小微企業(yè)融資難、融資貴、融資慢，已不是一個(gè)新問(wèn)題，早已經(jīng)被喊成了順口溜，可問(wèn)題依然存在，以致于小微叫苦、銀行卻步、業(yè)務(wù)員動(dòng)力不足。
排列科技認(rèn)為，形成這種局面的原因，并不是小微信貸無(wú)利可圖或者沒(méi)有市場(chǎng)空間，而是在傳統(tǒng)服務(wù)模式和技術(shù)條件下，小微企業(yè)缺信用、缺信息、缺抵押，受信息不對(duì)稱與市場(chǎng)不確定性影響，小微企業(yè)金融服務(wù)面臨的成本高、風(fēng)險(xiǎn)大、效率低、供需不匹配等問(wèn)題沒(méi)有得到根本緩解，從而影響到銀行為小微企業(yè)提供普惠金融支持的內(nèi)生動(dòng)力和商業(yè)可持續(xù)性。
圖片來(lái)源：攝圖網(wǎng)
困難與挑戰(zhàn)之下，并非無(wú)轉(zhuǎn)圜之機(jī)。既然小微信貸受限于傳統(tǒng)服務(wù)模式和技術(shù)條件，那么只要能夠突破這些約束條件，小微難題就有望迎刃而解。
近來(lái)，小微信貸市場(chǎng)的普遍信心增漲，就基于兩個(gè)層面共同形成的“破局”之勢(shì)：一是政策層面利好不斷，二是技術(shù)層面的積累與突破。
政策面：新年伊始政策連出，宏觀支持助破局
發(fā)展實(shí)體經(jīng)濟(jì)與穩(wěn)定就業(yè)，是國(guó)家經(jīng)濟(jì)工作的兩大重心，而民營(yíng)小微企業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的微觀基礎(chǔ)，穩(wěn)定就業(yè)又主要靠千千萬(wàn)萬(wàn)的小微企業(yè)。
因此，國(guó)家破除小微企業(yè)融資難題的決心非常大。2019年剛一開(kāi)始，就不斷釋放利好政策，加大對(duì)小微企業(yè)的普惠金融支持。主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：
（1）央行調(diào)標(biāo)準(zhǔn)：中國(guó)人民銀行決定，自2019年起調(diào)整普惠金融定向降準(zhǔn)小微企業(yè)貸款考核標(biāo)準(zhǔn)，由“單戶授信小于500萬(wàn)元”調(diào)整為“單戶授信小于1000萬(wàn)元”。這勢(shì)必有利于擴(kuò)大普惠金融定向降準(zhǔn)優(yōu)惠政策的覆蓋面，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)更好地滿足小微企業(yè)的貸款需求，使更多的小微企業(yè)受益。
圖片來(lái)源：中國(guó)人民銀行網(wǎng)
（2）總理談降準(zhǔn)：2019年新年伊始，李克強(qiáng)總理于1月4日接連考察中國(guó)銀行、工商銀行和建設(shè)銀行普惠金融部，并在銀保監(jiān)會(huì)主持召開(kāi)座談會(huì)，強(qiáng)調(diào)要加大宏觀政策逆周期調(diào)節(jié)的力度，進(jìn)一步采取減稅降費(fèi)措施，運(yùn)用好全面降準(zhǔn)、定向降準(zhǔn)工具，加大支持民營(yíng)企業(yè)和小微企業(yè)融資。
（3）農(nóng)商歸本源：2019年1月14日，銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于推進(jìn)農(nóng)村商業(yè)銀行堅(jiān)守定位 強(qiáng)化治理 提升金融服務(wù)能力的意見(jiàn)》，明確要求農(nóng)商行嚴(yán)格審慎開(kāi)展綜合化和跨區(qū)域經(jīng)營(yíng)，堅(jiān)守服務(wù)“三農(nóng)”和小微企業(yè)的市場(chǎng)定位，更好地回歸本源、專注支農(nóng)支小信貸主業(yè)，促進(jìn)解決小微企業(yè)融資難融資貴問(wèn)題。
對(duì)于小微企業(yè)融資的宏觀環(huán)境，國(guó)家政策的影響至關(guān)重要，全方位的政策支持，必然促使小微信貸的外部環(huán)境發(fā)生極大改善。直白而言，小微信貸市場(chǎng)并不缺乏資金，“水往小微流”是宏觀趨勢(shì)。那么剩下的，就是具體的市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)與技術(shù)操作等問(wèn)題，也即如何打通資金到達(dá)小微企業(yè)的“最后一公里”。
技術(shù)面：科技助力打通普惠金融“最后一公里”
有了政策的支持，資金的助力，自然離不開(kāi)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。
此前，銀行面臨的難題，一是獲取信息難度大，導(dǎo)致成本高，二是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估難度高，準(zhǔn)確性不足。如果不花費(fèi)巨量成本獲取信息，就無(wú)法緩解信息不對(duì)稱，而要遴選出符合條件的低風(fēng)險(xiǎn)客群，又必然需要足夠的數(shù)據(jù)，以便準(zhǔn)確評(píng)估。
綜而言之，信息不對(duì)稱和市場(chǎng)不確定，造成小微企業(yè)信貸難以定向滴灌、供需嚴(yán)重不匹配、成本風(fēng)險(xiǎn)雙高難下。簡(jiǎn)而言之，歸根到底還是：數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)。
在這種背景下，近年來(lái)大數(shù)據(jù)與人工智能的迅速發(fā)展，為運(yùn)用技術(shù)破除這些難題帶來(lái)了可能。目前，市場(chǎng)上的參與方，都在積極將大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿技術(shù)融入到普惠金融的征信和風(fēng)控等流程，尋求小微企業(yè)融資困境的破局之道，期望徹底打通資金到達(dá)小微企業(yè)的“最后一公里”。
以杭州排列科技為例，就具體從信息獲取、企業(yè)畫(huà)像、關(guān)聯(lián)圖譜、動(dòng)態(tài)定價(jià)等幾個(gè)方面，針對(duì)性地解決銀行小微金融服務(wù)的數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)難題：
（1）大數(shù)據(jù)信息獲?。?/strong>銀行以往對(duì)小微企業(yè)所能把握的數(shù)據(jù)維度較少，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)覆蓋面窄。面對(duì)這一問(wèn)題，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，采集、整合行內(nèi)自有數(shù)據(jù)與行外第三方數(shù)據(jù)，包括基本信息、法人信息、負(fù)債信息、現(xiàn)金流信息、征信信息、司法信息、專利信息、供應(yīng)鏈情況等，海量的數(shù)據(jù)資源，豐富的數(shù)據(jù)維度，有助于保證銀行風(fēng)控的準(zhǔn)確度與覆蓋度。
（2）大數(shù)據(jù)企業(yè)畫(huà)像：小微企業(yè)畫(huà)像包含企業(yè)和負(fù)責(zé)人兩個(gè)方面。獲取小微企業(yè)的數(shù)據(jù)之后，首先是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、挖掘、分析，完成數(shù)據(jù)細(xì)粒度化與企業(yè)特征提取，根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)定義標(biāo)簽業(yè)務(wù)規(guī)則，通過(guò)標(biāo)簽化形式，描摹出企業(yè)的真實(shí)面貌，幫助業(yè)務(wù)人員和管理人員全面了解小微企業(yè)，為后續(xù)的貸款流程管控、風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)警做好準(zhǔn)備。其次是對(duì)企業(yè)主要負(fù)責(zé)人進(jìn)行個(gè)人畫(huà)像，通過(guò)對(duì)主要負(fù)責(zé)人的了解，為小微信貸決策提供輔助?；诖髷?shù)據(jù)企業(yè)畫(huà)像的分析，能夠迅速識(shí)別企業(yè)，區(qū)分優(yōu)劣，對(duì)眾多小微企業(yè)進(jìn)行分層、分級(jí)管理。
圖片來(lái)源：杭州排列科技
（3）企業(yè)關(guān)聯(lián)知識(shí)圖譜：受市場(chǎng)復(fù)雜性約束，很多時(shí)候，單純了解企業(yè)本身的信息，還不足以給出準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)與定價(jià)評(píng)估，比方說(shuō)，一些優(yōu)質(zhì)的小微企業(yè)，無(wú)法根據(jù)其自身的公司情況來(lái)判斷其實(shí)力與潛力，而一些“老賴企業(yè)”，則會(huì)通過(guò)各種投資或重組手段，改頭換面成一家表面信用背景良好的企業(yè)。這種情況下，引入知識(shí)圖譜技術(shù)、供應(yīng)鏈金融就能恰切地抓住問(wèn)題的“命門(mén)”。
例如，排列科技就嘗試將知識(shí)圖譜技術(shù)運(yùn)用到企業(yè)關(guān)聯(lián)分析里，幫助銀行挖掘企業(yè)關(guān)聯(lián)信息，識(shí)別出錯(cuò)綜復(fù)雜的企業(yè)間、股東間關(guān)系以及供應(yīng)鏈上下游的關(guān)系。如此，銀行一方面可以圍繞核心企業(yè)，管理上下游中小企業(yè)的資金流和物流，以核心企業(yè)的信用做背書(shū)，向鏈條中上下游的小微企業(yè)提供的金融服務(wù);另一方面可以揪出那些改頭換面的不良企業(yè)，進(jìn)行提示、預(yù)警，避免合作。
（4）小微信貸動(dòng)態(tài)定價(jià)：運(yùn)用企業(yè)畫(huà)像和知識(shí)圖譜抽取的有效信息，利用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)作為底層基礎(chǔ)，綜合考慮FTP成本、客戶風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別、客戶價(jià)值級(jí)別等定價(jià)因素，銀行就能夠針對(duì)性地為小微企業(yè)提供更靈活的貸款額度和利息方案，根據(jù)動(dòng)態(tài)定價(jià)配置，進(jìn)行差異化定價(jià)，在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下，做到千人千面的小微信貸服務(wù)。
從目前的行業(yè)實(shí)踐來(lái)看，大數(shù)據(jù)與人工智能等技術(shù)的運(yùn)用，一方面讓銀行能夠以更合理的成本獲取信息，用以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、定價(jià)，極大地緩解了信息不對(duì)稱，另一方面，銀行得以在低風(fēng)險(xiǎn)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)定價(jià)，精確遴選出符合條件的低風(fēng)險(xiǎn)客戶、客群，損失率降至合理范圍，有效降低了小微放貸的風(fēng)險(xiǎn)與成本。
從宏觀層面上來(lái)說(shuō)，隨著傳統(tǒng)銀行、金融科技公司紛紛在小微信貸的技術(shù)融合上發(fā)力，國(guó)家“脫虛向?qū)?rdquo;、“定向滴灌”的普惠金融政策，也就能夠不再“懸空”，而是得到確確實(shí)實(shí)的落地執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)普惠金融的初衷。
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