转发 ◆ ◆ 股市散淡人1 发表于 2019-05-20 20:08:42 [众应互联吧] 众应互联旗下瀚信网总裁朱从双：大数据与征信解决实体经济融资难 近日，第三届中国金融科技论坛暨中国金融科技领军人物和企业榜发布盛典在北京举办，$众应互联(SZ002464)$董事长曹彤、旗下子公司深圳瀚德企业信用服务有限公司CEO朱从双出席盛典出席盛典并做主题分享。本次盛典现场，瀚信网荣登“第三届中国金融科技领军企业-大数据类Top5”。以下为朱从双讲话全文整理：一、我国中小企业融资难的现状及原因分析（一）中小企业普遍面临融资难题中小企业在我国的经济发展及社会进步中扮演着极其重要的角色：50%的税收来自中小企业；60%的GDP由中小企业贡献；70%的技术成果/专利来自于中小企业；80%的就业由中小企业提供；90%以上的企业数量是中小企业。但是现阶段中小企业的发展状况不容乐观，融资难、融资贵仍是制约中小企业进一步发展的重要因素。根据世界银行年初发布的报告显示，中国的中小企业、微型企业的融资需求达4.4万亿美元，融资缺口为1.9万亿美元，即接近12万亿元人民币。另据统计，中小企业在银行等金融机构中所能获得的贷款只有近40%，远远不足以支撑其发展。（二）中小企业融资难的原因分析1.信贷市场上的逆向选择和道德风险中小企业出现融资困境的关键因素在于信贷市场上银行等金融机构和中小企业之间信息失衡所造成的信息不对称，以及中小企业信用的难以衡量。在信贷市场上，中小企业的信息不透明程度很高，由于一些影响因素的限制（比如银行获取信息的成本过高等）二者的信息量存在一定差异。这种信息不对称的存在会形成逆向选择以及道德风险。逆向选择发生在银行向中小企业发放贷款之前，中小企业对自身真实的情况了解比银行多，占据信息优势地位。而银行为了摆脱自己的不利位置，降低风险，消除影响，不得不根据以往中小企业平均风险水平决定利率，而无法根据中小企业真实的风险程度决定利率，结果造成劣质驱逐优质。道德风险则存在于银行等金融机构向中小企业发放贷款之后，将贷款资金拿到手的中小企业如果实际信用状况不佳，可能会改变贷款原有用途，用于风险高的投资项目或故意拖欠贷款，逾期不还。致使银行等金融机构提供贷款面临很高的风险，最终结果就是银行不愿向中小企业提供贷款。2.中小企业自身特点和不足对于银行等金融机构来说，中小企业的信息透明度低，难以通过外部获取中小企业的各项信息。而且，大多数中小企业都没有健全规范的财务制度，甚至于没有会计账簿或是出纳会计一人担任。中小企业的信息真实性很难辨认，特别是很容易为逃税而编制虚假的财报，财务信息弄虚作假现象十分严重。银行必须要花高成本才能辨别其信息是否真实。所以，如果对于银行，信息获取的成本过高，就会放弃这些中小企业，拒绝向其提供贷款。而我国针对中小企业的社会信用制度不够完善且管理体系也不健全，中小企业很难在传统的征信体系为自己找到信用证明。3.传统金融体系融资方式存在的弊端我国现阶段资本市场发展尚不够健全，不仅门槛高，风险投资制度也不完善。因为发行股票、债券等有非常严格的限制和程序，中小企业往往难以进入资本市场。一般情况下，大多数中小企业无法满足发行股票或证券的条件限制。所以中小企业很难经过资本市场获得所需的资金支持。通过数据统计可以看出，我国中小企业融资中直接融资供应只有1.3 %，大部分都是银行贷款，约98.7 %。由此可见，我国现阶段的金融体系对中小企业融资难题影响很大。4.中小企业征信档案不完善、征信数据质量不高根据实际调查所显示的情况，中小企业信用档案中的信用数据的真实性和可靠性并不高。数据库更新太慢，与实际相差较多，例如一部分存在于数据库中的中小企业已经倒闭或被吊销执照。大部分中小企业的信用意识和道德规范意识不强，管理者的信用意识薄弱。往往认为建立信用档案等同于贷款前的信息审核，所以蓄意隐瞒相关信息。总而言之，中小企业信用意识不够突出、财务管理制度不科学合理、对政府的信用档案征集工作认识不清，结果导致信用档案库中的中小企业信息不全、不新也不精确，影响整个社会构建完整科学、高效高质的中小企业信用档案。二、中小企业融资难的解决方案——引入大数据征信势在必行针对我国中小企业融资难的局面，社会各界都在努力破解这一难题，也提出了几种缓解这种局面的对策，比如加快中小企业自身建设、发展各种小贷金融机构以及政府扶持建立贷款风险补偿机制等等，但是单靠中小企业自身建设是不够的，小贷金融机构又存在着“诈骗跑路”、“提现困难”等风险，政府的扶持只是地方性区域性的，无法解决全国范围内中小企业的融资难题。结合目前互联网 大数据的快速发展，借助大数据征信为中小企业的融资难问题打开全新局面已经成为一个必然的发展趋势。征信业似乎先天就和大数据非常契合。大数据本质就是收集海量数据并进行分析整理，挖掘数据背后隐藏的信息以供决策者参考。相对的，征信的实质就是采集并记录信用数据然后以供银行发放贷款参考。加入了大数据之后，能够作为信用参考的数据范围大大扩充，除了以往的财务状况、房产状况等结构化数据，大量非结构化数据也被纳入其中，如中小企业决策管理者的社会关系、企业的地址信息，是否经常更换办公地点之类的信息以及行为数据等，通过分析用来证明该中小企业的信用状况。所以大数据先天就契合了征信业的内在需求：提高数据质量、优化数据处理流程、降低信息获取成本等。通过这些非结构化的信息数据，并结合传统的金融信用报告的结构化数据，势必会大大降低银企双方的信息不对称。三、大数据征信助力中小企业融资的作用机制（一）全方位数据分析构建沟通桥梁，降低信贷风险传统征信行为中中小企业之所以拿不到贷款，原因主要在于信贷双方之间的信息不对称，银行根据企业提供的少量信息做出的判断是向它们发放贷款风险太高，收益太少，最后做出了拒贷的决定。那么，在大数据征信的助力下，除去传统金融的数据之外，加入大量行为类等非结构化数据，通过全方位数据来分析一家企业的信用情况，银行所了解到的企业就无限贴近于真实的情况，二者之间的信息不对称程度大大缓解，同时也降低了放贷的风险，也有助于中小企业的长远健康发展，形成一个双赢的局面。（二）简化借贷流程，降低交易费用中小企业经营时间较短，尚未跟银行建立起良好的合作关系，很少在银行等金融机构中存在信用记录，致使银行获取其信息的渠道很少且成本很高。当银行等金融机构能从中小企业身上获得的收益少于它的信息收集成本时，银行就会拒绝向中小企业提供贷款。而如果银行没有完全获取中小企业的信息就做出放贷的决定，事后交易费用如监督履约费用及违约费用等会大大增加。银行为了降低自身的风险就会要求中小企业提供抵押或担保物，如果中小企业拿不出来这部分资产，银行自然就会放弃中小企业转而偏向大企业。为了缓解这种局面，借力第三方独立征信机构会取得不错的效果。大部分的事前交易费用，例如企业资信的信息搜寻工作可以在这里完成。信用评级会上传到云平台，银行可以查询信用状况决定是否发放贷款。独立第三方征信机构也会承担事后的履约监督。这种模式下银行就可以降低一部分交易费用，同时也降低了风险。（三）无形信用资本化，提高授信额度大数据背景下，中小企业的信用无处不在，除去传统的抵押物和担保物，还存在于大量的社会关系、行为数据、地址信息等种种非结构化数据中，例如企业的每一份订单是否按时完成，企业每月的水电费是否及时缴清，中小企业员工的工资是否都按时发放，有没有偷税漏税的记录，其应付账款有没有拖欠的情况，管理决策者是一个什么样的人，其微博、微信平常都发一些什么样的内容，平常都浏览一些什么样的文章……这些数据都能够帮助将中小企业的信用转化为资本。银行在更加精确的了解中小企业的信用之后，就能授予他们更符合自身真实信用等级的贷款额度。（四）提升信用数据精确度，降低违约风险大数据征信除了能使得数据更加接近本质特征外，还能预测未来的风险，预测的重点在于中小企业等信息主体的行为模式。通过分析参考对象的本质特征，根据不同的客观环境判断行为主体对象的行为表现。以央行征信为主体的传统信用评估系统是以过去的信用档案来判断中小企业未来表现的可能性。大数据征信与此不同，它解决了两方面问题，一是如何去判断以往没有信用历史的信息主体。对于这类中小企业来说，可以通过分析其成立以来的各项交易数据，如订单有没有按时完成、水电费有没有及时缴纳、有没有拖欠税费等各种数据，建立评估模型分析判断其履约能力；二是信息主体的风险程度且这种风险特征是否持续，通过中小企业之前的交易数据建立一个行为模型，根据模型推断其未来的行为路径。传统征信在预测推断这方面的准确性和灵活性远不如大数据征信。四、瀚信网案例分享瀚信网秉承瀚德科技“资产端的证券化”、“交互端的互联网化”和“管理端的大数据化”的发展理念，遵循信息金融的内涵和逻辑，对产业进行深度布局，是以“科技赋能地方、连接中小金融、服务中小企业”为核心理念，以“互联网 大数据风控 区块链”为核心技术，依托政银企协作，运用金融科技的力量解决中小企业融资难题的综合性金融科技服务平台。瀚信网致力于解决目前市场上的两大痛点，即中小微企业的融资难、融资贵的问题，以及低评级企业的直接融资难题。目前，瀚信网已在多个省（市）落地，注册用户逾56万，为11家机构提供大数据风控服务，旗下ABS云管理资产规模逾1300亿元，合作金融机构超过400家。此次瀚信网荣登中国金融科技领军企业榜，也验证了金融科技在中小企业服务方面的巨大潜力和作用。