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谷澍:在“專”上下功夫 從長遠化解融資痛點

來源:新華網 責編:xydbxh 時間:2018-12-10 09:50:54 瀏覽次數:

曾道人一码中特网:支持民營企業在行動系列訪談

谷澍“專”上下功夫 從長遠化解融資痛點

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近期召開的民營企業座談會為解決民營企業融資難融資貴問題指明了方向。就如何落實相關政策,新華社、新華網和其他中央媒體記者聯合采訪了中國工商銀行行長谷澍。

 

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新華網:如何認識和應對部分基層銀行的‘惜貸’問題?工行出臺了哪些措施逐一破解一線員工不愿貸、不敢貸、不會貸? 

谷澍:解決基層機構的“惜貸”問題,必須強化正向激勵和引導,鼓勵基層機構和員工放下包袱、輕裝上陣,激發內生發展動力。一方面,應適度增加普惠金融業務績效考核權重,加大信貸規模等激勵掛鉤力度;另一方面,完善民營企業融資盡職免責和容錯糾錯機制,扭轉基層信貸人員“懼貸”心理。
    為進一步破解基層行“懼貸”思想,工行采取了一系列具體措施。在解決不愿貸方面,工行加大對普惠業務的專項激勵,著力獎勵普惠金融業務發展較好的經營機構和普惠金融業務業績突出的基層從業人員。同時,對分行由于貸款價格下調產生的收益損失,由總行予以全額補足。
    在解決不會貸方面,工行加快小微金融服務中心建設,強化“專家治貸”,讓最了解市場、最了解客戶、最了解風險的信貸專業人員來選擇市場、授信審批、管控風險。同時,充分利用大數據和行外信息,幫助基層行對企業經營狀況做出準確判斷。

新華網:近期工行做了哪些工作以解決當前民營企業的融資痛點?未來工行在服務民營和小微企業方面還有哪些打算?

谷澍:民營企業座談會后,工行開展了多層次的民營企業融資問題調研,發現本輪民營企業“喊渴”具有較以往不同的特點:融資難不光體現在信貸渠道,更反映在發行債券等其他渠道;面臨困境的不只是小微企業,更集中于不少大中型民營企業;企業需要資金不僅是投資新項目,更多是為了解決存量項目資金接續問題。
    針對當下民營企業面臨的問題,工行在加大民營企業信貸支持力度的同時,通過創設信用風險緩釋憑證,積極引導多元化的市場資金投資民企債券,成功幫助三家民營企業完成規模共計15億元的債券發行。在近1個月的時間內,工行走訪5000多戶小微企業,通過各種渠道為民營企業增加了近百億元的融資支持,并與百家民營骨干企業簽訂了總對總合作協議。
    在一系列舉措的作用下,工行對于民營企業的融資支持不斷增長、利率持續下降,較好地發揮了大行擔當和“頭雁”效應。數據顯示,截至10月末,在工行有融資余額的民營企業近8萬戶,較年初增長8%,占全部融資企業客戶數量的近八成,融資余額2.1萬億元;小微企業貸款執行利率為4.7%,較一季度末的5.37%降幅明顯。
    服務民營和小微企業絕對不是趕時髦,而是銀行今后可持續發展的重要業務領域。因此,工行制定了三年規劃:未來三年,工行普惠貸款平均增長30%以上,三年翻一番;民營企業貸款每年凈增不少于2000億元,新增融資客戶每年不低于5000戶。進一步加大資源傾斜力度,解決供給能力不足的問題。
    同時,為確保對小微企業的優惠利率政策落實到位,工行將對小微企業貸款專門設置相對較低的經濟資本調節系數,對小微企業貸款給予內部資金轉移價格優惠。

此外,工行將針對民營和小微企業生命周期的各個階段創新金融產品和服務:對初創企業推出更多純信用產品,對成長期企業擴大抵質押品范圍,對擁有上下游固定合作伙伴的企業積極推廣供應鏈融資服務。

新華網:如何確保‘金融活水’灌溉到最急需金融服務的民營和小微企業?如何看待大行服務民營和小微企業的可持續性?

谷澍:銀行的投融資具有高度的復雜性,專業的風險決策非常重要。因此,工行在支持民營和小微企業時,不唯所有制、不唯大小、不唯行業、只唯優劣。對于那些暫時遇到困難但專注主業、有前景的民營企業,工行將通過各種風險緩釋方式幫助其渡過難關,避免資金鏈斷裂。
    要把工作做得精準到位,需要真正地了解客戶,把好準入關。工行開展了“普惠金融行”主題活動,動員400余家二級分行、200余家小微中心、1.6萬余家服務網點和1萬余名小微客戶經理,深入市場、走進園區真正了解客戶。
    大行服務民營和小微企業可不可以持續,關鍵是風控模式的創新能不能成功。如果按照大行以往做大企業客戶的方式,以目前小微企業的信貸利率水平很難覆蓋成本,長期虧著做業務何談可持續性?
   因此,大行需要在“專”上下功夫,發揮好專營機構和專業人員的作用,加大對民營和小微企業經營規律、商業模式、財務特點等方面的研究,創新與之相適應的風控模式。目前工行已成立了230家左右的小微金融業務中心,覆蓋全行75%以上的小微企業貸款。38家一級分行均設立了普惠金融事業部,年底前400多家二級分行也將全部成立普惠金融事業部。
    此外,可以利用大數據等金融科技,全方位描繪客戶畫像,動態監測客戶風險。目前,通過大數據監測模型,工行對超過2萬億元的普惠存量資產和每年1.5萬億元的累放貸款,進行動態監測和實時預警,實現風險的集約化管控。

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