大數據助力商業銀行小微金融創新發展路徑分析

楊 莎 寇家豪

（河北金融學院，河北 保定 071000）

一、引言

2016年初，國務院發布《推進普惠金融發展規劃（2016-2020年）》，提出要大力發展普惠金融，讓所有市場主體都能享受到金融服務的雨露甘霖，令普惠的概念更加深入人心。普惠金融的發展可以豐富中小微企業融資渠道，同時針對性地滿足其小規模、短周期、高頻率的融資需求。但是在商業銀行支持小微金融發展的實踐過程中，由于信息不對稱，金融機構很難深入了解小微企業各方面情況，小微企業想要快速獲得貸款，不是一件很容易的事情。

隨著互聯網信息技術地不斷發展，“Fintech”、“互聯網金融”等概念在我國逐漸興起，其中大數據技術在金融領域的應用越來越廣泛，它基于信息差異化及互聯網數據收集能力而產生，通過對全方位數據的收集與分析，為金融機構提供信息參考與支持。商業銀行依托大數據技術，探索一條符合小微企業真正融資需求和風險特征的小微金融發展路徑，有助于彌補我國普惠金融體系的短板，促使金融服務惠及更多中小微企業，推動實體經濟發展。

二、商業銀行小微金融研究概述

根據人民銀行的最新數據顯示，如圖1所示，截至2018年3月，小微企業人民幣貸款余額25.1萬億元，小微企業貸款余額占企業貸款余額的32.7%。通過數據可以看出，2016年以來，小微企業貸款余額占企業貸款余額的比例有所提升，這得益于“普惠”概念的提出。小微企業數量占全部企業數量的90%以上，但融資貸款數量卻僅僅占比不到三成。可以看出，小微企業高風險的經營現狀以及其對金融服務的大量需求，對商業銀行等金融機構提供小微金融服務而言，有著很高的要求。

圖1 小微企業貸款余額占企業貸款余額比例

近幾年，我國金融機構特別是商業銀行在對小微企業信貸支持方面，依托互聯網加強產品創新，豐富基于場景的風控和授信模式，實現信貸審批的線上化、智能化，不斷嘗試推出網上質押貸款、網上小額貸款產品。但商業銀行在開展小微金融具體業務過程中發現如下難題尚待解決。第一，小微企業財務制度不規范，通常缺失專業的財會人員，財務報表可信度待考察，因此商業銀行難以把握企業真實經營狀況；第二，小微企業的資金需求周期短，由于其信用體系不完備，無法滿足商業銀行對于風險把控的高要求，加上查詢征信記錄需要一定時間，因而商業銀行很難快速滿足小微企業融資需求；第三，小微企業大多屬于輕資產類企業，企業規模小，缺乏合格的貸款抵押物并且抵押物的價值有限，這就使得商業銀行在提供金融服務時會很謹慎。上述存在的問題不僅降低了小微金融服務的效率，還可能使得優質型小微企業得不到或長時間才能得到放貸，而錯失投資機會。

三、大數據助力商業銀行小微金融創新發展的路徑分析

大數據應用于小微金融的整體思路是將大數據技術嵌入到整個小微金融服務過程中，包括貸前、貸中、貸后各個環節，特別是在“貸前”的運用較為廣泛。大數據技術可以集小微企業資金流、信息流和物流于一體，充分挖掘相關聯數據，并在此基礎上，不斷優化小微金融產品及服務。

（一）大數據技術讓“貸前”更省心

1.對小微企業經營狀況的了解。商業銀行可根據小微業務需求以及自身具備的數據挖掘能力為基礎，利用大數據技術對小微企業經營過程的關鍵指標進行記錄與分析，方便銀行工作人員快速了解貸款企業的真實經營狀況。首先，可以通過大數據技術對企業財務報表的相關指標進行分析，例如：流動比率、周轉率、利潤率等基本指標進行挖掘，并且通過現金流以及經營流水去探測企業可持續發展的能力。其次，通過數據橫向及縱向的對比，對企業狀況進行更深入的刻畫，例如：不僅要重視歷史數據，也要著重分析小微企業與行業之間的對比數據，了解企業在行業中的定位。

2.對小微企業組織架構及關聯方的了解。首先，商業銀行可以利用大數據技術對小微企業組織架構進行充分了解，通過查詢工商登記系統、人民銀行征信系統獲知企業法定代表人、主要出資人、實際控制人和財務負責人等相關信息。其次，運用大數據技術對企業交易往來記錄進行分析，了解相關聯企業，判斷往來交易是否真實可靠。同時，可以對大數據進行深度應用，在合規合法的條件下，挖掘行業外相關數據，如企業負責人的消費支付記錄，消費范圍及偏好等信息判斷小微企業業務往來情況，從而確定企業之間關聯關系是否正常。目前，很多互聯網公司在大數據應用方面技術更成熟，例如：攜程網、美團、去哪兒網等網站。因此商業銀行可以與這些公司建立合作關系，在嚴格控制信息使用范圍以及確保信息安全的前提下，更好地實現大數據的應用。

3.對小微企業抵押物價值的了解。小微企業大多屬于輕資產企業，抵押物通常為住房、廠房、機器設備等。抵押物估值是商業銀行貸前分析的重要一環，若估值過低則不利于小微金融服務的開展，估值過高則容易增加商業銀行貸款的風險。房屋等固定資產價格波動隨眾多因素變化而變化，特別是容易受到宏觀政策的影響，因此商業銀行應通過大數據技術對接房管局、國土局等機構相關數據，實時掌握抵押物價值的變化。而設備等動產的更新換代速度很快，對于這類抵押物價值的評估要更加謹慎，可以通過大數據技術對接市場上該類產品價格的波動來實現。

4.信用體系的構建。商業銀行可利用大數據技術實現對小微企業的動態評級，通過上文各部分的分析，可對其分別設置不同的權重，并利用動態信用評分制度來確定小微企業的信用等級，方便銀行工作人員向小微企業提供合適的金融產品及服務。例如：螞蟻金服（支付寶）評價個人信用的做法值得商業銀行借鑒，他們通過“螞蟻信用分”來提供個人評分服務，數據涵蓋個人網購信息、銀行支付信息、信用卡還款信息、生活服務信息以及社交信息等，利用大數據技術收集分析這些信息，較全面評價了個人信用狀況。

（二）大數據助力構建“貸中”警示燈

大數據在“貸中”的最大應用就是對小微企業進行經營監控，商業銀行可以建立預警報告制度，對各項指標設置預警報告線，當企業經營出現異常情況時，及時通知工作人員并反饋具體信息，以便銀行采取保全措施，降低貸款風險或彌補貸款損失。例如：對于生產制造企業來講，可以將用水用電量與營業收入建立動態關系，監控其數據之間的波動變化，對商業企業而言，則可關注其進貨量、出貨量、存貨量之間的數據變動關系，運用大數據技術將企業現金流、物流、信息流相結合，實時監控對接數據的變化情況，也可以通過跟蹤企業信用違約記錄、抵押物價值波動、往來交易額度變化等信息，并對各項指標設置預警線，由此控制商業銀行對小微企業貸款的風險。

（三）大數據優化“貸后”金融服務

在完成一輪貸款服務之后，小微金融服務不能停下腳步，大數據的應用可幫助商業銀行實現差異化產品戰略，增強用戶體驗感。首先，商業銀行可以根據小微企業歷史投融資額度以及業務交易量來測算出企業的融資需求。小微企業一般呈現出貸款周期短、貸款需求急促等特點，商業銀行可運用大數據技術去分析不同企業的情況，以便設計差異化產品滿足不同客戶需求；其次，將后臺技術部與營銷部互聯互通，利用大數據整合出客戶信息報告，再提交給營銷部門。接下來可采用兩種方式來推廣小微金融產品和服務，一是運用大數據并采用郵件方式直接向小微企業推送相關產品，例如：用戶在淘寶搜索關鍵字之后，再次打開客戶端，首頁會出現符合關鍵字的相關產品推薦；二是由營銷人員通過電話、短信等方式跟進營銷。最后，要想成功實現小微金融產品差異化戰略，必須充分利用客戶反饋意見，建立客戶反饋平臺，再通過大數據將信息整合，由此加深對客戶的了解，進而優化金融服務質量，提升小微金融服務效率。

四、大數據應用于小微金融可能存在的問題及改進建議

目前，隨著互聯網的迅速普及，各大商業銀行正大力推進互聯網金融發展戰略，大數據作為新興技術，在提高小微金融業務效率同時，仍會面臨一些需要重點關注的問題。

（一）數據質量問題

大數據技術應用最核心的要素就是數據，數據質量以及數據真實度會影響大數據分析的結果，很多時候由于數據量過于龐大，不同來源數據質量差異很大，可能會發生數據“騙人”的情況。因此，商業銀行利用大數據分析小微企業經營狀況時，要正確識別數據真偽和影響力。一般來講，從政府機構或政府部門獲取的數據，可信度較高，而從企業內部或其他行業獲取的數據則需要進行數據清洗，確保數據能夠真實反映相關情況。商業銀行可結合云計算、物聯網等技術對數據進行清洗，一是建立數據修正模型，利用計算機代碼實現自動修復；二是人工干預，由人工對部分數據進行適當篩選，通過一些人為的調整，還原數據真實面貌。如剔除季節因素等方法。

（二）信息泄露及隱私問題

隱私是大數據應用的前提，數據使用者若不好好把握信息隱私問題，惡意泄露隱私信息，則會造成不可挽回的影響。因此，商業銀行在運用大數據技術時，需要防止客戶信息泄露，保護客戶隱私。對于商業銀行而言，解決這類問題的途徑有兩種，一是采用數據加密技術保障數據安全，這種方法可防止外部攻擊，例如黑客侵入非法獲取客戶重要信息。二是建立問責機制，客戶數據如何管理，何人何時訪問過數據以及數據的修改等內容必須要有記錄，這種數據追溯方法可制約信息惡意泄露，從而保護客戶隱私，為大數據技術應用于小微金融業務的信息安全打下堅實基礎。而對于國家而言，需要盡快完善相關法律體制建設，立法主要圍繞大數據技術在各方面的應用，去解決網絡主權、個人信息、數據財產、信息網絡基礎設施等方面的權利的確認、運行、救濟等法律內容。

（三）金融復合型人才的匱乏

目前，IT+金融復合型人才相對匱乏，大數據應用于金融行業要求從業人員既要熟悉計算機以及數據模型搭建等技術，同時也要掌握金融相關理論知識，在此基礎上，才能更準確地定位客戶需求，為小微企業設計對應的小微金融產品。因此，商業銀行利用大數據技術發展小微金融服務必須重視金融科技人才的培養，在引進外部人才的同時，也要布局并建立內部人才培養體系，加速內部人才的發展與成才。