零售贷款

零售贷款，是指商业银行等贷款投放机构向具有完全民事行为能力的境内、外自然人提供的，因经营、消费或其他需要，出借货币资金的一种信用活动形式。零售贷款一般采用的是抵押贷款的方式。

一般来说，零售贷款的对象是消费者个人和私营小企业，期限大多是中短期，长期的较少，大部分采用抵押贷款和固定利率，不过近几年也有一些无抵押的浮动利率个人消费贷款。

零售贷款根据借款人贷款资金使用用途划分，可分为个人经营类贷款、个人购房按揭类贷款和个人消费类贷款。

其中：

(1)个人经营类贷款可分为个体工商户授信和小微企业主经营性贷款两种，主要贷款产品包括简捷贷、经营连连贷等等;

(2)个人购房按揭类贷款可分为个人住房贷款及个人商用房贷款两类，主要贷款产品包括一手按揭贷款、置换式按揭贷款、二手按揭贷款和个人其他购房按揭贷款等;

(3)个人消费类贷款主要包括个人汽车消费贷款、快速消费贷、住房装修贷款和旅游贷款等品种。

零售信贷具有小额、分散、无抵押的显著特点，无论是贷前的逆向选择风险，还是贷后的道德风险，商业银行所遭受的信息不对称问题都更为严重。然而，在个人征信体系尚不健全的中国，人民银行的征信报告是最重要的信用信息来源，但该系统中仅 3.5 亿人存在借贷历史记录。显然，在贷款需求多样且分散的零售贷款领域，无论是央行征信的有效覆盖度，还是数据类型的维度多样性，都极大地限制了缺乏借贷历史和信用信息不足的借款人的信贷可得性，甚至可能将部分潜在的优质客户拒之门外，进而导致信贷结构失衡和金融普惠不足等问题。

近年来，大数据及机器学习算法等数字技术在金融领域的不断运用，为缓解信贷市场的信息不对称问题提供了可行方案。具体到商业银行零售贷款领域，一方面，借助大数据技术，以低成本收集、加工、存储多维度的客户画像数据，并利用区块链技术进行信息验证、利用云计算技术敏捷处理数据，构成质量较高的数据生产要素;另一方面，基于机器学习算法对高维稀疏数据的处理能力，不仅能够有效提高银行对借款人信用风险的准确预测能力还能够通过线上化、实时化运营而提高借贷服务的效率。