任志会

摘 要：小微企业融资难其根本原因在于企业信用不足、信息不对称，导致银行对其服务成本与管理成本双高。针对这个问题，国家从2018年以来，各级政府及金融监管部门陆续出台利好政策，提升金融服务实体经济、深化中小微企业的金融服务政策力度。随着金融科技的发展，如何利用金融科技创新服务模式，解决中小企业融资难的为题，是一个研究的热点，本文将对此展开分析。

关键词：金融科技 中小企业 金融服务

截至2017年末，国内小微企业贷款余额30.74万亿元，仅占银行贷款总余额的24.67%。中小企业是国民经济的有机活力成分，但融资服务方面，中小企业常常遭遇困境。工信部统计数据显示，我国33%的中型企业、38.8%的小型企业和40.7% 微型企业的融资需求得不到满足。另一数据显示，中国中小微企业正规部门融资缺口接近1.9万亿美元，融资缺口率达43%，占GDP比重17%。中国受融资约束的中小微企业总数达2300多万家，微型和中小企业中受融资约束的比例分别为41%和42%。从经营情况看，东、中部地区总体表现较好，中部地区亏损面最低，仅有7.5%；西部地区中小企业分化严重，既有规模较大、经营和盈利能力较好的企业，同时也存在大量规模小、实力弱、抗风险能力差的企业。

中小企业融资的主要难点和痛点在如下几个方面：一是对于小微客群信息甄别的难度较大，对获客和风控带来挑战；二是人工采集客户信息效率低，成本高，风控难；三是中小企业客户单笔融资金额一般较小，而单户服务成本较高；四是手续复杂，放款周期长，服务效率低；五是中小企业的贷款额度较低，价格偏高；六是受利差收窄、银行之间竞争和互联网金融的冲击较大，中小银行获客难度加大。因此，中小企业迫切需要个性化金融产品、更灵活化的金融服务手段、综合化金融服务与便捷化金融服务程序，以缓解金融服务困境。

金融科技以人工智能、大数据、区块链、云计算以及生物识别等科技为切入点，将为中小企业金融服务问题的解决提供新的视野。金融科技在中小企业金融服务中存在天然的优势。金融科技以人工智能、大数据、区块链、云计算以及生物识别等科技为切入点，为中小企业金融服务问题的解决提供了新的视野。金融科技解决了银企关系不畅、融资成本高、风险评估难的中小企业融资主要难点。金融科技的应用也推动了外部支撑环境的变革，为中小企业创造出更优质的发展环境。如何利用金融科技手段，帮助中小银行或金融机构更好识别的目标客群、匹配需求，需要有一个过程。从未来发展趋势看，金融科技等技术的应用频率将大幅提升，推动中小企业金融服务变革乃至整个金融领域走向智能化时代。不同技术在应用的过程中会越来越紧密，彼此的技术边界不断模糊、融合，未来更多的金融创新产品会集中在技术交叉领域，需要依赖多种金融科技技术手段，提供全方位、综合性的金融科技服务平台。

一、金融科技架起传统金融机构和中小企业信息连接的桥梁，助力破解信息不对称

从长期看，要彻底解决民营企业特别是中小企业融资难融资贵问题，需要认识其背后的深层次原因。从我们服务2万余家中小企业的经验可知，银行和企业之间常常存在着严重的信息不对称，双方建立信任的成本非常高。很多小微企业在向银行申请贷款过程中需要承担担保等第三方的服务费用，无疑加重了其融资成本。

一方面，金融机构无法从公开渠道获得详尽、真实的企业信息，再加上中小企业规模偏小，商业模式单一，可用作担保和抵押的资产不多，经营风险较大，难以达到银行的信贷审核标准。另一方面，一些中小企业欠缺金融意识和金融知识，在众多的产品中，无法专业地辨析哪些银行的产品更适合自己，无从下手去准备申请。

金融科技企业作为信息中介，可以在一定程度上解决金融机构和中小企业的痛点，架起传统银行和中小企业之间信息连接的桥梁。例如，建立起有价值的企业数据库和丰富的金融产品数据库，一边为银行寻找合适的客户，一边帮助企业找到合适的金融产品。

金融科技的应用，主要目的就是要提升金融服务的覆盖率、可得性和满意度，特别是让小微企业获取价格合理、便捷安全的金融服务。各种基于金融科技的产品和服务不断推陈出新。例如，大数据风控模型的建立是对传统信贷模式在时间和维度上的补充，具有反欺诈、风险评估、风险预警等新功能，在多维度分析用户数据后，可以全面掌握用户信用状况。这无疑可以解除银行出于风险考虑而不敢放款的焦虑。在资金匹配方面，通过网络化的方式进行信息处理，信息不对称程度较低，使得资金供求双方在资金期限匹配、风险分摊等方面的成本较低。这不仅节约了时间，还提高了资金配置效率，大幅降低了交易成本。在风险定价方面，运用大数据和云计算进行充分的客户信息挖掘与风险识别，能够形成一个风险管理控制体系，在客户与风险中建立起一个量化关系，提高了风险定价的准确性。

二、金融科技为传统金融机构赋能，能够有效提升中小企业融资效率

刚性兑付、软预算约束等情况使得传统金融机构和企业的风险溢价不能够得到合理的估值，不能准确反映市场的资金供求关系和金融资产风险水平，无法生成市场化的收益率曲线。这不仅降低了投资效率，增加了系统性风险，而且在很大程度上造成金融资源配置的“挤出效应”，加剧了中小微企业融资难融资贵问题。中小企业信贷可以分为几个部分：行业分析、企业基本信息、经营信息、财务数据和担保方式。金融科技企业可以提供获客、筛选和推送、整合放款、履约信息、贷后管理等服务，为传统的金融机构赋能，也就是说在贷前、贷中、贷后，都有相關的数据去进行还原，生成一个精准的客户画像，还原企业在经营上的真实数据，有效判断其风险。一是不再局限于财务数据本身，可以扩展与客户相关的数据，比如有些具有发展潜力的小微企业，其企业主具有良好的声誉、重要的知识产权，对这类信息进行量化处理后，可以帮助银行进行信用甄选。二是利用大数据、云计算等技术找准客户需求，能够切实提升其服务效率和能力。

实际上，中小企业融资困局的形成与实体经济发展质量相关，解决之道不能仅仅局限在金融体系之内。金融风险积聚的一个重要原因便是企业投资收益率偏低，有些企业本身经营粗放，过于追求规模扩张，对价值创造和投资收益率关注不够，造成了企业负债过高，这样的企业自然也难以再获得金融机构的融资支持。从长远看，既能化解民营企业融资困局，又能防范化解金融风险的办法就是提高民营企业的投资收益率，进而在整体上提高我国经济的投资效率。这就要求中小企业打铁还需自身硬，转变发展方式，提高发展质量和效益，从追求规模扩张转向追求价值创造，寻找新的增长动能。

三、金融科技为利用数据及模型帮助中小企业构建评价指标体系

从方法论的角度如同金融脱虚向实，金融信用应回归本源，源自贸易信用。贸易信用Trade Credit代表了企业赊销信用，将企业交易定义掌握清晰才能支撑掌握真实评价，这是我们常说的交易信用或应收交易信用。如同美国邓白氏的商业信用报告中，客户付款表现PAYDEX是核心数据，可是中小企业的贸易对手，是大型企业抑或仍为中小企业，如何掌握建立精准评估？答案是小数据和大数据。尤其移动互联手机应用的普及、在线支付的用户习惯养成，金融科技的发展包括区块链技术应用成熟以及AI技术的日趋完善使得中小企业应收账款评判提上议程。从手段的角度来说就是对小数据的更极致运用和建立大数据的对比参照。小数据指中小企业的内部以ERP或进销存为代表的业务数据作为基础，但是不够。必须加上相关供应链伙伴的数据作为交叉，以此支撑以交易数据为核心的主体信用评价，常作为贷前准入依据。交易信用体系强调贷中贷后大于贷前，或者说轻授信重用信。贷中贷后依托电子化移动化的供应链交易和对账平台。贷中贷后作用于贸易真实性，结构封闭性，锁定第一还款来源。扩而广之，超出传统银行保理概念的是，评估每笔应收的价值应该是供应链的思维，即应收形成的过程中的不同供应链节点反应的价值而不是已经形成的应收。

“信用歧视”是中小企业融资难融资贵的深层原因。“信用歧视”的存在，既有传统金融机构信用评价机制不完善，更依赖国家信用背书和固定资产抵押担保作为信用创造手段的原因，也有来自民营企业自身非理性负债多元化扩张以及财务信息不真实可靠，造成银企信息不对称的原因。只有充分發挥金融科技的支撑作用，创新中小企业信用评价体系，实现对中小企业信用风险的充分定价，运用包括市场手段在内的综合手段，有效消除客观存在的“信用歧视”，才能从根子上解决中小企业融资难融资贵的问题。

从未来发展趋势看，金融科技等技术的应用频率将大幅提升，推动中小企业金融服务变革乃至整个金融领域走向智能化时代。而不同技术之间在应用的过程中将会越来越紧密，彼此的技术边界在不断模糊、融合，未来更多的金融创新产品会集中在技术交叉领域，需要依赖多种金融科技手段，提供全方位、综合性的金融科技服务平台。

参考文献

董莉， 彭永芳， 董晓宏. 科技型中小企业融资的困境与出路[J]. 银行家， 2018（2）.