基于大數據背景下的小微企業融資發展機遇探究

【摘要】小微企業作為我國經濟市場的主力軍，其發展存在著許多亟待解決的問題。隨著互聯網金融的崛起，在我國大數據背景下，傳統銀行受到強烈的沖擊，新的金融模式正在改變著我國小微企業信貸方式與環境。本文主要論述在大數據背景下小微企業的融資機遇問題，以阿里小貸為事例解析大數據的成功應用并分析其特點，最后對如何解決小微企業融資難的問題提出自己的看法。

【關鍵詞】大數據 小微企業融資 征信

經濟學家郎咸平教授提出：小微企業是小型企業、微型企業、家庭作坊式企業、個體工商戶的統稱。目前在我國，小微企業數量眾多，占全國企業總數超過七成，但是由于各種原因導致小微企業融資難問題顯著，為了增強整個經濟社會活力，我國小微企業亟待發展。2015年，國務院印發關于促進大數據發展行動綱要的通知，以國家政策支持我國大數據的發展。在此背景下，將大數據應用于解決小微企業融資難問題將會是解決問題的一條重要途徑。

一、傳統金融模式下小微企業信貸現狀

我國小微企業具有規模小、數量多、分布廣的特點，由于存在資源有限、公司結構不健全、信用程度低抗、風險能力差等許多自身缺陷，導致小微企業融資困難。在融資環境方面，政府缺少對小微企業的政策支持，沒有制定出合適的發展戰略、建立完整的金融市場體系。為了規避風險，金融機構的貸款對象大都是國有企業。再加上小微企業缺乏信用意識，使得融資企業無法判斷小微企業的經營狀況，很難對小微企業加以信任。有學者認為，由于小微企業貸款頻率高、風險大、管理成本高等特點，銀行傳統的金融產品和服務模式無法滿足小微企業的融資需要，金融創新步伐緩慢不能滿足小微企業個性化融資需求（張慶豐，2012年）。目前，我國信貸約束機制也存在一定缺陷，信貸服務流程不暢、征信系統片面、監管監督不力……以上種種都導致了銀行與小微企業間信息不對稱。這是傳統金融模式下小微企業融資難問題產生的根本原因。

改善我國的融資環境，解決小微企業融資難問題，除了從企業自身出發、健全完善政府政策監管、轉變傳統金融觀念，在征信系統中推廣應用大數據，可以緩解傳統金融模式下小微企業的尷尬境地，減少信息不對稱現象，使資本市場更加透明公平，為解決小微企業融資問題提供新的機遇。

二、大數據在金融業征信體系中的應用

（一）大數據的基本概念

在維基百科中對大數據的定義是“在信息技術中，大數據是指一些使用目前現有數據庫管理工具或傳統數據處理應用很難處理的大型而復雜的數據集。其挑戰包括采集、管理、存儲、搜索、共享、分析和可視化。”當今時代，大數據已經逐漸滲入到生活的每個角落，在科技、生活、軍事、經濟等領域發揮著越來越不可或缺的作用。其中，大數據對金融行業的影響更是顯著。它以其“5V”（Volume、Variety、Velocity、Vitality、Value）的特點悄然改變著傳統的金融模式。其價值主要表現在三個方面：一是通過海量數據挖掘發現經濟運行的客觀規律；二是根據客觀規律預測經濟未來發展前景；三是通過海量數據對報表進行二次分析找出其中的紕漏。大數據在經濟領域的融合為經濟分析工作者提供了很大的發揮空間和發展前景（丁振輝，2014年）。

（二）以阿里巴巴為例詳解互聯網大數據信貸的應用

大數據應用于網絡小額貸款，可以憑借電商平臺和互聯網支付平臺積累的交易和現金流數據，對借款人的資信狀況進行在線審核以及合理的評估，在此基礎上提供相應的貸款。

2010年6月阿里巴巴小額貸款股份有限公司成立，阿里巴巴開始涉足于電子商務行業。阿里小貸是阿里巴巴推出的主要服務于小微客戶群體的業務板塊，通過平臺、數據、金融三方結合，其旨在幫助小微企業解決小額、分散、短期、無抵押、無擔保的資金需求問題，用信用創造財富。阿里小貸是一種面向傳統銀行不能覆蓋的客戶源的金融創新，隨著影響不斷的擴大和技術升級，以阿里小貸為代表的互聯網金融信貸模式現已成為改善小微企業融資環境、完善我國信貸市場體系、促進我國經濟可持續發展的重要金融模式。

1.阿里小貸的商業模式分析。阿里小貸秉承以小為美的理念，幫助解決小微企業融資難問題。相比較于傳統的信貸模式，以阿里小貸為代表的互聯網信貸具有簡單快捷、面向廣泛、借貸方便。隨借隨還的優勢。小微企業在借貸時無抵押擔保，依靠商戶在平臺的交易流水的信用狀況即可申請貸款。大部分的貸款無需線下核對即可放款，大大簡化了人工程序。借貸的小微商戶還款限期靈活，可以按日計息，可以直接歸還到支付寶賬戶，節省了時間、提高了效率。

阿里小貸通過會員制服務與創業者產生緊密的合作關系，通過獲得高額的貸款利息收入和源源不斷的會員費，支持自身人力、系統建設成本，壞賬損失以及支付給第三方機構的費用。

2.阿里巴巴征信環節中大數據的應用。阿里小貸客戶主要來源于阿里巴巴B2B平臺、淘寶商戶和天貓商戶。其發展的關鍵和核心優勢就在于其擁有龐大的客戶資源及數據，運用互聯網大數據金融手段、基于云計算平臺對客戶信息進行先進的數據挖掘和處理，對客戶信用水平和還款能力進行精準地把握。這些數據包括海量的人客戶交易信息、客戶信用、評價信息和客戶現金流信息等。阿里巴巴以此來對小微企業做出信用評級，進行借貸和風控管理。

阿里巴巴積累的數據庫，是阿里小貸最大的優勢。除此之外，有許多重要的合作商戶也對阿里小貸的征信提供了極大的幫助。阿里小貸同各類商戶、商業銀行以及第三方機構合作，有助于自身搜集更加全面、可靠的信息，豐富數據庫信息資源，第三方機構還能有有效幫助核實客戶的線下信息、對部分客戶進行的線下審核。

3.阿里巴巴風控管理中大數據的應用。螞蟻金服的大數據風控系統可以自動識別與管控風險并作出預警，期中包含共五六千條規則、60多個模型。在互聯網大數據的應用下，通過云計算平臺和各類IT技術構建信用和風控體系，搭建起螞蟻金服的上層業務板塊。

在貸款的商戶提出貸款申請后，阿里小貸會根據企業電子商戶經營數據和第三方認證數據，辨別企業經營狀況和其償債能力。在貸款中，阿里小貸會通過電商自有的數據分析平臺實時監控商戶的信用狀況和現金流，為貸中提供風險預警。貸款后通過互聯網監控企業經營狀態和行為，確保后續平穩。

同時，阿里巴巴運用水文交易模型、滴管模型等模型可以通過這家企業的歷史數據判斷它的經營趨勢、預測小微企業的后續經營狀況，從而更好地授信于真正需要幫助的小微企業。

4.阿里小貸的信貸模式特點。隨著信息科技的快速發展，電商平臺聚集著大量的商戶信息，其產生的網絡信息資源大大豐富于傳統的商業銀行所掌握的信息數據。這就導致傳統商業銀行信息不對稱現象嚴重，必須投入更多的人力物力和時間來對商戶的行為交易進行監控，才能做出準確的判斷，有效規避風險。而對于以阿里巴巴為代表的阿里金融模式來說，通過對商戶日常的行為信息進行處理，形成了包含銷售狀況、商戶信譽、現金流動等全方位的信息數據庫，使得阿里金融對小微企業有全方位的評估和監控，減少了信息不對稱的現象，節約了成本，提高了利潤。

同時，阿里金融通過大量使用IT技術代替傳統的人工核實方式，建立技術模型，在云計算平臺上對收集的大數據進行深入分析，極大地節約了成本和時間，提高了效率和準確性，使得互聯網金融迅速發展壯大。

但是，以阿里巴巴為代表的信貸模式還存在許多短板和缺陷。因為其信貸模式很難在其它領域進行大規模復制，很多傳統金融機構操作起來十分困難，所以一味基于這種信貸模式并不能從根本上完全解決小微企業融資難的問題。從阿里巴巴自身而言，由于缺乏抵押物的保障，一旦發生風險，損失將會是巨大的。

因此，互聯網大數據金融還需要不斷創新技術，建立完整的新金融模式，以穩定的金融結構和最經濟直接的方式解決小微企業融資難的問題。

三、如何運用大數據解決小微企業融資難的問題

要運用大數據金融的理論解決小微企業融資難的問題，要結合現實和互聯網，通過云計算等方式，政府、金融機構、企業自身共建信貸體系。

政府應幫助金融機構共同建立面向小微企業完備的信貸體系。頒布相應的法律法規支持引導小微企業的發展，加強誠信建設建立征信規范。同時應加強對金融機構征信體制的管理、監督和支持，使多樣化的征信機構蓬勃發展，推動公共數據資源的開放，解決信息不對稱的現狀。

金融機構應適當改變傳統的金融觀念，積極融入互聯網大數據金融的熱潮，拒絕壟斷獨裁。應加快創新建立合理的、科學的信用評級體系，力求全方位了解小微企業的發展狀況，在順利風控、保護隱私的同時可以幫助小微企業更好很快成長，從而解決小微企業融資難的問題，為我國的資本市場注入更多的生機活力。

小微企業應加強自身誠信意識，提高自律意識，加快產業創新，發掘自身的發展亮點，健全內控制度，提高可持續發展能力，從而提高自身信用評級，更易獲得貸款。

四、互聯網大數據金融進一步發展需要解決的問題

（一）大型傳統金融機構數據不愿共享

傳統的大型銀行都具有自己獨有的概率模型，其數據來源是央行征信中心或銀行自身，是切實可信、與實際息息相關的“硬數據”。而比如像螞蟻小貸這樣做小貸業務、網商銀行的互聯網金融企業，對銀行而言屬于競爭者，因此不可能實現核心數據的共享。并且目前中國銀行風險控制平穩，沒有必要與互聯網金融企業相互幫扶。由此可見，互聯網金融機構與大型傳統金融機構數據共享的機會微乎其微，想要進一步發展，還是需要通過技術創新掌握更核心更切實的數據，從而革新現代金融模式。

（二）市場不夠成熟，金融機構數量雖多但力量較薄弱

雖然互聯網金融行業十分火爆，但市場卻還極不成熟。在征信方面，整個社會都缺乏完整的成熟的征信系統，一些小企業在技術上更是極為薄弱，根本無法保證資金安全和信息保密，也無法規避風險，不具有應對突發狀況的能力。但因其低成本、高收益，許多經驗不足、抱僥幸心理的投資者趨之若鶩，使得市場參與者素質和投資能力參差不齊，再加上我國目前針對網貸的法律匱乏，缺乏幫扶保護機制，這就導致了垮臺、跑路等狀況頻出，使得投資人和接待者都血本無歸、不堪一擊。

（三）缺乏必要的監管

近年來，互聯網金融行業在大力發展的同時也亂象叢生，許多P2P平臺發生問題，可以完全信任的借貸機構較少。一些不法互聯網金融企業在互聯網平臺上把大數據征信的先進技術當作詐騙手段使用，而互聯網金融的快速發展又使它們的影響擴大。因此互聯網金融監管是互聯網大數據金融發展新挑戰。網絡監管可以通過大數據進行追蹤信息和資金流向的查詢，監管部門也可以利用第三方監督機構的力量，如網貸之家、360金融等以提高監管的效率。

最后應鼓勵互聯網金融機構自發成立自律組織，共同維護良好企業的利益，共同營造和諧、穩定、綠色的互聯網金融環境。

參考文獻

[1]張慶.小微企業融資難成因分析及對策研究[J].經濟與管理.2012.

[2]丁振輝.大數據背景下的小微企業信用評級研究[J].征信.2014.

作者簡介：劉博敏（1998-），女，漢族，山東人，就讀于山東省濰坊一中，高中在讀，研究方向：金融學。