淺析大數據時代小微企業融資新模式

賈欣霖

壽光現代中學

一、引言

小微企業在我國經濟發展中扮演著重要的角色。與大中型企業相比，小微企業在融資過程中通常不具優勢，由于規模較小、財務狀況不明、還款普遍不及時等問題，小微企業很難通過正規渠道獲得貸款。尋求民間貸款的小微企業常常需要在貸款中承擔一定的風險。此外，如果大多數小微企業從風險較高的貸款渠道獲得貸款，那么整個經濟體系的穩定性也會受到一定的影響。如何改善小微企業的融資現狀，是一個非常重要的問題。

大數據技術是一種可以高效地采集、存儲、處理海量的數據的技術。應用大數據技術，人們可以從大量的數據中快速獲得可靠的信息。例如，通過分析多家小微企業的經營數據，分析者可以客觀地評估小微企業的整體發展狀況，判斷某個小微企業是否是相關行業的佼佼者；通過分析多家小微企業的融資數據及還貸數據，分析者可以客觀地評估小微企業的信用狀況，預測小微企業延遲還款或不還款的概率；通過分析小微企業在融資后的經營狀況，分析者可以客觀地判斷融資在小微企業發展中的作用。總之，大數據在現代融資體系中發揮著非常重要的作用。在大數據時代，全新的融資模式將在一定程度上解決小微企業的融資問題，促進小微企業的發展。

二、小微企業融資難、融資貴的原因分析

（一）小微企業無擔保，缺乏有效抵押物

小微企業通常沒有足夠的資金購置大量的固定資產。在許多小微企業中，經營者依靠租賃的設備和廠房開展生產經營工作。許多金融機構要求融資企業在融資時提供價值較高的有效抵押物，但是小微企業的經營者通常無法提供有效的抵押物，也沒有可靠的第三方機構為其提供融資擔保。因此，小微企業在通過正規渠道融資時，通常會遇到許多困難。

（二）小微企業管理不規范，銀行授信成本高

許多小微企業的經營管理不規范，銀行及其他金融機構的工作人員在開展背景調查時，很難快速獲得可靠的財務數據。這些金融機構通常不愿意以較高的成本對小微企業的信用進行調查。它們通常會直接為能夠提供規范的財務報表的大中型企業貸款，以降低調查成本，規避金融風險。

（三）銀行無法滿足小微企業的多樣化融資需求

小微企業的融資需求通常是高度多樣化的。小微企業的融資金額通常較小，一些小微企業要求資金快速到賬，很多商業銀行幾乎不提供這類融資產品，這導致小微企業很難從正規的融資渠道獲得滿足自身要求的貸款。此外，由于銀行及其他金融機構很難獲得關于小微企業的可靠的經營信息，小微企業的貸款審批申請通常會被拒絕[1]。

三、大數據技術解決小微企業融資問題的優勢

利用大數據技術，人們可以高效地整合銀行內外的信息。金融機構的工作人員可以通過合理的分析，對小微企業進行精確的定位，為銀行放貸提供更全面、更系統的資料。相關人員可以根據小微企業的經營狀況，客觀評估小微企業的經營狀況，為其提供合適的融資方案。

（一）在金融機構內部應用大數據技術的優勢

銀行內存有大量的客戶信息。傳統的銀行的主要業務是存款、貸款、資金清算等。很少有銀行定期開展數據分析和挖掘工作，以前累積的海量歷史數據大多成為了“查詢庫”，而非用于分析的數據庫。在銀行內部應用大數據技術可以充分發揮現有的數據的價值。大數據技術可以加強各個業務系統之間的相互聯系。應用大數據技術，人們可以高效地統一采集各業務系統的數據，并將這些數據分類后納入統一的數據庫進行分析。根據大數據分析的結果和存貸情況，銀行的工作人員可以較為客觀地評估融資申請者的資金狀況。此外，由于銀行系統大多分散獨立，不同銀行間存在一定的信息壁壘，應用大數據技術，銀行的工作人員可以綜合分析所在銀行和其他銀行的數據，更全面地了解融資申請者的資金狀況，更準確地預測違約風險[2]。

（二）在金融機構外部應用大數據技術的優勢

在稅務部門、電信部門、法律部門應用大數據技術對相關信息進行分析，也能夠提供關于企業的經營狀況和融資狀況的重要信息。中國人民銀行征信中心不僅收集來自商業銀行、證券公司等金融機構的數據，而且收集來自非金融機構的數據，通過對接各行業業務系統，建立了對企業信用、個人信用的系統性分析體系。這種涉及非金融機構的信用評估體系可以幫助分析者快速獲取企業和個人的動態信息。可以利用大數據技術，建立高效的分析平臺，形成針對企業及個人的動態信用評級機制。將動態信譽評級機制納入信貸依據后，金融機構可以對不同信用級別的個人和企業進行分層管理，從而在簡化融資流程的同時降低融資風險。

四、大數據時代小微企業融資新模式

在大數據時代，新的融資模式應涉及信用評估、融資審批、融資管理等環節。在分析企業的經營信息和其他信息時，數據的采集和分析是關鍵。通過大范圍地利用大數據技術，商業銀行和其他金融機構可以創新地采集相關數據，不斷提高數據分析能力，將信息數據轉化為信用資本，為小微企業提供更優質的融資服務。

（一）數據采集

在大數據時代，數據的真實性和有效性是至關重要的。商業銀行和其他金融機構跟非金融機構及相關政府部門合作，構建多維度的大數據平臺。大數據技術將改變行業內部各業務部門的數據采集模式。在傳統的數據采集模式下，由于技術的限制，各網點數據無法共享，導致數據孤島的形成。在大數據時代，必須積極推進各業務部門進行數據共享[3]。此外，大數據技術也將改變非金融機構的部門數據采集模式。在用戶授權和嚴格保密的前提下，非金融機構、相關政府部門可以高效地收集有關企業的詳細數據，為金融機構提供關鍵的經營信息和信用信息。

（二）融資服務

在進行融資審批的過程中，商業銀行及其他金融機構可以應用已經收集到的信息，對小微企業的經營狀況進行全面、客觀的評估，從而高效地做出相關決策，縮短融資審批時間，為小微企業的經營者提供更多的便利。

此外，應該應用大數據技術，對已經獲得融資的小微企業進行全程管理。傳統的融資模式只涉及融資前評估、融資，幾乎不涉及融資后管理。在大數據時代，商業銀行應當充分利用各方面的數據和信息，在融資后對小微企業進行跟蹤評估。如果小微企業的管理者將融到的資金悉數用于高效的經營活動，企業的經營狀況明顯改善，并且該企業能夠按時還款或提前還款，那么商業銀行的工作人員應當在信息系統中及時更新與該小微企業相關的信息，例如，可以將其標示為“信譽良好企業”或“優質企業”。當該企業在以后的經營過程中需要貸款時，銀行只需要進行簡化的調查，就可以確定該小微企業當前的經營狀況，評估其經營風險、還款能力，而不需要對一些細節進行重復的調查。相反，如果追蹤調查顯示，小微企業的管理者在相關資金到賬后，沒有將融到的資金用于與企業經營相關的活動，或者小微企業在此后的經營中出現了大額虧損，那么銀行也需要在相應的信息系統中對這家小微企業進行標記。例如，可以將其標記為“不誠信”或“存在虧損風險”。此外，銀行需要在合適的時間點向該小微企業發送催收信息，盡可能降低壞賬的發生率[4]。

五、應用大數據技術解決小微企業融資問題的局限性

在應用大數據技術解決小微企業融資問題的過程中，人們必須注意到大數據技術亦有其局限性。在一些情況下，大數據技術并不能幫助人們全面地評估一家小微企業的經營狀況和融資風險。從大量不同類型的數據中得到的結論不一定是可靠的。它可能導致融資機構的工作人員遺漏一些非常重要的與小微企業的經營相關的信息，漏掉一些優質的小微企業，或者將資金貸給信用不佳的小微企業[5]。

對于提出融資申請的小微企業而言，他們的經營數據和其他相關數據可能成為他們被拒絕的主要原因。在應用大數據技術進行信譽評估時，評估者可能會將過多的精力放在數字上，忽略小微企業在其他方面的優勢，導致一些沒有出色的經營數據的優質小微企業很難獲得融資。

此外，一些研究者擔心，大數據技術的應用，會影響信用評估過程的透明度。當金融機構的工作人員應用新穎和算法和其他技術分析小微企業的經營狀況時，他們得到評估結果的過程是不透明的。除該金融機構的工作人員外，沒有其他人知道對小微企業進行信用評估的過程是如何進行的，甚至就連工作人員也不知道所用的算法能否客觀地反映小微企業的經營狀況、應用相關模型進行評估時得到的結論是否是客觀的、可靠的[6]。

六、結語

大數據技術可以幫助金融機構的工作人員更高效地獲取個人和企業的資金信息、信用信息。大數據技術的應用可以在一定程度上解決信息不對稱的問題，簡化融資流程，提高融資效率，使小微企業以更低的成本、更快的速度融資。金融工作者應當對大數據技術在融資中的應用進行深入的研究，建立更高效、公平的融資體系，更徹底地解決小微企業的融資問題。