互聯網普惠金融趨勢下對小微企業融資方式的影響

倪曉宇

【摘要】小微企業融資難問題，一直是困擾著我國經濟發展的重大問題。但其生產規模小、抗風險能力差等自身屬性有使得其傳統融資方式難以滿足其對信貸資金的需要。互聯網+金融模式興起，以其強大的包容性、普惠性成為解決小微企業融資難問題的有效途徑。對其融資方式產生了深刻的影響。

【關鍵詞】小微企業 互聯網金融 普惠金融

一、小微企業融資現狀

國家工商管理行政總局于2014年3月發布了《全國小微企業發展情況報告》。數據指出：到2013年年底，小微企業1169.87萬戶，加上4436.29萬戶個體工商戶后，小微企業占企業總數達到94.15%

小微企業是指相對于大中企業來講從業人數少、營業收入底的各類小型、微型企業。小微企業數量多、分布廣、GDP占比逐步提高，已成為解決就業問題、助力經濟發展的強勁動力。但是，隨著2008經濟危機全球經濟下滑趨勢的影響，許多小微企業都遭遇了融資難的困境。

小微企業主要因以下幾點原因造成了融資難的困境：

一是小微企業自身特性導致難以從傳統商業銀行獲得貸款。據統計全國共有1169.87萬戶小微企業，在其中微型企業占比又高達85.12%。小微企業因為其自身規模小、抗風險能力差，存在較高的違約風險。而且由于自身財務制度不完善，故對其的信息審核較為困難。因此導致傳統融資方式對小微企業持謹慎態度，對其還款信息相對不足。總之，由于小微企業自身的屬性決定著從傳統商業銀行貸款難。

二是小微企業對于信貸資金具有使用周期短、頻率高、數額小的特點，而商業銀行的貸款一般為大額、長期、審核期長。兩者之間不甚匹配。

據《小微企業調查報》顯示：小微企業對于信貸資金的需求在10萬元以內的占到64%。需求小于50萬的更是占到的94%以上。而且資金需求周期短，所謂救急周轉使用。如購買原材料、更新設備設施、維持現金流順暢等。但對于到款時間要求較高，往往需要在1周之內到賬。而銀行信貸模式審核周期長，需相關擔保、一次放款數額較的特點和小微企業對于資金的需求不相匹配。

我國中小企業創造了60%的GDP。其巨大的生存壓力也驅動了創新力的發展-專利發明占比65%，新產品開發占比80%。而且吸收了80%的勞動力，是我國解決就業問題的生力軍。所以解決還小微企業融資難問題也有助于解決民生問題。

二、互聯網普惠金融助力小微企業融資

目前國內最大的幾家互聯網公司紛紛搶占互聯網金融市場。阿里巴巴的“余額寶”、騰訊的“理財通”，是互聯網巨頭BAT發力互聯網金融的最好明證。蘇寧、京東、新浪相繼投入互聯網金融的熱潮。據不完全統計，市面上各類“寶寶產品”已有20余只，互聯網金融產品可以說是讓人目不暇接。新興的互聯網金融產品體現了互聯網思維正對銀行等傳統金融金融的進行有效補充。并以其廣泛的包容性，被視為普惠金融的成功范本。十八屆三中全會提出了“發展普惠金融”的發展戰略。2015正式提出互聯網普惠金融的概念。由北京大學、長江商學院等高校知名學者及中誠公益創投發展促進中心、中國股權投資基金協會、國青智庫等機構發起設立的互聯網普惠金融研究院的成立。無不說明互聯網普惠金融正式進入現代金融改革的序列。

普惠金融就是要使金融服務惠及更多的人。惠及更多的小微企業。具有“草根金融”特征的互聯網金融正為普惠金融提供新的契機和突破口。其便捷、門檻低等優勢，讓更多人有機會享受更多、更優質的金融服務。

互聯網金融的優勢：

（一）緩解信息不對稱

信息不對稱是制約小微企業融資的主要因素。信息較充分的擁有者往往比信息貧乏者更占有力地位。不對稱信息可能導致逆向選擇和道德風險等問題，導致交易效率降低。

解決信息不對稱是解決小微企業融資難的重要途徑。互聯網金額借力強大的數據收集、數據分析及行為追蹤能力，能夠有效地篩選出目標客戶，并實時監督客戶的還款意愿和還款能力，并在借款方的出現異常狀況時自動報警。從而在一定程度上用技術手段緩解由于市場信息不對稱而引發的逆向選擇和道德風險問題，增強借貸的風險可控性，并為用戶提供多樣化的融資服務。

（二）降低成本，提高效率

基于大數據挖掘技術，互聯網金融可以大幅度降低征信成本和融資成本，這主要表現在三個方面。第一，互聯網金融收集信息的成本很低。伴隨著手機用戶的爆炸式發展，我們通過社交網絡、搜索引擎、第三方支付、生活服務的在線化使我們在互聯網上留下了海量的數據信息痕跡。這些信息客觀真實的反應了我們在日常生活中收入、消費、信貸等行為信息。而阿里、京東等電商平臺則積累了大量的交易信息，而這些信息恰恰就最能反應用戶日常的消費及信貸信息。第二，互聯網金融大數據處理的成本也很低。基于大數據云計算及行為分析理論的挖掘技術，可以在海量的信息快速且精準的抓取用戶信用風險信息，使得互聯網金融可以以極高的效率和極低的成本算出信貸風險和違約風險。第三，互聯網金融使得借貸雙方通過互聯網直接對接，省掉了傳統的多次對接，節約了人力資源和時間成本，使得搜索、聯系、交易成本都大幅降低。

例如阿里金融依托其海量的用戶資源（近8000萬企業用戶及5已多消費者用戶）及海量的交易數據，可以根基大數據挖掘技術，迅速、快捷的分析小微企業的交易數據、信貸風險、資信狀況等等。并以此作為信用評級、發放貸款的依據。依托大數據云計算技術，信貸客戶經理可以在短時間內有效的做出是否發放貸款的判斷。極大的控制了信貸成本，提高了效率。

與銀行單比平均2000元左右的的信貸成本相比，阿里小貸單比2.3元的成本微乎其微。而且其最快幾分鐘完成貸款審批、1天之內到賬的效率更是互聯網金融誕生之前我們不敢想象的事情。

截止到2014年上半年，阿里小貸累計發放貸款突破2000億，服務的小微企業達80萬家。但值得一提的是，由于其實時監督機制和依托淘寶自身、服務自身給優秀買家放貸的戰略，其不良貸款率僅為0.84%，遠遠低于商業銀行平均水平。而且在阿里金融的后臺上，可以實時監督每筆貸款現階段用戶的資信狀況及使用情況。阿里小貸已初具批量放貸的工廠式雛形。