“追求变革”是中化人一贯的性格，小微金融团队顺应趋势，突破组织机制、资源分配上的种种障碍，开始正面迎击扑面而来的互联网浪潮

“小的是美好的。”听来像是哲人提出的一个美学原理，但实际上，它是由英国发展经济学家舒马赫在20世纪中叶提出的一个经济学命题。一个多世纪后的今天，在市场经济迅猛发展的中国，“互联网思维”和“小微金融”在金融科技领域激烈碰撞，折射出无比“美”的炫彩。

小业务大市场

时光倒回2007年，中国的消费金融市场还处于懵懂之时，中国对外经济贸易信托有限公司（简称“外贸信托”）开始了一次与传统信托业务不同的尝试。这个业务，没有同业强强联手的高大上，只有业务人员带着公司营业执照踏遍数十个城市的默默拓展。十年后，这个当年名不见经传的业务已成为外贸信托战略业务之一，对外有了一个响亮的名字——外贸信托小微金融。

小微金融，顾名思义，是指专门为中、小、微型企业及个人提供融资便利的金融服务。以“小”见大，无“微”不至。历经10年的发展，外贸信托小微金融业务实现信托收入从50万元到11.59亿元的历史跨越、信托规模从500万元增长到600亿元的业绩奇迹。

随着互联网经济的迅猛发展，科技进步给传统行业带来机遇和挑战。对于信托这种比较传统的金融业务来说，科技不是固有基因，“后天”习得必会遭遇高山险阻。但“追求变革”是中化人一贯的性格，小微金融团队顺应趋势，突破组织机制、资源分配上的种种障碍，开始正面迎击扑面而来的互联网浪潮。

试水“平台+数据”

2016年，外贸信托小微业务开行业之先河，提出“平台+数据”业务战略，志在整合资源，利用大数法则和金融技术，构建服务小微金融终端服务商的智能生态系统，高效连接“客户、产品与数据”。其中的首要任务，就是建设我们自己的“数据建模实验室”，实现对大数据的获取和分析。

小微数据团队于2017年开始设计数据建模实验室并推动落地，克服了人员不足、资源不足等诸多困难，有效整合内外部资源，完成了数据建模实验室的初步搭建。

在实验室搭建过程中，如何规避交易对手提供的“二手数据”所隐含的道德风险是个“老大难”问题。小微数据团队创新性地增加了“数据尽职调查”环节，梳理了一套完整的工作流程和标准，即首先获取交易对手历史资产的基础数据，以专业的校验方法验证数据的真实性和准确性，通过对基础数据的加工分析，以报表形式从各维度全面展示资产表现，最后由数据分析师进行专业解读，产出数据尽职调查报告。这样既规避了风险，又实现了数据的有效应用。

自2017年4月起，数据团队完成了手工数据尽职调查累计15家合作机构，业务量超过450万笔，较好地支持了业务开展过程中的交易对手筛选，辅助公司对交易对手和合作资产准入的科学决策。

2017年8月，鉴于分析逻辑和解决方案的明确和稳定，数据团队进一步提出尽职调查在线分析（OLAP）平台设计方案，并交付信息技术部完成落地开发工作，目前该平台已正式上线。此平台可支持多人同时远程开展数据尽职调查工作，对基础数据的校验和加工分析均实现自动化，时效可控制在1个工作日内，大大提高了工作效率。

发力反欺诈

众所周知，风险管控永远是金融业务中的核心议题。由于客户群体具有数量庞大、分布面广、经营期短、信用记录不足、财务信息不规范等信用风险特征，小微金融业务的违约成本低、道德风险高。因此，打造多层级的全面风险管控体系至关重要。

2018年9月，首个外贸信托自主开发的风险管控模型——“小微金融反欺诈风险规则模型”诞生，该模型实现了小微ToC贷前数据风险管控0到1的突破，亦是信托行业中第一个ToC模式下自主开发的风险管控模型。

反欺诈模型紧密结合业务实际，从风险角度将客户划分为高、中、低三个级别，依此进行有效的风控判断，并给出科学的执行策略。经实验测算，若将该模型应用在2017年6月至2018年3月间已发生的120万笔债权上，高风险级别累计可减少信托损失5870万元，中风险级别累计可减少信托损失10174万元。

未来，信用评分等模型还将陆续上线。此外，小微数据团队也在尝试探索机器学习技术和算法在信用评分领域的应用，完成ToC贷前审核模型体系的初步搭建。

不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。外贸信托的科技金融之路才刚刚开始。展望未来，外贸信托将借力信息化技术，不断提升金融服务的精确度，实现多方共赢，把“科技基因”融入金融服务的血液之中。