中小企業(yè)大數據信用融資的癥結及建議

周海川　盧建國　苗潤蓮

摘要：中小企業(yè)大數據信用融資中面臨著信息孤島廣泛存在、數據細碎化程度高、缺乏企業(yè)全生命周期的數據、數據應用方法規(guī)范程度低、數據更新步伐不一致、大數據融資征信應用推廣慢等問題，需要通過梳理政銀企利益協(xié)調機制、構建企業(yè)全生命周期的信息跟蹤和更新服務、及時更新不同層級的企業(yè)信用平臺數據以及規(guī)范數據持有方、開發(fā)方的數據獲取和使用行為等措施來提升大數據服務于中小企業(yè)融資的服務能力。

關鍵詞：信用融資 中小企業(yè) 大數據

一、引言

中小企業(yè)的融資難融資貴作為世界性難題一直被社會各界廣泛關注（陳道富，2015）。新常態(tài)下，中小企業(yè)由于抵押物缺失、財報制度不健全、抗風險能力差等造成的融資問題依然突出（李國魂，2010;陳衛(wèi)東，2018;王竹泉等，2019），盡管各地探索諸多方法和模式來突破該問題，但并沒有形成成熟模式。十九大報告指出“要支持民營企業(yè)發(fā)展”，習近平總書記在民營企業(yè)座談會上提出“拓寬民營企業(yè)融資途徑”，國務院出臺了《關于扶持小型微型企業(yè)健康發(fā)展的意見》，足見黨和政府對中小企業(yè)發(fā)展的高度重視。隨著大數據技術、互聯(lián)網+的廣泛應用，利用多樣化的數據和科學測算方法，能夠捕捉、歸集、分析相關中小企業(yè)的信息，形成企業(yè)信用評級，作為銀行機構貸款的主要依據，建立起新的信用融資模式，有助于破解中小企業(yè)融資難融資貴問題（向華，2017;湯瑩瑋，2018）。

就目前來看，全國不同地區(qū)結合自身發(fā)展情況開始了不同程度的探索，形成了各具特色的模式，如江蘇蘇州“地方企業(yè)征信平臺”、浙江臺州“金融服務信用信息共享平臺”、山東青島“金啟通”等（魏凱琳和高啟耀，2018;張皓星和黃益平，2018），并且基本上達到了如下認知：一是解決中小企業(yè)的融資難問題除了傳統(tǒng)的征信外，需要開發(fā)新的能表征中小企業(yè)信用的其他數據，通過建立中小企業(yè)大數據信用融資平臺是一條有效的解決路徑。二是大數據信用公共平臺的建設必須以政府推動為主導，政府強力推動是搭建平臺、提升銀行積極性、暢通數據連接、風險共擔實施的主要保障。三是各地政府推進中小企業(yè)大數據信用公共服務的設立受產業(yè)發(fā)展方向、城市發(fā)展定位的極大影響。

二、中小企業(yè)大數據信用融資面臨的問題

（一）信息孤島廣泛存在

在政府方面，相關企業(yè)的信息散落在不同的部門，有的數據被同級政府的不同部門掌握（王和、周運濤，2016），有的數據被不同層級的政府部門掌握尤其是大多數數據存在于省一級或者地區(qū)級政府機構，前者政府部門通過協(xié)調機制可以在政府內部調用，后者由于權限的不同導致下級部門向上級部門申請時面臨諸多繁瑣的手續(xù)，有時得不到相關的數據，如企業(yè)稅收數據集中在稅務部門，由于受到法律的保護，下一級的政府也很難獲取相關數據。在銀行方面，不同的銀行在服務中小企業(yè)的過程中，也建立了一定的數據庫，但是基于自身發(fā)展的考慮，一些銀行并不希望將自身花費精力建立的數據庫對外共享。在企業(yè)方面，一些高科技企業(yè)對自身的商業(yè)秘密、專利和核心產品的保護力度強，不愿意提供相關的數據，而一些數據可能是銀行放貸的主要依據，還有一部分涉及企業(yè)家以及利益關聯(lián)方的數據對于銀行的貸前評估非常有用，但是受到法律隱私的保護，獲取難度較大。

（二）數據細碎化程度高，缺乏企業(yè)全生命周期的數據

不同主體擁有的企業(yè)相關信息往往存在格式的不同，數據缺乏統(tǒng)一的標準，在構建大數據平臺時經常面臨著部分數據的缺失狀況。一些中小企業(yè)的數據在時間序列上缺乏連貫性和一致性，導致一些企業(yè)的數據監(jiān)測難以真正應用。另外，當前一些中小企業(yè)的融資平臺更多集中在企業(yè)的融資需求發(fā)布以及銀企之間的貸款撮合功能。平臺未能對中小企業(yè)提供貸前、貸中和貸后的全程化服務。如此，將不能有效跟蹤企業(yè)，也難以捕獲企業(yè)借貸成功后相應的貸款使用行為，風險預警防范功能難以有效發(fā)揮。與此同時，數據應用方法需要進一步規(guī)范。當前主要存在兩種方式，一是將企業(yè)的所用信息歸結到一個平臺上，讓相關部門按所需隨時調取，二是數據分屬于不同部門，通過轉接模式實施，相關部門按照一定電子授權從不同部門分別調取數據。前者容易受到信息安全的考慮，一旦信息泄露會造成巨大的損失。

（三）數據更新步伐不一致

就企業(yè)而言，部分企業(yè)缺乏更新數據的積極性，企業(yè)可能為了獲得貸款貼息或者某種優(yōu)惠政策而不得不提供企業(yè)的信息，一旦貸款獲批，企業(yè)出于成本的考慮不愿意更新信息，造成上傳到銀行系統(tǒng)的數據更新不及時。就政府而言，企業(yè)信用修復的信息滯后，企業(yè)被行政處罰后進入黑名單，這對企業(yè)形成一定的威懾，有助于推動企業(yè)積極整改，但是企業(yè)整改完成后，需要到國家、省級和地區(qū)等相關部門逐級修復，無形中加大了企業(yè)的成本，一旦某個層級的修復滯后將會出現(xiàn)企業(yè)未從黑名單中剔除的情況，如此影響中小企業(yè)的融資。

（四）大數據融資征信的應用推廣亟待加速

通過大數據技術應用給出中小企業(yè)信用評級后，征信報告應成為銀行放貸的重要參考和主要標準，但是部分銀行依然按照自身一套甄別機制來識別中小企業(yè)。一方面是由于數據本身造成的，盡管各類企業(yè)通過大量的模型對數據進行清洗、模擬和評估，但由于數據黑箱運算的存在，導致數據計算后的權威性和公允性受到銀行、政府質疑，還有部分銀行認為這些征信結果不能對接自身的需求。另一方面是大數據信用融資平臺推廣力度較小，如青島已經設立金企通平臺以及手機APP，但是在調查中發(fā)現(xiàn)，一些政府部門的管理金融信貸的人員并不熟悉信貸平臺的應用，如此，在向中小企業(yè)推送該融資平臺時則會大打折扣，企業(yè)參與融資的程度也會降低。

三、建議

（一）梳理政銀企利益協(xié)調機制

信用平臺的建立和有效運行的前提是銀行和中小企業(yè)互信雙惠，因此需要深刻梳理政府、企業(yè)和銀行以及各類擔保、保險、征信機構之間的利益訴求、博弈和定位，如此才可以立足各自角色承擔職責、權利、義務和風險。除了要構建靈活的風險分擔機制外，更重要是發(fā)揮聯(lián)合獎懲機制，如對信用好、風險控制良好的企業(yè)、擔保、征信機構給予獎勵，對持續(xù)提供信息的企業(yè)給予獎勵，對實實在在支持中小企業(yè)的銀行給予激勵等，最終達到銀行愿意貸款和創(chuàng)新審貸流程，擔保機構愿意擔保、征信機構數據真實客觀持續(xù)、企業(yè)能貸款并主動提供真實信息的結果。

（二）構建企業(yè)全生命周期的信息跟蹤和更新服務

將企業(yè)信息以及貸款相關的信息逐筆、動態(tài)的明細記錄形成數據庫，納入中小企業(yè)大數據信用融資平臺，總結這些數據在服務中小企業(yè)中的具體作用機制，提前防范可能出現(xiàn)的風險，為后續(xù)平臺功能的完善提供支撐。同時要深入研究初創(chuàng)期企業(yè)缺乏相關信息的貸前審批服務。

（三）及時更新不同層級的企業(yè)信用平臺數據

打通信用中國和最高檢等權威部門信息平臺中關于企業(yè)懲罰的數據，做到同步更新企業(yè)信用的修復數據，減少企業(yè)逐級修復信用的次數，降低企業(yè)成本，保證相關征信機構只需要查詢一個平臺便能獲得企業(yè)最新的信用數據。

（四）規(guī)范數據持有方、開發(fā)方的數據獲取和使用行為

相關參與者要嚴格保守各方的商業(yè)秘密，防范一些數據公司不規(guī)范的獲取和使用數據給相關方造成損失的行為，防止泄露數據給政府公信力造成損害的行為，同時要高度重視信息安全，加強技術創(chuàng)新，防止數據被盜取和篡改等。