日前，商务部、中国人民银行、金融监管总局等9部门联合印发《关于加快零售业创新发展的意见》（以下简称《意见》）。
《意见》围绕系统规划新布局、引领零售新供给等六大方面提出20条政策措施。其中，融资支持被置于突出位置，明确“支持金融机构出台适合零售业特点的行业授信政策”。
近年来，零售业经历了从传统百货到即时零售、从单店经营到全渠道融合的剧烈变革。
但业内人士认为，金融供给侧的响应速度滞后于产业端的迭代节奏，大量中小零售企业手握订单和流水，却因缺少房产、设备等传统抵押物而陷入融资困境。
银行试水“数据即信用”
零售业融资难并非新问题，在采访中，业内人士普遍认为，传统信贷逻辑与零售行业经营特性之间存在错配。
苏商银行特约研究员付一夫分析称，从资产端来看，零售业是典型的轻资产运营，门店多为租赁，库存快进快出，可用于抵押的固定资产极为有限。然而，银行传统信贷模式长期“重抵押、轻信用”，面对缺乏合格抵押物的零售企业，要么拒贷，要么大幅压降额度，融资缺口难以弥合。而从信息端来看，零售企业交易频密、单笔金额小、现金流零散，银行仅凭定期财务报表，很难捕捉其真实的经营水平与偿债能力，由此形成的银企信息不对称，成为融资路上的另一道高墙。
“银行看到的是滞后信息，而零售行业的真实经营状况是实时变化的，今天的库存、明天的订单、后天的促销，每天都在变。这种信息差导致银行不敢贷、不愿贷。”有着多年零售银行从业经验的上海金融与发展实验室特聘研究员王润石补充道，近年来，行业变化太快。过去几年零售业经历了从传统百货到即时零售、从单店经营到全渠道融合的剧烈变革。一家企业可能去年还在做线下批发，今年就转型做“社区团购+直播”。“行业业态在变，经营模式在变，但银行的授信政策和产品迭代速度远远跟不上。用三年前的产品去服务今天的企业，当然对不上。”
付一夫认为，正是为了破此困局，《意见》明确提出“支持金融机构出台符合零售业特点的行业授信政策”。这不仅是一句政策宣示，更指向一套系统性重构。从产品设计、风控模型到审批流程，授信逻辑必须从“看押品”转向“看经营”，从“看报表”转向“看数据”，真正适配零售业“高频、小额、轻资产”的资金需求脉搏。
事实上，面对上述结构性矛盾，部分银行已开始尝试以数据代替抵押。
“货在冷库里冻着，钱在账期里压着”，这是当下冷链行业中小微商户普遍面临的经营困境。传统信贷业务过度依赖不动产抵押，审批流程烦琐、放款周期漫长，与冷链贸易“短、频、急”的资金需求形成天然错配。
如何让沉睡在冷库中的动产资产转化为助力经营的金融“活水”？渤海银行（09668.HK）联合天津市交通运输委员会、天津市河北区人民政府和天津市数字交通经济研究院，依托中农批（天津）国际冻品交易市场（以下简称“中农批”），落地创新供应链金融产品“订单e贷”。据悉，“订单e贷”摒弃不动产抵押要求，将商户真实购销订单、长期交易流水、历史履约记录、市场经营数据作为核心授信依据，以海量经营数据综合研判企业信用水平，落地“数据即信用”的普惠金融新模式。在合作架构上，中农批作为市场核心主体，仅负责交易数据核验与场景背书，无须承担连带担保责任，不占用企业自身授信额度，大幅降低合作门槛。
王润石告诉记者，渤海银行“订单e贷”把物联网技术引入冷库监管，实现冻品的实时监控和权属确权，让“存货”变成“可融资资产”，这种“技术+场景”的深度结合正是突破方向。
在王润石看来，《意见》提出“出台适合零售业特点的行业授信政策”，本质上是要求金融机构从“以抵押物为中心”转向“以经营实质为中心”，不是问企业“你有什么可以抵押”，而是看企业“在做什么生意、能不能持续赚钱”。这需要授信逻辑的根本性转变，不是简单调个利率、放个额度就能解决的。
动态风控能力成关键
方向已经明朗，但距离数据替代抵押的全面落地，仍有相当距离。王润石认为，目前银行的一些创新产品还处于“半成品”阶段，有多个问题需要突破。
从数据方面看，王润石认为，当前数据维度还不够全面。现在很多银行做的数据授信，本质上是把企业的银行流水拉出来做个模型，再叠加一些税务数据、工商数据。这对标准化程度高的行业够用，但零售业的经营数据远比流水复杂。“它的库存周转、季节性波动、供应商账期、促销节奏、线上线下占比，这些东西单靠银行流水是看不清的。理想状态应该是，银行能对接企业的进销存系统、支付平台数据、物流配送数据，甚至社交媒体上的客户评价数据，形成一个多维度的‘经营画像’。这个目标目前大多数银行还没做到。”
另外，数据更新不够及时。王润石认为，零售业的经营数据是按天甚至按小时变化的，但很多银行的数据风控模型还是季度更新甚至年度更新。一家超市这个月生意很好，下个月因为旁边开了个竞争门店，其业绩就下滑了30%。“如果银行的数据还是上个季度的，授信额度就跟实际经营脱节了。实时或准实时的数据更新能力，是‘数据替代抵押’能否真正跑通的关键。”
付一夫也指出，目前，数据标准不统一，各平台数据格式、口径各异，银行难以标准化采集与交叉验证。同时，数据质量参差不齐，假流水、刷单等行为尚未根除，银行必须具备强大的反欺诈与多维核验能力。此外，数据安全与隐私保护的合规边界，如何在释放数据价值与严守合规底线之间找到平衡，是绕不开的法律与伦理命题。
邮储银行（601658.SH）研究员娄飞鹏也告诉记者，以数据替代抵押并没有解决根本矛盾，因为数据孤岛、标准不一及经济波动下数据失真的风险仍然存在，银行需要结合线下验证，构建线上线下相结合的风控模式。“数据可以辅助决策，但不能完全替代人工判断，尤其在零售业经营环境剧烈波动时，纯线上模型的局限性更为突出。”
“信息流和资金流的闭环控制手段还不够。以数据替代抵押的本质，是用对经营过程的掌控力来替代对抵押物的依赖。”王润石认为，这要求银行不仅能“看到”数据，还能“管住”资金流向。比如，基于订单数据放了一笔采购贷款，这笔钱能不能定向支付给供应商？回款能不能自动进入监管账户？目前大部分银行在信息流和资金流的闭环管控上，技术手段和制度安排都还不够成熟。
从银行实际操作层面来看，如何在产品设计上平衡获客效率与风险可控，是数据授信能否规模化推广的关键。王润石向记者分析称，核心思路是：对真实经营的客户“宽进”，用动态调整来管风险。具体来说，分三步走：
第一步，入口要宽。只要确认客户是真实经营，有真实的门店、真实的交易流水、真实的上下游关系，就应该降低准入门槛，快速给一个初始授信额度。不要一上来就要求企业提供一堆材料、做一堆尽调。零售企业资金需求的特点是“短、频、急”，若审批流程走三个月，企业早去找别的银行了。
第二步，监控要密。额度给了，不代表放手不管。关键是建立动态监测机制，每天或每周跟踪客户的经营数据变化：流水有没有大幅下滑？库存周转是不是变慢了？上下游关系有没有异常？一旦发现预警信号，系统自动触发额度调整或风险排查。
第三步，调整要快。经营数据好的客户，自动提额、降息，让他越用越顺；经营数据下滑的，逐步降额或收紧条件，而不是等出了问题再去“救火”。这种“随经营表现动态调整”的机制，才是真正的平衡，既让客户感受到效率，又把风险控制在萌芽阶段。
娄飞鹏建议，银行需要构建自动化审批与动态预警机制来有效平衡效率与风险。在产品设计上，利用大数据预授信提升获客的速度，同时设定额度动态调整、资金闭环管理及多维数据交叉验证的规则。通过分层定价覆盖风险成本，确保在业务较快发展的同时维持资产质量稳定。
“说到底，‘数据替代抵押’不是不要风控，而是用更好的风控替代更重的抵押。关键看数据能力够不够强、响应速度够不够快。”王润石说。
