王菲 重庆工商大学财政金融学院

一、前言

2018年，在经济增速放缓、流动性趋于短缺的大环境下，小微企业融资难问题加剧，针对这一现状，中国人民银行、财政部等部委、监管机构出台了多项举措支持小微企业融资。小微企业融资业务在政策层面无障碍后，风控难题成为最突出的问题。大数据与信贷业务相结合，有助于重塑信息结构，解决信息不对称问题，促进商业银行的转型和小微企业的发展。

二、小微企业融资现状及原因

中国小微企业融资难、融资贵的比较对象是大型企业的融资情况，具体体现是，对比我国小微企业对整体经济的贡献情况，金融机构对小微企业融资的支持力度不够。对于该问题，央行行长易纲的演讲报告中指出，中国小微企业最终产品和服务价值占GDP的比例约60%、纳税占国家税收总额的比例约50%，而2017年末中国金融机构小微企业贷款余额占企业贷款余额的比例约37.8%，小微企业的经济贡献与金融机构对小微企业的贷款支持力度有较大差距。造成这一局面的原因主要有以下几个方面：

1.从企业角度：

（1）企业信息收集难度大，信息不对称。（2）小微企业大多属于劳动密集型企业，技术含量低、资本少、稳定性差，在产业链交易中往往处于弱势地位。

2.从银行角度：

（1）银行信贷产品种类单一，产品创新有待加强。（2）产品大数据平台建设不够完善。在大数据平台建设不够完善的情况下，商业银行在发展客户方面处于劣势。

三、应用大数据服务小微企业的优势

1.充分了解并挖掘潜在客户，实现精准营销。通过搜集、处理和分析大量非结构化数据，借助相关算法建模将客户进行描摹画像，利用大数据平台排序筛选工具筛选出高净值客户，从而确定业务对象；通过小微企业数据分析了解这一客群的内在规律性，进而研发更有针对性的金融产品和信贷服务，有助于在满足小微企业贷款融资需求的同时，扩大银行的业务范围。

2.完善信息分析，优化信贷流程。借助互联网、互联移动平台、数据挖掘等技术手段，以对客户的行为信息进行抓取、整合、分析。商业银行不仅能够快速汇集小微企业完整信息，并且还能够突破传统技术条件下的信贷服务模式，提高判断小微企业经营状况的精准度，依靠模型的自动化运作来实现综合判断，全程减少人为干预，保证模型输出的结果科学可靠，保证测算结果的客观性。

3.构建预警机制，有效防范风险。传统征信模式的一大弊端就是数据更新不及时导致风险预判能力较弱，而大数据征信则可以通过对客户信息的实时追踪与更新来很好地解决这一问题。通过实时数据采集与分析，形成系统的监测预警提醒系统，对评估发现的风险结果进行及时分析处理，提前采取预警措施，最大限度地降低潜在风险带来的损失。

四、大数据背景下商业银行服务小微企业的积极对策

1.加强信息系统建设，增强分析能力

一是要整合内部信息，共享数字资源。通过打破银行内部的信息壁垒，联通数据孤岛；二是要通过外部链接，结合行业内、政府间以及互联网上面的大数据资源，实现多渠道、多层次的数据抓取与分析，通过交叉验证来确保信息的真实性，降低信息不对称带来的风险。通过成熟的信息系统，不仅有助于重塑信息结构，以降低银行信贷业务的风险，而且可以通过大量的非结构化数据分析挖掘处潜在客户，进而拓展市场空间。

2.加强预警机制建设，提高风控水平

第一，贷前信息整合，模型分析。通过数据挖掘技术以及算法、模型对海量数据的分析，通过客群特征分析潜在的风险点，在贷前对于风险点进行深层次的剖析；第二，贷中全面监测，风险追踪。利用大数据更新速度快时效性强的特点，将客户的交易行为、财务状况进行实时追踪，动态监测整个资金链条的运作情况；第三，贷后数据更新，实时预警。贷后利用已保留的信息记录，结合多个数据库，如公安、司法数据库、人民银行征信系统等对于企业的运作状况、信用现状进行了解，做到及时数据更新，实时预警。

3.创新运营模式，提高服务水平

（1）探索投贷联动服务模式。商业银行可以在确认项目品质和发展潜力的基础上采取部分贷款+部分投资或是全额投资等方式予以支持，如中国工商银行利用综合化牌照优势，已经推出了灵活组合的“信贷+保险”“信贷+租赁”“信贷+基金”等多类服务方式，有助于实现风险控制和增加收益的双重效益。此外，商业银行应拓展与产业链中龙头企业的金融合作，通过提供供应链金融品种服务为产业链中的小微企业提供更多支持。

（2）加快信贷经营模式创新，依托大数据挖掘与分析技术，完善小微企业授信流程，构建“产品标准化、授信批量化、风险分散化”的“互联网+客群”的小微企业融资服务模式，逐渐实现客群的批量营销、实时评价、动态分析和在线服务，促进小微客群信贷业务在风险可控基础上的批量发展。

4.丰富大数据信贷产品

结合小微企业大数据线上、线下产品的特点，加强对小微企业大数据产品关键风险点的研究与防控，坚持小额化、分散化的产品设计原则，推出多种类型的微金融产品，为小微企业的贷款做好创新准备。