中小企業(yè)融資中大數據技術應用研究

田春強

摘 要 互聯(lián)網技術的革新與大數據信息產業(yè)的迅速發(fā)展為中小企業(yè)融資帶來了改革式的春天，通過將大數據技術應用于企業(yè)融資中，能夠有效解決中小企業(yè)融資難的問題。文章闡述了大數據的內涵，分析大數據技術應用于緩解中小企業(yè)融資難，再論述我國金融業(yè)的大數據運用現(xiàn)狀，并對未來進一步發(fā)展進行思考。

關鍵詞 中小企業(yè) 融資 大數據技術 金融業(yè)

中圖分類號：F752 文獻標識碼：A

2013年7月5日，國務院辦公廳發(fā)布《關于金融支持經濟結構調整和轉型升級的指導意見》明確指出，當前，我國經濟運行總體平穩(wěn)，但結構性矛盾依然突出。金融運行總體是穩(wěn)健的，但資金分布不合理問題仍然存在，與經濟結構調整和轉型升級的要求不相適應。另一方面看，不可否認，我國政府近年來在解決中小企業(yè)融資難問題上的努力是空前的，創(chuàng)業(yè)板和中小板的設立、新老非公經濟36條等的出臺都是為緩解中小企業(yè)資金融通問題所做出的有益嘗試。但在過去3年中，中型企業(yè)選擇民間借貸的比重為48.3%，而小型企業(yè)選擇民間借貸的比例則高達67.8%。中小企業(yè)的發(fā)展資金主要局限于傳統(tǒng)原始積累和民間借貸，通過現(xiàn)代化的直接或間接融資（如向金融機構借貸）手段獲取資金的比例依舊不高。因而如何破解中小企業(yè)融資困境，是當前一個亟待解決的問題，值得進一步研究。

1大數據的內涵

隨著信息技術的發(fā)展和互聯(lián)網時代的到來，“大數據熱”也漸漸興起，大數據被越來越廣泛地運用在各行各業(yè)，為人們更全面了解事物提供幫助。大數據從字面意義上看，可以理解為“龐大的數據量”，但這種簡單的定義顯然不能概括大數據的全部內涵，目前，國內外尚無一個公認的定義來解釋大數據，基本都是從大數據的特征出發(fā)，來挖掘其內涵。它的特點主要是數據體量巨大、數據類型繁多、價值密度低、處理速度快。大數據是具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。它為人們提供了一種新的方式，讓過去我們無法完全利用的海量數據得到有效分析，獲得有巨大價值的產品和服務。目前，很多企業(yè)都在利用大數據的優(yōu)勢為其服務。

2大數據技術應用于緩解中小企業(yè)融資難的分析

（1）解決存儲介質和計算能力的限制，挖掘能得到邏輯與規(guī)律的信息。過去企業(yè)只能采用統(tǒng)計抽樣的方法來分析數據，但是這樣的方法有其不可避免的局限性。大數據正在嘗試打破這種成本與收益難以平衡的僵局，大數據與信貸業(yè)務結合的核心優(yōu)勢在于重塑信息結構，削減業(yè)務成本，電子商務平臺與社交化網絡的發(fā)展積累了海量數據，大數據發(fā)掘的信息更具備真實性，因而具有巨大的社會經濟價值。

（2）大數據時代通過混雜性統(tǒng)計概率，可以有效降低風險管理的成本。大數據不再一味追求精確，反之混雜性變成了一種標準途徑，用概率說話成為常態(tài)。對一組借貸方案，只要透過全數據分析，在概率上它是能夠長期穩(wěn)健盈利的即可被資金融出方考慮采納。信用評級與貸后管理完全由量化模型自動分析完成，大數據經過云計算后得到動態(tài)的風險定價和違約概率分析結果，將風險管理的成本降至最低。

（3）大數據改變了傳統(tǒng)個的風控理念，更是有效提高企業(yè)的融資率促進經濟的快速發(fā)展。隨著信息結構的改變，大數據時代的風險控制理念將發(fā)生根本性變化，過去在風險回避理念驅使下，銀行等金融機構提高資金價格（高利率）或要求企業(yè)提供抵押擔保來補償覆蓋風險損失，而現(xiàn)在變?yōu)閷ζ髽I(yè)穩(wěn)健經營、創(chuàng)造現(xiàn)金并還款的能力作為持續(xù)監(jiān)控和考核的重點?；诖髷祿诰虻南到y(tǒng)處理與實時監(jiān)控顯著縮短了業(yè)務流程，提升了信貸業(yè)務效率，符合中小企業(yè)貸款需求靈活性、多樣性、隨時性的特點。綜上分析，大數據技術可以有效緩解中小企業(yè)融資難的問題。

3我國金融業(yè)的大數據運用現(xiàn)狀及展望

2014年7月22日，阿里巴巴與中國銀行、招商銀行、平安銀行、建設銀行、興業(yè)銀行、郵儲銀行、上海銀行等7家銀行宣布推出全新B2B互聯(lián)網金融產品——網商貸高級版。該產品是以阿里巴巴平臺大數據為基礎的純信用款，最高授信額度達1000萬元，無抵押、無聯(lián)保，平均月利率低于1%，是阿里大數據價值在傳統(tǒng)金融行業(yè)的一次應用嘗試，也是幫助中小外貿企業(yè)解決融資難題的實踐途徑。對傳統(tǒng)銀行而言，這是首次嘗試運用大數據和信用體系推出無抵押無擔保的純信用貸款?？偨Y阿里巴巴的做法主要是“信用=財富”，傳統(tǒng)的信用自證貸款難點在于中小企業(yè)難以證明自身信用，無法降低銀行放貸風險。而一達通平臺上的沉淀，這些真實數據可以反映出企業(yè)的經營狀況，而這正是銀行對企業(yè)考量的重要依據。大數據還解決了貸后管理的難題，銀行可以對企業(yè)的動向進行及時而準確的把控，這樣大大降低了銀行的風險。因而，大數據在金融業(yè)的融資方面運用嘗試，算是初步嘗到了美味的果實。

除了阿里巴巴，為迎接大數據時代的到來，中國的一些金融企業(yè)也著手制定相關的計劃，已經或即將推出具體措施。比如，中國民生銀行籌劃在今后三年中逐步完善自身的數據業(yè)務體系，2013年建設數據標準和大數據基礎平臺，2014年建設實時的數據集成平臺，2015年建立完備的企業(yè)數據服務以支持智能化的服務。對于現(xiàn)階段的銀行等金融機構來說，更多的還是依靠與第三方數據挖掘平臺合作，對包含信息流，物流，資金流等供應鏈系統(tǒng)核心環(huán)節(jié)的數據挖掘，經過對數據進行分析整理，對實用數據進行分析整合，最后計算出企業(yè)的信用等級、信用額度，甚至預測未來的成長性及安全性。概括起來，基于這樣的數據挖掘和分析，銀行最終獲得的信息可以用三個維度來表示：一是對過往數據，如訂單、回款、庫存等進行統(tǒng)計，并匯總所有的原始數據計算企業(yè)信用得分；二是根據企業(yè)日常經營過程中資金的運用狀況及信用得分，計算信用額度；三是通過物流、資金流等重要環(huán)節(jié)的變化，著力貸后動態(tài)監(jiān)管，實時追蹤企業(yè)的信用情況。

大數據時代的金融企業(yè)既要面對技術升級問題，還將面對業(yè)務管理理念轉變等問題。樹立業(yè)務管理人員和實際操作人員的風險意識和創(chuàng)新意識是當務之急。大數據對金融行業(yè)員工的挑戰(zhàn)要求員工具備大數據分析所需要的多學科知識，多層次的專業(yè)素質，具備對新技術的學習和駕馭能力，復合型人才將成為大數據時代金融行業(yè)從業(yè)人員的共同追求。此外，如何建設和維護好一個鼓勵中小企業(yè)提供真實可靠數據的行業(yè)生態(tài)環(huán)境，也是政府部門在“大數據戰(zhàn)略”的頂層設計中需要考慮的問題。

參考文獻

[1] 巴曙松.大數據可解小微企業(yè)融資瓶頸[J].中國經濟報告，2013（06）.

[2] 閆冰竹.大數據時代的銀行業(yè)發(fā)展[J].中國金融，2013（10）.endprint