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破解小微企业融资难题,大数据征信提供一剂良方

2020-01-13 发布于:行业见闻

小微企业作为我国市场经济中最具生机与活力的客群,已经成为推动我国经济发展的一支重要力量。近年来,尽管各大银行的信贷服务有所提升,但融资难、融资贵、融资慢等仍是困扰中小微企业发展的一大顽疾。而小微企业融资难的根本原因则在于信息不对称,银行对小微企业缺乏风险管理的强有力抓手,因此银行并不是不想贷,而是不敢贷、不会贷。面对小微企业融资难题,不仅需要银行机构信贷部门的积极配合,其面向小微企业的资信评估体系的创新升级才是关键所在。


在当今数字经济飞速发展的趋势下,以大数据为代表的技术方兴未艾,为破解金融体系中的信息不对称难题提供了重要工具。依托于大数据技术,商业银行能够准确捕捉小微企业生产经营的真实轨迹,创新自身的信用评价模式,从而大大降低为小微企业提供金融服务的成本,提高小微企业的融资能力。


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具体来看,大数据可以为商业银行更完整地理解客户习惯、创新产品与金融服务提供可能,其涵盖了潜在客户营销、新客户准入、老客户维护、拖欠客户催收等全流程业务环节,实现了对小微企业贷款的全周期精细化管理,其主要优势如下:


1.整合各方数据信息,提升风险数据汇集能力


传统征信模式对小微企业的信息收集主要来源于三个方面:客户主动向商业银行提交的申请信息、商业银行内部积累的客户历史交易数据、中国人民银行征信中心等外部机构提供的数据。这些数据维度相对狭窄,信息价值密度高度集中,针对性较强。相比传统征信模式,大数据征信模式的数据信息来源广泛,不仅包括传统征信模式己有的数据信息,还包括社交网络平台的衣、食、住、行等日常交易信息,以及政府服务平台的工商、税务、法院、公积金、水电等信息。这些数据维度来源广泛,客户信息价值相对丰富,可以让商业银行更加全方位地了解企业真实面貌。而且针对那些在金融机构没有信用记录的客户,大数据征信技术也能为其提供金融服务,可以有效地防止的客户流失。


2.形成信息互联互通,降低银行企业间的信息不对称


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在大数据背景下,商业银行能够充分利用自身的客户和资金优势,加强与大数据征信机构合作,从而进一步完善征信数据库,实现信用信息共享。一方面,大数据和云计算技术对收集来的碎片化信息进行关联分析、交叉检验以及信息核实,可以有效地甄别小微企业虚假财务信息和借款人刻意隐瞒的负面信息,从而对企业的真实面貌进行全面刻画。例如国外的花旗银行、富国银行都积极运用大数据进行信贷风控管理,可以有效地缓解客户信息的不对称问题。另一方面,通过建立小企业失信批漏机制,把企业的违约信息纳入征信系统,为银行等金融机构提供信息共享平台,实现信息互联互通,预防重复骗贷现象发生。


3.实时动态跟踪管理,提高风险控制能力


传统征信模式的另外一个缺点就是缺乏对数据的及时更新,在模型上反应的就是风险提示不及时,对客户信用的评估结果往往产生滞后效应。大数据征信模式可以利用数据挖掘技术对客户的行为数据进行采集,对借款人进行全面持续的风险监测,形成全天候、全方位、全流程的监测体系。通过实时评估的结果,一旦发现任何风险迹象,可以及时通知相关业务部门,提示风险预警,推动业务部门及时深入地了解风险状况,以提前采取风险防范应对措施,尽可能降低银行的损失。此外,借助大数据对所有的催收对象制定合理的催收顺序和策略组合,选择合适的催收时机和有效的催收策略,实现整个催收过程的低成本、高回报,提高催收的质量和效率。

综上,运用大数据等金融科技手段解决中小微企业融资难、融资贵难题,能够为中小微企业繁荣发展注入更多能量。但这条发展之路并不是一蹴而就的,除了需要推动数据模型系统的不断迭代外,还需要金融机构、科技公司、小微企业、监管部门等各方共同努力,共建小微企业金融服务的良好生态。