云南机电职业技术学院　邹 丽

基于大数据的小微企业融资模式研究——以阿里金融为例

云南机电职业技术学院邹 丽

小微企业在国民经济中的地位虽然重要，但其融资难问题仍然非常突出。本文对基于大数据的小微企业信贷进行机理剖析和模式梳理，并以阿里小贷为具体案例对其产品、业务流程以及风控体系进行深入研究。研究认为阿里小贷在大数据的支持下在降低信息获取成本、降低融资门槛和缩短审核周期上为中小企业的融资提供了便利，而小微企业和个人的征信体系建设，将在未来的小微企业信贷业务中发挥重要的作用。

大数据 小微企业 融资模式 阿里金融

一、引言

随着我国经济的快速发展，小微企业在国民经济中的重要性也越发凸显，逐渐成为我国经济发展过程中的主力军，它们的生存健康状况直接关系到我国经济的持续健康发展。虽然政府已经认识到小微企业的重要性并且出台了一系列法律政策加以支持，我国的小微企业融资难问题仍然非常突出。小微企业融资难的困境主要源于三个方面：首先是小微企业本身的特点——规模小、管理不规范、财务制度不健全等使得其违约风险较之大企业更高；其次是国内目前直接融资市场对于小微企业而言门槛较高，大多数小微企业只能求助于以银行为代表的传统金融机构，即融资渠道狭窄；最后是银行出于成本和风险的考虑对小微企业的放贷意愿并不强烈。归根结底，小微企业融资难问题的根本原因在于信息不对称。

随着互联网、电子商务、物联网等新兴技术的兴起和发展，社会的数据总量呈现“爆炸式”增长，积累起丰富的“数据资产”，而大数据及其相关技术的发展则为“开发”这些“资产”提供了可能。大数据数量大、维度广、频率快等特点使得其能够“刻画”出小微企业的信用状况，从而缓解传统金融下银企间因严重的信息不对称而导致的小微企业融资难。近年来，部分机构开始尝试基于大数据对小微企业提供信贷服务，其中最为典型的是阿里巴巴集团下的小额贷款公司。阿里巴巴小额贷款公司依据阿里巴巴集团旗下的电商平台B2B、B2C和C2C经过十几年的积累，沉淀下海量多维的小微企业交易、支付等方面的数据，通过对这些数据进行挖掘了解小微企业的资金需求，运用小额贷款公司的资金提供个性化的金融服务。同时，其大数据平台通过实时监控和预警模型对小微企业贷款进行动态的风险管理。阿里巴巴小额贷款公司运用大数据服务小微企业的成功经验值得传统金融机构学习。

二、基于大数据的小微企业融资模式分析

（一）阿里小贷业务发展现状

（1）阿里小贷业务产品介绍。阿里小贷的产品线主要面对旗下电商平台客户，分为三大板块：即针对B2B会员的阿里贷款、针对天猫B2C、淘宝C2C的淘宝贷款，以及针对航旅商家的保理业务。其中，淘宝贷款主要包括淘宝（天猫）订单贷款、淘宝（天猫）信用贷款等。从表1、表2可以看到，阿里小贷的产品一般额度较小，申请条件基本围绕店铺在阿里巴巴旗下电商平台的经营情况设置，这也得益于阿里小贷背后大数据平台支撑。贷款期限一般控制在12个月以内，且除聚划算专项贷款以外，其余类型的小贷产品均支持提前还款，体现灵活性，但是需要收取2%～3%不等的手续费。

表1　阿里小贷主要产品申请条件

（2）阿里小贷发展规模及不良率。阿里小贷从2010年开始成立，发展至今已经相当成熟，规模增长迅速，贷款不良率的控制有效。从2013年东方证券资产管理有限公司为阿里小贷做的专项资产管理计划中可以看到（见表3），截至2012年底，短短两年多时间，阿里小贷已经累计为20.7万户小微企业提供了近400亿元的贷款，并且户均余额仅为6.7万元，平均不良率仅为0.52%，可以说阿里小贷运用大数据提供小微企业信贷业务的效果非常显著。

表2　阿里小贷主要产品参数

表3　2012年底阿里小贷业务概况

据中国电子商务研究中心检测数据显示，截至2014年6月底，阿里巴巴小贷规模为150亿元左右，累计发放贷款超过2000亿元，累计服务小微企业超过80万家（见表4）。据蚂蚁金融服务集团相关人士透露，2014年阿里小贷自身的资金成本在8%左右，对外贷款利息为12%～18%，贷款平均占款周期为123天，年化收益率为6%～7%。

从规模上来看，相较于银行过万亿规模的小微企业贷款，阿里小贷显得并不起眼，但是其特点是贷款周转快，商户的平均占款时间仅在123天，有些短的甚至仅在10天左右，客户可以随借随还，户均贷款余额约为4万元，从真正意义上满足了小微企业“短、快、小”的贷款需求特点。

（3）阿里小贷风险控制体系。对于任何形式的贷款业务而言，风险管理都是至关重要的环节，信贷通用决策系统（A-GDS）帮助阿里小贷进行贷前的营销与决策，同时也承担着贷后的实时监测与预警，从而达到风险管理目的的大数据平台。在信贷风险防范上，阿里小贷建立了多层次的微贷风险预警和管理体系，并预提超过250%的风险拨备资金用于防范可能出现的信贷风险。具体来看，阿里小贷公司将贷前、贷中以及贷后三个环节环环相扣，风险控制体系借鉴了传统银行的指标体系，每个环节的考核维度包括信用品质、偿债能力、押品价值、资产财务状况、经营还款条件五个方面，除了有对于客户的财务报表的指标考察以外，还添加了具有大数据平台特色的指标，将阿里巴巴电商平台的相关指标纳入到模型分析中来。

表4　阿里小贷不同时间点贷款规模情况

在贷前阶段，将客户在阿里巴巴、天猫、淘宝网平台上的经营交易数据作为参考指标之一，并对客户线上的收入情况进行分析；在贷中审核阶段，阿里小贷更加关注客户在其电商平台上的历史交易情况、当前的交易流水情况、支付宝交易流水情况等，对客户的还款能力及还款意愿进行较准确的评估；在贷后阶段，由于客户的经营数据能够实时更新至其大数据平台，因此阿里小贷能够对借贷店铺的经营情况如买家满意度、交易流水变化等进行监控，一旦发现异常可以及时预警，同时结合其特有的平台惩罚机制和网络店铺账号关停机制，有效地控制贷款风险。

（二）阿里小贷基于大数据的小贷业务决策流程阿里小贷的业务流程如图1所示，能够批量处理贷款业务，形成高效而标准化的流程，从而节省了大量的成本，而这个决策流程中，大数据及其相关技术起着举足轻重的作用。

（1）大数据积累及存储。阿里巴巴将是否放贷、贷款额度和风险评估等传统银行最为看重的业务环节完全交给了大数据处理平台。阿里小贷的数据仓库积累了总共十多PB的数据量，其处理系统每天需要处理上PB的数据量，包括店铺等级、收藏、评价等几百亿个信息项，运算上百个数据模型，甚至需要测评用户对假设情景的掩饰和撒谎程度。在进行贷款决策之前，阿里小贷需要从源数据库中将以上海量数据导入，这些数据分布在包括m ySQL、Oracal、GP、H adoop在内的各个数据库，同时还包括从海关等外部数据库导入的相关数据，这些数据经过清洗流入阿里小贷的“数据仓库”成为原材料备用。

在阿里小贷数据仓库中，经过数据加工线上万个数据计算任务的加工，加工结果以指标（输出模型要用到的离线变量)的形式传递到阿里集团的信贷通用决策系统（A-GDS——Al i-Generi c Deci si on Servi ce），在这里实现对现有客户和潜在客户的动态化管理。

（2）大数据模型运算及决策。信贷通用决策系统（A-GDS）对电商平台上所有的小微企业进行透析，包括运用著名的水文模型对商户的历史积累以及最近发生的日常交易、资金流、订单、周期性变化、成交速度和频率等数据进行非常直观的分析和预测，从而把静态的贷款变成动态化管理，精准地把握商户经营和资金需求的走向，根据其分析结果选择向风险可控的企业开放信贷服务，实现自动化的信贷营销服务，从这个角度上讲已然实现将风险管理前置。同时，源源不断的离线数据来源保证系统能够实现实时对商户经营监控，一旦发现风险，能够及时预警，从而将损失降到最低。信贷通用决策系统（A-GDS）可以说是阿里小贷大数据处理的核心，其上大约有几千条规则，可以理解成一条有几千变量的公式，能够计算出商家的最终授信模型。这一系统支持上万种数据仓库提供的离线变量，此外还会从其他系统获取一些实时信息，如决策当时商家的交易情况、受到惩罚的情况等，将这二者融合，动态计算商家的风险程度和授信模型。正是有了这样一个决策系统的支撑，阿里小贷才能实现“3分钟申请、1秒放款、0人工干预”这样高效的工作模式。

图1　大数据在阿里小贷不同环节的作用

（3）大数据监控和预警。阿里巴巴的大数据平台真正实现了大数据的4V标准，尤其是其平台交互性的特点决定了阿里小贷的大数据是流动的、实时更新的，这就给阿里小贷运用大数据对小微企业客户的信用动态进行检测提供可能，从而在贷后管理时能够及时发现贷款风险。具体而言，由于阿里小贷的客户主要为其电商平台上的商家，商家的所有交易订单的形成、经营数据明细、退货情况和评分情况等都在阿里小贷的信贷通用决策系统中汇集，而这些数据经过模型的计算，能够及时测算客户的还款能力，一旦客户的还款能力下降，系统将会自动提出预警，阿里小贷工作人员将会立即对客户采取措施，以使得贷款损失风险尽可能地降低。

（三）阿里小贷的业务优势

（1）贷款营销主动化。传统银行是等客户有了潜在信贷需求和意向之后，由客户触发业务程序，银行才会被动要求企业提供标准化的财务数据资料和担保抵押情况等资料，整个信贷流程一般是从客户端走向银行端的。而阿里小贷除了接受商家的贷款请求以外，还通过实时监测电商平台上所有商家的数据，通过分析计算找到存在资金需求且资质优秀的商家，主动进行贷款营销，可以说是从阿里小贷端走向客户端的，化被动为主动。

（2）贷款投放方式更加精细化。在信贷资金的投向上，大多数商业银行的做法往往是依据行业风险程度和行业周期进行，缺乏一个比较科学的监测和评价机制，这种资金投放的方式相对比较粗放，一旦行业经济发生下滑，将会带来较大违约风险。阿里小贷的水文模型通过对细分商户和行业的资金、销售额的水文分布分析，实现贷款精细化管理，把最需要的信贷资金用在最需要钱的商户上。

（3）贷款管理智能化、自动化。传统金融贷款的前、中、后管理很大程度上是分开的，在每个阶段都需要经过不同人员的审核和决策，大大降低了贷款的效率，与小微企业的贷款需求不匹配。同时，在进行贷后管理时，由于后台在一定程度上脱节于企业最新的发展状况，也使得银行不能及时发现贷款风险，从而做出及时的处理。由于大数据平台的存在，阿里小贷的贷前、贷中和贷后基本上实现智能化流水作业和实时监控，大大提高了贷款管理效率。

（四）局限性分析

（1）定位模糊，身份不明确。阿里小贷性质上是小额贷款公司，虽然所有业务操作和数据来源于互联网。当前，小额贷款公司还很不成熟,法律法规还很欠缺，银监会等机构没有明确小额贷款公司的性质。银监会曾就小额贷款公司出台相关指导意见,文件虽就小额贷款公司存在的合法性予以确认,但其性质是属于企业或金融机构还是模糊的。按目前相关政策的规定，阿里巴巴的小额贷款公司不能归为金融机构，因此不能和金融机构一样享受相关的税收优惠政策，承受较重的赋税以及较高的资金成本，不能和金融机构一样进行同业拆借，从其他机构获得资金支持。

（2）无银行牌照，资金受限。放贷资金来源于自有资金，而无法获取银行牌照，无法直接揽存最大程度上局限了阿里巴巴在小微企业金融业务领域的发展，并且依据相关规定，小额贷款公司要想向银行申请贷款，其所获得的贷款资金的金额是有限度的，不能够超过该公司注册资本金的50%。阿里巴巴拥有两家小额贷款公司，然而这两家工公司的注册资本金总共16亿元，这就意味着按照相关的法律规定，这两家小额贷款公司联合起来获取的银行放贷额度为24亿元，这与传统的金融机构银行达万亿元的放贷限额相比相差甚远。

此外，众所周知，支付宝平台隶属于阿里巴巴，其用户资金的数额是非常庞大的，但是，按照我国2010年出台并实施的《非金融机构支付服务管理办法》规定，支付宝属于非金融机构，明确规定了支付宝不能够对客户备用金进行挪用，因此，阿里巴巴的小额贷款公司是无法和支付宝平台的资金相关联的。这也就代表着支付宝平台上的这笔巨额资金无法作为放贷资金，而只能放在银行中。从总体的角度来看，阿里巴巴对小微企业的资金支持并非是无限制的，从长远的角度来看，这也阻碍了阿里巴巴做大小微企业小额贷款业务的脚步和进程。

（3）受严控坏账率约束。对坏账率进行控制也是阻碍阿里巴巴做大小额贷款业务的难点之一，坏账比率直接影响这阿里巴巴小额贷款的资本，并进一步影响了阿里巴巴的放贷能力。由于阿里巴巴不能够吸储，资金短缺，故而要对坏账率进行严格的控制，否则其贷款规模将会受到极大的影响。仅仅在有限的资源内，而不对风险进行有效的控制，想要将规模做大显然是无法实现的，这也就造成阿里巴巴在和银行进行竞争的过程中受到了很大约束，而对于银行来说，情况就截然相反，银行在向央行缴纳了足够的存款准备金之后，主要依照法律就能够通过吸收存款来对贷款规模进行调节。通常，银行不会出现资金运转不开的现象，即使出现了较大规模的提款兑现，银行也可以利用同行拆借的方法，来解决资金紧张这一问题。

（4）微贷覆盖规模有限。阿里巴巴是互联网金融机构中，融资业务发展最为成熟的机构，各方面发展都比较完善，但是受技术和行业的制约，其业务规模无法得到有效的扩展，电商平台上的小微企业是其目前服务的主要对象，尚未涉及到线下的小微企业。阿里巴巴小额贷款服务的小微企业大约有70万家，而《2013小微企业发展报告》中显示，目前我国小微企业约有5600万家，所以，阿里巴巴服务的小微企业仅占所有小微企业的1.25%，远远小于传统金融机构所覆盖的业务范围。

三、基于大数据的小微企业融资对策及启示

（一）发展建议

（1）降低信息获取成本。传统金融下小微企业融资难的一个重要原因是相对于大型企业而言，传统金融机构在获取小微企业的信息时付出的成本更高，这主要是因为小微企业往往处于发展初级阶段，财务制度等方面不完善，无法像大型企业一样提供财务报表等信息，而银行却要付出同样多的人力成本和时间成本，因此银行没有动力为小微企业提供贷款。阿里小贷大数据的重要来源是电商平台，由于其小微企业客户的经营活动均发生在平台之上，阿里小贷可以轻易获得小微企业客户的各种数据，且这些数据无论从数量、种类还是更新频率等方面均远远超过传统金融，解决了传统金融下小微企业信息获取成本高的难题。

（2）降低小微企业融资门槛。传统金融下由于银行等金融机构无法通过有效的方式衡量小微企业的还款能力，为了保障小微企业的还款意愿，通常需要第三方机构提供担保或者企业提供抵质押品，这就提高了小微企业的融资门槛。阿里小贷由于可以运用大数据掌握小微企业的实时信息，且拥有自身的互联网平台，一旦小微企业发生违约，阿里可以通过在平台上公布客户相关信息等手段予以惩罚，这将对客户本身的信誉造成较大的损害。基于此，阿里小贷向客户提供的主要是信用贷款，无需担保或者抵押品，从而降低了小微企业的融资门槛。

（3）缩短贷款审核周期。小微企业的融资需求具有资金占用时间短，周转快等特点，但是传统金融通常采用网下授信模式，审核流程长，审核手续繁杂，等到贷款资金审核通过时已过了小微企业最需要资金的阶段。阿里小贷直接通过信贷通用决策系统上的大数据模型，在短时间内就能够做出信贷决策，所有环节均通过互联网实现，大大节约了时间成本，从而满足小微企业的融资需求特点。

（二）启示 从互联网金融对小微企业信贷业务的发展中，可以得出启示：首先，对于电商平台发展小微企业信贷业务。从目前的情况来看，无论是京东小贷还是苏宁小贷，其运作机理与阿里小贷基本相同，阿里小贷之所以发展得更好，很重要的一个原因是其电商平台市场规模和客户规模方面均处于领先地位。其他电商平台在发展小贷业务时应当以为平台上小微企业提供服务为主，而不仅是为了获取利润，因为平台上小微企业的发展将会促进平台本身的发展，平台的壮大又将进一步促进小微企业的发展，从而形成一个良性循环。其次，对于P2P平台开展小微企业信贷业务。P2P平台面对的客户既包括个人，也包括企业，相较于电商小贷更具有“普惠”意义，且P2P平台上的数据对于客户信用评价更加具有针对性。目前国内P2P的发展中风险控制环节对于大数据的运用还处于初级阶段，无法与以Lendi ng Cl ub等在内的国外成熟模式相比，但是在积累客户真实数据方面仍然具有重要意义，从而有利于小微企业和个人的征信体系建设，在未来的小微企业信贷业务中发挥重要的作用。

［1］林毅夫、李永军：《中小金融机构发展与中小企业融资》,《经济研究》2007年第1期。

［2］彭江波：《以互助联保为基础构建中小企业信用担保体系》,《金融研究》2008年第2期。

［3］杨丰来、黄永航：《企业治理结构、信息不对称与中小企业融资》,《金融研究》2012年第5期。

［4］赵岳、谭之博：《子商务、银行信贷与中小企业融资》,《经济研究》2012年第7期。

［5］Yan Shen,M i ngao Shen，Zhong Xu,and Yi ng Bai. Bank Si ze and Sm al l andM edi um-si zedEnt erpri se（SM E）Lendi ng:Evi dence f romChi na［J］，W orl d Devel opm ent2009 （37）.（编辑成方）