大数据下商业银行优化中小微企业服务的研究

■李海姣

（湖南涉外经济学院）

1 商业银行服务中小微企业的现状

1.1 商业银行服务中小微企业的动力充足

2015年，银保监会在《关于2015年小微企业金融服务工作的指导意见》，提出了商业银行发展小微企业贷款的业务要求。随着中小微企业的发展，国家对于中小微企业的帮助也越来越多，也对商业银行服务中小微企业提出了更高的要求。大数据高效处理信息的能力，以及互联网金融的逐步深入，可以降低银行的信息成本和交易成本，从而放宽对中小微企业的贷款限制。大数据对于风险防范和客户细分也有着很大的促进作用，可以很大程度上提升信息的价值，增加商业银行对中小微企业的关注度。

1.2 中小微企业贷款偏重抵质押

中小微企业60%左右的贷款需要抵押或质押作为担保，信用贷款仅10%左右，而大型企业的信用贷款占比达到44%以上。根据《中国银行年报2016》数据统计，中国银行境内贷款超过50%需要抵押或质押担保，信用贷款只有26%左右，而信用贷款大多提过给大型企业，据此可以估计中小微企业的担保形式60%以上需要抵押或质押。

1.3 我国商业银行服务中小微企业的模式

我国绝大多数商业银行服务中小微企业运用的是“信贷工厂”模式。“信贷工厂”具有“产品标准化、作业流程化、生产批量化、队伍专业化、管理集约化、风险分散化”六大特点。该模式可以帮助商业银行在既定的风险容忍水平内，提高效率，降低成本，既满足了中小微企业信贷融资“短、频、急”的需求，有能使商业银行实现对中小微企业的战略化发展目标。

2 我国商业银行服务中小微企业存在的问题

2.1 银行和中小微企业之间信息不对称

中小微企业的经营与企业主的行为密切相关，而企业主行为难以量化，加大了商业银行开展中小微企业服务的困难。商业银行无法通过企业的财务指标、经营状况等信息来准确地衡量中小微企业的实力和风险。另外，我国的征信体系尚不完善，缺乏专业且可信的第三方征信机构，更缺乏征信业普遍采用的行业信息技术标准。征信主要依托于企业自主向商业银行提供并及时更新信息，而中小微企业自我信用意识淡薄，对于政府的政策安排以及金融机构的制度安排很少关注。导致中小微企业提供的信息可靠性差，商业银行贷款风险高。

2.2 大型商业银行对中小微企业的金融支持较弱

虽然有前文所提到的一系列动力使得商业银行逐步发展中小微企业贷款业务，也取得了一定的成效。据中国银行监督委员会数据统计，2017年，我国小微企业贷款余额为30.74万亿元，2018年，全国小微企业贷款余额为32.35万亿元。但从中小微企业贷款占贷款总额的比例来看，中小微企业贷款总额比例仍然偏低。说明商业为中小微企业提供的服务并不充足。

表1 2016年大型商业银行小微企业贷款比重

2.3 中小微企业管理不规范，授信成本高

中小微企业本身的管理意识弱，信息透明度低，财务状况，管理方式，经营水平等信息缺乏可信度，甚至存在财务数据造假、负债严重、骗取贷款等问题。商业银行使用传统方式授信时，信息的获取、整理、鉴别是非常耗时耗力的，需要花费大量的人成本和时间成本，导致中小微企业贷款时间长，程序多，商业银行惜贷现象严重。这增加了中小微企业的融资成本，也增加了商业银行的经营成本。

3 大数据在商业银行服务中小微企业中的优势

3.1 丰富数据，实时更新，有效控制企业贷款风险

大数据的优势在于数据变化可以实时更新，改变以往需要企业自觉更新的弊端，数据库可以将所有信息细化到每一个时间节点上，使商业银行对企业的风险评估可以做出实时评估，具有很强的连续性，从而避免企业数据作假的可能性，达到有效控制风险的目的。

商业银行可以与多部门，多机构合作，构建多维度的大数据征信平台，获取最广泛、可信的数据信息。一方面，银行加强与政府部门的合作，收集企业相关信息以完善企业数据和企业信用状况以便商业银行更好的把握中小微企业的经营状况和信誉水平。同时，线上交易已经非常普遍，各大互联网金融机构储存了大量的实时交易数据。银行与这些金融机构合作，通过浏览记录、搜索量等挖掘企业的历史信息、了解企业的发展状况和信用信息。

3.2 优化数据，细分服务，帮助商业银行创新金融产品

商业银行可以运用自己的技术对信息进行挖掘和有效甄别，将中小微企业的信息关联起来并重新组合成对银行有用的测量数据，使每一份中小微企业的数据变动能对应相应的贷款利率、预期收益率、偿债能力等硬性指标。通过初步筛选、数据深度挖掘、建立数据评估模型等步骤，最终形成比较完整客观的信用评分，并以此作为对该企业进行贷款的依据。通过企业或者企业主的存贷信息、保险信息、征信信息，对中小微企业进行长期稳定的划分。同时，还可以根据行业的发展潜力以及经济背景对企业的未来发展进行预测，从而制定出更加合适的贷款方案，降低贷款风险的同时促进中小微企业的规范发展。

3.3 创造虚拟资本，增加企业信用

传统的中小微企业贷款，过分依赖于抵押和质押，导致其贷款成本高。在大数据的应用下，商业银行可以发展多维征信体系，依托大数据，与第三方平台合作，借助第三方征信机构的帮助，结合政府征信系统，便可以发展适合中小微企业的征信系统。可以根据详细的订单数据信息来判断企业信用，也使得商业银行可以对贷款对象的信用水平和潜在风险进行更加深入的考量。

4 大数据时代优化商业银行服务中小微企业的建议

4.1 加大大数据在中小微企业金融服务中的适用范围

中小微企业对大数据的运用并不充分，将征信与大数据结合可以反向推动企业运用大数据，在企业加大对大数据使用的同时，又给商业银行积累企业数据拓宽渠道。传统中小微企业的数据只有社保、纳税等政府部门数据，伴随着大数据应用的不断深入，中小微企业可以将大数据运用于物流、账单收付、上下游货物交接等各个方面。商业银行也可利用这些数据对企业做出更加全面的信用评估。同时商业银行自身也可以拓宽大数据的使用范围，利用数据追踪，对贷款的使用状况进行实时跟踪，确保贷款的使用正规，降低贷款风险，从而增加对中小微企业的贷款。

4.2 创新中小微企业贷款抵押担保方式

传统上中小微企业贷款一直依赖于固定资产的抵押和质押。随着大数据下虚拟资产的增加，中小微企业拥有看了更多的信用价值。商业银行也可以根据这些虚拟价值，创造出适合中小微企业的金融产品。

4.3 加大对新兴中小微企业的支持

据统计，2018年末，我国全部中小微企业中，信息传输、软件和信息技术服务业企业91万家，比2013年末增加69.3万家，增长319.4%，占比为5.0%；科学研究和技术服务业企业114.1万家，比 2013年末增加81.5万家，增长250%，占比6.3%。可见新兴企业的发展是非常迅速的，这也就意味着，新兴中小微企业需要大量的资金来帮助其有序发展。在大数据的监控下，这些新兴企业既可以得到的良好的监管，拥有良好的发展前景，具有良好的虚拟信用。商业银行应该加大对这类企业的投资以及创新对这类企业的贷款方式。

4.4 利用大数据与保险业结合服务中小微企业

2019年我国银保监会合并，意味着银行业与保险业的密切程度越来越高，数据共享对于两个行业而言也是非常重要的。近年来，由于保险能够有效防范与分散中小微企业发展运营中的风险，企业的保险意识不断加强，保险业拥有的企业数据也越来越多，创造银行业与保险业之间的数据共享，可以增加商业银行对中小微企业的了解。商业银行可以结合保险公司创新产品，提高中小微企业的保险参与度，根据市场变化与企业需求推陈出新，以持续不断的创新来更好地支持中小微企业的发展。