以互聯網金融征信破解小微企業融資難

趙楓

·智庫新銳·

以互聯網金融征信破解小微企業融資難

趙楓

浙江是民營經濟大省，也是小微企業大省，市場主體九成屬于小微企業。量大面廣的小微企業，是浙江經濟的“毛細血管”，在增加就業、促進經濟增長、科技創新等方面具有不可替代的作用。從浙江小微企業的現狀來看，融資是制約發展的難點主要之一。而小微企業融資難得主要障礙在于征信難。正如馬凱副總理在2013年全國小微企業金融服務經驗交流電視電話會議上指出，小微企業融資難，表面上看是缺錢，實質上是缺信息、缺信用。所以，小微企業信用體系建設的基本出發點還是解決信息不對稱問題。

小微企業征信難，原因出在許多小微企業財務管理不規范以及商業銀行采集的小微企業信用檔案數量少、數據質量差、工作難以持續，由于征信成本高、判斷小微企業信用狀況難，銀行面對小微企業出現慎貸、惜貸的現象。針對小微企業融資難題，浙江在發展村鎮銀行、小貸公司、擔保公司、規范民間金融行為等方面做了許多工作，也在一定程度上緩解了小微企業融資難的情況。但總的來說，在傳統金融征信模式下，小微企業征信難的問題仍然沒有得到較好解決。

近年來，隨著我國互聯網產業在數據挖掘、云計算等方面的突破，海量信息數據處理成為可能。互聯網金融在此背景下迅速崛起，多樣化的融資模式和強勁的創新能力，使其成為金融領域不可忽視的一股力量。2015年，全國P2P網貸成交額突破萬億，達到11805.65億元，同比增長258.62%。

與傳統金融征信相比，互聯網金融征信在分析方法上依托大數據技術，對傳統信用數據的依賴程度較低，網上交易記錄、社交網絡信息都可作為信用數據信息。互聯網金融征信的這一特點，使得其在小微企業乃至個人征信領域展現出了很高的效率。在美國，為網店提供營運資金支持的企業Kabbage，構建了一個以非傳統信用維度為基礎的大數據信用評估體系，包括商業規模、從業時間、交易量、社交媒體活躍程度以及賣方信用評分等多元化數據，依靠互聯網“大數據”，Kabbage實現了“7分鐘放貸”，而Kabbage的壞賬率約為1%，大幅低于美國銀行業5%-8%的平均水平。而國內互聯網金融征信與國外相比也并不遜色。近年來，阿里、京東、百度等互聯網公司依托自己擁有的互聯網信息資源優勢，不斷拓展互聯網金融業務。互聯網金融產品阿里巴巴貸款、淘寶貸款、平安陸金鎖、拍拍貸等的不良貸款率都在2%以下。

互聯網金融征信是對傳統金融征信的有效補充和完善。依托互聯網金融，構成全省完整的金融征信體系，對于有效破解制約小微企業發展的融資瓶頸，顯著優化小微企業整體發展環境無疑具有重要意義。浙江互聯網金融產業發展已走在全國前列，發展互聯網金融征信具備一定優勢,涌現出螞蟻金服務、銅板街、挖財等一批有全國影響力的互聯網金融公司，芝麻信用入圍首批商業征信機構名單。具體引導互聯網金融征信服務小微企業融資可從以下方面入手：

加強政府、人行與互聯網金融企業的信用信息交換共享。目前浙江已建成了全省統一的公共信用信息服務平臺，囊括了25個省級部門信用記錄。一些市縣也建立了各自的信用信息共享平臺，歸集了生產、流通、稅收、價格、政府采購、招投標、工程建設等行業信用信息。應推動這些公共信用信息、人行征信系統信息向互聯網金融企業開放，推動三方實現信用信息交換，從而扶持互聯網金融企業充實信用數據庫，完善信用評價模型，提升征信服務能力。

鼓勵實力強的互聯網金融企業建立專門的金融征信機構，并開放征信服務。如引導芝麻信用、騰訊征信等有實力的征信機構與地方、銀行、小貸公司等開展多種形式的合作，為原本沒有被傳統征信體系覆蓋的企業和個人納入進來，完善地方地方信用體系建設，解決小微企業融資問題。

加強規范引導，做好隱私保護。互聯網金融作為新生事物，目前國家對互聯網金融監管體系還不完善。在鼓勵扶持互聯網金融發展的同時，也要做好相應的引導規范工作，加強對征信過程中出現的違法獲取信息、弄虛作假、泄露個人隱私等行為的監管打擊，確保互聯網金融征信市場規范有序發展。