大數據讓小企業融資不再難

陸岷峰

縱觀國際到國內、從歷史到現在，作為最富市場活力的微觀經濟群體的小微企業在就業、稅收、創新、經濟增長等方面發揮著重要作用的同時，“融資難”、“融資貴”一直以來都是阻擋小微企業發展壯大的主要“攔路虎”，更是擺在政府部門、金融機構等支持實體、激活市場活力、助力普惠金融的一塊難啃的“硬骨頭”，也一直是理論界和實務界長期以來所共同關注的熱點問題。

據相關統計，截至2016年末，全國中小微民營企業共計6000余萬家，在國民經濟發展過程中的GDP貢獻度、稅收貢獻度、專利貢獻度、就業貢獻度均高于50%以上。與此同時，截至2016年末，小微企業從傳統銀行獲取融資支持的貸款余額26.7萬億元，占銀行業資產規模的比例為11.5%，全年新增小微企業貸款僅3.24 萬億元。這兩組數據上的鮮明對比，折射出小微企業融資桎梏的這一客觀事實。

小微企業融資桎梏因為難，所以貴；因為貴，所以難。這一既定循環事實背后的主客觀原因是多方面的。

從資金需求方來看，小微企業普遍存在資產實力薄弱、管理能力欠缺、財務狀況不佳、生命周期偏短等。這類小微客戶從現有的狀況很難契合銀行業金融機構的風險偏好，也加大了銀行與小微企業之間的信息障礙，信貸通過率和服務效率滿足不了小微企業用戶的需求。

從資金供給方來看，銀行業金融機構注重企業財務信息、人海戰術獲客、過度偏好抵押風控等。從銀行商業化、市場化經營模式來看，各商業銀行出于對小微企業融資所產生的成本、風險和收益等指標的綜合考量，并不能真正做到完全定位于小微客戶，而是集中偏好于中大型客戶追求規模擴張的同質化發展。

從政府部門來看，政府相關部門近些年密集出臺了相關扶持政策，多措并舉緩解小微企業融資桎梏問題。誠然，政府政策的天花板效應限制了各種可能的供應資金流向小微企業的需求渠道，政策的針對性、政策的執行力、政策的有效性、政策的頂層設計等方面顯現出低效。

究其根源，在現有的市場環境下，信息不對稱才是中小微企業融資桎梏的最主要矛盾。信息不對稱直接導致逆向選擇和道德風險兩大問題，從而形成較高的信息費用和交易費用。商業銀行傳統的信貸模式和風控邏輯無法完全掌控和利用小微企業真實生產場景數據信息，包括小微企業用水數據、用電數據、用氣數據、納稅數據、社保數據、采購數據、生產數據、銷售數據、財務數據等。而這些真實生產場景背后的價值信息才真正反映出小微企業的真實狀況，對融資活動起到有效的指導。

隨著大數據可視化技術、海量信息智能化處理技術、自然語言理解、多媒體內容理解能力等的快速進步，經過采集、存儲、清洗、建模、挖掘之后的大數據價值逐步凸顯。通過互聯網、物聯網、大數據、云計算、機器學習等信息數據手段和技術，將小微企業在采購、生產、加工、銷售等全流程場景通過大數據進行協同挖掘和分析，最大程度降低小微企業與金融機構之間的信息不對稱程度，多維度綜合評估出小微企業的真實償債能力和償債意愿，從而進行融資貸款決策，讓彼此在信息相對充分的基礎條件下進行市場化合作，不僅降低了雙方的交易成本，同時也提升了交易效率。

大數據思維和技術在小微企業中的深度運用，降低了信息不對稱程度，能夠充分有效識別小微企業的信貸風險大小并科學指導信貸決策。在小微企業融資過程中，若銀行業金融機構通過大數據運用認為其風險較大，不宜進行貸款支持的，理應按照市場競爭規律不予授信；若銀行業金融機構通過大數據運用認為其風險可識別、可控，這類客戶則是銀行業金融機構的目標客戶并給予大力支持。

政府部門在支持小微政策制定過程中通常采取財稅、融資、補貼、獎勵等多元化方式，具有短期性、道義性、直接性等特征，在具體落實過程中往往存在著道義上的號召、不能實現廣覆蓋、執行不到位等諸多問題，不能從根本上緩解小微企業融資桎梏問題。

而隨著大數據在各行各業的有效運用，政府部門在支持小微政策上需要積極調整政策思路，從直接的道義扶持向間接的精準扶持、從治標扶持向標本兼治扶持、從短期扶持向長遠扶持進行思維轉變。首先，各級政府部門應積極推動大數據在農業、工業、服務業等產業鏈領域的研發設計、生產制造、經營管理、市場營銷、售后服務等全場景應用，積累海量的企業用戶數據信息。其次，各級政府部門應支持大數據產業鏈的發展，鼓勵科技型企業的數據分析發掘服務、技術外包服務和知識流程外包服務在小微企業中的運用，挖掘數據價值信息。最后，穩步推動公共數據資源開放共享，引導企業、行業協會、科研機構、社會組織等主動采集并開放數據，打破數據孤島。endprint