大數(shù)據(jù)技術(shù)在小微企業(yè)融資中的應(yīng)用研究

凌端平

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)技術(shù) 小微企業(yè) 融資活動 信息復(fù)用

中圖分類號： F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1672-3791（2023）15-0245-04

自20世紀(jì)末期以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度明顯加快，不同行業(yè)、不同區(qū)域都涌現(xiàn)出大量企業(yè)，這直接有效地提升了經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力。小微企業(yè)的發(fā)展活力較高、數(shù)目較多，是大眾創(chuàng)業(yè)、就業(yè)的核心載體。然而激烈的市場競爭又削弱了小微企業(yè)的競爭力，使其在市場環(huán)境下難以獲取優(yōu)勢，面臨諸多制約[1]。我國以《“十四五”促進(jìn)中小企業(yè)發(fā)展規(guī)劃》《國家發(fā)展改革委關(guān)于加強(qiáng)小微企業(yè)融資服務(wù)支持小微企業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見》等文件，支持小微企業(yè)的融資活動，指導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)擴(kuò)展，收效尚可?？紤]到小微企業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、后疫情時代經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇、大眾創(chuàng)業(yè)就業(yè)中的積極作用，以及金融活動對社會建設(shè)的突出影響，有必要就大數(shù)據(jù)技術(shù)在小微企業(yè)融資中的應(yīng)用進(jìn)行研究，服務(wù)后續(xù)相關(guān)工作。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)與小微企業(yè)融資概述

1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)（Big Data）也稱海量數(shù)據(jù)，是指數(shù)目龐大的信息數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常無法在短時間內(nèi)以常規(guī)工作方法收集，需要借助專業(yè)技術(shù)、手段或通過第三方獲取。大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢在于能夠快速完成信息計算、分析，了解海量基礎(chǔ)信息能夠呈現(xiàn)的關(guān)鍵內(nèi)涵，對包括金融服務(wù)、活動在內(nèi)的各項工作具有直接參考價值。需要注意的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)并不能在所有企業(yè)、機(jī)構(gòu)中得到應(yīng)用，這是由于大數(shù)據(jù)技術(shù)以強(qiáng)大的瞬時計算能力為基礎(chǔ)，而大部分企業(yè)和機(jī)構(gòu)通常不會配置足夠數(shù)目的計算機(jī)。例如：知名咨詢公司雅虎，為提供大數(shù)據(jù)服務(wù)，建有兩個2 700 m2的計算機(jī)房，以7.2 MW的水力設(shè)施提供計算機(jī)作業(yè)電能服務(wù)，這一規(guī)模是大部分企業(yè)、組織不能匹配的[2]。但大數(shù)據(jù)可在各類組織、企業(yè)中廣泛應(yīng)用，以發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢，直接以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)各項工作。

1.2 小微企業(yè)融資

小微企業(yè)融資是指以小微企業(yè)為主體進(jìn)行的融資活動，廣義上包括融入和融出，狹義上通常單指資金的融入[3]，文章取其狹義進(jìn)行研究。小微企業(yè)融資主要強(qiáng)調(diào)借助外部資本服務(wù)本企業(yè)的運(yùn)營，是小微企業(yè)持續(xù)謀求發(fā)展、占據(jù)市場主動的一種基本手段，在各地十分普遍，大數(shù)據(jù)技術(shù)為其融資提供了一定幫助。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在小微企業(yè)融資中的應(yīng)用思路

2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在小微企業(yè)融資中的重點(diǎn)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和加工、挖掘。例如：大部分金融機(jī)構(gòu)是點(diǎn)對面，即向多個小微企業(yè)金融服務(wù)，此時個體企業(yè)的大數(shù)據(jù)資源往往比較有限，不能從宏觀層面反映其所屬行業(yè)、區(qū)域的金融態(tài)勢、發(fā)展現(xiàn)狀。金融機(jī)構(gòu)可借助大數(shù)據(jù)技術(shù)大面積收集數(shù)據(jù)，如圖1 所示。

完成數(shù)據(jù)收集后，對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行評估和加工，使其能夠更全面地反映目標(biāo)企業(yè)所屬行業(yè)、區(qū)域的具體情況，作為機(jī)構(gòu)提供金融服務(wù)的參考[4]。

2.2 影響因素評估

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)之一在于信息類別豐富，同時小微企業(yè)的運(yùn)營、發(fā)展以及融資活動，也受到多個因素的影響，這要求金融機(jī)構(gòu)和小微企業(yè)關(guān)注大數(shù)據(jù)下的各類因素，利用大數(shù)據(jù)做融資活動的綜合評估，如本地是否可能獲取政策幫助、政策是否會促進(jìn)小微企業(yè)融資發(fā)展等。通常各類影響因素也可以通過數(shù)據(jù)表達(dá)其影響具體成果，也為金融機(jī)構(gòu)和小微企業(yè)的金融活動提供了思路[5]。

2.3 大數(shù)據(jù)的復(fù)用

大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度很快，也會以一定的速度更新，但在金融活動中，無論小微企業(yè)還是金融機(jī)構(gòu)，均可嘗試大數(shù)據(jù)復(fù)用，對已經(jīng)收集、加工完成的大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行保存，以備金融活動之需。一方面小微企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展態(tài)勢不會在短時間內(nèi)出現(xiàn)根本變化，另一方面金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)方式也多是長期穩(wěn)定的，這為大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)在小微企業(yè)融資中的應(yīng)用提供了良好空間[6]。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在小微企業(yè)融資中的應(yīng)用方法

3.1 金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用

3.1.1 企業(yè)征信數(shù)據(jù)收集

金融機(jī)構(gòu)借助大數(shù)據(jù)分析小微企業(yè)信息時，需要優(yōu)先獲取目標(biāo)企業(yè)（即申請金融服務(wù)的企業(yè)，下同）信息。原則上看，很多小微企業(yè)的成立時間偏短，可收集其成立以來經(jīng)營過程中的各類信息，大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，信息獲取可采用收集披露信息模式、付費(fèi)模式或申請方提供模式。前者強(qiáng)調(diào)由金融機(jī)構(gòu)獲取目標(biāo)企業(yè)的征信信息，通過互聯(lián)網(wǎng)資源共享池獲取數(shù)據(jù)。付費(fèi)模式則由金融機(jī)構(gòu)向第三方咨詢公司支付少量費(fèi)用，獲取目標(biāo)企業(yè)的金融信息、征信信息；后者強(qiáng)調(diào)由目標(biāo)企業(yè)提供其征信信息，金融機(jī)構(gòu)組織審查即可。完成信息收集后，繼續(xù)進(jìn)行處理，將目標(biāo)企業(yè)按照征信大數(shù)據(jù)信息態(tài)勢，分為3 個等級，具體見表1。

一級企業(yè)為優(yōu)質(zhì)企業(yè)，可優(yōu)先向其發(fā)放貸款、提供金融服務(wù)；二級企業(yè)為普通企業(yè)，可視其提供的擔(dān)保物等信息，酌情決定是否提供金融服務(wù)；三級企業(yè)為劣質(zhì)企業(yè)，經(jīng)營商譽(yù)、征信情況均不理想，不宜向其提供金融服務(wù)，或根據(jù)其擔(dān)保信息酌情提供小額貸款服務(wù)，避免壞賬問題。企業(yè)征信信息借助大數(shù)據(jù)技術(shù)收集、整理后，可每年進(jìn)行一次更新，或在企業(yè)再次申請金融服務(wù)時進(jìn)行更新，保證大數(shù)據(jù)的實時性。

3.1.2 行業(yè)發(fā)展態(tài)勢評估

小微企業(yè)在其所屬行業(yè)、區(qū)域以及產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)的位置往往并非不可替代，且很多行業(yè)在疫情期間遭受嚴(yán)重沖擊，行業(yè)發(fā)展的態(tài)勢也受到影響，其后疫情時代能否快速復(fù)蘇仍是未知之?dāng)?shù)。此時，金融機(jī)構(gòu)在目標(biāo)企業(yè)提出貸款申請后，可結(jié)合大數(shù)據(jù)對其行業(yè)發(fā)展態(tài)勢進(jìn)行評估。大數(shù)據(jù)信息應(yīng)包括產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、增長率、從業(yè)人數(shù)變化、經(jīng)濟(jì)效益變化、龍頭企業(yè)經(jīng)營情況等。采用上文所述的數(shù)據(jù)收集法，由金融機(jī)構(gòu)利用組織內(nèi)的信息設(shè)備、人員，通過互聯(lián)網(wǎng)共享池獲取有關(guān)行業(yè)發(fā)展態(tài)勢的各類信息，并做整理；或由第三方咨詢公司提供大數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化信息。如果大數(shù)據(jù)顯示目標(biāo)企業(yè)所處產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值持續(xù)增加、增長率良好，從業(yè)人數(shù)有所增加、經(jīng)濟(jì)效益有所保障、龍頭企業(yè)經(jīng)營情況穩(wěn)妥，表明此行業(yè)仍具有發(fā)展活力，不屬于弱勢產(chǎn)業(yè)，可酌情向目標(biāo)企業(yè)提供金融服務(wù)；反之則應(yīng)考慮金融服務(wù)的回報是否穩(wěn)定、是否能收回，在目標(biāo)企業(yè)所處產(chǎn)業(yè)發(fā)展乏力、目標(biāo)企業(yè)發(fā)展乏力的情況下，不宜貿(mào)然提供金融服務(wù)。

3.1.3 動態(tài)要素影響評估

小微企業(yè)的金融活動完成后，可能受到動態(tài)因素影響、沖擊，此時金融機(jī)構(gòu)提供的金融服務(wù)依然可能無法獲取回報，出現(xiàn)壞賬情況。建議金融機(jī)構(gòu)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，對影響小微企業(yè)融資成效的動態(tài)要素進(jìn)行評估，以提升服務(wù)決策的科學(xué)性。如政策因素、交通因素等，均影響小微企業(yè)的運(yùn)營、融資成效。金融機(jī)構(gòu)可對目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行動態(tài)分析，假定當(dāng)?shù)赝瞥隽朔龀终?，向目?biāo)企業(yè)所屬行業(yè)提供更多技術(shù)、稅收支持，金融機(jī)構(gòu)可通過大數(shù)據(jù)了解同類政策在其他區(qū)域發(fā)揮的效應(yīng)，如果大數(shù)據(jù)表明同類政策實施后其他區(qū)域企業(yè)發(fā)展情況良好，經(jīng)濟(jì)效益理想，則本地政策也可能產(chǎn)生類似成效，此時可酌情向目標(biāo)企業(yè)提供金融服務(wù)。反之，如果大數(shù)據(jù)表明同類政策實施后其他區(qū)域企業(yè)發(fā)展情況不佳，經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)化有限，則本地政策也可能無法產(chǎn)生預(yù)期中的積極成效，此時可避免向目標(biāo)企業(yè)提供金融服務(wù)，或提供小額服務(wù)，預(yù)防可能出現(xiàn)的壞賬問題。

3.2 小微企業(yè)的應(yīng)用

3.2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整理和挖掘

小微企業(yè)融資活動需要關(guān)注大數(shù)據(jù)的直接運(yùn)用，首先對本企業(yè)相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和挖掘，以大數(shù)據(jù)提供的結(jié)構(gòu)化信息服務(wù)本企業(yè)的融資決策。如某企業(yè)為農(nóng)產(chǎn)品收購和粗加工、售賣類企業(yè)，在融資活動啟動前，需要收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括本企業(yè)的財務(wù)情況、負(fù)債承擔(dān)能力、營收水平以及利潤增長率等，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、挖掘，以提煉其中的關(guān)鍵信息。

以投資回報的變化為例，假定本企業(yè)投入100萬元生產(chǎn)資金，一年期回報為130 萬元，回報率為130%；如果企業(yè)投入50萬元生產(chǎn)資金，一年期回報為80萬元，則回報率為160%。這表明企業(yè)投入資金的總額越大，獲取的經(jīng)濟(jì)回報總額越高，但回報率并不是對應(yīng)增長的。此時本企業(yè)可對歷年生產(chǎn)投資和回報率進(jìn)行分析、計算和對比，形成大數(shù)據(jù)，根據(jù)大數(shù)據(jù)信息，確定企業(yè)回報率最高時投入的生產(chǎn)資金額度，以此為標(biāo)準(zhǔn)組織融資回報，更有利于發(fā)揮資金和融資活動的最大效益。

3.2.2 模型建設(shè)和反饋

小微企業(yè)的工作思路往往比較粗放，包括其融資工作在內(nèi)，簡單采用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整理和挖掘的方式獲取大數(shù)據(jù)，不能充分契合所有小微企業(yè)特點(diǎn)，不利于其深入控制融資活動，建議在條件允許的情況下，建立模型反饋機(jī)制，以模型提供的反饋信息決定企業(yè)是否進(jìn)行融資及具體的融資額度。模型建設(shè)主要考慮一些財務(wù)指標(biāo)，為便于進(jìn)行原理說明，本文以凈利潤率為例進(jìn)行分析。小微企業(yè)可根據(jù)本企業(yè)理念財務(wù)信息，擬定3個基于凈利潤率的分析指標(biāo)，包括高利潤率指標(biāo)（超過10%）、中等利潤率指標(biāo)（5%～9%）、低利潤率指標(biāo)（不高于5%）。

完成指標(biāo)建設(shè)后，再獲取對應(yīng)年份的融資、經(jīng)營信息等，主要選取若干個與凈利潤率相關(guān)的信息作為模型內(nèi)的分析維度，包括高利潤率模型中本企業(yè)的經(jīng)營方式、融資次數(shù)、融資額度、負(fù)債水平等，利用大數(shù)據(jù)收集同類企業(yè)信息，代入模型中，可進(jìn)一步提升模型的分析能力。上述信息借助大數(shù)據(jù)獲取、整理完成可形成分析模型，分別為高利潤率部分、中等利潤率部分、低利潤率部分。模型示意圖見圖2。

在企業(yè)該年度嘗試進(jìn)行融資時，可收集企業(yè)的基本情況代入模型中，根據(jù)模型反映確定該年度企業(yè)融資滿足何種模型特點(diǎn)，據(jù)此確定具體的融資方案。由于模型建設(shè)和指標(biāo)選取均借助了大數(shù)據(jù)，可保證其真實、客觀，便于企業(yè)融資活動分析。

3.2.3 執(zhí)行跟蹤

融資活動對企業(yè)的影響帶有長期性，小微企業(yè)的資本規(guī)模小，單次融資往往會在相當(dāng)一段時間內(nèi)影響企業(yè)的運(yùn)營態(tài)勢，為保證融資的效果，小微企業(yè)可組織對融資活動的執(zhí)行跟蹤。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，專業(yè)人員可對企業(yè)的財務(wù)情況進(jìn)行跟蹤，尤其是與此次融資有關(guān)的各類信息，每日進(jìn)行一次信息收集、記錄，形成一份原始數(shù)據(jù)。持續(xù)1 個月后，進(jìn)行數(shù)據(jù)的匯總，評估此時融資是否發(fā)揮了預(yù)期效應(yīng)，如企業(yè)利潤是否增加、市占率是否有所改善等。一年后，大數(shù)據(jù)資料初步形成，可對上一年度專業(yè)人員跟蹤融資活動產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，了解此次融資對企業(yè)年度運(yùn)營情況的影響，包括營業(yè)收入增加量、凈利潤率和總額、產(chǎn)品的市場占有率、企業(yè)的經(jīng)營生產(chǎn)能力等。此工作直接針對小微企業(yè)本身，可以由企業(yè)自行組織、收集獲取大數(shù)據(jù)，比較符合小微企業(yè)的特點(diǎn)，也有助于其融資活動分析。

4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在小微企業(yè)融資中的應(yīng)用需要注意的問題

4.1 數(shù)據(jù)的實時性

必須保證數(shù)據(jù)的實時性，包括金融機(jī)構(gòu)的工作數(shù)據(jù)，也包括小微企業(yè)的分析數(shù)據(jù)等。所有數(shù)據(jù)均應(yīng)反映此階段目標(biāo)對象（小微企業(yè)）的財務(wù)情況、經(jīng)營情況，一些挖掘后獲取的數(shù)據(jù)也不宜與目標(biāo)企業(yè)經(jīng)營活動差異過大，應(yīng)保證分析范疇在一年期之內(nèi)，如果企業(yè)的經(jīng)營態(tài)勢缺乏變化，也可適當(dāng)順延，但原則上以3 年期內(nèi)數(shù)據(jù)的實時性較高。

4.2 數(shù)據(jù)的豐富性

無論金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)，或是小微企業(yè)的融資申請，均牽涉到財務(wù)活動以及后續(xù)經(jīng)營，而小微企業(yè)的經(jīng)營情況和財務(wù)安全往往受到多樣化數(shù)據(jù)影響，這就要求在借助大數(shù)據(jù)進(jìn)行融資分析時，確保數(shù)據(jù)的豐富性。豐富的大數(shù)據(jù)應(yīng)包括企業(yè)的征信信息、財務(wù)信息、運(yùn)營信息、負(fù)債信息等，從金融機(jī)構(gòu)角度出發(fā)，豐富的大數(shù)據(jù)便于進(jìn)行服務(wù)決策，從小微企業(yè)角度出發(fā)，豐富的大數(shù)據(jù)便于進(jìn)行財務(wù)方面的分析，保證融資效益和安全性。

4.3 數(shù)據(jù)的客觀性

大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，可采用收集披露信息模式、付費(fèi)模式或申請方提供模式獲取各類數(shù)據(jù)信息，用于融資活動，但論采用何種方法，均應(yīng)關(guān)注數(shù)據(jù)的客觀性。例如：小微企業(yè)提供的大數(shù)據(jù)，很可能被蓄意美化以獲取金融機(jī)構(gòu)的青睞，要求金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析，在小微企業(yè)提供了大數(shù)據(jù)信息后，金融機(jī)構(gòu)可嘗試以其他渠道二次獲取同類信息，以最大限度地保證該機(jī)構(gòu)的服務(wù)安全，消除大數(shù)據(jù)客觀性不高帶來的壞賬隱患。

5 結(jié)語

綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)在小微企業(yè)融資中的應(yīng)用價值突出，有助于企業(yè)獲取資金支持，也有助于金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)展業(yè)務(wù)，其具體應(yīng)用主要強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的收集、加工和挖掘、應(yīng)用、存儲、復(fù)用。從金融機(jī)構(gòu)角度出發(fā)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用包括征信數(shù)據(jù)收集、同類企業(yè)數(shù)據(jù)收集、行業(yè)發(fā)展態(tài)勢評估、動態(tài)要素影響評估4 個方面。從小微企業(yè)角度出發(fā)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整理和挖掘、融資額度評估、模型建設(shè)和反饋、執(zhí)行跟蹤4 個方面。具體應(yīng)用過程中還需要關(guān)注3 個要素，包括數(shù)據(jù)的實時性、豐富性、客觀性，以發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢，促進(jìn)小微企業(yè)融資和金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)擴(kuò)展。