大數據可解小微企業融資瓶頸

在大數據時代金融機構有機會從80%的低端客戶身上獲取不菲的價值

從理論角度分析，造成小微企業融資困境的根源有兩個：資金供需雙方之間信息不對稱和風險管理上的激勵不相容。但是，在大數據時代，這兩個難題正在出現有解的可能。基于大數據應用的互聯網金融產業，正在憑借互聯網開放平臺的渠道優勢與數據挖掘所蘊含的核心競爭力，嘗試突破束縛小微企業融資的信息與成本枷鎖，一定程度上扭轉信貸資源分配的不對稱格局。

通過大數據降低信息搜尋成本，銀行傳統經營的“二八定律”正在逐步被顛覆

大企業與小微企業的信息結構存在顯著不同。大企業經營規范，信息披露較充分且可信度高，信息質量審核相對容易，因此適用于傳統的基于財務報表與抵押資產質量的信貸審核方法；而小微企業的經營管理水平差異性較大，市場上信息披露較少，況且我國很多小微企業缺乏合規的、真實可信的財務報表，“硬信息”無法真實體現企業的經營狀況，因此審核小微企業資質、搜尋小微企業信息需付出的人力、物力成本較高，很多銀行都提出了很多創新的辦法，例如，看小微企業的“三表”（水表、電表、納稅表）等。

由于信息不對稱的存在，銀行需要設計新的信貸契約結構，以區分小微企業的優劣、控制風險因素。如果不改善信息結構，可覆蓋風險的有效途徑只剩下提高利率與要求抵押擔保。在當前利率非完全市場化與抵押擔保品欠缺的情況下，采用傳統信貸技術從事小微金融，需付出的邊際成本與服務大企業相差不大，在信貸供給資源仍顯稀缺的情形之下，銀行具有提高授信門檻以迫使高風險客戶退出信貸市場的動機，這就是“二八定律”和銀行針對小微企業客戶實施信貸配給的背后原因。銀行服務80%低端客戶所帶來的利潤微乎其微，還不如將這部分客戶趕出市場，全力支持20%的高端客戶。

大數據正在嘗試打破這種成本與收益難以均衡的僵局。大數據與信貸業務結合的核心優勢在于重塑信息結構，削減業務成本。電子商務平臺與社交化網絡的發展積累了海量數據，對網絡大數據進行挖掘所得到的邏輯與規律信息，要比現實中發布的企業數據更具真實性，因而具有巨大的社會經濟價值。大數據與金融行業的融合催生出的新產業——互聯網金融——完全不同于信用中介模式，甚至從匹配資金供需的效率的角度來說已超越了信用中介模式。以阿里金融為例，囊括了平臺商戶的歷史交易數據、信用記錄、客戶評價等內部數據，以及納稅記錄、海關記錄等外部數據的“大數據”，顛覆了銀企間信息不對稱的格局。信用評級與貸后管理完全由量化模型自動分析完成，大數據經過云計算后得到動態的風險定價和違約概率分析結果，將風險管理的成本降至最低。信息結構的改善令金融機構可清晰地甄別出企業的資質，金融機構有激勵為優質的小微客戶提供信貸服務，因此信貸配給發生的基礎不復存在。同時，運算能力強大的電子系統將客戶拓展的邊際成本削減至幾乎為零，“二八定律”成立的前提也隨之消失，在大數據時代金融機構有機會從80%的低端客戶身上獲取不菲的價值。

通過大數據的支撐，正在建立小微企業貸款有效、激勵相容的風險管理方法

在我國傳統金融機構中，現階段還存在開展小微金融業務在風險管理上的激勵不相容問題。在銀行業不斷的改革發展過程中，商業銀行普遍強化了信用風險的約束機制，但與其相匹配的激勵機制卻沒有相應建立，具體體現在風險控制方面實行新增貸款“零風險”控制，貸款質量終身追究制等，客戶經理在風險控制的責任與收益上嚴重不對稱，因此客戶經理普遍存在“貸不如不貸，多貸不如少貸”的“惜貸”心理。不僅如此，由于貸后持續監督的成本過高，客戶經理缺乏有效的顯性激勵來控制風險，因此很多高風險項目并未得到及時剔除，導致小微企業貸款的社會總體違約率整體上升，相應地給予銀行小微金融業務違約風險大的不良預期，再加上擔憂信息不對稱情況下可能出現逆向選擇與道德風險，銀行會選擇收緊針對小微企業的信貸供給，造成小微企業信貸市場不均衡。

大數據時代里，信息結構的改變，直接驅動風險控制理念發生根本性變化：原來是要求補償覆蓋風險損失（無論是高利率還是抵押擔保要求），現在變為持續考核與監控企業穩健經營、創造現金并還款的能力；原來集中考察“硬信息”（資產負債表等），現在變為重點考察“軟信息”（經營和交易數據、單據等）。從依賴人力轉變到依賴電子系統，風險管理的激勵不相容問題不再成為制約小微金融發展的桎梏。在傳統的信貸理論中，企業抵押資產額、資產質量與獲貸可能性、授信金額成正比，但是由于貸后管理過程中持續性監管的能力不足、風險暴發后抵押品變現的難度大、折價幅度大，這種風險補償手段往往不能為金融機構避免損失。同時，對于越來越“輕”的小微企業來說，足額的擔保和抵押幾乎是不可求的。因此，信貸理念的變化契合了解決小微企業融資難題的思路。不僅如此，基于大數據挖掘的系統處理與實時監控顯著縮短了業務流程，提升了信貸業務效率，具有符合小微企業貸款需求“短、頻、快”特點的靈活性。例如阿里金融推出的“按日計息、隨借隨還”的信貸產品，依托信息技術的強大保障，既解決了客戶的短期資金需求，又有效提高了資金的周轉速度，通過金融創新為企業增加了價值。

培育良好的“數據生態”是未來小微融資發展的必要條件

數據的開放與共享是大數據時代的典型特征，美國在這方面已先人一步。2009年3月，美國聯邦政府數據開放門戶網站Data.gov上線，向公眾開放政府擁有的所有公共數據。截至2011年12月，Data.Gov共開放原始數據3721項、地理數據386429項。我國潛在的大數據資源非常豐富，從電信、金融、社保、房地產、醫療、征信體系等部門，到電子商務平臺、社交網站等，覆蓋廣泛。打破小微企業與金融機構間的信息不對稱格局，需要綜合多方面的社會信息來支撐。然而現階段我國所披露的數據僅僅是局部的、碎片化的，尤其是對評估小微企業信用至關重要的社會征信體系，仍舊是區域割裂、透明度較低。由于不再仰仗人力，互聯網金融機構嚴重依賴公開信息的獲取，因此獲取信息的高成本無疑扼住了小微金融發展的咽喉。以典型的P2P模式為例，借助后發優勢，我國P2P借貸平臺的交易流程與機制完全與國際先進水平接軌，然而在信用評估時經常面臨公開信息不足的窘境。有健全、完善、公開的征信系統以及成熟的信用評級市場作保障，美國P2P平臺能夠將信用評估模塊完全外包。信息生態是決定P2P機構在未來能有多大施展的關鍵制約因素。社會信息的歸集聯網、公開分享工作，由于其統籌的復雜性，必須由政府機構來主導實施。大數據時代里公共數據應該被作為公共資源向公眾開放，只有如此才能讓數據中所蘊含的潛在價值得到最大限度的開發與利用。

數據的可得性是大數據得以應用的前提，而數據的真實性同樣具有關鍵意義。在我國現行稅制背景下，小微企業為了規避稅費或爭取優惠政策而有意不真實反映經營和財務狀況，以致企業無帳可查，一個企業兩套帳的現象相當普遍，如此形成的財務報表無法真實反映企業的經營狀況，形成強烈的信息不對稱。不僅如此，投機性的財務造假在信貸市場上起到了“劣幣驅除良幣”效應，造假企業往往愿意承擔貸款的高利率以最大化投機收益，這就將財務狀況良好、誠信經營的企業逐漸擠出市場。這種無效數據的大量生產與無序流動嚴重擾亂了大數據時代的正常秩序，也對數據挖掘產生了惡劣影響。因此，創建一個有利于企業生產真實數據的生態環境，對于小微企業融資狀況的改善無疑具有重要價值。從政府層面來看，切實減輕小微企業的稅費負擔屬當務之急；從市場角度來看，加強對小微企業的市場監督、提高其偽造數據的成本，也是可行的改進方向。總之，以政府帶動市場，優化小微企業生存的生態環境，鼓勵真實數據的生產，將是大數據時代里促進小微企業融資的必經路徑。

“大數據+金融”模式同已有的解決小微企業融資問題的諸多途徑在本質上是類似的，都是為了創造一個低成本的、信息完全對稱的市場結構。從一個“泛大數據”的角度來看，無論是聯保、互保模式，還是社交網、商圈概念，這些已經過市場驗證對提升小微企業融資能力有幫助的關系型信息，都可以納入到大數據的動態倉庫中并從中提煉對信用評估有價值的實質內容。扁平化的網絡世界與大數據掌控客戶的強大能力，令信貸資源不再稀缺。但是我們必須清醒地認識到，直到社會公共數據信息真正實現聯網、開放與共享，鼓勵真實數據生產的體制、機制真正得以建立，大數據在金融領域的廣泛應用才能擁有較適宜的生態環境，我們才能真正邁入金融“大眾化”時代與大數據時代。

（作者為國務院發展研究中心金融研究所副所長、研究員）