大數據環境下中小微企業信貸風險評估與管控研究

于泓飛

［摘 要］隨著我國社會發展水平逐步提升，中小微企業數量日益增加，企業競爭壓力不斷加大，一部分中小微企業需要通過借貸的方式來維持良好的資金運轉，而信貸風險評估結果對企業資金運轉產生的影響較大。文章從大數據的角度出發，分析大數據在中小微企業信貸風險評估中的具體應用價值，依托大數據建立中小微企業信貸風險評估模型，全面提升信貸可行性和安全性，以期對維持經濟穩定發展有一定促進作用。

［關鍵詞］大數據；中小微企業；信貸風險評估；風險管控

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.12.021

［中圖分類號］F276.3；F832.4［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2023）12-0065-04

0 ? ? 引 言

在我國經濟社會快速發展的當下，金融機構對中小微企業進行信貸風險評估時，主要依據企業的資金運轉情況、償債能力、運營質量等各項信息進行評估，且只有確定中小微企業有能力償還貸款，才會為其提供金融支持。在這個過程中，常規的數據文件分析與走訪分析缺乏真實性和可靠性，需要通過信息技術實現自動化分析。其中，大數據挖掘技術有著較大的應用價值，能夠確保數據準確可靠，也可以實現多渠道的數據對比，有助于提升中小微企業信貸風險的評估效果。同時，信貸評估的結果也可以作為中小微企業調整信貸策略和自身經營發展模式的主要

依據。

1 ? ? 大數據在中小微企業信貸風險評估中的應用價值

1.1 ? 提升信貸風險管控的精準性

信貸風險評估涉及大量的數據信息收集，而大數據技術不僅可以通過互聯網準確定位現代企業及個人的人行征信數據，還可以檢索企業提供的數據和信息，能夠從現金流、擔保物價值、負債水平、盈利水平這4個層面進行授信金額的核算［1］，可以確保信息具備完整性、真實性，評估的結果也具備更高的可信度，提升信貸風險評估的質量。

1.2 ? 增強信貸風險評估的時效性

大數據技術依托計算機與互聯網，能夠快速獲取中小微企業的實際信息，這些信息可以直接通過互聯網傳送給金融機構，尤其是隨著紙質信息不斷進行電子化轉型，相關人員不僅可以快速掃描大量證件、報表中的實際信息，更可以進行線上傳輸，提升信息傳遞的真實性和時效性。目前，電子化及開放化的企業信息已經形成一套基礎框架，表1展示的則是當前最基礎的電子化信息，金融機構可以通過數據庫提取的方式快速對其進行評估。

表1中的信息可以在第一時間快速獲取，不必反復進行文件提交，有助于金融機構快速測算企業的信貸風險，了解企業的實際經營狀態。

2 ? ? 中小微企業信貸風險評估模式

大數據環境下進行中小微企業信貸風險評估通常是考慮既定的幾個指標，以此為依托建立風險評估模型，不需要人工干預便可自動測算企業的信貸風險等級。而風險評估模型的構建也要考慮不同階段市場發展的實際水平。

2.1 ? 指標體系的選擇

以大數據為依托構建的數據庫本身具備較強的追溯性，因此可以結合中小微企業發展期間的各項信息對信貸風險進行劃分。這種信貸風險的劃分通常是以企業資金流量、供求關系、上下游企業交易活力、企業經營情況、信用水平這五要素為基礎。為了確保更加科學合理地評估企業的信貸風險，還需要對中小微企業的其他指標，如進銷項、總金額、總利潤、單數、總稅額、負數發票比例、作廢數等進行評估［2］。

2.2 ? 數據來源和模型假設

金融機構在對企業進行信貸評估的過程中，通常是以不同企業不同階段發展過程中產生的客觀發票數據為主，很多情況下都有第三方機構參與進來，進行調查和監督。本文為了進一步提升數據分析模型的科學性和可靠性，選擇的數據為文獻整理之后總結的百余家企業的發票數據，其中包含信貸記錄的企業與無信貸記錄的企業。

在有明確數據之后，還需要進行模型假設。為了確保假設成立，本文選擇Excel及Python工具處理篩選數據，以減小數據偏差，確保數據真實有效。通常包括以下3種假設：一是參與信貸的企業均具備突發情況應急能力和管理能力；二是除了選定的5個指標，其他因素對企業信貸產生的影響較小；三是最優貸款額度和企業的整體發展之間保持著相同的變化率。

2.3 ? 模型建立的具體思路和求解過程

首先，利用主成分分析法，確定更加規范的指標體系；其次，選擇灰靶決策模型，計算出企業之間的灰靶距離，這是金融機構是否需要對企業放貸的主要依據；最后，在考慮成本風險以及企業利潤和貸款期限等相關因素的基礎上進行貸款定價。

在模型準備的過程中，需要考慮信用等級，將信用等級最低的企業去除，默認其不具備信貸資格，信用等級低以及是否出現違約現象將被作為賦值法處理的主要依據。信用等級的指標分為3個不同的指標，是否違約的指標分為2個指標。在模型建立和求解的過程中，要結合數據處理篩分的結果，考慮信貸風險評估指標中的所有線性關系，如公司上下游企業的生產活力和供求關系、企業發展過程中的信用水平與違約之間是否存在關系，通過這樣的方式能夠提取其中的主成分，確保指標體系的構建能夠真正滿足企業發展運營過程中的客觀現實，以此為依托，考慮違約次數和違約金額，便于進行風險等級的劃分［3］。

在主成分劃分結束之后，假設銀行在給予中小微企業貸款的過程中，其總額度是固定的且資金充足，那么可以建立中小微企業信貸的決策模型，考慮額度有限條件下借款人的風險和具體的排序對策，將風險評價結果作為是否能夠為企業放貸的依據。

假設E1、E2、E3 3個企業在發展的過程中通過考慮一系列變量因素與客觀因素，以模型計算的方式確定了3個企業的信貸風險加權靶心距為8.997 0、

4.389 1、0.570 9，這一數值越小，則風險越低，能夠按照數值的排序分析是否放貸以及放貸的順序。在銀行貸款額度固定的條件下，可以結合額度參考以上得出的放貸順序放貸。

2.4 ? 貸款定價模型

貸款定價模型的計算，主要目的是為中小微企業制定科學的信貸策略，更精準地確定是否對企業放貸以及具體的放貸順序，這需要綜合企業的資金流量、供求關系、上下游企業交易活力、企業經營情況、信用水平等各項指標，了解針對企業的具體放貸利率、放貸額度以及放貸年限。定義資金回報率為風險調整之后的收入與風險調整之后的資金比值，其為衡量銀行信貸利率的主要依據。

在這個過程中設定的模型需要考慮風險成本Q、銀行和企業的貸款利潤P、貸款年利率r、貸款額度M、在貸款年利率下的客戶流失率u以及企業違約風險概率a這幾項信息，然后按照以下公式建立決策模型：

Q=rMu+（r+1）Mu（1）

P=rM+Ma+（1-u）rM（2）

銀行在制定信貸年利率的過程中，需要深入研究信貸的資本成本及風險成本，以避免企業違約導致金融機構風險損失，同時還要控制客戶流失帶來的未來損失，這樣才可以提升貸款業務的盈利水平［4］。

結合銀行貸款的具體規律來看，若貸款額度不變，那么銀行的信貸利潤會隨著貸款額度的增加而出現下降的情況。而當前一部分中小微企業的信貸額度較大，信貸風險也會隨之增加。在這樣的條件下，銀行需要考慮風險損失值，將其控制在合理范圍內，在此基礎上要適當降低，這樣才可以得出最優的貸款額度。

3 ? ? 以大數據為基礎的中小微企業信貸風險管控建議

當前我國已經進入大數據時代，大數據成為企業在互聯網上的“形象”和“檔案”。在這樣的環境下，中小微企業為了進一步提升信貸水平、保持良好信譽，必須要合理地進行信貸風險的管控。同時，金融機構也需要及時采取科學的信貸風險管控手段，以便提升獲取到的數據的真實性與可靠性，這樣才可以得出正確的評估結果。本文主要從中小微企業和金融機構這兩個層面制定科學的信貸風險評估機制及信用等級維護機制，確保可以為市場信貸體系的創新提供參考。

3.1 ? 中小微企業的信貸風險防范

3.1.1 ? 打造長期的信貸體系

從當前一部分中小微企業的發展情況來看，其在發展前期盲目追求短期利益，導致資金積累不充分，未能獲取長期利益，這會對中小微企業的信貸等級造成影響，而規模相對較小的生產條件和較低的信貸信譽導致銀行及金融機構將其拒之門外。針對這樣的現象，需要從中小微企業自身的發展角度出發，打造長期的信貸體系。中小微企業在建立之初，要結合自身的生產經營模式及市場價值定位，制定科學的管理體系和經營方案，要腳踏實地逐步做起，尤其是要在發展的過程中逐步積累經驗和資金，有了基本的資金實力之后，才可以提升信貸等級。

3.1.2 ? 約束企業生產經營行為，避免信譽“扣分”

中小微企業本身生產規模較小，生產實力不夠雄厚，在經營發展的過程中為了進一步提升信貸信用標準、降低信貸風險，需要合理地進行生產經營行為的約束。尤其是新時期以大數據為依托進行信貸風險評估，獲取到的數據信息內容較多，與企業方方面面都有直接關聯，因此制訂科學的生產經營行為約束方案在一定程度上能夠增強數據信息的可靠性。

例如，在日常生產經營過程中，要進一步擴大企業的業務規模，在有限的條件下進行性價比分析，逐漸進行生產業務體系的優化，提高企業管理能力以及經營水平，打造出一支高質量的人才隊伍和經營隊伍，這樣有助于為企業積累發展經驗，使銀行放貸意愿提升。另外，在經營管理的過程中要杜絕違法、違規、違約行為，這也有助于降低企業信貸風險等級。

3.1.3 ? 加大企業信息化建設力度

以大數據為依托打造的企業信貸風險評估體系，要求企業重視大數據的應用價值，因此企業需要積極落實現代化建設，尤其是要認識到電子物流、電子商務的重要性。企業要依托大數據技術，進一步擴大自身的業務規模，加強與銀行以及其他金融機構之間的交流。一是積極運用云計算與電子商務，推廣使用混合云計算技術，完善相應的軟件系統，構建起完備的實時數據備份系統；二是根據軟件運營服務（Software as a Service，SAAS）構建企業內部管理數據系統，建設SAAS信息化框架；三是加強企業資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）系統軟件的應用，加速推進企業電子商務的應用，提高中小微企業對C2C（個人對個人進行交易）、B2C（商家對個人進行交易）、B2B（商家對商家進行交易）、O2O（線上對線下進行交易）等技術和功能的認識，實現線上與線下業務無縫對接，助力企業信息現代化［5］。這些能夠降低企業的信貸風險評估等級，從而為企業融資提供更為便捷的渠道。

3.2 ? 金融機構的信貸風險管控

3.2.1 ? 及時對接權威機構

當前的互聯網環境極為復雜，以大數據為依托構建的企業信用檔案中可能會存在數據失真的情況，因此在獲取中小微企業數據的過程中需要及時對接權威機構，這樣才可以獲取第一手數據。金融機構在選擇數據源的過程中，通常要按照政府部門、行業協會、頭部平臺這樣的次序進行信息篩選，如此能夠獲取第一手數據源，數據也具備更高的可信度。

3.2.2 ? 進行技術升級

目前，云計算技術與大數據技術依舊在不斷升級和創新，為了進一步提升中小微企業信息的真實性和可靠性，金融機構要采取有效措施進行技術升級。例如，以云計算為依托構建的分布式計算方法，主要依托網絡云進行數據計算處理和分解，能夠將龐大的處理程序劃分成多個小程序，不僅可以及時地反饋計算結果，還可以打造網絡線上虛擬存儲模式，有助于快速進行數據信息的獲取和分類。這樣的方式能夠提升中小微企業數據獲取的可靠性，更可以打造托管平臺，由專業的技術團隊進行數據信息安全性和穩定性分析，避免黑客攻擊及第三方竄改，比常規的企業信息防護系統有更強的安全性，而資源利用效率也會隨之提升，進一步降低技術的使用成本。

3.2.3 ? 構建高質量的人才隊伍

中小微企業信貸風險評估中的數據分析工作難度較大，對于人才的專業能力要求較高，不同類型的數據分析需要建立不同的模型，因此金融機構要做好人員技術、業務水平、風險認知等方面的管控。隨著市場競爭越來越激烈，金融機構需要結合現實情況打造多層次以及復合型的大數據人才培養體系，尤其是要迎合新時期中小微企業的發展需求及發展邏輯，確保人員團隊穩定，了解市場發展狀態，能夠結合實際的中小微企業運轉模式，構建科學的計算模型。這不僅可以提升信貸風險評估的科學性和合理性，而且可以加強大數據信貸風險控制。

3.2.4 ? 構建完善的信息安全管理制度

大數據的應用，必須要將信息安全管控放在首位，信息安全不僅與金融機構本身的風險有關，和企業的隱私也有直接關聯。建立完善的信息安全管控制度往往依賴于高質量的技術體系。金融機構在應用大數據調取和分析中小微企業數據的過程中，應該選擇細化授權制度，對數據進行不同類型以及不同層級的劃分，也可以進行操作行為的劃分，這樣不僅能夠降低越權違規現象出現的概率，還可以提升數據調取及應用的科學性。系統權限的分層管理則需要融合雙人監督模式，這樣可以避免違規操作，也可以降低數據被竄改的可能性，還可以依托操作日志進行信息安全管理（主要檢索是否存在違規行為以及異常入侵行為），對加大中小微企業信息保護力度有一定促進作用。

4 ? ? 結束語

綜合當前中小微企業發展情況來看，加大信貸風險管控力度，以大數據為依托進行信貸風險模型的建立，不僅可以提升中小微企業信貸風險評估的綜合質量，還有助于幫助金融企業更好地制訂貸款計劃。中小微企業與金融機構可以憑借大數據技術打造完善的信貸管控方案，提升對金融風險把控的有效性和對信貸風險的評估質量。同時，制定完善的信息安全管理制度，有助于降低信貸風險，進一步促進我國社會主義市場經濟可持續發展。

主要參考文獻

［1］李鈺博，裴宇恒，高曉亮.中小微企業的信貸決策問題研究［J］.營銷界，2020（29）：163-165.

［2］燕曉磊，李俠，劉忠文，等.大數據視域下的中小微企業信貸風險評估［J］.高師理科學刊，2022（5）：31-39.

［3］馬千駒，向娟.中小微企業網貸大數據風控管理研究［J］.經濟管理文摘，2020（7）：31-32.

［4］操倩倩，陳彥如，張靜雨，等.商業銀行中小微企業信貸風險評估及策略研究［J］.哈爾濱師范大學自然科學學報，2021（2）：22-27.

［5］費靖茹，杜凱欣，郝培婷.中小微企業風險評估后的信貸策略研究［J］.中國商論，2021（9）：97-99.