金融時(shí)報(bào)：大數(shù)據(jù)助小微金融提質(zhì)增效

? 小微企業(yè)融資問(wèn)題是長(zhǎng)期存在的老大難問(wèn)題。但近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新業(yè)態(tài)的興起，互聯(lián)網(wǎng)加速向金融領(lǐng)域滲透，創(chuàng)新性的金融產(chǎn)品與服務(wù)開(kāi)始涌現(xiàn)，這為解決小微企業(yè)融資提供了新渠道，金融智能服務(wù)小微企業(yè)的時(shí)代正加速到來(lái)。

? 小微企業(yè)金融需求突出

? 作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“毛細(xì)血管”，我國(guó)小微企業(yè)求“資”若渴。

? 據(jù)了解，當(dāng)前我國(guó)每天新增1.5萬(wàn)戶以上的小微企業(yè)，提供了大量就業(yè)崗位，已占我國(guó)就業(yè)崗位的80%。而從央行統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)看，小微企業(yè)貸款的需求客觀存在。截至2016年12月末，我國(guó)小微企業(yè)人民幣貸款余額為20.84萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)16%，比同期大型和中型企業(yè)貸款增速分別高7.2個(gè)和9.1個(gè)百分點(diǎn)。

? 但是，與小微企業(yè)發(fā)展不匹配的是，融資問(wèn)題一直是掣肘其發(fā)展的痛點(diǎn)。“在我國(guó)6000多萬(wàn)家小微企業(yè)中，大概只有1300萬(wàn)家小微企業(yè)被金融機(jī)構(gòu)服務(wù)過(guò)，而且從去年數(shù)據(jù)看，我國(guó)小微貸款余額當(dāng)中，超過(guò)90%都為擔(dān)保抵押類，純信用貸款依舊很少。”元寶鋪CEO陳瑞貴表示。

? “小微企業(yè)的貸款難題，不僅是難，而且是慢。”有互金從業(yè)者坦言，小微企業(yè)出于成本考慮，很少能像大企業(yè)那樣貸一筆款后，放在那里慢慢使用。總體上，小企業(yè)對(duì)資金的需求是“小、急、短、頻”，即額度小、要得急、使用時(shí)間短、頻次高。據(jù)記者了解，螞蟻金服旗下服務(wù)小微企業(yè)的網(wǎng)商銀行，在其服務(wù)的小企業(yè)中一年貸款50次以上的，就占到了60%。

? 大數(shù)據(jù)助力授信決策

? 事實(shí)上，解決小微融資難、融資貴的問(wèn)題，核心就是成本問(wèn)題。隨著智能制造向深處拓展，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為代表的新技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用空間逐步打開(kāi)，將其應(yīng)用到線上金融服務(wù)，可有效降低金融服務(wù)成本，提升服務(wù)效率。

? 從當(dāng)前市場(chǎng)表現(xiàn)看，除了幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭之外，一些金融科技企業(yè)、第三方服務(wù)平臺(tái)也開(kāi)始涉足大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，以海量的大數(shù)據(jù)為積淀，開(kāi)發(fā)智能風(fēng)控系統(tǒng)，將技術(shù)輸送給相應(yīng)的金融機(jī)構(gòu)，提高其信貸審批效率，助力小微企業(yè)獲得貸款。

? “事實(shí)上，一筆銀行貸款的發(fā)放，其背后有大量后臺(tái)人員在做工作。小額貸款在銀行貸款難，很大因素是商業(yè)的不可持續(xù)，即人工作業(yè)成本越來(lái)越高。”某銀行從業(yè)人員坦言。

? 小微業(yè)務(wù)是金融的“藍(lán)海”，無(wú)論是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，還是新金融公司，都希望在此領(lǐng)域深耕。但是，正是由于單筆貸款規(guī)模普遍較小，銀行成本投入與產(chǎn)出不成正比造成小微貸款落實(shí)困難。面對(duì)這種情況，若是可以在云端搭建一個(gè)授信決策的集成系統(tǒng)，降低采集信息和授信決策成本，幫助銀行機(jī)構(gòu)、小貸公司減少線下的人力成本，將有助于改進(jìn)小微貸款的商業(yè)模式。

? 以小微數(shù)據(jù)化信貸服務(wù)平臺(tái)元寶鋪為例，其在不久前推出了一套云端產(chǎn)品級(jí)的智能風(fēng)控系統(tǒng)，以小規(guī)模資產(chǎn)市場(chǎng)為切入口，通過(guò)集成已有的大數(shù)據(jù)，把在線上采集的各種信息都集成到這一云端系統(tǒng)當(dāng)中，輔助銀行等金融機(jī)構(gòu)完成授信決策，提高信貸審批效率。

? 據(jù)了解，元寶鋪在過(guò)去3年多時(shí)間內(nèi)服務(wù)了20多個(gè)銀行機(jī)構(gòu)和小貸公司，幫助超過(guò)5萬(wàn)家小微企業(yè)獲得超過(guò)50億元的授信額度。而在這一過(guò)程中也積淀了10萬(wàn)多個(gè)小微企業(yè)的數(shù)據(jù)樣本。在陳瑞貴看來(lái)，通過(guò)已有的數(shù)據(jù)沉淀，在云端搭建這一平臺(tái)，對(duì)于銀行機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，可直接在云端獲取授信結(jié)果，減少其在小微企業(yè)本地部署決策引擎成本，從而幫助小微企業(yè)主更快獲得貸款，有針對(duì)性地解決其金融需求。

? 智能風(fēng)控解決行業(yè)痛點(diǎn)

? 業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，在未來(lái)，線上金融業(yè)務(wù)將成為主流。那么，如果線上業(yè)務(wù)逐步擴(kuò)大，如何做好線上風(fēng)控的問(wèn)題也就隨之而來(lái)。

? 可以看到，傳統(tǒng)的風(fēng)控以人工審批為主，效率普遍低下，而當(dāng)前市場(chǎng)上的一些線上風(fēng)控系統(tǒng)，又存在著與金融機(jī)構(gòu)之間信息對(duì)稱度差、風(fēng)控規(guī)則與業(yè)務(wù)邏輯強(qiáng)行黏合的問(wèn)題。“一旦風(fēng)控規(guī)則出現(xiàn)漏洞，容易被大量復(fù)制，給金融機(jī)構(gòu)造成巨大損失，因此，需要經(jīng)常對(duì)風(fēng)控模型進(jìn)行迭代，但這也同時(shí)帶來(lái)風(fēng)控成本巨大的難題。”一位業(yè)內(nèi)人士表示。

? 總體上，小微企業(yè)業(yè)務(wù)涉及面廣，行業(yè)和場(chǎng)景各有不一。一方面，不同行業(yè)需要的數(shù)據(jù)源不一樣；另一方面，不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特征也有所差別，因此，對(duì)應(yīng)著小微金融的服務(wù)也需多元化。

? 為解決這一痛點(diǎn)，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，開(kāi)發(fā)智能風(fēng)控產(chǎn)品做風(fēng)險(xiǎn)定制化成為發(fā)展趨勢(shì)。傳統(tǒng)的風(fēng)控引擎是部署在本地的，部署之后仍然需要金融機(jī)構(gòu)去對(duì)接大量的數(shù)據(jù)。而智能風(fēng)控系統(tǒng)，可以做到數(shù)據(jù)定制化、風(fēng)險(xiǎn)定制化、產(chǎn)品定制化，提供契合產(chǎn)品需求的場(chǎng)景化風(fēng)控模型。

? “盡管不同行業(yè)有所差別，但通過(guò)智能風(fēng)控將原始數(shù)據(jù)抽離出來(lái)，形成格式化規(guī)則，建立相應(yīng)的模型。這既包括成熟的風(fēng)控策略，也包括規(guī)則可配置的原則，在應(yīng)用新業(yè)務(wù)時(shí)可對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整、靈活配置。”陳瑞貴表示。

本文摘自：《金融時(shí)報(bào)》