張路
摘要:目前,小微企業確實存在難以從銀行獲得優質的金融服務的問題,但隨著數字化普惠金融的深入,以銀行為代表的金融機構探索將大數據手段運用到小微金融的獲客、流程簡化、信用評估等過程中,小微企業融資難問題有望得到解決。本文以大數據技術為手段,通過對小微企業融資難成因的分析,提出結合多中心的互聯網大數據進行企業信用評估的方法,構建信用信息共享平臺,為政銀企聯動奠定基礎,最終建立小微企業貸款的綠色通道,為小微企業乃至金融業的長足發展獻計獻策。
關鍵詞:大數據 ?小微企業 ?信用
小微企業是經濟發展必不可少的組成部分,小微企業數量眾多,給當地創造的稅收收入占比較高,但由于信息不透明、信用評估難、經營風險大等原因,導致小微企業融資難、成長緩慢。大數據時代的到來,為解決小微企業貸款難帶來了新機遇,使銀行為小微企業提供金融服務創造了條件,特別是在獲客環節發揮篩選作用,提供了創新發展小微信貸業務的新動能。探討如何利用大數據技術來創新小微企業融資手段,從而有效破解小微企業融資難困境,具有一定的理論和實踐意義。
一、小微企業融資難的成因分析
(一)貸款利率受到管制
發達國家的金融機構,可以制定與小微企業客戶風險相匹配的貸款利率,但在我國,銀行貸款利率必須在國家規定的范圍之內,面對高風險的小微企業,銀行等金融機構不能通過提高風險溢價來覆蓋可能發生的虧損,因此小微企業的放貸需求就很難得到滿足。而對于小微企業來說,能及時得到貸款進行業務拓展是最重要的事,而利率的高低并不是重點,所以,一味的宣稱降低小微企業貸款成本,實際上并不利于小微企業獲得貸款。
(二)缺乏有效的信用評估手段
小微企業在產權和資產結構方面存在嚴重缺陷,大部分小微企業的內部治理不夠規范、企業信息披露不足、財務數據造假頻發 ,并且具有經營的不確定性及較高市場退出率,經營風險較大,無法向銀行自證。所以,對于小微企業這個特殊群體,以銀行為首的金融機構缺乏有效的信用評估手段來評估小微企業的信用風險,傳統的財務報表等資料的收集和評價,并不能準確把握小微企業的信用級別,所以更廣泛的收集數據信息,特別是小微企業帶頭人的個人數據信息,顯得格外重要。
二、基于大數據的信用信息平臺的構建
構建基于大數據的信用信息平臺的關鍵是收集多中心化的征信數據,構建評價指標,設置合理權重,預測企業價值,并進行實時的信用風險預警,為小微企業監管提供技術支撐。
(一)多中心化的征信數據源
政府、銀行、企業和行業內均有各自的信用數據庫,政府監管信息包括資質、稅務、質檢、法院、知識產權等,銀行信貸信息包括央行、商業銀行以及民間借貸的評價信息,企業運營信息包括企業財務、管理和評估信息,行業評價信息包括行業協會、社團組織的評價信息以及水電煤氣等信息,這些信息很重要,但不易獲取。特別是政府及央行的評價信息對外具有很強的屏蔽性,同時此類信息也有時間上滯后的缺陷,并不能全面且及時地反應出小微企業的當前信用狀態,更不能預測小微企業未來的發展趨勢。互聯網大數據作為有效的補充,包括媒體評價信息、交易評價信息和平臺大數據。通過對媒體數據的關注,參考消費者、合作伙伴的評價,并抓取電商平臺、社交網站、信用卡平臺、第三方支付平臺等的行為數據,可以得到較為全面的互聯網大數據,從而建立傳統信用數據庫與互聯網大數據共享融合的信用信息共享平臺。
(二)信用信息共享平臺的構建
在信用信息共享平臺上,為每個小微企業建立一個盈虧賬號,詳細地描述企業價值的變化狀態、可授權的信用額度,以及公示企業的無信用行為。信用信息共享平臺帶來便利的同時,對小微企業的發展也具有社會約束作用。關鍵核心細節如下:
1.科學的指標選擇。加入了更加豐富實時的互聯網大數據后,應重新梳理信用指標,選擇與小微企業信用相關性較強的指標作為評價依據,獲取這些指標的企業數據。
2.權重系數計算。采用專家系統評價和層次分析法相結合的手段,對企業信用評估指標體系中的還貸意愿、資金來源、財富創造能力和還貸能力的眾影響因子的權重系數進行計算,優化小微企業信用評級模型,識別有助于提高評價準確性的變量。
3.企業價值估算。可以選擇不同時間點分析過去一段時間內該企業信用等級的變化,利用時間序列分析的智能手段,預測未來企業的發展趨勢,更為準確地估算出當前小微企業的價值和可給予的信用額度。
4.信用風險預警。選擇不同場景,進行場景下閾值設置,通過偏離值函數的計算,達到信用風險預測的效果,并生成適用場景下高質量的評估報告。
三、利用大數據推動小微企業信用體系構建的創新研究
(一)小微信貸業務的實時辦理
銀行將數據收集、征信查詢、信貸管理、風險預警等系統進行整合,利用大數據平臺,提供全天候實時服務,在小微企業客戶在線提供數據查詢授權后,自動發起調用客戶相關數據庫的信息,并對數據進行標準化處理,推送至信用信息共享平臺進行信用評分和等級劃分,最終做出是否通過自動審批的決策,并給出授信額度。客戶可能只需要短短幾秒鐘的時間就可以完成小微信貸的全過程,有效提升了銀行的小微信貸服務水平。
(二)實現小微客戶有針對性的金融服務
利用大數據技術,銀行等金融機構可以實現小微企業客戶全生命周期、全供應鏈、全流程的服務,從而對小微客戶做出及時、滿意、全面的響應。銀行可以根據企業所處的不同生命周期進行分析,并對初創期、成長期、成熟期等不同階段的小微企業提供有差異有針對的金融服務。同時,也因為大數據手段的應用,可以了解小微企業所處的供應鏈情況,將小微企業放在供應鏈角度進行分析,整合小微企業的上下游合作方,用為上下游企業提供服務來變相服務企業對象,為小微企業提供全方位、整合的信貸支持。
(三)政銀企聯動的信用機制
銀行需要進一步優化大數據管理體制,形成包括“政銀企”“政銀保”等的多元化、多層次、全方位的多方合作模式,廣泛獲取數據資源,依托信用信息共享平臺,建立政府等相關部門聯動式的風險防范機制。政銀企聯動是指有效打破政府、銀行、企業間的信息孤島,以便進行規范的數據融合,暢通信息資源共享、信息及時交換的渠道,加快建立統一的社會信用代碼制度,建設企業信用信息公示系統,整合各地區、各領域信用信息,并為信用較好的企業提供查詢注冊登記、行政許可等一站式服務,提升政銀企對接的精準度和成功率,優先滿足優質信用企業的融資需求,而對信用較差的企業進行及時地公示并實施行政處罰。實現“守信有獎、失信受罰”,倡導企業的品牌價值和信用資源,提升社會認可度,形成天然社會約束力。
(四)大數據共享實現共享金融
小微企業的信用和融資依賴于全方位的大數據,數據資產理所當然的成為企業的核心資產,對于數據的管理也成為企業核心的競爭力,未來,數據共享能夠推動金融模式創新,進而實現共享金融。共享金融平臺中海量信息的匯集,提供者可以獲取回報,分享者可以創造價值,從而實現金融資源更加公平、有效、快捷和安全的配置。
參考文獻 :
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基金項目:齊魯工業大學(山東省科學院)人文社科校級規劃項目(SKXMY1708)。
(作者單位:齊魯工業大學)