【风险追踪】银行间流动性“过度宽裕”，大量资金“滞留”，如何向实体经济传导拜见九殿下？-佰瑞咨询
年初以来，随着央行扩容MLF担保品抵质押范围、超额投放5020亿一年期MLF，并先后两次降准，商业银行优质流动性资产储备和日间流动性非常充裕。而此时却又转向了另一个极端，流动性过度淤积于银行间市场。银行间隔夜加权利率断崖式急跌，资金交易员们4月份为了21%的隔夜而无眠，谁料想到了8月会为了1.4%的隔夜而忐忑姜涩琪。资金价格创下多年来的新低。然而此前央行之所以释放大量流动性，旨在鼓励银行将大量信贷资金投向小微企业与实体经济，但在实际操作环节却发生阻滞，货币政策传导不畅。目前解决银行流动性过于宽裕的最好办法，就是进一步采取有效措施令资金流向实体经济。
银行大把资金花不出？
“幸福好像来得太突然了。”一家中小银行债券交易员曾诚（化名）感慨说。
随着央行定向降准、公开市场操作及MLF超额投放引发银行间流动性日益宽裕，他骤然发现大型银行债券交易员的态度随之发生180度大转变。
此前，他都是“求着”大型银行债券交易员借出资金，这些天多位大型银行债券交易员则主动找上门询问是否需要债券质押融资。
“他们甚至连3000万元的债券质押融资额度也不放过，以往没有1亿元以上的融资需求，他们连看都不会看两眼朴信惠电视剧。”曾诚告诉记者。
多位中小银行债券交易员对此也感同身受。
“8日银行间隔夜质押式加权利率竟跌至1.45%，这在过去三年都是极其罕见的现象，足以表明当前银行有着大把资金但不知如何花。”一家中西部地区城商行金融市场部负责人直言。同业拆借利率骤降
银行间流动性过于宽松，还在同业存单拆借利率骤降上表现得淋漓尽致。
7月份以来，银行同业存单利率迅速走低，几乎呈现“断崖式”下滑格局。截至8月9日，AAA评级的3个月期同业存单利率徘徊在历史新低2.0056%附近，离“2”整数关口仅有一步之遥包钢一中。
“现在整个银行间都有种大水漫灌的感觉。”曾诚直言。银行间流动性过于宽松现象之所以出现，一个根本原因在于宽货币向宽信用的传导机制不顺畅。此前央行之所以释放大量流动性，旨在鼓励银行将大量信贷资金投向小微企业与实体经济，支持宏观经济复苏增长；但在实际操作环节，部分银行要么正在储备大量信贷项目，要么延续此前紧信用政策，导致理应流向实体经济的大量资金最终“滞留”在银行间体系。
在一家券商宏观分析师看来，其负面效应正随之浮出水面——由于银行发现钱太多无处花，干脆投资短期国债或票据赚取收益，导致中国3个月期限国债收益率迅速下滑，甚至出现中美短期利差（3个月期国债收益率之差）倒挂现象。
“事实上，央行可以采取多项措施缓解这种局面，包括降准替代MLF、重启正回购等。但这些政策一旦落地，或许会对稳汇率与货币政策预期引导构成新的冲击。”这位券商宏观分析师指出。一年期国债与OMO利率倒挂
8月9日，一年期国债收益率与OMO利率出现倒挂，俨然成为当前银行间流动性过于宽松的新缩影。
中信证券分析师明明发布最新报告指出薛宝琴是谁，这是过去三年以来，一年期国债收益率与OMO利率第三次出现倒挂。
“如今这次利率倒挂与2016年有点相似，比如经济基本面面临下行压力且货币政策出现结构性宽松迹象，但与此前两次不同之处在于，这次货币政策并未出现明显的宽松迹象，更多是央行释放流动性（投向实体经济）与银行落实信贷政策之间，出现了时间差。”他指出。
正是这个“时间差”，让曾诚获得了难得的幸福时光。
“现在不需要每天求着大型银行借钱，他们会主动送钱上门。”曾诚告诉记者。此前，中小银行通过国债质押向大型银行寻求资金拆借时，大型银行债券交易员都会“货比三家”，先评估中小银行能否按时还款赎回债券霍东觉，再根据质押债券的信用评级高低决定是否借款。如今，这些大型银行债券交易员基本是照单全收，甚至会询问是否有长期资金拆借需求。
“以往想找他们拆借一个月期限资金，总会遇到各种挑战，如今他们恨不得一口气借出一年期限资金。”曾诚直言。负面冲击“浮出水面”
在多位业内人士看来，银行间流动性之所以过于宽裕，一个根本原因是宽货币向宽信用的传导机制不顺畅。
“原先央行释放如此大的流动性，旨在鼓励银行向小微、民营企业、基建项目等实体经济提供信贷支持，但在实际操作环节，一方面银行从增加信贷项目储备到信贷投放，需要一定时间；另一方面不少银行鉴于经济下行压力增加与中美贸易摩擦升级等因素，依然对民企、小微企业、基建项目采取紧信用措施，导致大量资金难以进入实体经济，只能滞留在银行间市场喜丽雅。”上述中西部地区城商行金融市场部负责人向记者直言。
一位股份制银行中西部地区对公业务负责人告诉记者，当前他所在的银行分支机构仍对房地产、地方融资平台等领域采取限贷措施。即便总行增加了小微企业、民企等领域的信贷投放额度，但鉴于现有的风险控制要求，他们递交的信贷储备项目几乎都是有过银行信贷记录或已经给予授信的企业，没有通过授信或信贷审批的小微企业民营企业依然被排除在外。
“这意味着银行即便增加对小微贷款额度，但对信贷抵押品与外部评级的依赖要求并没有实质性降低。其结果是信贷储备项目贷款通过率不高，大量用于投向实体经济的资金仍然留在银行间市场。”上述对公业务负责人直言。
这也让他所在的银行金融市场部变得忙碌——在信贷投放不够“给力”的情况下，金融市场部不得不将这些流动性投向1年期以内国债与票据赚取相关收益，等到信贷部门核定最终放贷项目并开始投放贷款资金时合优网，再套现国债票据回笼资金。
大成基金首席经济学家姚余栋对此表示，这背后，也有资本逐利性的考量——在减去市场资本溢价与所得税因素后，当前贷款收益率不如国债收益率，令一些银行更倾向将宽裕流动性投向国债。
21世纪经济报道记者注意到，这触发3个月期国债收益迅速下滑，导致中美短期利差（3个月中美国债收益率之差）从2008年次贷危机爆发以来首次出现倒挂，截至8月9日22时，中美短期利差变成-10个基点。
“这无形间给人民币造成更大的下跌压力。”布朗兄弟哈里曼（BBH）全球外汇策略主管MarcChandler向记者分析说。在中美货币政策持续分化的压力下，国际投资机构早已预期中美利差将持续收窄，如今中美短期利差出现倒挂叶茂然，反而坚定了他们押注中美利差以更快速度收窄的信心，为他们沽空人民币创造新的“题材”。
国泰君安分析师覃汉对此指出，鉴于将中美利差维持在合理区间的需要，不排除中国央行可能会选择跟随美联储9月加息而变相加息，何权谋 通过量松价升的方式来维持货币政策稳健态势。
“不过，这些举措都是不得已而为之的无奈之举。目前解决银行性流动性过于宽裕的最好办法，就是进一步鼓励资金流向实体经济。”覃汉表示。延伸阅读——如何在普惠金融中实现银行的“风险经营”？小微企业的“信贷均衡”策略
直面“困境”：普惠金融的风险管理问题分析
普惠金融风险运行的“三大特征”
普惠金融的本质为金融，其服务的对象和内容又较传统金融在深度和广度上进行了商业持续性、内涵包容性延伸。这决定了普惠金融风险特征在遵循金融基本规律的前提下，表现出新的运行表征。如图所示，普惠金融表现出“三大”风险规律。
第一大特征：普惠金融的风险价值曲线近似“随机游走”的运动过程。随机游走假说是数理金融中最重要的假设，它把有效市场的思想与物理学中的布朗运动联系起来，其核心要义为任何无规则行走者所带的守恒量都各自对应着一个扩散运输定律。单个的随机事件我们不可预测，但随机大量的群体行为，却是精确可知的，在偶然中隐含着必然。随机性造成了低尺度下的差异性，但在高尺度下又表现为共同特征的相似性。随着普惠金融战略的不断推进和体制逐步完善，普惠金融各参与主体充分竞争博弈，信用环境日渐改善，信息技术广泛运用，普惠金融市场摩擦降低，趋于有效的市场环境。从个体来看，每一个普惠金融交易主体根据充分的有效市场进行独立决策，其金融活动行为将是一个个随机性事件，风险价值变动将遵循随机游走运动过程，标的资产风险价值曲线应该近似于一维无规则行走。从整体来看，随机大量的群体行为是具有可精确预测性的，可以从整体进行风险防范、评估和处置。
第二大特征：普惠金融的风险定价遵循“大数定律”规律。著名数学家伯努利于1713年首先提出“大数定律”这一极限定理，亦即一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。普惠金融更加倾向于为小微企业、个体工商户、农村金融、消费金融等弱势群体和产业提供短、小、频、快的金融产品和服务。这类金融产品的风险定价将完全不同于传统金融，当交易规模和样本足够大的时候，完全可以基于大数法则进行风险定价，从而确保整体收益大于风险损失，保持普惠经营的持续性和盈利性。风险定价的方法完全可基于大数定律，主要是看违约概率。当数据足够大的时候，概率就会稳定下来，到时大数定律就会为普惠金融风险定价起至关重要的作用。如蚂蚁金服的芝麻信用、拉卡拉的考拉信用评分、拍拍贷的“魔镜”大数据风控系统等，均是建立在大数法则的基本规律基础上的。
第三大特征：普惠金融的风险概率符合“正态分布”的表征。正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形。在正态分布中，基区占了主体和重点。如果结合“二八法则”，可以把正区也可以看做是重点都市皇帝。随着普惠金融交易主体覆盖面扩大、频率提高、交易样本随机独立，一个个零散的普惠金融主体有机地整合成一个大的系统。对于大的普惠系统而言，在有效市场环境中，通过不同风险产品的投资组合，市场价格的波动是以其期望值为中心主要集中于相近两侧，而远离期望值的情况发生可能性较小，这种正态分布假设在许多情况下反映了普惠金融风险概率的基本特征。
普惠金融风险管理面临“五大难题”
普惠金融的业务深度和广度较传统金融而言更为复杂，客户群不断下沉，风险管理的难点增多。商业银行通过梳理当前普惠金融发展过程中所面临的风控难点，可以为制定相关风险管理决策提供了科学依据。如图所示，商业银行开展普惠金融的信贷实践的时候，将面临五大风险管理难题。
第一大难题：来自“信贷技术”层面的挑战盲山结局，即传统风控技术“失灵”。随着普惠金融客户群的不断下沉，逐步将覆盖传统金融所排斥的4000余万户小微企业、农民、城镇低收入人群、个体工商户、下岗职工、贫困人群和残疾人、老年人等普惠金融重点服务特殊群体等弱势行业或群体。这些群体存在明显的信用信息薄弱、资产实力不足、风险隐患高、开发成本高等特点。这些特点使得传统金融机构依托于线下围绕借款主体的品性、资产、资本、担保物等条件收集财务信息进行信用等级评估，然后根据评估结果进行授信的传统风控理念和技术失灵。传统金融风控技术已完全不能有效化解普惠金融对弱势行业或群体的风险，从而形成了更为广泛而低效的“金融排斥”。
第二大难题：来自“产品体系”层面的挑战，即风险产品体系存在一定程度的“空缺”问题。随着普惠金融用户覆盖率的不断提升，其所面临的金融风险或超过传统的金融风险。这些高风险客户如不能有效进行风险缓释、风险对冲、风险化解，那么金融机构是很难实现盈利性和可持续性的。金融风险产品的搭配组合作为有效进行风险缓释、风险对冲、风险化解的重要手段，为普惠金融风险管理提供了借鉴。然而，当前我国普惠金融指数尚不高、发展潜力有待开发，普惠金融风险产品体系依然处于空白，无法实现普惠金融风险的缓释、对冲和化解。
第三大难题：来自“风险文化”层面的挑战，即普惠金融的风险文化有待重新塑造烈火之剑攻略。普惠金融风险文化区别于传统金融的风险文化。普惠金融风险文化是面对普惠风险时的态度、价值观和实务操作程序的有机组合，是普惠金融风险管理制度、技术和工具的有力补充。当前，传统金融机构在践行普惠金融过程中仍沿袭传统的商业风险价值理念，缺乏包容性、前瞻性和审慎性，不能适应普惠金融的发展战略需要。因此，要实现普惠金融的可持续性发展，必须塑造适合普惠金融风险运行特点的文化体系，它将影响普惠金融风险管理体系的科学性和有效性。
第四大难题：来自“扶持机制”层面的挑战，即普惠金融面临政府风险扶持机制缺位的问题。普惠金融不仅仅是纯金融问题、经济问题，更是社会问题、政治问题。普惠金融的发展既要保持社会福利性，又要保持商业可持续性；既要坚持政府引导沈阳铁西鬼楼，又要坚持市场主导。当市场出现失灵的时候，必须由政府给予相应的制度安排二十八星瓢虫。当前，我国普惠金融面临的一大问题就是普惠客户群风险相对较大，相关风险补偿和转移机制、财税优惠政策等不完善，导致金融机构为降低自身经营风险，在推行普惠金融服务过程中金融排斥现象明显，其积极性和主动性有待提升。
第五大难题：来自“基础设施”层面的挑战，即普惠金融面临基础设施落后的尴尬境地。普惠金融风险管理成效依赖于普惠金融基础设施建设的完备程度。普惠金融基础设施主要包括普惠信用体系、普惠法律体系、普惠监管体系等。在普惠信用体系方面，“信息孤岛”现象凸显，长尾弱势群体用户的信用意识和信用基础非常薄弱，不利于普惠金融机构的风险评估和预测；在普惠法律体系方面，法律法规对普惠金融业务边界的明晰程度决定了金融机构的普惠发展模式和创新思路；在普惠监管体系方面，具体的普惠监管政策和方向尚不明朗，增加了市场不定性和政策风险，阻碍了金融机构参与的积极性。在信贷均衡策略中寻求“风险可控”下的稳健经营之道
商业银行在充分厘清并掌握普惠金融风险的运行特点，明确普惠金融风险的管理难点的基础上点裙臣，对症下药风雷石，以“信贷均衡”的策略李琰简历，实现风险的有效管理，从而确保普惠金融发展的商业可持续性。从信贷对策上讲，信贷的均衡投放不是平均投放，而是依据经济运行的实际需求来把控信贷投放的数量与节奏，使信贷市场达到供求均衡。这里的均衡既指总量的均衡，即信贷投放的总量与经济社会的有效需求达到均衡，确保市场上有适度的货币量；也指结构的均衡，即信贷投放结构与经济结构的合理需求达到均衡，确保经济有效率地运行。
所以，信贷投放均衡与否，不能简单地用总量或算术平均数来判断，其不仅要看信贷投放的数量、投放的时间，更要看投放的对象、投放的领域、投放的效率。均衡的信贷投放就是要把有限的信贷资金投向资金最短缺的行业和领域，不仅要达到总量的均衡，还要实现结构的优化。从某种意义上讲，普惠金融视角上的信贷均衡策略，就是要把有限的信贷资源通过政策倾斜的方式，让更多地小微企业得到信贷资金的支持，实现“普惠金融”政策支持下的“雨露均沾”。大前提：“风险可控”下的小企业普惠金融信贷实践
商业银行可以针对小企业信贷经营中存在的诸多风险点进行清单式的罗列，开展信贷风险预警机制的建设。例如，银行经过梳理可以得到常见的小企业信贷业务的风险点包括如下几点：
⑴、企业的不良征信记录。商业银行需要重点分析企业的欠息情况、贷款分类情况等内容。
⑵、诉讼。商业银行需要关注企业是否涉及诉讼问题，在诉讼关系中是处于原告还是被告？
⑶、非法集资、小额贷款公司贷款、担保链问题。
⑷、企业是否涉及黑社会活动或者是否属于恶势力范畴？
⑸、企业是否存在环保及安监方面的风险隐患。
⑹、用电情况。如果企业用电量明显大幅度下降，商业银行需要进一步核实企业的经营情况。
⑺、产能过剩、结构调整问题。对此，商业银行需要重点关注企业是否涉及房地产经营问题。
⑻、企业的经营是否多元化？例如，澳柯玛的“非相关多元化”经营风险案例。
⑼、应收账款账龄较长或过度集中。例如，四川长虹的“海外应收账款”风险案例。
⑽、企业是否过度授信？
⑾、关联企业多。
⑿、小企业普遍存在的散、乱、污等问题。
⒀、实际控制人的个人“品质”因素：黄、赌、毒；高利贷、非法集资；黑社会、恶势力；个人不良征信记录；家庭、健康情况，需要外围了解；个人涉诉情况等。
针对企业的风险预警问题，商业银行需要通过多种渠道进行小企业的“软信息”和“硬信息”的整合与分析。例如，
⑴、政府信息平台（工商、税务、环保、公安、法院等系统的信息整合）。
⑵、银行征信。
⑶、电商平台企业的流量信用。百信征信。前海征信、91征信（民间小额贷款信息）、360征信（网络赌博）等。
商业银行除了常规地信贷分析技术，还要认识到科学运用大数据挖掘技术进行金融风险管理是整个金融业的发展趋势，普惠金融也不例外。随着供求主体的日渐增多，普惠的深度和广度不断加深，源数据积累速度将呈几何倍数增长，为大数据风控挖掘提供了基础。依托海量数据，借助大数据挖掘技术分析客户的信用状况，通过大数据分析把握好风险预测，将发展普惠金融的风险管理不断前移，从而有效提升风险控制能力。普惠金融实现大数据风控需要树立大数据思维、构建大数据风控模型、加大大数据研发投入。
⑴、树立大数据风控思维。普惠金融提供商需对大数据在风险管理中的潜力有充分的认识，大数据挖掘与处理技术的广泛应用将加快信息数据处理，降低普惠运营成本和金融风险。
⑵、构建大数据风控模型设计。将繁冗的数据标准化、结构化并转化成有效的风险维度指标，构建出普惠客户的风险模型并不断进行修正，直接形成对客户的风险定价以及风险管理策略。
⑶、加大大数据挖掘技术研发投入。商业银行既要加大对大数据挖掘技术的财力投入力度，也要加大培养和引进大数据人才。
“两增两控”下的信贷发展策略
商业银行需要搞清楚普惠金融的目标客户在哪里？往哪里投放贷款？例如，沧州地区政府确定的“18+7”重点产业集群。商业银行可以按目前产业集群的经营情况进行排序，主要维度包括行业地位、销售收入、政府重视程度、政策影响程度、固定资产投资、龙头企业、科研新产品、园区服务平台（保障）、行业研发中心。商业银行要积极开展以普惠金融小企业客户为中心的“客户+”活动：科技型企业、出口型企业等企业群体。商业银行针对存量的产业集群客户可以进行客户回采工作。商业银行可以积极开展银税互动，大力拓展当地的纳税大户。商业银行可以大力开展“1+N”链式营销，例如医疗企业。银行可以针对小的结算类客户开展有针对性地普惠金融信贷服务。
商业银行开展小企业普惠金融信贷业务如何批量获客？
⑴、工商联、商会。商业银行要积极跟工商联、商会建立合作协议，抓商会长的营销工作。
⑵、商务局。商业银行营销小企业的外汇资本注册。
⑶、税务局：商业银行可以大力拓展A级诚信企业的普惠金融业务。
⑷、1+N：例如，沧州地区的中心医院的上游客户等普惠金融政策下的贷款定价策略
2013年7月19日，央行正式宣布全面放开贷款利率管制，利率市场化进程加快，为商业银行对中小企业实现差异化的贷款定价提供了市场基础和政策条件。在利率市场化的影响下，商业银行的贷款定价需要在风险评估和计量核算的基础上实施差异化定价行为。总言之，贷款定价不仅需要遵从收益覆盖成本的原则，也要使所定的贷款利率大于或等于最低目标利率。贷款利率是贷款价格的主要组成要素，而贷款价格还包括贷款承诺费、贷款服务费、提前偿还、逾期罚款等要素。
在利率市场化下，各商业银行要结合信用风险、贷款时间、成本和运营费用等因素来确定客户给银行带来的综合收益人间仙路。因此，银行必须对客户的风险状况进行深入了解，以合理确定违约成本，把握收益水平，促使银行相关部门紧盯贷款市场运行状况。另一方面，利率市场化后，银行在建立了贷款定价模型并定价后，也会将定价原理及模型运用到新的金融产品中去，用科学合理的方法来配置资源，提高收益。
2018年7月17日，中国银保监会要求大中型银行要加大普惠金融小企业的信贷投放力度汉仪大黑简，带动小微企业贷款利率明显下降。在普惠金融政策的要求下，商业银行针对普惠金融口径的小企业贷款都规定了优惠利率，以进一步降低小企业的融资成本。商业银行的贷款定价策略坚持细化管理的原则。例如，贷款产品定价要与风险缓释程度匹配。银行要关注政府、税务、社会对贷款企业的评价，进而动态调整小企业的定价水平。
来源：21经济、信贷风险管理
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“幸福好像来得太突然了。”一家中小银行债券交易员曾诚（化名）感慨说。
随着央行定向降准、公开市场操作及MLF超额投放引发银行间流动性日益宽裕，他骤然发现大型银行债券交易员的态度随之发生180度大转变。
此前，他都是“求着”大型银行债券交易员借出资金，这些天多位大型银行债券交易员则主动找上门询问是否需要债券质押融资。
“他们甚至连3000万元的债券质押融资额度也不放过，以往没有1亿元以上的融资需求，他们连看都不会看两眼朴信惠电视剧。”曾诚告诉记者。
多位中小银行债券交易员对此也感同身受。
“8日银行间隔夜质押式加权利率竟跌至1.45%，这在过去三年都是极其罕见的现象，足以表明当前银行有着大把资金但不知如何花。”一家中西部地区城商行金融市场部负责人直言。同业拆借利率骤降
银行间流动性过于宽松，还在同业存单拆借利率骤降上表现得淋漓尽致。
7月份以来，银行同业存单利率迅速走低，几乎呈现“断崖式”下滑格局。截至8月9日，AAA评级的3个月期同业存单利率徘徊在历史新低2.0056%附近，离“2”整数关口仅有一步之遥包钢一中。
“现在整个银行间都有种大水漫灌的感觉。”曾诚直言。银行间流动性过于宽松现象之所以出现，一个根本原因在于宽货币向宽信用的传导机制不顺畅。此前央行之所以释放大量流动性，旨在鼓励银行将大量信贷资金投向小微企业与实体经济，支持宏观经济复苏增长；但在实际操作环节，部分银行要么正在储备大量信贷项目，要么延续此前紧信用政策，导致理应流向实体经济的大量资金最终“滞留”在银行间体系。
在一家券商宏观分析师看来，其负面效应正随之浮出水面——由于银行发现钱太多无处花，干脆投资短期国债或票据赚取收益，导致中国3个月期限国债收益率迅速下滑，甚至出现中美短期利差（3个月期国债收益率之差）倒挂现象。
“事实上，央行可以采取多项措施缓解这种局面，包括降准替代MLF、重启正回购等。但这些政策一旦落地，或许会对稳汇率与货币政策预期引导构成新的冲击。”这位券商宏观分析师指出。一年期国债与OMO利率倒挂
8月9日，一年期国债收益率与OMO利率出现倒挂，俨然成为当前银行间流动性过于宽松的新缩影。
中信证券分析师明明发布最新报告指出薛宝琴是谁，这是过去三年以来，一年期国债收益率与OMO利率第三次出现倒挂。
“如今这次利率倒挂与2016年有点相似，比如经济基本面面临下行压力且货币政策出现结构性宽松迹象，但与此前两次不同之处在于，这次货币政策并未出现明显的宽松迹象，更多是央行释放流动性（投向实体经济）与银行落实信贷政策之间，出现了时间差。”他指出。
正是这个“时间差”，让曾诚获得了难得的幸福时光。
“现在不需要每天求着大型银行借钱，他们会主动送钱上门。”曾诚告诉记者。此前，中小银行通过国债质押向大型银行寻求资金拆借时，大型银行债券交易员都会“货比三家”，先评估中小银行能否按时还款赎回债券霍东觉，再根据质押债券的信用评级高低决定是否借款。如今，这些大型银行债券交易员基本是照单全收，甚至会询问是否有长期资金拆借需求。
“以往想找他们拆借一个月期限资金，总会遇到各种挑战，如今他们恨不得一口气借出一年期限资金。”曾诚直言。负面冲击“浮出水面”
在多位业内人士看来，银行间流动性之所以过于宽裕，一个根本原因是宽货币向宽信用的传导机制不顺畅。
“原先央行释放如此大的流动性，旨在鼓励银行向小微、民营企业、基建项目等实体经济提供信贷支持，但在实际操作环节，一方面银行从增加信贷项目储备到信贷投放，需要一定时间；另一方面不少银行鉴于经济下行压力增加与中美贸易摩擦升级等因素，依然对民企、小微企业、基建项目采取紧信用措施，导致大量资金难以进入实体经济，只能滞留在银行间市场喜丽雅。”上述中西部地区城商行金融市场部负责人向记者直言。
一位股份制银行中西部地区对公业务负责人告诉记者，当前他所在的银行分支机构仍对房地产、地方融资平台等领域采取限贷措施。即便总行增加了小微企业、民企等领域的信贷投放额度，但鉴于现有的风险控制要求，他们递交的信贷储备项目几乎都是有过银行信贷记录或已经给予授信的企业，没有通过授信或信贷审批的小微企业民营企业依然被排除在外。
“这意味着银行即便增加对小微贷款额度，但对信贷抵押品与外部评级的依赖要求并没有实质性降低。其结果是信贷储备项目贷款通过率不高，大量用于投向实体经济的资金仍然留在银行间市场。”上述对公业务负责人直言。
这也让他所在的银行金融市场部变得忙碌——在信贷投放不够“给力”的情况下，金融市场部不得不将这些流动性投向1年期以内国债与票据赚取相关收益，等到信贷部门核定最终放贷项目并开始投放贷款资金时合优网，再套现国债票据回笼资金。
大成基金首席经济学家姚余栋对此表示，这背后，也有资本逐利性的考量——在减去市场资本溢价与所得税因素后，当前贷款收益率不如国债收益率，令一些银行更倾向将宽裕流动性投向国债。
21世纪经济报道记者注意到，这触发3个月期国债收益迅速下滑，导致中美短期利差（3个月中美国债收益率之差）从2008年次贷危机爆发以来首次出现倒挂，截至8月9日22时，中美短期利差变成-10个基点。
“这无形间给人民币造成更大的下跌压力。”布朗兄弟哈里曼（BBH）全球外汇策略主管MarcChandler向记者分析说。在中美货币政策持续分化的压力下，国际投资机构早已预期中美利差将持续收窄，如今中美短期利差出现倒挂叶茂然，反而坚定了他们押注中美利差以更快速度收窄的信心，为他们沽空人民币创造新的“题材”。
国泰君安分析师覃汉对此指出，鉴于将中美利差维持在合理区间的需要，不排除中国央行可能会选择跟随美联储9月加息而变相加息，何权谋 通过量松价升的方式来维持货币政策稳健态势。
“不过，这些举措都是不得已而为之的无奈之举。目前解决银行性流动性过于宽裕的最好办法，就是进一步鼓励资金流向实体经济。”覃汉表示。延伸阅读——如何在普惠金融中实现银行的“风险经营”？小微企业的“信贷均衡”策略
直面“困境”：普惠金融的风险管理问题分析
普惠金融风险运行的“三大特征”
普惠金融的本质为金融，其服务的对象和内容又较传统金融在深度和广度上进行了商业持续性、内涵包容性延伸。这决定了普惠金融风险特征在遵循金融基本规律的前提下，表现出新的运行表征。如图所示，普惠金融表现出“三大”风险规律。
第一大特征：普惠金融的风险价值曲线近似“随机游走”的运动过程。随机游走假说是数理金融中最重要的假设，它把有效市场的思想与物理学中的布朗运动联系起来，其核心要义为任何无规则行走者所带的守恒量都各自对应着一个扩散运输定律。单个的随机事件我们不可预测，但随机大量的群体行为，却是精确可知的，在偶然中隐含着必然。随机性造成了低尺度下的差异性，但在高尺度下又表现为共同特征的相似性。随着普惠金融战略的不断推进和体制逐步完善，普惠金融各参与主体充分竞争博弈，信用环境日渐改善，信息技术广泛运用，普惠金融市场摩擦降低，趋于有效的市场环境。从个体来看，每一个普惠金融交易主体根据充分的有效市场进行独立决策，其金融活动行为将是一个个随机性事件，风险价值变动将遵循随机游走运动过程，标的资产风险价值曲线应该近似于一维无规则行走。从整体来看，随机大量的群体行为是具有可精确预测性的，可以从整体进行风险防范、评估和处置。
第二大特征：普惠金融的风险定价遵循“大数定律”规律。著名数学家伯努利于1713年首先提出“大数定律”这一极限定理，亦即一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。普惠金融更加倾向于为小微企业、个体工商户、农村金融、消费金融等弱势群体和产业提供短、小、频、快的金融产品和服务。这类金融产品的风险定价将完全不同于传统金融，当交易规模和样本足够大的时候，完全可以基于大数法则进行风险定价，从而确保整体收益大于风险损失，保持普惠经营的持续性和盈利性。风险定价的方法完全可基于大数定律，主要是看违约概率。当数据足够大的时候，概率就会稳定下来，到时大数定律就会为普惠金融风险定价起至关重要的作用。如蚂蚁金服的芝麻信用、拉卡拉的考拉信用评分、拍拍贷的“魔镜”大数据风控系统等，均是建立在大数法则的基本规律基础上的。
第三大特征：普惠金融的风险概率符合“正态分布”的表征。正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形。在正态分布中，基区占了主体和重点。如果结合“二八法则”，可以把正区也可以看做是重点都市皇帝。随着普惠金融交易主体覆盖面扩大、频率提高、交易样本随机独立，一个个零散的普惠金融主体有机地整合成一个大的系统。对于大的普惠系统而言，在有效市场环境中，通过不同风险产品的投资组合，市场价格的波动是以其期望值为中心主要集中于相近两侧，而远离期望值的情况发生可能性较小，这种正态分布假设在许多情况下反映了普惠金融风险概率的基本特征。
普惠金融风险管理面临“五大难题”
普惠金融的业务深度和广度较传统金融而言更为复杂，客户群不断下沉，风险管理的难点增多。商业银行通过梳理当前普惠金融发展过程中所面临的风控难点，可以为制定相关风险管理决策提供了科学依据。如图所示，商业银行开展普惠金融的信贷实践的时候，将面临五大风险管理难题。
第一大难题：来自“信贷技术”层面的挑战盲山结局，即传统风控技术“失灵”。随着普惠金融客户群的不断下沉，逐步将覆盖传统金融所排斥的4000余万户小微企业、农民、城镇低收入人群、个体工商户、下岗职工、贫困人群和残疾人、老年人等普惠金融重点服务特殊群体等弱势行业或群体。这些群体存在明显的信用信息薄弱、资产实力不足、风险隐患高、开发成本高等特点。这些特点使得传统金融机构依托于线下围绕借款主体的品性、资产、资本、担保物等条件收集财务信息进行信用等级评估，然后根据评估结果进行授信的传统风控理念和技术失灵。传统金融风控技术已完全不能有效化解普惠金融对弱势行业或群体的风险，从而形成了更为广泛而低效的“金融排斥”。
第二大难题：来自“产品体系”层面的挑战，即风险产品体系存在一定程度的“空缺”问题。随着普惠金融用户覆盖率的不断提升，其所面临的金融风险或超过传统的金融风险。这些高风险客户如不能有效进行风险缓释、风险对冲、风险化解，那么金融机构是很难实现盈利性和可持续性的。金融风险产品的搭配组合作为有效进行风险缓释、风险对冲、风险化解的重要手段，为普惠金融风险管理提供了借鉴。然而，当前我国普惠金融指数尚不高、发展潜力有待开发，普惠金融风险产品体系依然处于空白，无法实现普惠金融风险的缓释、对冲和化解。
第三大难题：来自“风险文化”层面的挑战，即普惠金融的风险文化有待重新塑造烈火之剑攻略。普惠金融风险文化区别于传统金融的风险文化。普惠金融风险文化是面对普惠风险时的态度、价值观和实务操作程序的有机组合，是普惠金融风险管理制度、技术和工具的有力补充。当前，传统金融机构在践行普惠金融过程中仍沿袭传统的商业风险价值理念，缺乏包容性、前瞻性和审慎性，不能适应普惠金融的发展战略需要。因此，要实现普惠金融的可持续性发展，必须塑造适合普惠金融风险运行特点的文化体系，它将影响普惠金融风险管理体系的科学性和有效性。
第四大难题：来自“扶持机制”层面的挑战，即普惠金融面临政府风险扶持机制缺位的问题。普惠金融不仅仅是纯金融问题、经济问题，更是社会问题、政治问题。普惠金融的发展既要保持社会福利性，又要保持商业可持续性；既要坚持政府引导沈阳铁西鬼楼，又要坚持市场主导。当市场出现失灵的时候，必须由政府给予相应的制度安排二十八星瓢虫。当前，我国普惠金融面临的一大问题就是普惠客户群风险相对较大，相关风险补偿和转移机制、财税优惠政策等不完善，导致金融机构为降低自身经营风险，在推行普惠金融服务过程中金融排斥现象明显，其积极性和主动性有待提升。
第五大难题：来自“基础设施”层面的挑战，即普惠金融面临基础设施落后的尴尬境地。普惠金融风险管理成效依赖于普惠金融基础设施建设的完备程度。普惠金融基础设施主要包括普惠信用体系、普惠法律体系、普惠监管体系等。在普惠信用体系方面，“信息孤岛”现象凸显，长尾弱势群体用户的信用意识和信用基础非常薄弱，不利于普惠金融机构的风险评估和预测；在普惠法律体系方面，法律法规对普惠金融业务边界的明晰程度决定了金融机构的普惠发展模式和创新思路；在普惠监管体系方面，具体的普惠监管政策和方向尚不明朗，增加了市场不定性和政策风险，阻碍了金融机构参与的积极性。在信贷均衡策略中寻求“风险可控”下的稳健经营之道
商业银行在充分厘清并掌握普惠金融风险的运行特点，明确普惠金融风险的管理难点的基础上点裙臣，对症下药风雷石，以“信贷均衡”的策略李琰简历，实现风险的有效管理，从而确保普惠金融发展的商业可持续性。从信贷对策上讲，信贷的均衡投放不是平均投放，而是依据经济运行的实际需求来把控信贷投放的数量与节奏，使信贷市场达到供求均衡。这里的均衡既指总量的均衡，即信贷投放的总量与经济社会的有效需求达到均衡，确保市场上有适度的货币量；也指结构的均衡，即信贷投放结构与经济结构的合理需求达到均衡，确保经济有效率地运行。
所以，信贷投放均衡与否，不能简单地用总量或算术平均数来判断，其不仅要看信贷投放的数量、投放的时间，更要看投放的对象、投放的领域、投放的效率。均衡的信贷投放就是要把有限的信贷资金投向资金最短缺的行业和领域，不仅要达到总量的均衡，还要实现结构的优化。从某种意义上讲，普惠金融视角上的信贷均衡策略，就是要把有限的信贷资源通过政策倾斜的方式，让更多地小微企业得到信贷资金的支持，实现“普惠金融”政策支持下的“雨露均沾”。大前提：“风险可控”下的小企业普惠金融信贷实践
商业银行可以针对小企业信贷经营中存在的诸多风险点进行清单式的罗列，开展信贷风险预警机制的建设。例如，银行经过梳理可以得到常见的小企业信贷业务的风险点包括如下几点：
⑴、企业的不良征信记录。商业银行需要重点分析企业的欠息情况、贷款分类情况等内容。
⑵、诉讼。商业银行需要关注企业是否涉及诉讼问题，在诉讼关系中是处于原告还是被告？
⑶、非法集资、小额贷款公司贷款、担保链问题。
⑷、企业是否涉及黑社会活动或者是否属于恶势力范畴？
⑸、企业是否存在环保及安监方面的风险隐患。
⑹、用电情况。如果企业用电量明显大幅度下降，商业银行需要进一步核实企业的经营情况。
⑺、产能过剩、结构调整问题。对此，商业银行需要重点关注企业是否涉及房地产经营问题。
⑻、企业的经营是否多元化？例如，澳柯玛的“非相关多元化”经营风险案例。
⑼、应收账款账龄较长或过度集中。例如，四川长虹的“海外应收账款”风险案例。
⑽、企业是否过度授信？
⑾、关联企业多。
⑿、小企业普遍存在的散、乱、污等问题。
⒀、实际控制人的个人“品质”因素：黄、赌、毒；高利贷、非法集资；黑社会、恶势力；个人不良征信记录；家庭、健康情况，需要外围了解；个人涉诉情况等。
针对企业的风险预警问题，商业银行需要通过多种渠道进行小企业的“软信息”和“硬信息”的整合与分析。例如，
⑴、政府信息平台（工商、税务、环保、公安、法院等系统的信息整合）。
⑵、银行征信。
⑶、电商平台企业的流量信用。百信征信。前海征信、91征信（民间小额贷款信息）、360征信（网络赌博）等。
商业银行除了常规地信贷分析技术，还要认识到科学运用大数据挖掘技术进行金融风险管理是整个金融业的发展趋势，普惠金融也不例外。随着供求主体的日渐增多，普惠的深度和广度不断加深，源数据积累速度将呈几何倍数增长，为大数据风控挖掘提供了基础。依托海量数据，借助大数据挖掘技术分析客户的信用状况，通过大数据分析把握好风险预测，将发展普惠金融的风险管理不断前移，从而有效提升风险控制能力。普惠金融实现大数据风控需要树立大数据思维、构建大数据风控模型、加大大数据研发投入。
⑴、树立大数据风控思维。普惠金融提供商需对大数据在风险管理中的潜力有充分的认识，大数据挖掘与处理技术的广泛应用将加快信息数据处理，降低普惠运营成本和金融风险。
⑵、构建大数据风控模型设计。将繁冗的数据标准化、结构化并转化成有效的风险维度指标，构建出普惠客户的风险模型并不断进行修正，直接形成对客户的风险定价以及风险管理策略。
⑶、加大大数据挖掘技术研发投入。商业银行既要加大对大数据挖掘技术的财力投入力度，也要加大培养和引进大数据人才。
“两增两控”下的信贷发展策略
商业银行需要搞清楚普惠金融的目标客户在哪里？往哪里投放贷款？例如，沧州地区政府确定的“18+7”重点产业集群。商业银行可以按目前产业集群的经营情况进行排序，主要维度包括行业地位、销售收入、政府重视程度、政策影响程度、固定资产投资、龙头企业、科研新产品、园区服务平台（保障）、行业研发中心。商业银行要积极开展以普惠金融小企业客户为中心的“客户+”活动：科技型企业、出口型企业等企业群体。商业银行针对存量的产业集群客户可以进行客户回采工作。商业银行可以积极开展银税互动，大力拓展当地的纳税大户。商业银行可以大力开展“1+N”链式营销，例如医疗企业。银行可以针对小的结算类客户开展有针对性地普惠金融信贷服务。
商业银行开展小企业普惠金融信贷业务如何批量获客？
⑴、工商联、商会。商业银行要积极跟工商联、商会建立合作协议，抓商会长的营销工作。
⑵、商务局。商业银行营销小企业的外汇资本注册。
⑶、税务局：商业银行可以大力拓展A级诚信企业的普惠金融业务。
⑷、1+N：例如，沧州地区的中心医院的上游客户等普惠金融政策下的贷款定价策略
2013年7月19日，央行正式宣布全面放开贷款利率管制，利率市场化进程加快，为商业银行对中小企业实现差异化的贷款定价提供了市场基础和政策条件。在利率市场化的影响下，商业银行的贷款定价需要在风险评估和计量核算的基础上实施差异化定价行为。总言之，贷款定价不仅需要遵从收益覆盖成本的原则，也要使所定的贷款利率大于或等于最低目标利率。贷款利率是贷款价格的主要组成要素，而贷款价格还包括贷款承诺费、贷款服务费、提前偿还、逾期罚款等要素。
在利率市场化下，各商业银行要结合信用风险、贷款时间、成本和运营费用等因素来确定客户给银行带来的综合收益人间仙路。因此，银行必须对客户的风险状况进行深入了解，以合理确定违约成本，把握收益水平，促使银行相关部门紧盯贷款市场运行状况。另一方面，利率市场化后，银行在建立了贷款定价模型并定价后，也会将定价原理及模型运用到新的金融产品中去，用科学合理的方法来配置资源，提高收益。
2018年7月17日，中国银保监会要求大中型银行要加大普惠金融小企业的信贷投放力度汉仪大黑简，带动小微企业贷款利率明显下降。在普惠金融政策的要求下，商业银行针对普惠金融口径的小企业贷款都规定了优惠利率，以进一步降低小企业的融资成本。商业银行的贷款定价策略坚持细化管理的原则。例如，贷款产品定价要与风险缓释程度匹配。银行要关注政府、税务、社会对贷款企业的评价，进而动态调整小企业的定价水平。
来源：21经济、信贷风险管理
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