操作。杨益健表示，目前常熟银行的线上贷款产品，是基于场景的产品，在场景下有客户经理进行把控，给予快速进件通道，通过模型进行快速审批，以场景加模型这套模式在拓展客户。实际上，这也是建立在基于IPC技术基础上的数字化的应用。 IPC技术与数据风控不是“非黑即白” 面对大数据风控在银行系统内被采用的范围越来越广、效率越来越高的情况下，更多的IPC信贷技术从业者认为，两者的关系并非此消彼长，IPC信贷技术所打造的信审逻辑仍是数据风控信审的基石。从业者认为，IPC信贷技术采用实地走访和面对面交流并量化到调查表的方式，是因小微客户缺乏规范的财务报表、可流转的抵押物等，因此才需要银行客户经理通过调查技术将小微客户的经营状况进行还原。现在，尽管大数据风控可以通过其他渠道获取到小微客户的实际经营状况，但审核方式仍可沿用IPC信贷技术时代的逻辑。杨益健认为，IPC信贷技术与数据风控技术直接并不是“非黑即白”的存在。杨益健指出，“整体来看，在微贷业务中，IPC信贷技术的底层逻辑是信贷业务基石，小微客户还款能力和还款意愿的交叉验证还是我们判断客户的着力点。第三方数据的应用，如征信数据、工商税务数据等，目前还是辅助风险把控的部分。”记者了解到，数据获取渠道越来越广泛，而政务系统的数据对接对银行小微贷的数据风控有至关重要的影响。如安徽亳州药都农村商业银行在2016年推出了纯信用全线上的金农易贷，并以此为基础推出系列大数据信贷产品。目前，药都农商行的大数据信贷业务占比80%以上。对于大数据技术的应用，亳州药都农商行普惠金融部和大数据应用部总经理高辉认为，IPC信贷技术注重客户还款能力和意愿的分析与校验，大数据信贷则是在有效风控前提下最大提升获客能力，充分提取客户价值和识别客户风险点。安徽省亳州市2015年整合了全量政务单位数据，覆盖客户基本信息、家庭信息等，银行在应用前期注重对个人的分析，后期也进行了逐步完善，进一步丰富了数据应用维度。高辉表示，“银行持续对数据进行深耕细作，大数据对我们的提质增效起到了关键性作用。同时，银行应用这类政务数据在风控方面有明显优势。药都农商行80%的客户是全流程无人工干预来进行业务办理，也有17%的客户会有人工弱调查，实现了大数据强分析和客户经理人工调查的有机结合互补。在数据的支持下，客户经理的人均管户超过2000户。在前期系统推送后，对于存在风险点需要人工介入的时候，才会由客户经理进行现场或非现场的核实、处理。”高辉举例说，大数据中会有残疾数据的标注（注：数据是保密的，模型自动设置，只会给出脱敏化提示），在系统触发残疾数据后，系统会进一步分析残疾级别，并判断是否影响生产、生活和经营工作，以及对贷款安全的影响等，根据情况我们会在准入方面通过客户经理进一步做线下调查。简而言之，IPC技术和大数据信贷相辅相成，没有线下的经验积累，也不会有对数据的充分应用。多位普惠金融从业者都认可，目前这个阶段，部分数据的取得是需要线下团队去实地走访后获得的。数字经济时代，IPC信贷技术可以做一些效率的提升，但是想要直接替代IPC信贷技术为时尚早。实际上，农商行在服务小微群体时，频繁遇到线上化数据不完整、村镇等地区风控数据不足等问题。即便在数据量足够的情况下，完全的线上化操作也无法满足客户的多元化、个性化金融需求。因此，IPC信贷技术仍具有实操意义和价值。