來源：中國經營網

　　本報記者 郝亞娟 張榮旺 上海 北京報道

　　隨著銀稅互動政策的實施，多家銀行紛紛推出企業稅貸產品，已發展成為中小微企業的主流融資方式之一。

　　在此類業務中，銀行、稅務局、企業三方數據的互動互通，不僅提高了貸款審批的效率和準確性，也為企業提供了更多的融資機會。

　　“不過，稅貸產品還面臨一定的發展障礙。”上海經邑產業數智研究院副院長沈佳慶告訴《中國經營報》記者，由于企業稅貸產品主要面向小微企業服務，在現有商業銀行經營模式下，出現風控成本偏高、利潤偏低的情況，影響了產品的進一步推廣。在多變的市場經濟環境下，不少小微企業的貸款出現逾期，也影響了銀行的服務積極性。

　　近2000家銀行參與“銀稅互動”

　　“銀稅互動”正在為越來越多的小微企業拓寬融資渠道。國家稅務總局相關人士表示，2023年，聚焦緩解小微企業融資難，深化拓展“銀稅互動”，進一步降低中小銀行參與門檻，全年助力小微企業獲得銀行貸款892.8萬筆，貸款金額2.84萬億元。

　　記者注意到，越來越多的銀行推出企業稅貸產品。以交通銀行（601328.SH）稅融通產品為例，適用對象為個體工商戶經營者、個人獨資企業投資者、合伙企業執行事務合伙人以及法人企業的法定代表人，且股份占比必須在一定比例上；授信額度高，最高可達100萬元；線上操作，方便快捷；采用信用方式發放；按月付息，一次還本，允許提前還款，循環使用；授信期限合理，最長2年。

　　“稅貸產品現在比較普遍，是金融機構一種常見的企業貸款產品。在審批時，風控人員會基于企業的納稅記錄判斷企業的還款能力，并決定是否給予授信額度。結合小微企業的經營特點，一般情況下無嚴重納稅違法，如偷稅漏稅等，且其他經營指標良好，才能通過金融機構審批。”冰鑒科技研究院高級研究員王詩強指出。

　　沈佳慶指出，稅貸是響應國家“銀稅互動”號召，強化金融供給側改革，更好服務實體經濟，多舉措緩解小微企業融資難、融資貴難題而推出的一款融合了“互聯網+稅務+金融”服務模式的創新型產品。通過“銀稅互動”，推動銀行、稅務、企業三方數據互聯互通，企業可以以納稅信用記錄和具體納稅額為依據，自助申請辦理融資授信。

　　中國銀行（601988.SH）研究院銀行業與綜合經營團隊主管邵科指出，近幾年來，我國稅貸業務快速發展，銀行參與積極性較高。據相關數據統計，2023年全國參與“銀稅互動”的銀行近2000家。

　　稅貸產品借助稅收大數據，將企業的納稅信用轉化為融資信用，可有效解決銀行與企業間的信息不對稱問題。王詩強告訴記者，納稅記錄是判斷企業是否真實經營的較好指標，銀行在進行風險評估時主要依據繳稅時間長短、繳稅金額，并結合其他指標綜合判斷。

　　“稅貸作為純信用貸款，不需要抵押和擔保，審批和放款較快，利息相對較低，受到小微企業的廣泛歡迎。審批條件各銀行略有差異，主要考量的方面一是看主體質量，即公司成立年限、所在地區、所屬行業、負債率等；二是征信情況，即貸款分類正常，無逾期；三是最重要的納稅相關信息，即正常納稅年限與額度、納稅信用等級、納稅記錄波動等。”沈佳慶說。

　　從稅貸業務的發展過程看，沈佳慶分析，2015年國家稅務總局、原銀監會即提出共享小微企業的納稅信用評價結果，具體做法是由稅務部門定期將轄內守信小微企業名單經當地銀監部門發送給銀行業金融機構，銀行根據名單簡化貸款流程，但無法直接提取企業納稅金額關鍵信息。到2017年，各方加大了信息共享的力度，允許稅務部門可向銀行業金融機構提供企業納稅信息，并且鼓勵將銀稅信息共享及相關業務辦理線上化，使稅貸業務得以快速覆蓋至全國多地。2019年起，“銀稅互動”首次上升至國務院政策層面，稅貸業務加速發展，受惠企業范圍進一步擴大。尤其在疫情后，“銀稅互動”在助力小微企業解難紓困、復工復產等方面發揮了重要作用。2021年，國辦印發《加強信用信息共享應用促進中小微企業融資實施方案》，提出構建全國一體化融資信用服務平臺網絡，“銀稅互動”逐漸走上體系化、規范化發展道路。

　　銀行需提高風險識別能力

　　“稅貸在幫助企業融資方面的優勢包括：業務門檻較低，無需抵質押物；授信額度較高，與企業客戶納稅額相關；線上化辦理，流程簡便，服務快捷；采用循環額度，隨借隨用隨還；利率相對較低，企業壓力不大。”邵科指出，但稅貸產品也面臨一些現實挑戰。

　　記者采訪了解到，風控成本、貸款周期短、產品可獲性低是當前稅貸產品存在的主要問題。

　　在產品設計上，沈佳慶指出，大部分稅貸授信、還款期限為一年，而很多小微企業又面臨賬期延長的問題。同時，以稅定貸是用歷史數據推測未來，一般適用于處于穩定經營狀態的企業。小微企業的經營通常具有不穩定性，如果在次年出現納稅金額降低、納稅等級降低的現象，或者企業出現多頭借貸、企業經營異常等問題，銀行將沒辦法繼續給予授信，出現斷貸或抽貸。

　　在產品可獲性方面，王詩強分析：“依據繳稅來決定企業獲取融資會導致很多繳稅較少的企業可能申請不到貸款，而這類企業可能更需要融資。相反，對于納稅大戶，其現金流相對比較充足，可能并不需要融資。”

　　在產品推廣上，沈佳慶坦言，市場存在大量專業性不強的助貸公司及電銷拓客人員，造成了眾多不符合條件的企業客戶涌入，增加不良事件發生的概率。

　　興業研究也指出，企業繳稅數據的廣泛應用也使得某些企業有動力通過偽造相關數據來騙取貸款，因而未來單純依賴稅務數據將無法獨立支持銀行完成企業授信與畫像。

　　那么，銀行如何完善稅貸產品的風控？邵科指出，主要分為兩方面：一方面，貸前風控依托互聯網與大數據技術，整合行內外數據信息渠道，全面收集企業納稅、發票、個人及企業征信、司法工商數據等相關信息，并結合線下開展一定程度的交叉核驗，通過模型計算客戶風險綜合評分，核定授信額度、利率、期限等；另一方面，做實貸后監控，實時監控申請動支率，綜合考慮其他因素及時調整授信額度，定期跟蹤稅票、征信等數據變化，避免風險事件發生。

　　除了完善風控大模型外，在沈佳慶看來，銀行還需要對小微企業的經營特征有深入了解。如有的地區企業杠桿率偏高，存在較多聯貸聯保情況，需要重新設計該區域的杠桿變量、互保變量等。制定額度模型過程中，由于小微企業財務報表本身可參考性不強，需要利用更多稅票數據、產業研究、產品研究、區域研究、電費產值比等來還原財務數據。

　　邵科建議，在稅貸業務中，數據整合能力有待提升，亟須進一步打通各信息渠道；授信評價模型有待優化，亟須根據形勢變化更加準確判斷小微企業的風險狀況、核定授信條件，并在風險可控的基礎上進一步降低門檻，擴大覆蓋面和深度，支持小微企業發展；風險控制能力有待強化，亟須進一步提升風險識別和化解能力，保持資產質量穩定。

　　未來，商業銀行還要探索和設計更多適應小微企業場景的產品與服務。沈佳慶認為，一方面，應加快建設和完善全國一體化融資信用服務平臺，在現有市場主體登記注冊、納稅、社保和公積金繳納、水電氣費等信息歸集共享基礎上，打通并接入更多數據源，構建更全面的小微企業信用信息庫；另一方面，未來商業銀行都能以合理成本獲取大量企業數據，那么面對數據“金山”，商業銀行如不能培養過硬的、針對多源異構數據的分析能力，在小微企業融資領域將非常被動。無論是自建分析模型，還是與外部伙伴開展合作，怎樣借助包括AI在內的前沿技術，有效利用數據、優化授信模型，使面向小微企業的普惠金融業務實現成本、效益和公益性的平衡，將成為各銀行面臨的重要課題。