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文化企業應積極做好數據積累，相信數據的價值。金融界相關人士認為，信用貸款在科技類企業創新試點成功后，應將信用貸款重點在文化產業內推廣試點。目前，國內在文化企業的“純信用貸款”上還沒有實現真正的突破。文化企業需要純信用融資，只要市場、大環境有決心推進文化信用貸款，銀行會有更大動力。

時值文化金融熱，傳統金融界為文化企業提供的服務不斷創新，互聯網金融平臺的出現也為中小企業融資帶來曙光。金電聯行（北京）信息技術有限公司（以下簡稱“金電聯行”）以自主研發的大數據集成分析技術，在中小企業融資過程中提供了動態信用評分、信用定價、動態風險控制等有力支持，成為在制造科技等領域推進“純信用貸款”的先行者。

“讓數據說話是我們服務的根本功能。中國的金融創新大部分是模式創新，而金電聯行的不同之處是科技創新引領下的模式創新。”金電聯行董事長范曉忻如是說。大數據究竟如何成為融資利器？信用數據分析對于包括文化在內的行業來說會帶來哪些影響？文化金融的“純信用”時代何時到來？

供應鏈上的默默耕耘者

當下，各銀行機構推出的倉單融資、應收賬款融資等就代表著金融界對產業更新需求的及時跟進。但在7年前，金融機構絕大多數仍在“抵押貸款”的保守圈子里踏步，中小企業融資難極為突出。而金電聯行早在7年前就進行了“供應鏈金融”的探索，更早在“互聯網大數據時代”到來之前，以先行者的姿態主動觸摸產業脈搏。

清華大學計算機系畢業的范曉忻原本經營的是一家與金融無關的IT類公司，利用自己的后臺數據管理平臺，為華北地區的汽車零部件企業做供應鏈管理系統。當時很多零部件生產商總向他抱怨流動資金短缺之苦，作為汽車供應鏈一環，他們盡管訂單充足，但庫存可抵押資產幾乎沒有，導致很難獲得貸款。

敏銳的范曉忻開始琢磨，是否可以利用企業供應鏈數據，開發這部分的融資功能。范曉忻聯合幾個合伙人成立了金電聯行，為其客戶做客觀信用計算，再把他們介紹給銀行，申請無抵押信用貸款。

然而，這一“前衛模式”無疑讓金融界心有疑慮。范曉忻坦言，為了打通銀企對接障礙，他們當時對1200多家中小企業進行了調研，幾乎跑遍了四大國有銀行以外的所有銀行，讓他們接受信用貸款模式。

7年來，金電聯行一直在“大數據分析”這個相當枯燥的領域默默耕耘，不僅為眾多企業融資提供了增信、風控服務，更在諸多行業領域進行“大數據支持信用貸款”的破冰之旅。截至目前，金電聯行為1000多家中小微企業提供了總規模超過40億元的非抵質押信用融資服務，貸款利率多為基準利率上浮10%至30%，尚未發生過一筆不良貸款。他們也與幾十家政府、銀行機構達成合作關系。

中小企業融資難仍是現狀，這預示著金電聯行此類融資服務機構的市場機遇。“目前國內經濟在向服務業轉型，大量創新型企業、服務型企業涌現。”范曉忻說，創新科技型的企業主要依賴人才的知識創造，這一點用傳統的風險評估方式很難覆蓋。從2013年下半年開始，金電聯行開始針對這類企業進行調研，主要對人力資本的信用和風險評估進行了建模，收集了上千家企業的信息。同時他們打入中關村科技園區，準備為園區內上百家企業提供信貸支持、增信、優質企業發現梳理等服務。

“數據說話”的秘密

“美國的企業80%以上靠的是信用貸款，而我國企業在2007年99%以上通過抵押擔保獲得，迄今信用貸款也遠稱不上盛行。”范曉忻表示，“信用時代”是他們的暢想，但事情需要一件件去做。

當下金融界也在廣泛創新基于企業供應鏈上的貿易融資方式，比如倉單融資和應收賬款抵質押貸款等。對此，范曉忻分析，這過程中的風險控制仍然落在銀行、擔保等機構身上，雖然發放的不是信用貸款，但仍需要對企業進行信用方面的判斷。而他們判斷的依據一是企業交易行為的真實性審核，二是來自企業合作方（一般為大型集團）的信用證明。過程中，銀行、擔保機構等仍需要為中小企業融資承擔較高的服務成本。

金電聯行利用大數據，將企業信用信息量化。“大數據客觀信用指標模型”的具體技術流程，就是通過接入企業的供應鏈管理系統，依靠一套“數據挖掘機器人”對數據進行挖掘。

供應鏈管理系統是一個交互系統，系統內的交易是不可更改的，單個企業去修改數據也不可能實現。金電聯行重點挖掘的數據有十二大項，包括下訂單、生產、物流、入庫、出庫、生產線上線、下線、增值稅發票確認、結賬、付款等，這些數據通過“大數據客觀信用指標模型”，自動生成企業的信用評分和動態生命力。迄今，金電聯行已在涉及的模型中設立了500多項指標，建立了制造行業、商超行業、醫藥行業等10個行業的客觀信用體系儲備。

“企業的財務報表有時不能反映出真實情況，我們采用全數據概念，不放棄能拿到的每一個數據，尋找數據之間的規律性。我們不看企業的現在，而是看它未來一段時間內的還款能力。”范曉忻強調，金電聯行采用大數據算出來的企業信用，中間沒有任何人為干擾，一些掩蓋企業真實情況的合計數、資金拆解等行為將無處遁形。

范曉忻以汽車供應鏈作例，供應商與主廠商的聯合造假很難，一是造假要做全套，為了把額度做上去，供應鏈數據取決于所有供應商的供貨數量，一發而動全身，訂單、物流等都要改，這是相當繁雜的工程。二是數據挖掘機器人會按照過往數據和未來數據的分析，清洗掉異常數據，間歇性提高部分指標并不能提高額度。

同時，更大體量、更全方位描述風險的參數，最早能在6個月前就向銀行預警。“我們通過貸前批量企業篩查、貸中額度計算、貸后風險量化監管以及嵌入式的服務系統，創造出銀行信貸管理新模式，把資金引導到有需求的企業去。”

有了數據技術，金融實踐在范曉忻看來是更大的難題。如何在更廣的領域推廣自己的數據追蹤系統，讓更多企業打開心扉公布數據，讓更多銀行信賴其技術能力，才是金電聯行在產業中發揮更大能量的前提。

“純信用時代”何時到來

今年初，國內金融界相關人士指出，信用貸款在科技類企業創新試點成功后，應將信用貸款重點在文化產業內推廣試點。

“我們在文化企業的‘純信用貸款’上還沒實現真正的突破，放眼整個金融界，文化信用貸款極為罕見。”范曉忻坦陳，但這并不妨礙金電聯行針對文化產業的未雨綢繆。兩三年前，他們已為北京、天津等地相關機構通過各種方法收集文化企業經營數據并建模，他們發現文化企業經營也是有規律可循的。

最近金電聯行和南京文化控股集團進行合作，對方推薦了一批文化企業，由金電聯行對企業進行經營狀況測算，幫助這部分企業建立信用、計算風險。

“經過幾年文化金融的洗禮，一些大型文化企業的財務規范還是可以的，很多企業也獲得了銀行融資。在我們調研過程中，對象企業較為配合，向我們開放了部分人力、納稅記錄數據。但絕大多數文化企業供應鏈極短、交易環節簡單、EPR平臺（即對企業的資源整合集成管理，采用信息化手段實現的企業供銷鏈管理系統）缺失，本身就沒有多少數據。根據我們技術平臺的學習能力和算法，從相對少的大數據維度也建立起了因果關聯性。”范曉忻表示。

“只要市場、大環境有決心推進文化信用貸款，銀行就會有更大動力。畢竟文化企業太需要純信用融資了。文化企業也應積極做好數據積累，相信數據的價值。”范曉忻還不敢奢望他們的信用評價體系能夠“普適”文化產業，他認為文化信用體系建設取決于社會誠信環境、司法配套保障、政府、銀行界的信心等，他們想先做出一些案例，用案例激發信用融資體系的建設積極性。“從現行階段看，政府如果想推進文化信用試點，應設立杠桿資金、風險緩釋資金等，激發銀行界的積極性。”范曉忻說。

（來源：中國文化報）