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金融科技助力解決中小企業融資難、融資貴問題淺析

2020-08-03 01:58:33吳粵
大經貿 2020年3期
關鍵詞:融資金融科技

一、引言

中小企業是我國創新創業的先行者,也是承載國民就業的主力軍,但中小企業所面臨的融資難融資貴,即“麥克米倫缺口”現象,長期以來成為桎梏我國中小企業健康、有序發展的難題。近年來,習近平總書記在全國金融工作會議中提出,金融要以服務實體經濟為根本出發點和落腳點,因此,如何引導金融資源由“規模”向“質量”轉變,推動資金流向中小企業等社會薄弱環節,成為對標高質量發展的重要環節。近年來,隨著云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等為代表的金融科技的應用,通過數據邏輯和信息技術,改變了金融機構傳統的數據處理和決策方式,建立去中心化的交易技術和全鏈條的智能化金融風險管理能力,有效的拓展了金融機構的服務邊界,提升了金融服務效率與全面風險管理能力。因此本文試對金融科技如何助力解決中小企業融資貴融資難問題進行剖析。

二、中小企業融資供需不匹配成因與機制分析

根據制度經濟學與新結構經濟學的相關理論,中小企業融資難、融資貴問題主要源于信息不對稱以及交易成本等因素引發的市場逆向選擇與道德風險行為,其扭曲作用機制主要體現在以下三個維度:(1)宏觀制度安排。在產業政策引導模式下,疊加地方財權上收與金融分權的政策平衡,導致金融的非市場化配置與金融供給抑制。(2)金融配置結構。我國在經濟趕超階段中的增長模式以及利率的非對稱式市場化改革,形成了以非標信貸融資為主的資金配置方式。(3)金融機構的運營管理模式。中小企業具有的共性與金融機構尤其是商業銀行的風險偏好、信用評估和風險管理能力具有內生的沖突。因此在探析金融科技助力解決中小企業問題時,有必要從以上述三個維度切入,以降低信息不對稱和交易成本為目標探索相應的模式創新。

三、金融科技助力中小企業解決融資問題方式探析

(一)發展大數據征信與數據共享,依托區塊鏈技術構建中小企業融資支付平臺。在宏觀制度層面。首先,金融科技可以應用于中小企業的交易結算體系,發揮區塊鏈數據加密、點對點傳輸、數據分布式儲存和共識自治的特征,為中小企業提供普惠性的交易結算基礎設施,規避中央對手方結算中的效率、成本以及風險等方面的問題,這將有助于金融機構建立分散化的信貸模式,滿足中小企業小額、高頻的資金結算需求。其次,依托交易平臺所獲取的智能合約、股質押權交易、鏈上數字資產確權等數據,同時結合基于數據爬取、物聯網生物識別技術等所形成的中小企業財務、運營等特征數據,最終形成征信數據的積累及反欺詐模型的不斷迭代,推動交易信用評級代替主體信用評級;建立數據共享機制,打破數據孤島,進而有助于金融機構提供低門檻、程序便捷的信貸支持和投資管理服務。最后,將交易結算與大數據征信體系進一步推廣應用于基于聯盟鏈的全國或區域性中小企業融資平臺,推動單證(比如應收賬款、票據、訂單、倉單等)的標準化,并利用嵌入式存證可追溯、無法篡改等特征實現單證的流轉;同時對可分級的融資集合基礎資產,通過設立SPV的方式進行資產證券化,在融資平臺進行直接融資,從而拓寬中小企業經營性資金需求的融資渠道,降低融資成本。

(二)利用人工智能與區塊鏈技術,助力金融機構供應鏈金融與經營信用貸款業務。供應鏈金融[ 見圖1]作為一種橫跨產業供應鏈和金融活動的融資方式,能夠依托并利用核心企業信用,以生產流程的真實交易為背景,實現全產業鏈的生產型中小企業提供融資支持。但傳統的供應鏈金融業務中往往由于信息不對稱,存在重復質押、虛構交易、審核成本過高等問題。因此可以利用區塊鏈分布式存儲結構和不可篡改的特性,防止中小企業供應鏈數據信息造假;通過共識機制以及智能合約減少人工操作程序,并進行自動化運營;還可以利用區塊鏈構建多方參與的聯盟鏈網絡,并與直接融資市場對接。此外在供應鏈金融業務的數據獲取方面,利用物聯網技術減少數據源頭失真問題以及數據的及時性問題;利用集成學習、深度學習、半監督學習等人工智能技術,實現對海量交易數據的挖掘和分析,更加準確的評估中小企業的信用風險;利用大數據技術提高區塊鏈數據的獲取度,增加數據維度。

經營性信用貸款業務與供應鏈金融業務在對金融科技的結合方式上有類似的地方,但是前者的應用場景更多體現在零售端的中小企業,尤其是質押物周轉高的行業部門。因此在金融科技應用方面,應重點關注經營現金流數據以及企業主的個人信用等方面的數據獲取與分析。此外通過人工智能對中小企業的大數據分析,可以形成基于用戶特征、網絡關系、交易行為以及金融屬性等多維度的中小企業用戶畫像,從而為中小企業提供根據場景化的金融服務和個性化金融產品。

(三)借助大數據分析與區塊鏈智能合約,革新金融機構中小企業融資流程與風控體系。金融科技對中小企業融資窘境的改善不僅僅體現融資模式的創新,還體現在傳統金融機構全面的數字化轉型。通過金融機構搭建的公有云或私有云平臺,對接各類征信機構的信用數據,運用云計算和大數據等風控技術及模型進行信貸管理,建立分類的信用數據庫,有助于簡化商業銀行的信貸申請、審批、貸后管理等業務流程。這一方面能夠極大簡化對中小企業的授信成本,另一方面能夠降低金融機構的綜合運營成本,繼而有助于激勵金融機構進一步拓展中小企業業務的動力。另外基于人工智能技術對企業信息的自動化處理和智能化交互,實現線上、連續、實時的風險監測,同時基于智能風控模型和控制技術進行風險管理。這將有助于降低金融機構的不良貸款或貸款逾期風險,進而增強對中小企業的信貸動力。

作者簡介:吳粵(1987-),女,漢族,籍貫:廣東省惠陽,博士,北京銀行股份有限公司博士后工作站,研究方向:金融政策解讀及運用。

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