截止2016年，銀行業(yè)的利潤增速正在極速下滑。我國17家上市銀行的利潤增速在2015年僅為1.9%。這似乎還不是最壞的消息，根據(jù)預(yù)測，到2025年，金融科技企業(yè)還將降低銀行業(yè)在消費金融領(lǐng)域40%的收入，在支付領(lǐng)域30%的收入以及在中小企業(yè)貸款領(lǐng)域25%的收入。

數(shù)據(jù)來源 - 麥肯錫

這其中的民營銀行非但沒有站在“被挑戰(zhàn)者”的位置上，反而還部分扮演了“挑戰(zhàn)者”的角色。區(qū)別于傳統(tǒng)銀行發(fā)展特色，民營銀行更多的是結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟特點，利用股東資源優(yōu)勢發(fā)力供應(yīng)鏈金融以及互聯(lián)網(wǎng)化等錯位競爭，完善現(xiàn)代商業(yè)銀行體系。

但從總體來看，利用股東對于上下游的信息優(yōu)勢來深耕客戶，反而使得行業(yè)競爭中企業(yè)存在合作疑慮，難以突破。供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)需要依托核心企業(yè)配合難以上量。中小微企業(yè)自身貿(mào)易真實性和回款封閉性等問題依然是民營銀行需要突破的困局。

如何破局，我們可以從以下四個方面入手：

1.數(shù)據(jù)樞紐

使用更高效的數(shù)據(jù)整合工具建立對外部數(shù)據(jù)的高速數(shù)據(jù)樞紐，而非傳統(tǒng)的銀企直聯(lián)。通過預(yù)制不同業(yè)務(wù)場景所需要的數(shù)據(jù)進行自動獲取、清洗、轉(zhuǎn)化，減少企業(yè)數(shù)據(jù)對接時間。同時支持更多業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)應(yīng)用，如在應(yīng)收賬款融資業(yè)務(wù)中，對接供應(yīng)商ERP應(yīng)收數(shù)據(jù)形成確權(quán)指令發(fā)送至核心企業(yè)端進行確權(quán)，確權(quán)結(jié)果反饋至金融機構(gòu)，進一步深化數(shù)據(jù)樞紐在業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的自動化和便捷性。

2.模型前置

將客戶評級、授信篩查等模型前置到核心企業(yè)端，在核心企業(yè)環(huán)境內(nèi)計算出授信主體的評級和業(yè)務(wù)健康度等指標(biāo)項內(nèi)容傳輸至金融機構(gòu)。而非明細數(shù)據(jù)，提供客戶對數(shù)據(jù)提供的配合度。

3.智能收款

從幫助客戶生意角度提供基于互聯(lián)網(wǎng)聚合收款通道，可通過網(wǎng)銀、快捷支付、支付寶、微信等多種便捷支付通道快速回收銷售款項�？铐椏苫乜钪列袃�(nèi)賬戶形成存款，同時掌控企業(yè)現(xiàn)金流，形成還款來源封閉，更有效控制風(fēng)險。

4.交易信用

現(xiàn)在的供應(yīng)鏈金融或中小企業(yè)融資更強調(diào)交易信用的作用，即如何真實有效實時的判定企業(yè)貿(mào)易真實性和交易自償性。我們可以通過上面所述的數(shù)據(jù)樞紐快速獲取授信企業(yè)數(shù)據(jù)，并與核心企業(yè)間的貿(mào)易數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)源(電商、商超門戶、供應(yīng)鏈門戶)以及智能收款的金流進行交叉驗證，從企業(yè)核心的交易數(shù)據(jù)來對授信主體進行全方位的貿(mào)易真實性、交易自償性判斷。

運用金融科技的手段在連接、數(shù)據(jù)、模型、金融全面聯(lián)通，由點到點，由點到面，從單一行業(yè)到跨行業(yè)的橫向眾向高度連通。突破供應(yīng)鏈金融行業(yè)屬性，建立健全中小企業(yè)交易信用體系，是民營銀行乃至國內(nèi)銀行可以探索的一條路。