大行市占率达46% 中小银行普惠小微信贷增量何在？

考核指标松绑，但国有大行在普惠信贷中的份额却升得更快。

中国普惠金融研究院近日发布的《中小金融机构普惠小微信贷高质量发展》报告（下称《报告》）显示，2022年末至2025年末，大型银行普惠小微贷款市场份额一路从36%升至46%，增幅甚至超过此前三年。对此，《报告》认为，驱动大行继续下沉的，已不是考核压力，而是市场需求本身。

这也意味着，中小银行面对的是一场更为直接的竞争。最新数据显示，普惠小微贷款增速已降至6.7%，增量的答案，只能从更细的客群、更实的场景中去找。

考核指标松绑 市场需求已成大行下沉主要驱动力

今年前三季度，普惠小微贷款仍保持增长，但与此前年均超20%的增速相比，当前已有明显“降温”。根据人民银行数据，截至今年三季度末，人民币普惠小微贷款余额为38.5万亿元，同比增长6.7%，增速比各项贷款高1.9个百分点。

而根据中国普惠金融研究院日前发布的《报告》，2018年至2025年，我国普惠小微贷款余额从9.4万亿元增长到37万亿元，年均增速约21.6%，远高于同期各项贷款增速；普惠小微授信户数从1815万户增长到约6100万户，对小微市场主体的覆盖率已超过30%。

从9.4万亿到38.5万亿元，普惠小微发展走过规模快速扩张阶段。自2023年起，监管部门就已开始逐步淡化普惠信贷的硬性规模考核指标，今年金融监管总局在《关于做好2026年小微企业金融服务工作的通知》中也不再提及“力争实现全国普惠型小微企业贷款增速不低于各项贷款增速”“不低于”等目标表述，规模指标进一步松绑，并且正式提出“稳投放、优结构、提质量、可持续”目标。

在规模快速扩张过程中，普惠信贷的供给结构也在变化。国有大行下沉，成为这一结构变化的重要特征。

值得注意的是，考核指标松绑之后，国有大行在普惠信贷中的市场占有率增速并未随之放缓。《报告》指出，大型银行普惠小微贷款市场份额从2022年末的36%进一步升至2025年的46%，增幅甚至大于2019—2022年间的8个百分点。报告认为，这说明市场需求已成为大行持续下沉的主要驱动，而非单纯的考核压力。

（图片截取自《中小金融机构普惠小微信贷高质量发展》报告）

中小银行机遇何在？

规模进入增长的平台期，但需求仍在，对于广大中小银行，特别是在监管指挥棒强调特色经营，发挥中小金融机构支农支小优势的背景下，广大中小银行的机遇何在？

“普惠金融的对象不是同质、高度统一的群体，它本身是分化的。现在把它当成一个群体，与传统正规银行客户相差甚多，这需要细分。”小米消费金融党委书记、总裁曹子玮指出。

一线的答案更为具体。晋商银行普惠金融部副总经理高淑英介绍，山西是一个资源大省，产业种类不够丰富多样，过去大业务仍以煤焦钢为主；因此要将普惠做好第一步仍是做“看得懂的行业”，从熟悉的产业上下游延伸到二级甚至更深层级；第二步则是小单元细分，比如种植，晋北和晋南种的东西不一样、收割周期不一样，一年一季和一年两季风控把握的要素不一样，要做细化。目前，晋商银行已经做了20多个细分场景并不断扩容。

“场景上讲精准，不一定追求规模，规模越大不代表越好，适配性越高越好；一个场景做3000万、5000万，适合推广就推广；如果产业集群容量就这么大、各方面达到平衡，就不再盲目扩张。”高淑英认为。

网商银行董事长金晓龙则强调，找到恰当客群的重要性。“还没有被当地大行的地面营销服务到的客户，比如新型科创企业、跨境电商、银发经济的服务提供者、悦己消费的服务提供商。由于数据获取、数据结构不规范等原因，这些群体还没被传统金融机构服务好。”

增量不只在客群细分上，《报告》还指向两个政策明确引导的场景：一是供应链脱核融资，即不再把核心企业的确权、担保、兜底作为准入必要条件，转而依托发票、交易、物流等多维数据交叉验真，从上游一级供应商扩展到下游经销商、从一级穿透到多级；二是设备融资，以“融资+融物”结合，将企业生产设备的信用价值转化为授信依据，盘活存量设备或支持设备更新。

普惠小微信贷资产质量受关注

需求之外，当前对于普惠小微信贷的关注更多来自对于资产质量端的担忧。

中国普惠金融研究院在2024年发布的年度报告就已提及普惠金融政策目标的协调存在“不可能三角”，即提高普惠群体信贷可得性、降低风险与综合融资成本下降三个目标不能同时实现，且成本与不良率呈现明显的负向关系。

从行业发展实践来看，“不可能三角”的掣肘正从统计数字变成一线体感，其中资产质量尤受关注。

《报告》显示，2018年至2026年一季度，城商行、农商行净息差分别由2.01%、3.02%降至1.38%、1.58%，下降63个和144个基点。城商行自2023年以来资产质量连续两年多下滑，不良率从1.75%升至1.85%；农商行在2026年一季度出现不良抬升迹象，且两类机构不良率持续多年高于商业银行平均水平。

“如果能把欺诈真正挡住，不良率可能会降低40%到50%；也就是说，有40%到50%的不良贷款由欺诈引起。当然，这个数据没有严格依据，只是业内交流的共同体感。”小盾未来CEO耿心伟提到一则案例，一家应用软件企业申贷时，财务报表申报年收入约4300万元，纳税记录是临近申贷前一天补报的一年半增值税，而历史申报与其他口径反映的真实年收入仅30万元；人员记录仅1人，销项开票超14万元、进项不足20万元，“这些记录共同指向收入包装的风险”。

《报告》将当前主流欺诈形式归纳为三类：中介批量包装造假、借款人自主挪用骗贷、银企内外勾结违规放贷。《中国金融黑灰产治理研究报告（2025）》数据显示，2025年一季度国内金融黑灰产规模突破2800亿元，据测算2024年从业人员超800万人。

因此，过去一段时间，监管部门一边加快规范助贷行业，倒逼金融机构重塑风险防控能力，筑牢资产质量底线；另一方面也在从严打击金融黑灰产。不过，从根本上来看，金融机构自身需要不断夯实“提质量”的能力。

如何看清真实经营能力？

筑牢机构自身风控能力，《报告》认为，要把“看清企业经营”从经验判断升级为一套可校验的决策体系，其内涵是：以企业真实经营实质为核心，整合税务、征信、工商、司法、流水等多源结构化数据，叠加线下实地尽调采集的非结构化软信息，形成“数据证据+经营证据”的双向核验闭环，并以可追溯、可解释、可交叉验证、可量化约束为核心标准，杜绝单一指标、模型黑箱与主观经验主导决策。

《报告》指出，这套体系可被拆分为三层能力：第一层是个性化建模与反欺诈工具底座，解决“输入可信”；第二层是大数据与IPC双线融合，解决“决策有效”，其分工被概括为“大数据找疑点，IPC查关键”；第三层是贷后动态校验与运营闭环，解决“决策持续有效”。

“最终回答三个问题：资金需求是否合理？现金流能否偿债？企业是否愿意履约？”耿心伟指出，构建这些能力最终要判断的仍是信贷投放最关键的因素：还款能力和还款意愿。

值得注意的是，《报告》指出，反欺诈之外，贷后管理也是普惠信贷风控的薄弱点。《报告》认为，传统贷后“定期静态排查、被动逾期处置”是行业隐性短板，需转向“大数据监测+IPC现场核查”的融合机制：在合法授权和数据可得的前提下，按数据源更新频率开展定期或事件触发监测，及时发现经营异动、负债抬升、税务异常、司法风险等问题；对系统预警的低风险异动由系统自动推送提示、完成线上常态化管控；对高风险预警、经营大幅波动、大额授信客户，启动线下现场复核，由客户经理实地核查企业经营变化、资金使用情况与还款能力变化，同时把走访获得的软信息反哺模型迭代。

“一个客户经理管控1000户，贷后怎么做？我们的风险来源至少一半在贷后。”高淑英认为，将来更多要依靠大数据风控管理的“四早”机制和针对性策略去赋能客户经理，才能把贷款风险有效压降。

AI赋能要怎么用？

AI工具在行业内加速渗透，在普惠小微信贷领域，AI将为中小金融机构带来什么？

乐观的一面，包容会执行理事郑学龙就提出，AI让小型金融机构“第一次拿到了量化的入场券”。

他认为，以往小机构很难承受量化管理的成本，如今即便是只有两三个人的小团队，不是专业量化人员，也能在产品层面实现入门级量化管理，把管理颗粒度下沉到客群；产品模板迭代能以周为单位、战略锚定以月为单位校准。他进一步预判，AI将重塑银行中后台结构：客户经理会升级为产品经理，工作重点转向客群分类与产品创新，风险经理重点工作也会从单笔审查转向风险管理战略锚定与执行。

不过，在具体执行中，摩擦依旧存在。高淑英坦言大数据风控的痛点：小微企业不规范，数据返回为空或不能代表真实经营；数据天然滞后，户均10多万的下沉客户，贷后预警推送“企业已注销”时，企业往往已经关门好几个月。

在AI应用落地过程中，高淑英认为，应从获客源头把申请信息、尽调信息标准化落仓，形成本行数据资产，再谈模型与策略。耿心伟则强调，要先把客户看明白，再用经营结果决定做多大（授信额度）。