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“一年間，大數據為沒有抵押和擔保的中小微企業解決純信用貸款21億元；為銀行跟蹤監測中小微企業貸后資金總額達100億元，未發生一筆不良……”這是在8月15日由中國中小企業協會、中國投資協會新興產業中心舉辦的大數據信用融資實踐報告暨國務院《關于金融支持小微企業發展的實施意見》周年媒體座談會上，由我國第一家大數據信用信息服務機構——金電聯行（北京）信息技術有限公司（以下簡稱“金電聯行”）披露的一組數字。有關專家認為，目前中國有5000萬家中小微企業，由于抵押物不足、信息缺失導致的融資難題亟待解決。而大數據信用的出現，將成為化解這個問題的有力抓手和突破口。

行業發力研究大數據信用

去年8月，國務院辦公廳發布了《關于金融支持小微企業發展的實施意見》（以下簡稱“《實施意見》”），要求進一步做好小微企業金融服務工作，全力支持小微企業良性發展。《實施意見》指出，加強小微企業金融服務，是金融支持實體經濟和穩定就業、鼓勵創業的重要內容，事關經濟社會發展全局。《實施意見》把著力強化對小微企業的增信服務和信息服務放在了重要的位置，并將破解小微企業缺信息、缺信用作為解決融資難的關鍵舉措。尤其是在解決小微企業融資難問題的方案中，創新性提出了注重用好生產經營、人才及技術、納稅繳費、勞動用工、用水用電等“軟信息”，建立針對小微企業的信用評審機制等內容，這是在國家政策文件中，首次應用了大數據信用的概念，從企業的“軟信息”找信用，打破了傳統的以財報等“硬信息”評價信用，以資產抵押為主的融資理念。

7月23日，李克強總理在國務院常務會議上部署了10條措施緩解企業融資難、成本高等問題,明確提出以大數據手段支持金融回歸實體經濟，防范金融風險的要求。

在政策引領下，一年來，國內大數據信息產業發展迅速，以金電聯行為首的一些大數據信用評價機構也在逐步出現。今年2月，京東集團憑借積累的大量客戶數據和消費記錄，推出“京東白條”，給予其旗下符合條件的注冊用戶最高信用1.5萬元額度，用于網購信用支付。而更早之前，阿里小貸則已借助其電子商務上的各種數據還原小微企業信用，并以此為依據向旗下70萬家小微企業提供了信貸服務。越來越多的城市也在開始打破金融、稅務、法院和工商等政府部門的“信息孤島”，統一建設個人和企業信用信息共享平臺。

中國中小企業協會副秘書長李魯陽談道，2013年8月，金電聯行的大數據客觀信用理念作為“著力強化對小微企業的增信服務和信息服務”的措施，被納入《實施意見》中。金電聯行是中國中小企業協會的副會長單位，也是被國家發改委、工信部主管的信用服務平臺認定的信用體系建設和中小微企業信用融資評價機構。近年來，中國中小企業協會一起進行了組織推動，純信用貸款數額幾乎以“井噴”狀態成倍增長，大數據信用創新的金融模式正在不斷釋放規模效應。目前，該協會正在與金電聯行建立專業委員會，并聯合政府、行業、金融機構、企業，推動社會信用體系的建設。

中國投資協會新興產業中心副主任王濤認為，大數據信用是一項具有促進經濟和社會發展戰略價值的創新技術，并且本身能發展成為一個新興產業。這種基于大數據理論與云計算技術所創建的客觀信用評價體系，在過去幾年中為中小微企業純信用融資做出了業界矚目的成績。2013年下半年，新興產業中心也與金電聯行共同建立了中國新興產業大數據信用服務中心，全面推進中小微企業融資。

“量化”信用的金融實踐

“我們是在一年前才知道自己的技術叫大數據，這時正趕上互聯網大數據概念的興起。”大數據客觀信用體系的始發者——中國中小企業協會副會長、金電聯行董事長兼總裁范曉忻笑稱。其實早在7年前，他們幾位合伙人是為汽車產業供應鏈上的一些中小微客戶，通過其與核心廠商的業務往來分析出信用評分，幫助其獲得銀行融資。7年來，他們在涉及的模型中設立了500多項指標，建立了10個行業的客觀信用體系儲備，逐步征服了金融機構的心。

7年來，金電聯行累計為千余家中小微企業提供超過40億元的“純信用”貸款，未發生一筆不良貸款。僅去年一年，就為近600家企業提供了高達21億元的“純信用”貸款。也驗證了國內信用貸款的發展潛力和速度。

為什么政府平臺、金融機構會采納他們的信用標準？范曉忻分析，目前國內的金融風險不亞于國際金融危機，這也是銀根緊縮的一大主因。對銀行來說，他們不是不肯對中小微企業放貸，而是不敢放。主要面臨的問題是如何監管本金安全。國內沒有一個完備的信用體系，對金融機構來說難以達到信息對稱，企業報表通常很難反映企業經營情況。“銀行界其實都知道中小微企業融資是個市場‘大藍海’，目前全國放貸總規模才十幾億元；但對銀行來說，如果做一個500萬元的信貸和一個5億元信貸，前者各項風控成本可能還高于后者，他們就不會去涉足。”范曉忻說，數據化能夠運用于社會治理方面，也是因為現在的“地方放貸”“地方扶持資金”投放不理智，缺少不同企業、不同扶持政策的實際參考標準。

金電聯行的“大數據客觀信用評估體系”的技術流程，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。供應鏈管理作為一個戰略概念，以相應的信息系統技術，將從原材料采購直到銷售給最終用戶的全部企業活動集成在一個無縫流程中，系統內的交易是不可更改的，單個企業修改數據也不可能實現。金電聯行重點挖掘的數據有12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。

范曉忻解釋，第一，他們不服務成立一年內的企業，因為其信用存續周期過短。第二，他們不看水分嚴重的企業統計報表，只要企業的明細數據。第三，他們針對不同行業建立的信用模板具有不同的數據關聯性分析能力，對不合理數據有清洗功能。

國內信用融資仍有諸多瓶頸

最近金電聯行和南京文化控股集團進行合作，對方組建的金融服務交易平臺打算對一批考核內文化企業進行融資扶持，金電聯行負責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。

“文化企業是所有成規模的行業里面最難度量信用的，可能很少的人就能產生極大的產值。放眼國際，各國文化企業受到的金融扶持都是很強的，但國內文化企業的融資手段較貧乏，他們確實最需要信用融資。”范曉忻說，對他們來說，這個行業的數據太少了，無論是單個企業還是上下游供應鏈。考慮到這個行業的特殊性，他們建模時對固定資產、訂單等不再作為主要指標項，而是以人力作為突破口。

“以文化產業為例，國內信用融資最難的是沒有信用體系，而美國面臨的問題是信用體系的濫用問題。”范曉忻說，西方中小微企業的融資方式，居第一位的就是訂單融資。

“拿一張A4紙，甚至都不是合同，只要有雙方的業務授權簽字，3天之內就可以放款。這是因為歐美有非常健全成熟的信用體系，并且數據互聯均可以查詢。”范曉忻說，西方信用指標包括商業、個人、政府、司法信用多層面，針對信用不良的懲罰非常嚴格，這就是國外每個企業填稅務報表時對收入都如實以告的原因。而國內銀行追求司法保全難，企業抵押房產作貸款，但房產未必是屬于銀行的。

因此，范曉忻認為，信用體系建設在中國是項需要全社會配套推進的大工程，而在其中，大數據信用的廣泛運用應該能成為信用評估和融資的重要補充。

（來源：中國文化報）