金电联行执行副总:数据资产化解决中小企业融资

借贷难,一直是国内中小企业难以逾越的一道坎。如何解决中小企业融资难问题?

9月7日,由中金支付有限公司主办、中国金融认证中心(CFCA)联合主办的“互联网+金融”创新发展高峰论坛在成都城市名人酒店举行。国内首家大数据信用机构——金电联行(北京)信息技术有限公司结合自身实践,给出了相应答案。

“挖掘数据资产,破解信用信息难题,即通过利用海量数据收集和云计算技术,对中小企业信用状况及所处产业链情况持续跟踪、深度运算,打通银企信息沟通的新渠道。这种建立在大数据挖掘分析基础上的信用评价,为量化中小企业信用状况提供了扎实依据,也让银行在贷后风险控制方面有了新抓手。”金电联行执行副总裁艾小缤接受记者专访时表示。

大数据金融将成未来新蓝海

借贷难,一直是国内中小企业难以逾越的一道坎。中小企业急需获得银行贷款以满足未来发展之需,但缺乏必要的抵质押物;另一方面,银行在政策导向下有心发力小微信贷,在中小企业普遍缺乏抵押担保物的现状面前,又不得不犹豫再三。

其中的矛盾究竟该如何破解?

艾小缤介绍说,金电联行将大数据理论与云技术应用于金融领域,公司成立近8年来,帮助1000多家中小微企业从十几家银行累计获得60多亿元无抵押、无担保纯信用融资,其中最高的一笔达到6800多万元,最低的一笔不足百万元,至今未发生过一例不良贷款。

“中小企业融资难问题的核心,是传统方式很难解决信用问题。在欧美发达国家可以凭借征信体系轻松完成信用贷款,在国内不是很容易办到。不过,随着大数据技术的运用,这种状况将会有显著改观。”艾小缤认为,在破解中小企业融资瓶颈方面,大数据首先解决了中小企业“缺信用、缺信息”的难题。

在长期的经营过程中,中小企业产生了两种数据:包括订单、存储、配送数据等在内的经营类数据,以及能耗、房租、工资等财富创造的结果类数据。过去,银行主要以财务信息为核心对企业进行信用评价,银企双方都可能面临道德风险问题。通过对海量信息的挖掘运算,大数据技术可以有效避免“人工干扰”,实现企业和银行信息的对称。

其次,在防范融资风险方面,大数据技术能够快速实现提前预警。群体性中小微企业经营风险,以及中小企业联保和互保圈风险,都有可能对实体经济产生负面效应。大数据技术会从历史、现状和未来等3个维度观察企业订单、库存、回款等各个环节的变化,进行实时动态跟踪,预测未来发展。

艾小缤举例说,金电联行依托云端数据挖掘机器人、云信用计算、云结构服务三大自主核心技术,对企业留存在电子交易系统和政务平台的生产、经营、能耗、人才等明细数据,可以进行全自动、全天候的挖掘分析。这种批量动态风险跟踪,有效破解了金融机构贷后风险管控力不足的问题。目前,金电联行已为国开行、民生银行、招商银行、邮储银行、广发银行等十余家银行提供了总额超过300亿元的资金风险量化管理服务。

艾小缤认为,和P2P、众筹等迅速兴起的互联网金融创新相比,处于起步阶段的大数据金融,未来展现的是更大的蓝海。

据介绍,金电联行的大数据产品目前还被大规模地应用于地方政府社会治理、防范区域性系统金融风险方面。5月27日,金电联行与国家发改委中国投资协会共同组建的大数据建设基地——中国新兴产业大数据信用西部示范中心正式启动。

同时,旨在打造贵阳乃至全国大数据产业标准的“大数据征信中心”和“大数据资产评估中心”挂牌成立。至此,金电联行已和北京、上海、天津、杭州、贵阳等10多个城市在大数据产业方面开展深层次合作,通过自身在大数据+金融、大数据+信用、大数据+产业等领域的模式创新和领先优势,为地方经济决策、招商引资、资源分配及项目跟踪管控等提供了科学依据。

“此次在贵阳落地的一个基地和两个中心,标志着大数据征信与大数据资产评估标准建设将从企业标准上升到国家标准。未来,我们将为中小企业、金融机构、政府提供多层次的信用建设服务,努力将大数据金融做成普惠金融。”艾小缤说。

大数据介入化解小微企业征信难题

“融资难、融资贵”长期困扰中国中小企业。2013年7月,国务院副总理马凯在全国小微企业金融服务经验交流会议指出,小微企业融资难,表面上看是缺钱,实质上是缺信息、缺信用。

事实上,征信市场是一块不容小觑的大蛋糕。宏源证券预测,中国个人征信市场空间为1030亿元,另有多家机构预计整个征信市场潜在万亿元发展规模。不过,公开数据显示,目前中国征信体系现状并不容乐观,央行征信体系覆盖了8亿人,但与银行有信贷关系的仅有3亿人,这导致很多人融资需求难以满足,其中也包括很多小微企业。

事实上,在艾小缤看来,每一家中小企业都是有信用的,只是信用高低不同并无法进行量化和查询。

“在大数据时代,信用的本质发生了颠覆性改变,即时被量化并趋于客观、真实。”艾小缤分析指出,从传统思维看,是中小微企业失真的财报和抵押、担保资源信息的匮乏,造成了信用评价无法给出足够的信用,致使银行不能提供贷款。

在过去,由于技术局限和成本考量,无论金融机构还是第三方信用评估机构,都难以对企业的这些看似庞杂的海量数据进行梳理和分析,从而导致小微企业往往因为“信息不对称”而借贷无门。

而大数据征信的运用,突破了从财报、抵押资产和担保信息评价企业信用的传统思维。范晓忻指出,在大数据信用理论中,企业的信用是一种客观存在,信用不应该仅存在于抵质押和担保资源之中,更多地应该体现在企业的经营行为中,具体而言是存在于每一份订单、货单、仓单、税单、账单、工资表、社保表、水电缴费记录等的各项明细数据中。

据了解,民生银行是最早与金电联行合作的银行,现在,跟金电联行合作的银行有近20家,国开行、邮储银行以及民生银行、广发银行、平安银行等一些股份制商业银行,都是其主要合作伙伴。银行赚利差,但不良贷款会侵蚀本金,金电联行可帮银行有效进行风险监管

理念创新重于技术创新

“今天,大数据概念十分火热,但也鱼龙混杂,一些企业挂羊头卖狗肉,卖肉夹馍的都说自己是搞大数据的。”艾小缤说,面对一大堆数据时,首先要问两个问题:一是这些数据来源于哪里?二是价值在哪里?如果解决不了这两个问题,就算不上大数据。

艾小缤透露,最近一年,大量金融机构找到金电联行,说手里有大量的说不出来源、辨不出真伪、很难提炼有价值的数据,请求给他们做分析。

金电联行除了科技创新、模式创新外,最重要是理念上的创新。国外基于算法的技术,在中国没有取得好的效果,是因为他们采用的是报表数据,而报表的很多数据,都不一定真实准确。金电联行另辟蹊径,分析企业的每一张订单,每一笔物流,每一个出入库,每一次社保记录等,确保实验室拿到的是全数据。

金电联行开展这么多业务,从来没向企业要过一张财务报表,都是基于真实交易数据。“为了贷款,中小企业通常不惜造假,这种情况在我们的信用评价体系中走不通。”在艾小缤看来,金电联行采用企业3到5年的明细数据,企业要想造假,成本非常高。而且,金电联行要查看数据之间的关联性,公司的系统有能力通过数据清洗,剔除虚假信息。

从2008年初开始,金电联行就一直在开发“数据挖掘机器人”技术,只要把这个“机器人”铺设到中小企业的供应链系统上,订单、库存、下线、结算、付款等相关环节的所有信息,就会源源不断地传输过来,系统再对这些信息进行处理,“清洗”掉一些边缘数据,再进行分析、展现,最后计算出企业的信用等级、信用额度,甚至未来的成长性及安全性。

如今,金电联行变成明星企业,业务不断增多,为银行风险管理总量300亿元人民币,预计2015年下半年将突破500亿元人民币;与上海、北京、天津、山东、河北、江苏、安徽、贵州等省市政府开展大数据社会管理合作,获得了企业、银行、政府等各方的高度认可。与此同时,大量的投资蜂拥而来,已经获得了来自国泰君安、三联虹普等领投的数亿注资。随着公司的成长,金电联行的业务范围拓宽了。2012年之前,金电联行的业务还比较单一——破解中小微企业融资难题。现在,金电联行已跳出这个思维,目光从贷前往贷中和贷后转移,不仅服务中小企业,也帮助银行追踪计算贷后风险,帮政府监管金融风险。

未来,金电联行将重点发展两大业务。一是对传统业务夯实,二是进一步创新。比如,在融资方面,金电联行要搭建一个大型投融资平台,与企业进行对接。企业可以在金电联行的平台上,选择合适的金融产品,金融机构会到平台上来找企业。这个平台对金电联行意义重大,搭建好了,生态繁荣了,将充满巨大的想象空间,企业的债权融资和股权交易,都可以通过这个平台进行,同时又进一步培养了用户,反哺金电联行。

2015年09月30日 中金支付