大數據視域下的小微企業金融服務研究

姜學軍

摘要：文章從分析當前小微企業在金融服務方面所面臨的困難入手，進而深入分析這些困難形成的原因，提出依托大數據技術為基礎做好小微企業金融服務的策略。

關鍵詞：大數據;小微企業;金融服務

隨著我國經濟社會的快速發展，為小微企業帶來了空前的發展機遇。當前，我國小微企業已超過960萬戶，占企業總數的80%以上，小微企業的銀行貸款余額占金融機構貸款余額25%以上。小微企業的快速發展為我國經濟發展注入了新的活力。隨著經濟全球化進程的加快，在為小微企業和商業銀行帶來新的發展機遇的同時，也帶來了新的風險和挑戰。

一、小微企業面臨的金融服務困難

1. 融資難。小微企業融資難題由來已久，其本身的弱勢特點為金融機構帶來了融資風險，所以很難得到有效的融資支持。據統計，我國小微企業平均在成立4年半以后才能獲得首次貸款。而小微企業平均壽命在日本為12年左右，美國為8年左右，在我國只有3年左右，即使能熬過3年的小微企業還能正常經營的也只占到1/3，所以大部分中小微企業很難的銀行獲得貸款支持。

2. 融資渠道單一。小微企業由于其資質和資產都處于弱勢地位，所以無法得到銀行和融資機構的關照。這不僅是我國所面臨的問題，也是世界其他國家的共性問題。商業銀行和融資機構在對小微企業提供信貸融資服務時，往往更為審慎，對其資產、擔保、生產經營方面會進行更為嚴格的審查，以防止造成不良信貸。而小微企業在申請信貸融資服務時，往往缺乏經驗、缺乏人手、缺少專業的服務，很難通過正規渠道得到商業銀行和其他融資機構的支持。

3. 融資貴。資本資產定價模型認為資產收益率等于無風險利率與風險溢價之和，相對于大中型企業而言小微企業的風險溢價要求會更高。在提供信貸等融資服務時，與央企等一些大中型企業相比，小微企業的利率可能要上浮30%到50%后才能申請到款貸。現實情況下，即使部分小微企業愿意承擔上浮利率的融資成本，也無法很快得到銀行的貸款。對于很多小微企業來言，能夠融到資金遠遠比融資的成本更重要。據統計，小微企業得到貸款的平均利率分別為：正規金融機構6%左右，網絡借貸13%左右，民間借貸15%以上，小額貸款公司20%左右。當小微企業無法從正規金融機構得到貸款時，只能退而求其次，使用利率更高的借貸形式。即使央行通過定向降準降息等方式支持，也未能有效解決小微企業的融資難問題。

4. 小微企業不良貸款處置不暢。目前小微企業貸款不良率大概在2.75%左右，比大中型企業1%的不良要高很多。雖然各級政府部門和金融機構要求提高對小微企業的不良貸款容忍度，并且允許商業銀行將小微企業不良貸款率比自身貸款不良率的高2%，但對小微企業不良貸款并未明確處理的途徑和方式，為商業銀行和小微企業在不良貸款的處理方面增加了負擔。

二、小微企業金融服務困難成因分析

1. 缺乏擔保人和有效的資產抵押。多數小微企業處于創設初期，自有資金匱乏，企業存續時間尚不能確定，即使部分小微企業有專利、知識產權等較高價值的無形資產入，也缺乏廠房、設備等有形資產。銀行和金融機構在放貸時通常并不會將這些無形資產作為有效的抵押物，即使這些無形資產具有較高的價值和客觀的前景，但銀行和金融機構為了控制風險，也會要求不得用無形資產作為信貸抵押物。第三方擔保機構在理論上可以為有較高價值無形資產的小微企業提供擔保，但我國第三方擔保機構發展緩慢，數量十分有限，且提供擔保費用較高，無法為小微企業的發展提供更多資金擔保。

2. 融資渠道不健全。近年來興起的地方性的融資，市場融資效率遠低于商業銀行和金融機構，且成本較高能夠提供的資金十分有限，難以滿足小微企業發展的巨大需求。民間借貸成本通常是商業銀行的借貸成本數倍，直接增加小微企業的經營成本。在現行的金融體制機制下，民間資金轉化為金融資本提供融資服務，在法律體制上尚不是十分成熟，往往帶來更多的社會問題。為小微企業提供融資服務的專業機構匱乏，僅有的也難以滿足大量小企業的融資需求，無法提供較為專業的融資服務，大量的小微企業信貸需求只能集中在商業銀行。

3. 融資成本高。小微企業本身信用意識薄弱，企業多以個人等形式存在，家族式管理模式為主，企業信息、財務狀況、管理狀況透明度較低，提供的經營狀況等可信度較差，甚至一些小微企業為騙取貸款存在財務造假行為。商業銀行和融資機構在對小微企業進行信貸評估的時候，對小微企業的各類信息鑒別需要花費較多的精力和時間，直接增大了審核成本，即使委托第三方機構進行審核，也需要較大數目的費用開支。這直接增加了雙方的成本，使得小微企業獲得融資成本居高不下。

4. 信息不對稱。目前我國的信用體系建設上不能滿足銀行的征信需求，也缺乏具有公信力的第三方征信機構，征信體系建設不完善，沒有統一的標準行業采集信息制度，各項征信信息主要來源于銀行內部的數據。多數小微企業信用意識不強，也不具備配備信用管理人員的條件，銀行用于信貸需要采集的各種信息較為困難，且難以保證質量，造成了信用評級較為困難。這種信貸信息不對稱造成了較大的信用風險和信貸風險，往往愿意擔負更多貸款成本的小微企業存在較高的風險。在小微企業得到貸款后，放貸機構對其監管較為困難，對其自己使用方向也缺乏合法的約束手段。

三、大數據金融服務的優勢

金融行業本身就是記錄數據信息化的一個產業，充分利用大數據技術，可以通過加強金融行業的基礎數據體系建設，通過各種信息化手段來評價小微企業，從而更好的提升服務水平和高效的配置資產。

1. 有效降低小微企業融資成本。通過差異化的數據分析，商業銀行和金融機構可以利用大數據對小微企業申請的各種服務請求進行研判，完全打破了傳統情況下的數據分析挖掘困難現象，通過對小微企業進行多維度的數據分析，可以將信貸風險和價值投資進行綜合判斷，進而可以將針對小微企業開展的存貸、信貸、投資、保險等相關金融產品客觀的進行風險和盈利比對。也可以對小微企業的經營活動和資金使用去向進行合法監控，發現問題時及時止損。通過大數據對基礎信息持續的采集和不斷更新，加強對小微企業的信用評級和企業經營狀況持續跟蹤，對信貸資金的安全提供最佳保障，進而鼓勵商業銀行對小微企業及時、足額地提供各種信貸服務，直接降低小微企業融資成本。

2. 優化小微企業信用評價體系。在大數據背景下，信用的表現不僅是在固定資本上面，還可以引入虛擬資本。傳統的信用評價機制，主要是以實物資產、財務數據等信息為核心來進行評判。在大數據基礎下企業的信用評判完全可以擁有更多的信息來源，如訂單記錄、社保記錄、客戶評價、采購數據、小微企業持有的知識產權等，利用這些商業銀行和金融機構完全可以對小微企業進行綜合的評價。也可以在對小微企業提供金融服務后，持續對這些信息進行采集和更新，實時掌握小微企業的信用變化，從而確保商業銀行對小微企業的經營狀況變化進行持續分析，確保資金的使用符合規定。

3. 有效防范風險。在傳統模式下商業銀行的風險主要來自事前選擇風險和事后道德風險。在大數據背景下，小微企業的生產經營活動會在網絡上留下各種運營信息，通過人工智能的應用建立起風險模型，運用大數據分析手段對小微企業面臨的直接風險和隱性風險進行評估，持續進行連續的數據跟蹤和分析，可以將事前選擇風險降低到最低。信貸業務完成后，可以繼續對小微企業財務數據進行跟蹤和分析，以避免出現異常情況而不能及時介入處理。可以利用機器進行自主學習功能來不斷優化系統，以對眾多的小微企業進行風險評估。這種利用大數據進行的風險評估可以在各種信貸服務之前和之后延續進行，從而確保信貸資金的安全。

小微企業是我國經濟成分的重要組成部分，也是勞動力和納稅的主力軍。當前經濟全球化競爭已經影響到我們各種的商業活動，利用大數據技術提升小微企業金融服務能力服務和水平，對提升小微企業的競爭能力和生存能力，促進小微企業健康生存和發展有重要意義。

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（作者單位：山東萊陽農村商業銀行股份有限公司）