大数据时代下金融科技推动实体经济发展研究

茆海萌

（对外经济贸易大学金融学院在职人员高级课程研修班，北京 100029）

大数据技术在金融科技中具有广泛的应用价值，突出体现在精准营销、风险防控、贷中监控以及贷后管理等阶段。在金融科技创新中也要运用大数据技术掌握用户特点、优化业务流程。随着金融服务回归实体经济，尤其是加大对中小微企业的支持力度，金融科技的服务对象、风险特点也发生了显著的变化。在这样的背景之下应该加大金融创新，利用大数据技术完善金融科技中的缺陷。

1 金融科技对实体经济发展的价值

1.1 实体经济的融资需求

根据统计数据，2021 年前三季度全国社会性融资规模达到了24.75 万亿元，其中有16.83 万亿贷款发放给实体经济企业,占比为68%。2022 年上半年，社会性融资规模为21 万亿元，其中13.58 万亿服务于实体经济，占比为64.7%。从这些官方数据中可以判断出，金融机构发放贷款的主要对象是实体经济企业。

1.2 金融科技在实体经济融资中的应用价值

实体经济是社会财富的主要来源，实体经济中的制造业生产了大量具有实际应用价值的物质性资源，是推动社会进步的关键力量。金融科技服务实体经济的核心价值体现在国民经济发展“脱虚向实”。我国在2005 年时金融业增加值在GDP 中的占比大约为4.4%左右，2016 年，这一数值上升到8.3%，2021 年的占比为13.7%。金融经济虽然促进了GDP 增长，但金融对实体经济产生了一定的挤出效应，任由其发展将造成实体经济空心化，全社会生产制造能力将逐步受到威胁。正是在这样的背景之下，国家提出了“回归实体经济”的战略定位。金融机构要加大对实体经济的推动作用[1]。

随着区块链、大数据、人工智能等新型信息化技术与金融产业的深度融合，现阶段的金融服务也进入科技创新的快车道，在高科技、高新制造、新能源、乡村振兴、绿色发展等众多实体经济中，金融科技都发挥着显著的融资作用。当前的金融服务机构大多发展出数字化平台，各种类型的商业银行都开发了金融服务方面的APP，其中创造了大量的新型业务，金融创新力度和活力都大幅增加[2]。

2 实体经济发展存在的主要困难

2.1 中小微企业融资难度较大

依据工信部的数据，截至2021 年末，我国中小微企业的数量达到了4800 万户，为就业市场提供了大量的岗位，极大地缓解了全社会的就业压力，并且中小微企业中存在不少新兴的创业公司，其未来的经济增长空间、市场竞争力不可估量，具备很高的培养价值。但中小微企业在发展过程中常常面临融资渠道窄、融资成本高、融资难度大的问题，主要原因在于此类企业缺乏政府出资背景，再加上其自身的资产总量较小，不具备足够的抵押物，金融机构出于风险控制的考量，严格控制中小微企业的贷款发放。显然，这种现象严重阻碍了实体经济的发展，近年来，国家政策对中小微企业的扶持力度增加，适应中小微企业融资的金融机制有所增加，但整体而言，中小企事业的融资难度依然较高，相关工作还需持续推进[3]。

2.2 金融业服务实体经济的模式较为单一

不可否认的是，中小微企业与大型企业尤其是具有国资背景的大型企业相比，在融资风险评估中往往难以达到金融机构的标准。国内的金融机构以银行为主，而银行的贷款业务建立了完善的风险评估体系，最大限度上维护了银行的金融稳健性，避免结构性风险。但是在服务实体经济方面，融资只是企业金融需求中的一部分，如果金融机构依然按照过去的风险控制策略去评估企业的融资能力，中小微企业依然难以从中受惠，这种情况也表现出金融业服务实体经济的模式非常单一。在当前的经济背景之下，各类金融机构需加大科技创新力度，准确识别不同企业之间的差别，不以规模作为衡量企业融资能力的唯一标准，而是形成更加科学的风险评估体系，为优质实体企业创造良好的融资服务和金融支撑。关键是建立更加多元化的企业评价、担保体系，形成完善的金融服务体系，帮助实体企业控制融资风险，更好地符合金融机构的放贷标准[4]。

2.3 金融服务实体经济存在结构失衡的现象

2.3.1 配置结构失衡

所谓配置结构指的是金融机构发放资金具体流向的产业结构特点，在过去很长一段时间，资金大量流向基础设施以及房地产项目，实体企业的融资受到较大的挤压作用。但这一情况已经开始转变，原因是房地产回落趋势明显，融资需求大幅下降，实体经济受国家政策导向的重视，成为金融机构重点服务的对象。但过去所形成的结构失衡仍需一定的时间才能完全调整过来。

2.3.2 市场结构失衡

实体企业的融资方式分为直接融资和间接融资两种，直接融资与间接融资的最大区别在于资金的主要来源以及金融中介机构的参与性。在直接融资中不存在金融中介机构，资金主要来自证券市场。间接融资需要金融中介机构参与，资金来源为拥有闲置资金的单位。国内的直接融资占比远低于发达国家。实体经济融资时大量运用了间接融资方式，由此也导致其杠杆率过高，间接融资的企业大多承担着过重的负担和风险。

2.3.3 阶段结构失衡

实体企业的融资需求分布在多个发展阶段内，例如，在企业初创阶段，资金往往是最为匮乏的资源，但金融机构在倾向于对成长期和成熟期的企业发放贷款，原因是这两个阶段的企业已经形成了可靠的商业模式和盈利模式，对于金融机构而言，其资金风险更小。但初创企业在实体企业中占据着一定的比例，初创企业具有“造血”作用，在金融服务中应加大支持力度。

3 大数据和金融科技推动实体经济发展的内在机理

3.1 金融科技产品的范围界定

金融科技产品类型多样，国家市场监督管理总局对金融科技产品的认证规则作出了说明，具体可参考《金融科技产品认证规则》，其中认定的金融科技产品包括客户端软件、可信应用程序、POS 终端、区块链产品、银行的应用程序接口、云计算平台等。客户端应用程序以智能移动终端为载体，用户可通过手机直接下载并应用，其便捷性最为突出，因而是当前最主流的金融科技产品类型[5]。

3.2 大数据技术在金融科技中的应用场景

3.2.1 利用大数据技术实现精准营销

金融科技产品类型多样，其服务对象存在较大的差异，在宣传推广中要提高精确度，从而以最快速度扩大金融科技产品的受众范围，服务实体经济。例如，中国农业银行推出的“e 贷”主要针对小微企业融资。中国银行推出的“高企贷”重点针对高科技实体企业。建设银行推出的“速贷通”也是面向小微企业，需要融资的实体企业要提供抵押物，放款速度快。有些金融科技产品针对特定的行业，兴业银行推出的“兴能贷”主要服务于新能源供应链企业。由此可见，金融科技产品的定位及服务对象差异显著，这就要求其在获客时提高精确度，将有限的宣传推广资源应用到正确的方向上[6]。

大数据技术的特点是广泛收集各类企业用户的基本信息，根据企业的经营范围、注册时间、发展阶段等基本情况判断其是否具有融资需求，进而实现精准营销。银行等金融机构在数据获取方面具备较大的优势，银行的基础数据可分辨哪些是企业用户，因为企业用户在银行内开设账户时要填写开户申请书，说明其单位性质、单位名称等信息，据此即可判断企业是否属于实体经济的范畴。金融机构可在办理业务的过程中向特定用户推荐其金融科技产品，引导用户下载、注册等[7]。因此，银行日常收集的大数据有助于其实现精准营销。

3.2.2 利用大数据技术创新金融服务

大数据技术还具有数据挖掘方面的价值，在金融科技服务实体经济的过程中，企业用户、个人用户的经济行为会呈现出一定的规律，其各自的需求存在差异。金融科技产品可通过日常收集到的各类基础数据分析用户偏好或者需求，进而在这一基础上实现金融服务创新。例如，在金融科技服务中，用户倾向于以非接触的方式办理各种业务，传统的金融服务模式下大多要求用户前往银行网点办理业务，增加了用户的时间成本，但是在移动互联网和APP 技术高度发达的今天，各类用户都更加接受在线办理业务，因而金融机构要将其传统的业务线全面转移到线上，形成线上为主，线下辅助的业务模式。再如，金融服务中存在的结构性失衡问题、服务模式单一单位都要求金融科技产品增加创新力度，通过金融服务调整优化金融资源配置、增加小微企业直接融资的成功率以及促进金融资本向优质的初创企业倾斜。金融机构在实现以上目标的过程中应积极运用大数据技术，以数据作为基础，以算法作为驱动，通过金融科技平台掌握改变金融服务的业务形态。目前部分银行金融机构与国家税务部门开展了广泛地合作，银行可通过税务部门获取融资企业的纳税情况，如果企业依法足额缴纳税款，表明其信用等级高，经营状况良好，因而可优先获得融资。如果企业存在偷税、漏税的行为，其融资的格将被取消。在拓展金融服务模式方面，金融机构应利用日常经营过程中产生的大数据分析如何优化现有的业务流程、减少用户操作的步骤以及提高授信放贷的效率等，并且借助金融科技APP 或者其他平台向用户宣传专业的金融知识[8]。

3.2.3 利用大数据开展征信评估和风险控制

对于金融机构而言，控制风险始终是最为核心的一项工作，贷款是否发放的主要依据为申请单位的信用评级。通常金融机构的业务流程为获客、身份验证、授信、放贷、贷中监控、贷后管理。在身份验证阶段要进行反欺诈识别、活体识别以及关联分析等。在授信环节要实施风险定价、信用评分，在贷中监控环节重点防控交易反欺诈，在贷后管理阶段要进行逾期催收。以上的每一个风控环节都与大数据存在密切的联系。在反欺诈方面，用户在申请融资时会填写特定的基础信息，如企业地质信息等，金融科技平台可根据用户终端来监控申请单位的地理位置信息、设备信息等，如果申请者存在欺诈行为，位置信息往往与填写信息不相符，大数据技术可提前发出预警。在信用评分方面，金融机构可通过央行的征信大数据、税务部门的企业缴税大数据、司法部门的司法大数据、网贷公司的大数据等掌握企业用户或者个人用户的征信大数据，从而为其评分。在贷中监控过程中可借助银行系统来监控贷款的流向，判断融资企业是否合法合规使用资金。在贷后管理中可借助系统平台自动化计算出还款日期，以短信或者APP 页面提示等方式催收逾期贷款。因此，金融机构的各类金融科技创新产品都要借助大数据技术构建完善的风控系统，降低金融风险。

这种基于大数据的风控系统能够帮助金融机构快速判断融资企业的信用状况、产业特点、负债信息等。对于实体经济发展而言，由于中小微实体企业数量众多，金融机构的资金应该优先保证优质中小微实体企业的融资需求，对于那些信用水平低、不依法纳税的企业，应降低融资授信通过率。

4 结语

经济“脱虚向实”是国家主张的发展路径，在这一背景之下，金融机构要加大对实体经济的支持力度，通过金融科技创新金融服务的业务形态和服务模式，为广大的实体企业、中小微企业等提供更大的金融支持，尤其是融资服务。大数据技术有利于金融平台精确定位潜在用户、推广金融服务、防控金融风险以及监控资金流向等，将大数据技术和金融科技融合在一起，可显著促进实体经济发展。