互聯(lián)網(wǎng)金融貸款的流程和傳統(tǒng)金融貸款流程一致，主要分為貸前調(diào)查，貸中審查和貸后檢查三個部分，而在貸款過程中小微企業(yè)由于體量小并且缺乏抵押和擔保，呈現(xiàn)出”時間短，資金少，頻率高，需求急“的特點，因此小微群體相關數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出”少、散、亂“的特點，銀行難以對小微企業(yè)進行有效風險評估，進而無法對小微企業(yè)進行放貸，而網(wǎng)商銀行通過IT形式賦能貸前調(diào)查環(huán)節(jié)，有效分散放貸風險。
網(wǎng)商銀行主要服務的是100萬元以內(nèi)的貸款需求，來自網(wǎng)店、路邊店、經(jīng)營性農(nóng)戶，是小微中的小微。而網(wǎng)商銀行的四種數(shù)字化普惠金融模式分別是電商模式、碼商模式、農(nóng)村數(shù)字普惠金融模式和供應鏈金融模式。
農(nóng)村數(shù)字普惠金融模式：農(nóng)村模式和其他模式相比，由于農(nóng)作物的生長狀況檢測難以量化，并且受客觀因素影響較大，風險度量難度更大。網(wǎng)商銀行以數(shù)據(jù)為媒介，把農(nóng)村的交易、物流、支付等信息形成信用資產(chǎn)，形成農(nóng)戶自證+多方審核+衛(wèi)星檢測的信息獲取渠道。網(wǎng)商銀行通過大數(shù)據(jù)技術服務農(nóng)戶，通過衛(wèi)星遙感技術對農(nóng)戶的數(shù)據(jù)進行分析，了解農(nóng)戶的信用狀況和經(jīng)營潛力，為其提供融資支持。此外，網(wǎng)商銀行還提供農(nóng)村金融服務，如保險、支付等，以滿足農(nóng)村居民的多樣化金融需求。
政府將涉及農(nóng)戶可公開的數(shù)據(jù)資源，如農(nóng)村土地確權、種植情況、農(nóng)業(yè)補貼等與網(wǎng)商共享。運用數(shù)字技術，網(wǎng)商銀行為縣域農(nóng)戶建立專屬的數(shù)字化風控模型，農(nóng)村用戶就此擁有了更精準的數(shù)字畫像和更高的數(shù)字信貸額度。
而在對農(nóng)戶進行用戶畫像時，網(wǎng)商銀行除了政府提供數(shù)據(jù)之外還通過衛(wèi)星照片（通過衛(wèi)星系統(tǒng)得到這個地塊過去一個月甚至一年所有的信息）、通過光譜識別農(nóng)作物，目前可識別出水稻、玉米、小麥、蘋果等主要農(nóng)作物。農(nóng)戶在手機端圈定自己的地塊后，可通過與農(nóng)業(yè)機構記錄的土地信息交叉比對驗證，實現(xiàn)農(nóng)戶信息認證。網(wǎng)商銀行則通過了解農(nóng)戶的種植情況和生長趨勢，并結(jié)合氣候、地理位置、行業(yè)景氣度等因素，并且通過農(nóng)商平臺如淘寶等平臺的交易信息，利用風控模型預估產(chǎn)量和產(chǎn)值，給予農(nóng)戶精準的授信支持。此外，衛(wèi)星遙感除了可以助力農(nóng)作物識別及產(chǎn)量產(chǎn)值估計外，還能自動識別汛期等災害下農(nóng)戶的受災情況，協(xié)助金融機構定向紓困。
網(wǎng)商以5到7天為周期，實時更新衛(wèi)星影像和識別結(jié)果，監(jiān)測農(nóng)作物長勢，判斷作物所處的育苗期、拔節(jié)期或收購期等階段，進而分析農(nóng)戶插秧、打藥、追肥以及收割時期的不同資金需求，進而進行授信額度的調(diào)整，例如農(nóng)戶授信額度是20萬，農(nóng)戶向網(wǎng)商銀行申請5萬元的貸款，可申請貸款額度就是15萬，但是農(nóng)戶在種植過程中網(wǎng)商銀行檢測到其種植表現(xiàn)不佳，作物生長情況不佳，那么在農(nóng)戶申請打藥貸款時，可申請貸款額度就會下降到10萬，進而實現(xiàn)貸款額度的動態(tài)調(diào)整。
在傳統(tǒng)供應鏈中，經(jīng)銷商和零售商的資金實力越強，對品牌的市場拓展的支撐相應也越強，其本身業(yè)務發(fā)展的可持續(xù)性和健康度也越高。超過70%的品牌經(jīng)銷商都有強烈的資金需求。這由經(jīng)銷商業(yè)務模式?jīng)Q定。分解品牌供應鏈結(jié)構，可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)銷商處于品牌商和零售終端之間，上有品牌商，下有零售商。
經(jīng)銷商向品牌商采購貸訂貨時，需預付貨款，品牌商基于訂單排期生產(chǎn)發(fā)貨。在向下游零售商鋪貨時，通常來說，體量較大的零售商與經(jīng)銷商還存在結(jié)算賬期。
故一般來說，經(jīng)銷商只能墊款進貨。遇到銷售旺季，除了進貨墊款，還要承擔庫存周轉(zhuǎn)、人工成本和市場營銷等費用，因此經(jīng)銷商資金壓力倍增。在數(shù)字化技術蓬勃發(fā)展前，傳統(tǒng)供應鏈金融無法快速滿足此時的經(jīng)銷商資金需求。比如過去存在著盡調(diào)時間過長、流程復雜、覆蓋度有限和授信方案調(diào)整慢等問題。
網(wǎng)商銀行發(fā)布數(shù)字供應鏈金融綜合解決方案——大雁系統(tǒng)，通過“1+N²”形式，接入核心企業(yè)品牌為其上游供貨商、下游經(jīng)銷商、末端小微群體和終端門店，提供高效、便利和風險可控的金融工具服務。
這套解決方案體系包括合同貸、采購貸、加盟商貸、發(fā)薪貸，網(wǎng)商貼、票據(jù)付、云資金和回款寶等一系列數(shù)字金融產(chǎn)品矩陣，目的是解決各行業(yè)核心品牌上下游供應鏈中小微企業(yè)的供貨回款、采購訂貨、鋪貨回款和發(fā)薪加盟等生產(chǎn)經(jīng)營全鏈路的金融需求。
網(wǎng)商銀行通過構建各行業(yè)的細分品類的行業(yè)研究知識庫，將風控授信策略細化到行業(yè)品類粒度，以量化手段疊加行業(yè)經(jīng)驗的方式，高度把握客戶經(jīng)營周轉(zhuǎn)需求。
在網(wǎng)商銀行與旺旺合作過程中，由于疫情之后，二級經(jīng)銷商基本都隨著市場規(guī)律逐步減少，很多一級經(jīng)銷商直接到終端零售，這也意味著，銷售周期拉長，一級經(jīng)銷商資金周轉(zhuǎn)時間更長了，但對于品牌方來說這是供應鏈的進步，取消了中間二級經(jīng)銷商，更有利于產(chǎn)品的推廣。但同時對于一級經(jīng)銷商來說，沒有二級經(jīng)銷商則更容易出現(xiàn)資金鏈斷裂的問題。
尤其到了年節(jié)，必須牢牢把握住市場的關卡，旺旺經(jīng)銷商需要大量進貨，常常會面臨備貨、倉儲的壓力，而經(jīng)銷商則因為沒有抵押物，在銀行貸不了款，流動資金成為了供應商拓展市場的最大難題。
“大雁系統(tǒng)”借助網(wǎng)商銀行風控技術模型，與行業(yè)特征、淡旺季、以及不同地區(qū)消費者的消費習慣等多重因素結(jié)合，還能根據(jù)商戶動態(tài)需求快速做出反應、滿足其臨時提額和更低利率的需要。而且每到新品上市，旺季的時候，額度都會上升，還有對應的補貼和扶持計劃。
1.3.1電商模式：
網(wǎng)商銀行背靠阿里，在電商平臺上與小微店家合作，通過對電商平臺數(shù)據(jù)的挖掘和分析，獲取店家的經(jīng)營狀況、銷售額、用戶評價等信息，為其提供貸款服務。通過電商平臺數(shù)據(jù)的評估，網(wǎng)商銀行可以了解店家的信用狀況，從而為其提供融資支持。
電商模式的核心，是依托淘寶、天貓、支付寶等電商生態(tài)，利用大數(shù)據(jù)、云計算等技術手段整合用戶歷史交易數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)等，作為授信依據(jù)，再根據(jù)用戶需求提供相應的貸款產(chǎn)品。電商模式打通了阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶的后臺數(shù)據(jù)，極大地降低了信息不對稱問題，同時網(wǎng)商銀行建立了一系列智能風控模型，利用這些后臺數(shù)據(jù)實現(xiàn)對平臺小微企業(yè)和小微經(jīng)營者的批量化信貸審核、放款。
申請貸款的條件是店家要滿足年滿18周歲、淘寶店鋪近兩個月內(nèi)持續(xù)有效經(jīng)營，有有效交易量、店鋪信用良好等基本要求。用戶在網(wǎng)商銀行官網(wǎng)或手機APP完成提交資料、簽署合同等步驟即可獲得授信額度，最快3分鐘收到賬款，在貸款正常使用過程中，無需支付利息之外的其他費用，貸款期限最長24個月。授信額度根據(jù)申請者的信用情況動態(tài)調(diào)節(jié)。
1.3.2 碼商模式：
網(wǎng)商銀行與線下小店合作，通過收錢碼的使用，獲取小店的交易數(shù)據(jù)，并結(jié)合社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)等進行分析?；谶@些數(shù)據(jù)，網(wǎng)商銀行能夠準確評估小店的經(jīng)營狀況和潛力，為其提供個性化的金融服務。
傳統(tǒng)放貸流程中銀行需要評估企業(yè)的經(jīng)營情況，通過調(diào)查企業(yè)的利潤表、現(xiàn)金流表、資產(chǎn)負債表等表單衡量企業(yè)經(jīng)營狀況，并且需要企業(yè)有相應的擔保物或者擔保人進行風險擔保，而碼商模式則通過收款碼以及地理位置等客觀信息即可進行風險評估。
顧客通過掃描支付寶收錢碼向線下小微經(jīng)營者付款，資金即時到達店家賬戶,同時網(wǎng)商銀行通過共享支付寶平臺數(shù)據(jù)獲得店家的收款信息。網(wǎng)商銀行基于大數(shù)據(jù)處理等技術，對店家收付款信息的交易有效性、客戶類型、營業(yè)周期和經(jīng)營屬性等數(shù)據(jù)進行甄別處理，預測店家整體的經(jīng)營能力，并利用多樣化的風控模型，為店家建立專屬的信用評估體系并且店家通過支付寶收錢碼收到的款項筆數(shù)越多、金額越大，相應獲得的授信額度越高，隨著經(jīng)營的持續(xù)，授信額度隨之動態(tài)匹配。
使用收錢碼的小微經(jīng)營者，使用30天后，連續(xù)30天有3筆有效收款就有機會獲得貸款資格，如果經(jīng)營者同時有電商貸資格，或使用過借唄，使用碼商模式借款則會更容易。經(jīng)營者在初期，額度相對較低，但隨著經(jīng)營時間的持續(xù)，額度會隨收款的增加而提升。網(wǎng)商銀行基于電商模式的風控能力和經(jīng)驗創(chuàng)建了多套針對性風控措施，能有效識別經(jīng)營屬性、判斷交易有效性、預測商家經(jīng)營能力，甚至能夠在1秒鐘內(nèi)通過轉(zhuǎn)賬關系鏈判斷出是個人還是個體經(jīng)營者，排除虛假交易，并在支付數(shù)據(jù)基礎上結(jié)合商圈人流、同類商家經(jīng)營狀況等綜合緯度，給用戶一個最合理的授信額度。
網(wǎng)商銀行發(fā)現(xiàn)，沿街的門店，在遇到修地鐵、鋪設管道等市政變化時，通常會影響未來幾個月的經(jīng)營情況，所以將店鋪的地理位置與地圖數(shù)據(jù)進行匹配，結(jié)合周邊的市政信息、地標建筑、人流情況、買家結(jié)構、同類商家情況等，通過復雜的模型處理，能夠在幾秒鐘內(nèi)計算出店鋪未來6個月的經(jīng)營潛力和風險。
網(wǎng)商銀行利用多個場景構建風險防控模型，利用多方數(shù)據(jù)來評估客戶的信用狀況，對貸款人風險進行有效評估，通過評估風險大小決定給予貸款人的授信額度，貸中網(wǎng)商銀行通過實時監(jiān)測客戶的交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險信號，由此解決傳統(tǒng)貸款模式中傳統(tǒng)銀行因為小微企業(yè)風險難以度量而不對小微企業(yè)進行放貸的問題，滿足了大量小微企業(yè)的貸款需求。
網(wǎng)商銀行也利用IT技術賦能貸前、貸中、貸后三個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了對貸款流程的賦能，推動貸款業(yè)務流程創(chuàng)新。
網(wǎng)商銀行貸前利用數(shù)據(jù)分析和自動化審批流程，網(wǎng)商銀行通過構建“310”模式，即3分鐘申請，1秒鐘放款，0人工參與，實現(xiàn)貸款審批的快速處理，提高審批效率，縮短客戶等待時間。
貸中網(wǎng)商銀行通過實時監(jiān)測客戶的交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，例如在農(nóng)村模式中可以通過衛(wèi)星技術定期檢測作物生長情況，可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險信號，進行風險預警和風險管理，減少不良貸款風險。
網(wǎng)商銀行通過對貸后數(shù)據(jù)的分析和反饋，可以了解貸款產(chǎn)品的績效和風險情況，優(yōu)化產(chǎn)品設計和風險控制策略，提高業(yè)務的效益和穩(wěn)健性。
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