大数据开启中小微企业信用融资新模式

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       “一年间，大数据为没有抵押和担保的中小微企业解决纯信用贷款21亿元；为银行跟踪监测中小微企业贷后资金总额达100亿元，未发生一笔不良……”这是在8月15日由中国中小企业协会、中国投资协会新兴产业中心举办的大数据信用融资实践报告暨国务院《关于金融支持小微企业发展的实施意见》周年媒体座谈会上，由我国第一家大数据信用信息服务机构——金电联行（北京）信息技术有限公司（以下简称“金电联行”）披露的一组数字。有关专家认为，目前中国有5000万家中小微企业，由于抵押物不足、信息缺失导致的融资难题亟待解决。而大数据信用的出现，将成为化解这个问题的有力抓手和突破口。

　　行业发力研究大数据信用

　　去年8月，国务院办公厅发布了《关于金融支持小微企业发展的实施意见》（以下简称“《实施意见》”），要求进一步做好小微企业金融服务工作，全力支持小微企业良性发展。《实施意见》指出，加强小微企业金融服务，是金融支持实体经济和稳定就业、鼓励创业的重要内容，事关经济社会发展全局。《实施意见》把着力强化对小微企业的增信服务和信息服务放在了重要的位置，并将破解小微企业缺信息、缺信用作为解决融资难的关键举措。尤其是在解决小微企业融资难问题的方案中，创新性提出了注重用好生产经营、人才及技术、纳税缴费、劳动用工、用水用电等“软信息”，建立针对小微企业的信用评审机制等内容，这是在国家政策文件中，首次应用了大数据信用的概念，从企业的“软信息”找信用，打破了传统的以财报等“硬信息”评价信用，以资产抵押为主的融资理念。

　　7月23日，李克强总理在国务院常务会议上部署了10条措施缓解企业融资难、成本高等问题,明确提出以大数据手段支持金融回归实体经济，防范金融风险的要求。

　　在政策引领下，一年来，国内大数据信息产业发展迅速，以金电联行为首的一些大数据信用评价机构也在逐步出现。今年2月，京东集团凭借积累的大量客户数据和消费记录，推出“京东白条”，给予其旗下符合条件的注册用户最高信用1.5万元额度，用于网购信用支付。而更早之前，阿里小贷则已借助其电子商务上的各种数据还原小微企业信用，并以此为依据向旗下70万家小微企业提供了信贷服务。越来越多的城市也在开始打破金融、税务、法院和工商等政府部门的“信息孤岛”，统一建设个人和企业信用信息共享平台。

　　中国中小企业协会副秘书长李鲁阳谈道，2013年8月，金电联行的大数据客观信用理念作为“着力强化对小微企业的增信服务和信息服务”的措施，被纳入《实施意见》中。金电联行是中国中小企业协会的副会长单位，也是被国家发改委、工信部主管的信用服务平台认定的信用体系建设和中小微企业信用融资评价机构。近年来，中国中小企业协会一起进行了组织推动，纯信用贷款数额几乎以“井喷”状态成倍增长，大数据信用创新的金融模式正在不断释放规模效应。目前，该协会正在与金电联行建立专业委员会，并联合政府、行业、金融机构、企业，推动社会信用体系的建设。

　　中国投资协会新兴产业中心副主任王涛认为，大数据信用是一项具有促进经济和社会发展战略价值的创新技术，并且本身能发展成为一个新兴产业。这种基于大数据理论与云计算技术所创建的客观信用评价体系，在过去几年中为中小微企业纯信用融资做出了业界瞩目的成绩。2013年下半年，新兴产业中心也与金电联行共同建立了中国新兴产业大数据信用服务中心，全面推进中小微企业融资。

　　“量化”信用的金融实践

　　“我们是在一年前才知道自己的技术叫大数据，这时正赶上互联网大数据概念的兴起。”大数据客观信用体系的始发者——中国中小企业协会副会长、金电联行董事长兼总裁范晓忻笑称。其实早在7年前，他们几位合伙人是为汽车产业供应链上的一些中小微客户，通过其与核心厂商的业务往来分析出信用评分，帮助其获得银行融资。7年来，他们在涉及的模型中设立了500多项指标，建立了10个行业的客观信用体系储备，逐步征服了金融机构的心。

　　7年来，金电联行累计为千余家中小微企业提供超过40亿元的“纯信用”贷款，未发生一笔不良贷款。仅去年一年，就为近600家企业提供了高达21亿元的“纯信用”贷款。也验证了国内信用贷款的发展潜力和速度。

　　为什么政府平台、金融机构会采纳他们的信用标准？范晓忻分析，目前国内的金融风险不亚于国际金融危机，这也是银根紧缩的一大主因。对银行来说，他们不是不肯对中小微企业放贷，而是不敢放。主要面临的问题是如何监管本金安全。国内没有一个完备的信用体系，对金融机构来说难以达到信息对称，企业报表通常很难反映企业经营情况。“银行界其实都知道中小微企业融资是个市场‘大蓝海’，目前全国放贷总规模才十几亿元；但对银行来说，如果做一个500万元的信贷和一个5亿元信贷，前者各项风控成本可能还高于后者，他们就不会去涉足。”范晓忻说，数据化能够运用于社会治理方面，也是因为现在的“地方放贷”“地方扶持资金”投放不理智，缺少不同企业、不同扶持政策的实际参考标准。

　　金电联行的“大数据客观信用评估体系”的技术流程，就是通过接入企业的供应链管理系统，依靠一套“数据挖掘机器人”对数据进行挖掘。供应链管理作为一个战略概念，以相应的信息系统技术，将从原材料采购直到销售给最终用户的全部企业活动集成在一个无缝流程中，系统内的交易是不可更改的，单个企业修改数据也不可能实现。金电联行重点挖掘的数据有12项，包括下订单、生产、物流、入库、出库、生产线上线、下线、增值税发票确认、结账、付款等，这些数据通过“大数据客观信用指标模型”，自动生成企业的信用评分和动态生命力。

　　范晓忻解释，第一，他们不服务成立一年内的企业，因为其信用存续周期过短。第二，他们不看水分严重的企业统计报表，只要企业的明细数据。第三，他们针对不同行业建立的信用模板具有不同的数据关联性分析能力，对不合理数据有清洗功能。

　　国内信用融资仍有诸多瓶颈

　　最近金电联行和南京文化控股集团进行合作，对方组建的金融服务交易平台打算对一批考核内文化企业进行融资扶持，金电联行负责对企业进行经营状况测算，帮助这部分企业建立信用、计算风险。

　　“文化企业是所有成规模的行业里面最难度量信用的，可能很少的人就能产生极大的产值。放眼国际，各国文化企业受到的金融扶持都是很强的，但国内文化企业的融资手段较贫乏，他们确实最需要信用融资。”范晓忻说，对他们来说，这个行业的数据太少了，无论是单个企业还是上下游供应链。考虑到这个行业的特殊性，他们建模时对固定资产、订单等不再作为主要指标项，而是以人力作为突破口。

　　“以文化产业为例，国内信用融资最难的是没有信用体系，而美国面临的问题是信用体系的滥用问题。”范晓忻说，西方中小微企业的融资方式，居第一位的就是订单融资。

　　“拿一张A4纸，甚至都不是合同，只要有双方的业务授权签字，3天之内就可以放款。这是因为欧美有非常健全成熟的信用体系，并且数据互联均可以查询。”范晓忻说，西方信用指标包括商业、个人、政府、司法信用多层面，针对信用不良的惩罚非常严格，这就是国外每个企业填税务报表时对收入都如实以告的原因。而国内银行追求司法保全难，企业抵押房产作贷款，但房产未必是属于银行的。

　　因此，范晓忻认为，信用体系建设在中国是项需要全社会配套推进的大工程，而在其中，大数据信用的广泛运用应该能成为信用评估和融资的重要补充。