大數據時代下金融科技推動實體經濟發展研究

茆海萌

（對外經濟貿易大學金融學院在職人員高級課程研修班，北京 100029）

大數據技術在金融科技中具有廣泛的應用價值，突出體現在精準營銷、風險防控、貸中監控以及貸后管理等階段。在金融科技創新中也要運用大數據技術掌握用戶特點、優化業務流程。隨著金融服務回歸實體經濟，尤其是加大對中小微企業的支持力度，金融科技的服務對象、風險特點也發生了顯著的變化。在這樣的背景之下應該加大金融創新，利用大數據技術完善金融科技中的缺陷。

1 金融科技對實體經濟發展的價值

1.1 實體經濟的融資需求

根據統計數據，2021 年前三季度全國社會性融資規模達到了24.75 萬億元，其中有16.83 萬億貸款發放給實體經濟企業,占比為68%。2022 年上半年，社會性融資規模為21 萬億元，其中13.58 萬億服務于實體經濟，占比為64.7%。從這些官方數據中可以判斷出，金融機構發放貸款的主要對象是實體經濟企業。

1.2 金融科技在實體經濟融資中的應用價值

實體經濟是社會財富的主要來源，實體經濟中的制造業生產了大量具有實際應用價值的物質性資源，是推動社會進步的關鍵力量。金融科技服務實體經濟的核心價值體現在國民經濟發展“脫虛向實”。我國在2005 年時金融業增加值在GDP 中的占比大約為4.4%左右，2016 年，這一數值上升到8.3%，2021 年的占比為13.7%。金融經濟雖然促進了GDP 增長，但金融對實體經濟產生了一定的擠出效應，任由其發展將造成實體經濟空心化，全社會生產制造能力將逐步受到威脅。正是在這樣的背景之下，國家提出了“回歸實體經濟”的戰略定位。金融機構要加大對實體經濟的推動作用[1]。

隨著區塊鏈、大數據、人工智能等新型信息化技術與金融產業的深度融合，現階段的金融服務也進入科技創新的快車道，在高科技、高新制造、新能源、鄉村振興、綠色發展等眾多實體經濟中，金融科技都發揮著顯著的融資作用。當前的金融服務機構大多發展出數字化平臺，各種類型的商業銀行都開發了金融服務方面的APP，其中創造了大量的新型業務，金融創新力度和活力都大幅增加[2]。

2 實體經濟發展存在的主要困難

2.1 中小微企業融資難度較大

依據工信部的數據，截至2021 年末，我國中小微企業的數量達到了4800 萬戶，為就業市場提供了大量的崗位，極大地緩解了全社會的就業壓力，并且中小微企業中存在不少新興的創業公司，其未來的經濟增長空間、市場競爭力不可估量，具備很高的培養價值。但中小微企業在發展過程中常常面臨融資渠道窄、融資成本高、融資難度大的問題，主要原因在于此類企業缺乏政府出資背景，再加上其自身的資產總量較小，不具備足夠的抵押物，金融機構出于風險控制的考量，嚴格控制中小微企業的貸款發放。顯然，這種現象嚴重阻礙了實體經濟的發展，近年來，國家政策對中小微企業的扶持力度增加，適應中小微企業融資的金融機制有所增加，但整體而言，中小企事業的融資難度依然較高，相關工作還需持續推進[3]。

2.2 金融業服務實體經濟的模式較為單一

不可否認的是，中小微企業與大型企業尤其是具有國資背景的大型企業相比，在融資風險評估中往往難以達到金融機構的標準。國內的金融機構以銀行為主，而銀行的貸款業務建立了完善的風險評估體系，最大限度上維護了銀行的金融穩健性，避免結構性風險。但是在服務實體經濟方面，融資只是企業金融需求中的一部分，如果金融機構依然按照過去的風險控制策略去評估企業的融資能力，中小微企業依然難以從中受惠，這種情況也表現出金融業服務實體經濟的模式非常單一。在當前的經濟背景之下，各類金融機構需加大科技創新力度，準確識別不同企業之間的差別，不以規模作為衡量企業融資能力的唯一標準，而是形成更加科學的風險評估體系，為優質實體企業創造良好的融資服務和金融支撐。關鍵是建立更加多元化的企業評價、擔保體系，形成完善的金融服務體系，幫助實體企業控制融資風險，更好地符合金融機構的放貸標準[4]。

2.3 金融服務實體經濟存在結構失衡的現象

2.3.1 配置結構失衡

所謂配置結構指的是金融機構發放資金具體流向的產業結構特點，在過去很長一段時間，資金大量流向基礎設施以及房地產項目，實體企業的融資受到較大的擠壓作用。但這一情況已經開始轉變，原因是房地產回落趨勢明顯，融資需求大幅下降，實體經濟受國家政策導向的重視，成為金融機構重點服務的對象。但過去所形成的結構失衡仍需一定的時間才能完全調整過來。

2.3.2 市場結構失衡

實體企業的融資方式分為直接融資和間接融資兩種，直接融資與間接融資的最大區別在于資金的主要來源以及金融中介機構的參與性。在直接融資中不存在金融中介機構，資金主要來自證券市場。間接融資需要金融中介機構參與，資金來源為擁有閑置資金的單位。國內的直接融資占比遠低于發達國家。實體經濟融資時大量運用了間接融資方式，由此也導致其杠桿率過高，間接融資的企業大多承擔著過重的負擔和風險。

2.3.3 階段結構失衡

實體企業的融資需求分布在多個發展階段內，例如，在企業初創階段，資金往往是最為匱乏的資源，但金融機構在傾向于對成長期和成熟期的企業發放貸款，原因是這兩個階段的企業已經形成了可靠的商業模式和盈利模式，對于金融機構而言，其資金風險更小。但初創企業在實體企業中占據著一定的比例，初創企業具有“造血”作用，在金融服務中應加大支持力度。

3 大數據和金融科技推動實體經濟發展的內在機理

3.1 金融科技產品的范圍界定

金融科技產品類型多樣，國家市場監督管理總局對金融科技產品的認證規則作出了說明，具體可參考《金融科技產品認證規則》，其中認定的金融科技產品包括客戶端軟件、可信應用程序、POS 終端、區塊鏈產品、銀行的應用程序接口、云計算平臺等。客戶端應用程序以智能移動終端為載體，用戶可通過手機直接下載并應用，其便捷性最為突出，因而是當前最主流的金融科技產品類型[5]。

3.2 大數據技術在金融科技中的應用場景

3.2.1 利用大數據技術實現精準營銷

金融科技產品類型多樣，其服務對象存在較大的差異，在宣傳推廣中要提高精確度，從而以最快速度擴大金融科技產品的受眾范圍，服務實體經濟。例如，中國農業銀行推出的“e 貸”主要針對小微企業融資。中國銀行推出的“高企貸”重點針對高科技實體企業。建設銀行推出的“速貸通”也是面向小微企業，需要融資的實體企業要提供抵押物，放款速度快。有些金融科技產品針對特定的行業，興業銀行推出的“興能貸”主要服務于新能源供應鏈企業。由此可見，金融科技產品的定位及服務對象差異顯著，這就要求其在獲客時提高精確度，將有限的宣傳推廣資源應用到正確的方向上[6]。

大數據技術的特點是廣泛收集各類企業用戶的基本信息，根據企業的經營范圍、注冊時間、發展階段等基本情況判斷其是否具有融資需求，進而實現精準營銷。銀行等金融機構在數據獲取方面具備較大的優勢，銀行的基礎數據可分辨哪些是企業用戶，因為企業用戶在銀行內開設賬戶時要填寫開戶申請書，說明其單位性質、單位名稱等信息，據此即可判斷企業是否屬于實體經濟的范疇。金融機構可在辦理業務的過程中向特定用戶推薦其金融科技產品，引導用戶下載、注冊等[7]。因此，銀行日常收集的大數據有助于其實現精準營銷。

3.2.2 利用大數據技術創新金融服務

大數據技術還具有數據挖掘方面的價值，在金融科技服務實體經濟的過程中，企業用戶、個人用戶的經濟行為會呈現出一定的規律，其各自的需求存在差異。金融科技產品可通過日常收集到的各類基礎數據分析用戶偏好或者需求，進而在這一基礎上實現金融服務創新。例如，在金融科技服務中，用戶傾向于以非接觸的方式辦理各種業務，傳統的金融服務模式下大多要求用戶前往銀行網點辦理業務，增加了用戶的時間成本，但是在移動互聯網和APP 技術高度發達的今天，各類用戶都更加接受在線辦理業務，因而金融機構要將其傳統的業務線全面轉移到線上，形成線上為主，線下輔助的業務模式。再如，金融服務中存在的結構性失衡問題、服務模式單一單位都要求金融科技產品增加創新力度，通過金融服務調整優化金融資源配置、增加小微企業直接融資的成功率以及促進金融資本向優質的初創企業傾斜。金融機構在實現以上目標的過程中應積極運用大數據技術，以數據作為基礎，以算法作為驅動，通過金融科技平臺掌握改變金融服務的業務形態。目前部分銀行金融機構與國家稅務部門開展了廣泛地合作，銀行可通過稅務部門獲取融資企業的納稅情況，如果企業依法足額繳納稅款，表明其信用等級高，經營狀況良好，因而可優先獲得融資。如果企業存在偷稅、漏稅的行為，其融資的格將被取消。在拓展金融服務模式方面，金融機構應利用日常經營過程中產生的大數據分析如何優化現有的業務流程、減少用戶操作的步驟以及提高授信放貸的效率等，并且借助金融科技APP 或者其他平臺向用戶宣傳專業的金融知識[8]。

3.2.3 利用大數據開展征信評估和風險控制

對于金融機構而言，控制風險始終是最為核心的一項工作，貸款是否發放的主要依據為申請單位的信用評級。通常金融機構的業務流程為獲客、身份驗證、授信、放貸、貸中監控、貸后管理。在身份驗證階段要進行反欺詐識別、活體識別以及關聯分析等。在授信環節要實施風險定價、信用評分，在貸中監控環節重點防控交易反欺詐，在貸后管理階段要進行逾期催收。以上的每一個風控環節都與大數據存在密切的聯系。在反欺詐方面，用戶在申請融資時會填寫特定的基礎信息，如企業地質信息等，金融科技平臺可根據用戶終端來監控申請單位的地理位置信息、設備信息等，如果申請者存在欺詐行為，位置信息往往與填寫信息不相符，大數據技術可提前發出預警。在信用評分方面，金融機構可通過央行的征信大數據、稅務部門的企業繳稅大數據、司法部門的司法大數據、網貸公司的大數據等掌握企業用戶或者個人用戶的征信大數據，從而為其評分。在貸中監控過程中可借助銀行系統來監控貸款的流向，判斷融資企業是否合法合規使用資金。在貸后管理中可借助系統平臺自動化計算出還款日期，以短信或者APP 頁面提示等方式催收逾期貸款。因此，金融機構的各類金融科技創新產品都要借助大數據技術構建完善的風控系統，降低金融風險。

這種基于大數據的風控系統能夠幫助金融機構快速判斷融資企業的信用狀況、產業特點、負債信息等。對于實體經濟發展而言，由于中小微實體企業數量眾多，金融機構的資金應該優先保證優質中小微實體企業的融資需求，對于那些信用水平低、不依法納稅的企業，應降低融資授信通過率。

4 結語

經濟“脫虛向實”是國家主張的發展路徑，在這一背景之下，金融機構要加大對實體經濟的支持力度，通過金融科技創新金融服務的業務形態和服務模式，為廣大的實體企業、中小微企業等提供更大的金融支持，尤其是融資服務。大數據技術有利于金融平臺精確定位潛在用戶、推廣金融服務、防控金融風險以及監控資金流向等，將大數據技術和金融科技融合在一起，可顯著促進實體經濟發展。