基于大數據的小微金融發展研究

黃欲欣

摘 要：小微企業的發展過程中商業銀行的資金支持是其非常重要的因素，但是目前我國小微企業在融資過程中普遍存在融資難的問題，最主要的原因是信息不對稱問題，即商業銀行無法準確有效獲得小微企業的各項基本信息，包括企業的經營狀況、資產規模、盈利水平以及償還債務的能力等，導致銀行在小微企業信貸業務方面存在較大的風險，這樣既不利于小微企得到商業銀行資金支持從而健康可持續發展，同時也不利于商業銀行信貸業務的開展。在大數據時代，隨著互聯網技術和信息技術的不斷進步，借助先進的技術，采用科學合理的統計方法，使得大數據的收集、處理和分析成為了可能。從而商業銀行可以通過大數據分析技術對小微企業的各項信息及時客觀、全面、系統的了解，很大程度上緩解了信息不對稱問題，降低了信貸交易中的風險，從而為小微企業的融資提供了強有力的支持，對小微企業的健康發展起到了積極的促進作用。

關鍵詞：大數據分析；小微企業；健康發展

近年來，小微企業作為我國經濟體制中靈活多變、發展潛力巨大的部分，強勁有力的推動了我國社會主義市場經濟的發展，與此同時推進著我國產業結構調整、經濟結構轉型。自2008年金融危機席卷全球以來，近年來我國經濟處于下行的背景下，小微企業受制于多方面限制，融資難度大、成本高、利潤空間壓縮，制約著小微企業的良性發展[1]。銀行融資作為小微企業生產經營中最為重要的融資渠道，助力推動著小微企業的成長壯大，起到了舉足輕重的作用。商業銀行小微企業貸款業務發展的同時也帶來了許多亟待解決的問題。對于商業銀行而言，小微企業貸款業務增速增量較快的同時，由于其經營狀態不穩定等特點也挑戰著銀行的信貸風險控制能力。其中最核心的問題是信息不對稱問題，商業銀行無法準確有效獲得小微企業的各項基本信息。隨著互聯網技術和信息技術的不斷進步，基于大數據的統計分析可以有效緩解該問題，降低商業銀行的信貸交易風險，從而主推小微企業的健康發展。

1 大數據背景分析

大數據主要是指在信息大爆炸的時代各行各業均會產生海量的數據。具體來說是指各個產業產生那些非結構化的海量集合數據，如客運數據、氣象數據、安醫療數據、旅游數據、金融數據、信用數據、教育數據、道路交通數據、銀行按揭數據、住房數據等。這些數據雖然整體看起來雜亂無章，沒有規律，但是基于統計學方法進行分析，可以發現這些數據背后隱藏的規律和邏輯。

全球知名管理咨詢公司麥肯錫定義“大數據”為：“一種規模達到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。”基于大數據概念，可知大數據不僅在于本身龐大的信息數據量，還在于如何對這些信息和數據進行轉換、處理以及統計，使之能夠反映問題的本質。以金融行業來說，各金融機構產生了海量規模的金融數據，通過對這些數據進行收集、整理以及分析，從而發現在金融經濟活動潛在規律和邏輯，更加客觀、系統和全面的了解客戶的消費行為和金融服務需求，從而可以更好的開展金融推廣營銷工作，更為有效的控制交易風險[2]。

2 小微企業貸款風險特征

小微企業貸款風險主要分為銀行外部風險和銀行內部風險。

銀行外部風險來說包括道德風險、財務風險、經營風險、管理風險、資金風險和擔保風險。道德風險是指小微企業各類信息的公開不透明，銀行不可能完全掌握小微企業的全部風險信息，部分小微企業借機隱瞞風險信息從銀行取得不當貸款。財務風險是指小微企業往往缺乏現金的財務管理流程，財務核算能力較差，極易造成財務管理混亂，出現現金周轉不靈的狀況，從而影響還款。經營風險是指小微企業規模較小，受各行業波動影響較大，難以抵抗外部沖擊，經營不善的情況時常發生。管理風險是指小微企業缺乏完善的管理制度，家族式管理特征明顯，決策往往是一家之言缺乏市場調研和理論指引。資金風險是指小微企業受制于自身條件的限制，直接融資渠道狹窄，間接融資渠道成本高昂，在資金需求急迫時，可能會采取民間高利貸借款，資金鏈斷裂風險大。擔保風險是指大多數小微企業處于發展期，資本積累慢，固定資產缺乏，不能提供良好的擔保物。

銀行內部風險包括管理制度的執行力風險、商業銀行間競爭風險、片面追求經營業績風險、銀行對小微企業風險分析技術和手段不足是指管理制度的執行力風險。銀行的體系架構決定了其內部管理制度在信息傳遞環節通常存在滯后性，同時在執行落地方面存在一定折扣問題，最終容易發生操作風險。商業銀行間競爭風險是指商業銀行金融產品同質性強，易被同業模仿，受同業競爭影響不同銀行對同一小微企業客戶疊加授信，一定程度上助推了小微企業主的多元化投資傾向，導致企業過度融資，從而加大了違約風險。片面追求經營業績風險是指目前眾多商業銀行實現公司股東利益最大化、提高企業利潤是商業銀行經營的重要目標之一。銀行對小微企業風險分析技術和手段不足是指多年以來商業銀行更偏重于向大中型企業合作，而針對小微企業配套服務制度及相關風險分析技術和風控手段關注度較低。這也導致商業銀行對小微企業更加懼貸，加劇了小微企業融資難。

3 大數據服務小微金融的理論依據

基于大數據分析技術的進步，我國金融機構開展對小微金融重新進行研究和審視，并且取得了豐碩的成果。目前普遍的觀點為大數據分析技術為小微金融的發展起到了強有力的支撐作用。因為小微金融服務的核心問題在于信息不對稱，即商業銀行無法準確有效獲得小微企業的各項基本信息，包括企業的經營狀況、資產規模、盈利水平以及償還債務的能力等，這使得各商業銀行對小微金融的服務風險無法準確進行評估和把握，最后很多業務只能選擇放棄。大數據服務小微金融后，商業銀行可以商業銀行通過調取自身數據庫，以及其他相關結構的數據庫信息，可以對小微企業的整體情況進行客觀、全面、系統的了解[3]。如從銀聯系統數據庫可以對小微企業的資金流水情況等進行分析，從工商系統對小微企業的注冊登記信息進行分析，從國家公安端口數據庫可以對小微企業主的犯罪信息等進行分析。基于對小微企業全面的了解分析，最終判斷是否可以為其辦理信貸業務。從而大數據分析技術很大程度上緩解了信息不對稱問題，降低了信貸交易中的風險，從而為小微企業的融資提供了強有力的支持。

4大數據服務小微金融的案例分析

本文選取浦發銀行的電商通產品為例進行分析。早在2013年浦發銀行便率先推出了第一個基于大數據分析的小微金融服務產品，即電商通。首先由浦發銀行搭建專門服務于電商的大型數據平臺，基于該平臺收集各小微電商的相關運營數據，然后通過對這些數據進行分析來對小微電商的基本營運情況、債務償還能力和后續發展潛力進行綜合分析評估。從而緩解了信息不對稱問題，增強了銀行對小微電商的了解和把握程度，降低了信貸交易風險。同時各小微電商也可以利用該平臺直接發起貸款申請，電商可以通過線上提交各種材料和數據，審批方式同樣為線上，這樣大大簡化了傳統貸款審批流程，極大提高了工作效率，從而很大程度上降低了小微企業貸款的難度。據相關數據統計，在各小微電商在各種資料齊備的情況下基于電商通平臺一般來說僅用十幾分鐘就可以完成貸款審批流程，然后僅需要去一次銀行就可以完成貸款的發放工作。自從該平臺建立以來，獲得了大量小微電商的普遍認可，同時浦發銀行也獲得了豐厚的回報。

5 結束語

小微企業在我國經濟發展中起到了非常重要的作用，但是因為信息不對稱問題，導致小微企業在商業銀行中很難獲得資金支持，在很大程度上限制了小微企業的發展。大數據分析技術是隨著互聯網技術和信息技術而產生的一種新的數據統計分析技術，它為商業銀行客觀、全面、系統的了解小微企業的各種信息提供了可能。所以在很大程度上緩解了信息不對稱為題，降低了商業銀行的信貸交易風險，從而為小微企業的健康可持續發展起到了積極的促進作用。

參考文獻：

[1]丁振輝，孫冉，熊園.大數據在小微金融業務實踐中的探索[J].金融理論與實踐，2016，（01）： 98-102.

[2]劉建華.借助互聯網與大數據探索小微金融創新轉型之路[J].中國銀行業，2016，（10）：36-38.

[3]徐崚峰.大數據技術下的小微金融服務與產品創新[J].武漢金融，2017，（05）：9-12.