近年政府监管对小微行业大力扶持，在中国做金融跟着政策和监管走，才有出路。那么有同学会问，现有小微风控有哪些类型？税务数据有哪些内容？根据税务数据又可以衍生哪些风控模型？
一．小微分类
目前小微派别的分类繁多，目前来讲主要分为三类，也以这三类最有典型，分别是：银行系类、互联网场景类、网络小额类。
1.1.银行系类：
第一种是银行系类，银行类以传统银行以及新的互联网银行为代表，它们属于银行系。大家都知道，银行系的客群都相对优质，所以他们的贷款产品的利息总是偏低的。但他们的获客方式以线下获客为主，风控偏传统的IPC模式。
IPC是德国那边发展起来的一个金融风控的方式，比较注重注重现场调查，或者与客户进行电话类型的人工调查为主。
因为银行系的产品，其授信的件均较大，且他的客群也相对较少，风控较为重视人的价值，可谓之人海战术。
1.2.互联网场景类
互联网场景类，包括蚂蚁微贷、网商贷、美团、小贷、链家店东贷、京东数科等等。其获客方式特点：较依赖于互联网场景。
如网商贷——淘宝里的网商，美团小贷即进驻美团的外卖商家，链家店东贷即给中介还给他手下的开店的所做的贷款，京东数科也跟淘宝的网商贷差不多，其特点就是他们有特定的互联网场景，能够用体系内的数据做风控，相对风险更低一些。
互联网场景类的风控，比较依赖它场景内积累的经营数据。
目前而言，场景客户数量较为有限；其客户量不会特别大，像链家店东贷，它底下的链家底下的店铺肯定是有一定的数量的，整个全国可能也就是几十万，而且他不可能每个人都有贷款需求，就算他有贷款需求，也不一定在链家这里贷款。
1.3.网络小额类
网络小贷类，典型如平安普惠、大数金融、拍拍贷，我来数科这样的金融机构。这类的特点就是利息是偏高的，客户资质也是较差，偏下沉一些。
目前而言，网络小额的获客是比较依赖中介，或者互联网场景类的渠道，风控也较依赖外部数据，如多头、外部评分、黑名单、小微税务票以及工商这一块的数据。
他们没有具体的场景，风控其实需要一定的人工介入。因为在金额大的情况下，你需要去降低欺诈风险。有时人工介入它是比较稳也比较保险。
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二．小企业风控的关注点
小微企业除了关注企业本身外，对其企业主也比较关注。因为企业主跟企业本身是很难区分开来的，企业主的个人情况会严重影响到企业的。
如企业主身故、生病、甚至离婚了，对他个人的财务情况一定会造成影响，进一步会对企业也造成影响。
所以在数据关注方面，需要关注人也需要关注企业。
2.1：关于企业主——如果关注企业主，需要关注的信息有以下几方面：
a.小微企业主的个人数据，包括他的个人申请信息，家庭地址，公司地址，他的婚姻状态等；
b．个人的征信报告数据；
c.常用的一些外部数据源的数据；
2.2.关于企业——关注企业的数据，需要关注的方面需要把控以下内容：
a.企业工商数据，如工商注册信息，经营范围，注册时间，经营状态，股东变更记录；
b.司法的数据，司法数据主要关注小微企业相关的涉诉的案件，有没有民事诉讼等相关案件，也要看小微企业有没有被纳入到失信被执行人，如果以上都有，这一块的风险其实也会比较大；
c.票税类数据，这里面包括以下两块：一个是开票类，一个是税务类的。税务是建立在开票的基础之上的，票的数据更基础一些；税的数据其实较票的数据，更上层一些；但是票这块的数据相对来说它其实是更容易造假的，因为开票可以去红冲掉的。
票税类的数据，在下面会重点阐述。
d.经营类数据，包括水、电以及财务等这一块可能获取的数据；
三.税务类数据
税务类数据是本次我们会重点给大家介绍的数据。
首先，先介绍目前税务这块的数据是怎么获取的，再说说税务数据的构成的情况。
目前税务数据获取的有三种方法：
第一个是叫银税直联；主要是银行的一个获取方式，一般银行会跟各个省份的税务系统进行对接。银行直接获取税务系统里面的数据，只要客户进行授权，那么银行就可以获取到相关数据，并将其中的数据进行风控审批。
第二块数据供应服务商；典型代表为微众税银。微众税银直接跟各地方税务局对接；但各个地方的税务局因为其系统，都是有一些不同的，所以得一个省一个省去对接。
微众税银其实做了数据监测的一个工作，即将它的税务局的数据转卖给一些贷款机构，当然前提客户授权。
第三块是自行爬取，这里有一些合规方面一些小问题，但是目前来说，合规监管在这方面来说其实是模棱两可的。毕竟企业的数据不像个人的数据那般敏感。
目前这种的做法是客户会提供自己税务局的账号，国税局网站的一个账号密码给企业，相当于做一个联合登录，然后金融机构就可以把它网页上的一个税务缴纳的一个数据给它爬取了，爬取完了这块数据，然后用于风控审批。
那后面有了这些，数据之后该如何使用这些数据情况？这里需要稍微对我国的税务相关的知识有所了解。
在介绍相关的税票风控前，需要稍微普及一些税务方面的知识。
四.税务知识普及
在2019年的时候，国家进行了一个全面营改增，就是营业税改增值税。全面营改增之后，企业主要面临的税种包括商品和劳务税。
企业在卖出商品和提供劳务服务的过程当中，需要去缴纳的税，包括增值税、消费税、关税。所得税类，包括企业所得税和个人所得税。
为什么会有个人所得税？如果说这个企业是个体工商户的话，其实很多时候他不需要去交增值税，但他需要去交个人所得税。财产行为税，包括房产税、车船税、印花税等等，然后是资源税类以及特定目的税类，这几个都不是特别重要。
以下我们重点来讲讲以下三种税收：增值税、企业所得税与个人所得税。其中以增值税和企业所得税来重点讲解。
a.增值税
增值税这块再为大家介绍一下。增值税是什么？增值税是企业的生产经营过程中，对价值增值的部分进行了征税。这个是官方说法，其实大家可以这么理解：相当于企业在生产经营过程当中，购入商品或者购物生产资料是有成本的。
比如生产一双鞋子，假如买材料花了50块钱，卖出去100块钱，政府征税的时候，它不会对这100块钱进行征税。他只对这50块钱进行征税，比如说这50块钱征收10%的税，那就是征收5块钱的税。所以征增值税就是对在生产过程当中所增加的这一部分附加值，来进行增税。
增值税是通过增值税专用发票来进行：相当于实际上是通过增值税专用发票来进行征收的，具体的征收方式就是企业在我制鞋，企业在买入原材料的时候，原材料的供应厂商会给我一张发票——增值税进项税发票。
这张发票就是原材料供应企业所交的税，假如说它没有任何的成本，它就是直接生产了50块钱，那么就需要对这50块钱交10%的税。然后把这5块钱的税相当于是给到了我制鞋的企业，这一部分就叫进项税。
然后我把100块钱的鞋给卖出去的时候，是对这100块钱交税，也是开10%的税。这一块的发票就要销项税，相当于我要交10块钱的税，那么就10再减5，才是实际上企业需要上交的税。也即是销项税减去进项税，通过这样的一种方式实现了对中间附加值的增税。
b．企业所得税
企业所得税是企业在去除掉增值税后，主要交的另外一个税种，在扣除了企业的成本以及交的增值税这一块的情况下，如果企业还有盈利，即需要对企业的这一部分盈利的增税的。
一般来说，企业所得税的缴纳比例是同应缴纳所得额乘以25%。对一些特殊的企业而言，它可能会有一些税收的减免，如说高新技术企业它可以获得10%的所得税减免。
c.个人所得税。
第一个是对企业员工要征收的，其实是企业来进行代扣代缴的，这一部分也会体现在企业交税里。
第二是个体工商户，因为个体工商户他本身是不缴纳增值税和企业所得税的，因为其没有开票的权限。税务局也没有办法获得相关的信息，但是他需要缴纳个人所得税。
一般纳税人和小规模纳税人另外再与大家介绍下一般纳税人和小规模纳税人的区别。对于企业来说，会区分一般纳税人和小规模纳税人。
小规模纳税人
1.小规模纳税人一般就是指那种经营规模比较小，因为小规模纳税人他的一个业务范围比较小，所以他没有没有一个完善的记账的体系或者说会计体系，所以它的报表不够完善的，财务报表是不够完善的。
2.小规模纳税人不能开增值税专用发票，所以它不能去抵扣进项税。也就是卖了多少货物，他就得根据他卖的货物的销售额来交纳增值税。它有一个应纳税免征额，就是每个季度30万，它的一个纳税周期也是每个季度的。纳税免征额指，每个季度如果它的销售金额是低于30万的话，那这30万它是不用交税的，但如果高于30万的，就需要进行纳税。
小规模纳税人的税率一般为3%，相对一般纳税人来说，税费是偏低的。
一般纳税人
1.一般纳税人跟小规模纳税人的区别，在于适用的税率不同。比如不同的货物或者说不同的劳务，它的一个税率都是不一样的，销售或进口货物这一块，它的税率是比较高的。
交通服务、邮政服务、基础电信服务，税率为9%，以及一些电信增值一些服务的6%，以及一些其他的服务；由于这块它变动大，所以我们一般在实际的风控过程当中，我们一般就直接去判定，就以一个平均的税率来判定；我们一般就设定说：一般纳税人的税率就直接为9%了。
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2.申报周期不同。一般纳税人的纳税周期是月，比如说他每个月都需要去进行纳税申报以及纳税，一般纳税人他是能够开增值税专用发票的，这一块就意味着可以通去抵扣进项税的。
比如说一些小公司会去故意让底下的员工去提供一些餐饮发票给他，或者他自己去找一些虚开发票，通过这种方式他去抵扣。
因为它是对增值的部分纳税，所以把抵扣掉之后，就相当于把抵扣掉部分当做是它的成本。而只对增持的这一部分进行纳税。第二它的免税额度，一般纳税的人没有免税额度的，也即增值部分有100块钱，你也得纳税。
另外两者的会计核算能力也不同。一般纳税人一般会要求比较强的强的会计核算能力，一般它都会要求会有一个独立的会计部门，或者说要有一个独立的财务能够进行独立报账。
以上相关的税票知识相对较多，只有学习了以上的税票知识，才能为后面的税票风控打基础。很明显，对一般纳税人的风控策略是不适用在小规模纳税人那里的。下一篇文章我们再与大家好好说一下，税票类风控的具体规则与策略。
而关于税票类与工商类数据的衍生的内容，也欢迎大家参考下知识星球上的工商数据验证文件：
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五.小微税票类衍生模型
那在疫情后各家金融机构纷纷加快了数字化转型，那在小微风控策略模型上，根据以上所提到的税票类型的数据，小微风控可以输出至少以下四类相关模型，以下分别详细阐述。
①营业额预测模型：
未来12个月额度预测
(小微信贷/供应链金融/账期额度评定）
②逾期预测模型
逾期概率分
(小微信贷/供应链金融/融资租赁）
③提款率预测模型
提款概率分
(小微信贷/融资租赁)
④欺诈预测模型
欺诈分
(小微信贷/供应链金融/融资租赁）
①营业额预测模型
营业额预测模型，是利用企业历史的经营数据去预测未来的经营情况。比如用过去2～3年的数据预测未来1年的实际营业额，于是基于这样的场景需求，我们就有了营收预估模型的内容。
对于营业额预估不同的趋势预测使用的模型不一样，为了让模型能够做到精准的基础保障，同时我们以实际的生产数据作为检验的方法去找出最适合企业的营业额预测的一个方法。
在目前模型的使用上，ARIMA模型（时间序列分析）在营业额波动性比较大的企业比较适合，线性回归模型在营业额趋势比较明显的企业比较适合。
再用过去2～3年的数据预测过去1年的实际营业额，我们使用实际数据去校验模型的准确性，来选择合适的模型进行实际未来1年营业额的预测。
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目前此模型，对于贷款发放、设备租赁等涉及企业信用评估的场景有非常高的参考价值。
②模型介绍-逾期预测模型
逾期概率模型能做到对中小微企业信贷的还款能力做准确的预测，模型主要采用的经典的逻辑回归模型。
参考着笔者之前的开发经验，目前逾期概率模型来源于10万以上的真实还款样本，并且基于现有不断增加的实际生产数据，对模型不断迭代优化。
同时在模型的开发上，同时对行业做了细分，并且综合了工商、司法、财税、发票、企业基本信息等建模变量，非常全面综合、各个维度评价了企业的信用情况，采用至少三年的历史数据，模型稳定性好，无论是通用场景还是分行业场景预测性都有较好保障。
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③模型介绍-提款率预测模型
提款率预测模型，则预测客群提款数据的模型。基于历史申请客户实际提款情况，结合企业基本信息、工商信息、财税信息；
提款标志(0:正常，1:未提款)；使用逻辑回归模型建模，能够精准评估客户的提款概率，从而对客户价值做进一步估计。
以下是我们之前项目开发的模型相关指标：
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④模型介绍-欺诈预测模型
欺诈预测是根据上下游的交易数据等内容，基于历史放款客户开票表现，结合企业基本信息、工商司法信息、报税信息、销售额信息、贷款人信息作为入参变量；欺诈标志(0:正常，1:欺诈（欺诈来自于资方反馈，首期逾期且失联）)；按照一定比例划分训练集、测试集;分别使用决策树模型进行训练、验证。
目前在相关的欺诈策略中可以参考的维度有：
策略一：顶额开票风险
顶额开票是指不含税销售金额到达发票种类的上限，如百万元，开到999999.99元就属于顶额开票。
策略二：相同额度开票风险
策略三：客户集中度风险
策略四：废票风险
（根据以上相关的数据模型，如何拟定具体的策略，可关注《第二期小微风控训练营》：
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