互聯網金融與小微企業融資探討

韓玉芳 劉惠玲 熊陽春

摘 要：小微企業在我國經濟發展過程中有著不容忽視的作用，是我國實體經濟的重要組成部分，我國中央政府對小微企業的可持續發展也很關注。但小微企業想在資金市場上獲得資金，卻并不容易。習近平總書記多次強調：要強化宏觀政策逆周期調節，深化金融供給側結構性改革，增強金融服務實體經濟能力，解決好民營和小微企業融資難融資貴問題。互聯網與金融行業的融合出現了互聯網金融。作為互聯網金融的模式之一——純網絡銀行，使我們看到了解決小微企業融資難、融資貴這一問題的曙光。截至2018年末，網商銀行（MY Bank）服務小微企業和個體經營者1227萬戶，累計放款2萬億元，成為金融行業服務小微企業，促進實體經濟發展的一匹黑馬。在分析網商銀行的案例后，作為國內資金市場的主要提供者-商業銀行，怎樣借鑒其成功經驗，為小微企業提供融資支持的主題。

關鍵詞：互聯網金融;大數據;網商銀行;小微企業融資

中圖分類號：F23 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.23.052

1 引言

小微企業是相對于大中型企業而言的，具有規模小，雇傭員工少，營業收入低等特點，廣泛分布于農、工、商等行業，為促進我國國民經濟發展發揮了重要作用。但我國小微企業發展卻較難獲得源源不斷的資金支持。放眼國內，目前還沒有適合小微企業的、通暢的、成本低廉的融資渠道。

2 我國小微企業融資渠道

2.1 通過股市融資

股市作為市場上的直接融資渠道，具有融資成本低的優勢，但對上市企業的要求嚴格，要經過證監會的批準。一般來講，上市是一項復雜的工作，大型企業在人力、財力方面有較強優勢，能夠如期完成上市工作。對小微企業而言，與大型企業相比，上市難度加大，最后上市成功的小微企業數量僅占其總數的一小部分，遠遠不能滿足小微企業發展所需要的龐大資金。

2.2 通過商業銀行融資

商業銀行是我國主要的資金提供者，是企業融資的主要渠道，但由于以下幾個原因，小微企業從商業銀行融資具有融資難、融資貴的特點：

（1）銀行更青睞為大、中型企業提供融資。這是因為小微企業盈利能力弱，風險管控能力也偏弱，規模小，往往缺少合適的資產作抵押，使得銀行貸款風險放大。

（2）銀企之間的信息不對稱。我國人行征信系統，關于小微企業和個人的征信還不甚完善，有些小微企業還存在財務報表不完整或粉飾現象，難以按銀行要求提供貸款審核資料，造成了銀行和小微企業之間的信息不對稱，銀行對貸款風險難以準確預估。正如李俊江等（2015）指出：小微企業融資難的原因之一是銀企之間的信息不對稱。

（3）融資成本高。銀行信貸具有規模經濟的特性，而小微企業貸款金額偏小，使得銀行要付出較高的資金成本。所以銀行對于小微企業貸款的利率會有不同程度的上浮。小微企業還需承擔多項中間費用，這也加重了小微企業所負擔的融資成本（王菲菲，2019）。

2.3 通過民間借貸融資

民間借貸在我國存在已久，是小微企業融資的渠道之一，能夠較好滿足小微企業資金需求數額小、時間急、頻率高的特性，但也存在一定問題。首先是民間借貸利率一般高于銀行同期利率，會加重小微企業融資負擔。其次是民間借貸定立的形式較為松散，缺乏對合同條款和擔保形式的明晰規定，借款人、貸款人權責不明確，容易為日后產生糾紛埋下隱患。

3 網商銀行案例

2014年10月，在支付寶的基礎上，螞蟻金融服務集團（后文簡稱螞蟻金服）成立。2015年6月，螞蟻金服成立了網商銀行。 成立初始，網商銀行的業務定位為20萬以下的小額存款和500萬以下的小額貸款，服務對象為小微企業、農村經營者和個人消費者。與傳統商業銀行相比，網商銀行性質上屬于一家民營網絡銀行，無物理網點，所有業務線上辦理，能為客戶提供靈活、便捷、快速的服務。如客戶需要貸款可隨時通過網絡申請，審批簡單到賬快，也可提前還款。另外，與傳統商業銀行不同，網商銀行不要求有擔保或者抵押，發放的貸款屬于純信用貸款，這對可抵押資產少、缺乏第三方擔保的小微企業和個人來說無疑是福音。

根據瞭望智庫2019年4月發布的《銀行業服務小微實踐調查》，在所有公布相關數據的銀行中，網商銀行是服務小微企業數目最多的銀行。截至2018年年末，網商銀行累計放款2萬億元;服務小微企業及個體經營戶1227萬戶。2017年，移動支付的迅速發展為支付寶“碼商”的快速增長提供了沃土，網商銀行針對小微“碼商”提供的貸款服務，使其服務的小微企業數目也隨之高速增長。

網商銀行在貸款余額和小微客戶都迅速增長的情況下，卻保持了較高的人均凈利潤和較低的不良貸款率：該行員工在2017年年末僅有377人，人均凈利潤為106.1萬元;不良貸款率為1.23%，處于較低水平。

網商銀行何以在服務的小微客戶數量不斷增長的情況下，保持了較低的不良貸款率和人均凈利潤呢？原因主要有以下兩個方面：

（1）業務集中于線上。

較高的人均凈利潤得益于網商銀行是一家網絡銀行，業務的開展集中在線上。與傳統金融機構發放貸款需要員工貸前調查、貸中審批和貸后監控不同，網商銀行貸款的申請到發放采用了線上“310”模式，既3分鐘申請，1秒鐘放貸，0人干預。與傳統金融機構發放一筆貸款的成本相比，“310”模式每筆貸款的平均運營成本為2.3元，而傳統金融機構每筆貸款的人力成本則要2000元。

（2）采用大數據控做風控。

王雨霖（2016）認為，金融海量數據蘊藏巨大價值，科學利用風險管理級數和信息技術對金融機構海量數據進行深度挖掘分析，是金融機構提高風險識別、節約風險管理工作投入成本的必然選擇。網商銀行無疑打破了傳統金融機構對風險審核的做法：在貸款前，網商銀行通過大數據分析客戶的違約概率，把握客戶違約風險;貸款中，通過對客戶的日常經營動態信息的分析，如交易規模、交易成功率、資金活躍度等，對貸款方任何時點上的違約概率作出判斷，如果違約概率超出警戒水平，可以要求貸款方提前還款;貸款后，如果出現貸款逾期，可以采取措施進行懲戒，如通過關閉淘寶店鋪、控制客戶在支付寶的資金結算等，增加客戶違約成本，降低客戶違約概率。

雖然網商銀行成功為眾多小微企業提供融資支持，但隨著客戶數量的快速增長，也存在資金不足的問題，即負債增長的速度和貸款余額的增長速度并不匹配：2017年較2016年網商銀行的貸款余額增加了634.2億元，而負債總額僅增加了162.24億元。 從負債構成來看，網商銀行每年吸收的存款比較穩定，同業存放資金增長較快，同業存放為其資金的主要來源。但同業資金存放的利息要高于吸收存款的利息，所以怎樣調整負債結構，降低整體資金成本，加大存款的吸收力度，滿足快速增長的客戶的貸款需求，使負債增長速度和貸款余額增長速度相匹配是網商銀行所面臨的現實問題。

4 網商銀行的啟示

從網商銀行的案例來看，網絡銀行在面向小微企業提供融資方面存在一定的優勢，如成本經濟，風控把握到位，但單純依靠網絡銀行來解決我國小微企業的龐大融資需求，卻顯得有些勢單力薄，因為民營銀行吸收存款的能力不如傳統商業銀行，目前傳統商業銀行仍是市場上主要的資金提供方。所以，作為我國資金融通的主力-傳統商業銀行可以從以下兩個方面借鑒網商銀行的成功之處，解決小微企業融資難、融資貴的問題。

4.1 業務輕型化

業務的輕型化是指通過網絡來向客戶提供服務的一種服務模式，即通過網上銀行、手機銀行、互聯網平臺構成的多元網絡渠道，為客戶提供各種金融產品。業務輕型化也是目前我國商業銀行在互聯網沖擊下進行轉型所必須邁出的一步。就小微企業融資而言，商業銀行可通過網絡為小微企業提供貸款申請、審核、發放，簡化貸款的抵押和擔保，縮短貸款時間，減少人力投入，降低成本的同時提高效率。 如網商銀行對客戶的服務集中于線上，采用“310”模式，客戶可隨時通過手機端進行還款，極大的降低了人工成本，業務辦理效率高。

4.2 利用大數據做風控

（1）金融大數據的巨大價值。

大數據技術是對海量數據進行存儲和分析，快速獲得有利用價值信息的技術，具有數量多、類型多、價值密度低、速度快的特點。數量多是指要分析的數據信息體量巨大，類型多是指數據的類型多種多樣，包含網絡日志、視頻、圖片等等，價值密度低是指有利用價值的信息所占用的時間很短，速度快是指信息處理的速度快。大數據技術不僅在物理學等學科，也在金融行業有著廣泛的利用價值，發展前景巨大。

大數據對銀行業務運用價值主要有三個方面：首先是客戶精準畫像，開展精細化營銷;其次是小型企業貸款的風險評估和防范欺詐，如網商銀行利用大數據技術把握貸款風險，降低不良貸款率;最后是運營優化如根據客戶的個性特征和風險偏好，預測客戶潛在需求，優化產品和服務，贏得客戶的良好體驗。

（2）商業銀行與大數據技術。

劉向南、堅鵬（2017）認為，商業銀行在利用大數據技術方面具有先天優勢，不缺數據，卻的是數據挖掘的能力。商業銀行可借鑒網商銀行的做法，利用好自身的信息優勢，將小微企業貸款投放與大數據技術相結合，改變傳統的貸款審核和審批方式，通過對小微企業的生產、銷售、財務等相關信息進行挖掘和分析，量化企業的信用額度，對企業貸款的風險進行評估，為貸款快速決策提供依據。

需要指出的是數據的合作共享是大數據技術利用、發展的關鍵。如黃凌靈（2017）指出，合作共享是大數據發展的最佳途徑。聯盟發展將是大數據未來發展的一大趨勢（付佳、張燕，2016）。目前，國內已經有部分銀行走在了大數據技術運用的前列，但并不會將自己搜集的信息拿出來共享，結果形成信息孤島，造成了信息的重復收集。所以需要相關政府部門進行協調，促進銀行間聯盟合作、互惠共享，為商業銀行利用大數據做風控，做好對小微企業的融資支持，促進我國國民經濟發展。

參考文獻

[1]李俊江，于眾.產業集群視角下小微企業的融資問題、優勢及對策[J].當代財經，2015，（4）：60-65.

[2]王雨霖.大數據時代的金融-金融管理系統數據挖掘的研究與效用[M].上海：復旦大學出版社，2016： 239-240.

[3]付佳，張燕.互聯網金融的神話與現實[M].北京：電子工業出版社，2016：101-102.

[4]黃凌靈.解讀互聯網金融[M].北京：清華大學出版社，2017：10-11.

[5]劉向南，堅鵬.互聯網金融路線圖[M].北京：清華大學出版社，2017： 72-73.

[6]王菲菲.小微企業融資問題[J].經營管理，2019，（1）：72-73.

[7]劉暢.網商銀行2017年報：貸款小商戶達571萬[EB/OL].[2018-07-09]http：//epaper.bjnews.com.cn/html/2018-07/09/content_725586.htm？div=-1.