现行小微企业贷款统计的基础框架是2009年人民银行、银监会制定的《境内大中小型企业贷款专项统计制度》，后对照2011年工信、统计、发改、财政“四部委”的《中小企业划型标准规定》，将中小企业划分为中型、小型、微型三种类型，并形成相应的统计划分指标。但实际上国有大行、股份制银行、中小行对“小微”的界定的“内部口径”则有很大差异。
对于大行来说，其普遍意义的“小微企业”并非品钛研究院本系列所研究的“信用贷”客群，而是主要来自于大中型企业子公司、地方龙头企业等，他们有资产抵押或还款来源证明的担保贷款，贷款额度一般在数百万或者上千万元。
品钛研究院研究未来将分析小微企业智能信贷的场景和特点，将目前主要的小微企业智能信贷分为四个数据场景，品钛研究院将通过系列专题文章为读者呈现四类场景特点、案例、实操缺陷与解决方案。
1.生活服务类场景，数据来源为聚合支付平台的流水数据，覆盖线下收款类小微商户，典型案例有收钱吧与品钛案例、美团点评的美团小贷案例。
2.电商类场景，通过电商数据覆盖线上交易类小微企业，典型案例有阿里体系的网商贷。
3.财税场景，通过税务数据或与之相关的发票数据覆盖一定规模的中小微企业，典型案例有微众税银、航天信息、百望等。
4.物流场景，通过物流与金融的联合，支持小微物流企业的一系列融资活动，优化企业资源。
诚然，掣肘于当前数据环境、企业信用意识等多方未成熟因素，下沉客群在当前定义的小微金融中带来的总量贡献与短期增量有限，但这一领域覆盖商户数量多，范围分散，是中小银行普惠金融攻坚领域，也是金融科技所擅长。
发展：多方合作有助于“普”与“惠”兼顾
6月24日，中国人民银行、中国银保监会发布《中国小微企业金融服务报告(2018)》。其中21次提及金融科技，并指出银行业金融机构与新兴金融科技公司合作提升了小微企业融资便利度和可得性。我们熟知的品钛是一家金融科技，目前已与赣州银行、华美银行等多家银行达成合作，以数据服务推出面向小微企业普惠金融的新产品和新业务。
而相比于大银行增量与创新的任务，监管政策交给城商行、农商行等地缘性银行更多客群下沉的任务。银行尤其是中小银行与金融科技公司的合作已经十分紧密，在开放银行的进程当中，中小银行一般通过与外部供应商合作开放，对外开放标准化产品。小微企业领域在其中势必会成为重要合作之一。
以品钛为例的金融科技可发挥其大数据技术以及场景连接的优势。目前已经很多银行在营销获客、反欺诈、资料复核、线上审批环节等使用金融科技技术，从而一方面大幅提升服务小微企业的效率，一方面大幅降低小微企业服务边际成本，同时也极大地防控了人为操作风险和道德风险。批量化贷款的实现，也激发金融机构小微信贷的服务动力，有助于形成规模效应。
小微企业融资难题的破解，供需双方以及社会基础设施建设都有突破空间。银行需要建立成高效率、低成本的风险识别和信用评价的能力，保证可持续盈利能力。小微企业则需要注重企业信息的规范化留存和归集，有意识地积累可识别的企业信用数据与维度；而作为外部条件的社会基础设施，则需要产生出可供使用的高覆盖度、高质量、可获取数据源，才有利于小微企业信贷服务可持续发展。
总结
中小银行是真正意义上的小微企业客户下沉主力。小微企业智能信贷主要在电商贷、流水贷、税务贷、物流贷这四类数据场景中缓解小微企业流量、效率、风控与成本等问题，银行与品钛等金融科技公司合作正在为小微企业信用贷领域提供更便捷的入口、良好的体验与更高的可获得性，未来品钛研究院将详述。
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