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基于互联网大数据的小微企业征信分析
作者：于嘉琪
来源：《财经界·中旬刊》2017年第10期
摘 要：小微企业是国民经济的重要组成部分，但是，信贷双方的信息不对称所导致的融资难、融资贵成为制约小微企业发展的关键因素。海量的互联网交易数据和大数据技术的提出为小微企业征信评价提供了最好的机会，本文在分析小微企业困境和大数据特点的基础上，提出关于大数据征信所面临的数据真实性、数据标准化以及征信公司公信力等问题的建议。 关键词：小微企业 征信 互联网大数据 数据真实性 公信力 一、引言
在我国的经济结构中，小型微型企业（小微企业）除大中型国有企业、民营企业之外的一个重要的企业类型，对社会发展和经济健康成长起着重要的作用。国家工商行政总局2014年的统计数据显示，截至2013年年底，包括个体工商户在内的小微企业为6106.16万家，占全国各类企业总数的94.15%，说明小微企业成为市场的绝对多数，是经济持续稳定增长的基础。
小微企业容纳了大量的就业人口、承担了繁重的地方税务负担，其发展的健康状况在一定程度上会影响到地方经济发展和社会稳定。但是，小微企业发展过程中面临的融资难、融资贵的问题逐渐突出表现出来，成为制约小微企业发展的关键因素。一般认为，小微企业融资困难的症结在于三个方面。首先，小微企业由于其自身规模小、经营风险大、缺乏担保物、企业治理和财务体系不规范、外部环境敏感度高等问题，小微企业常常很难达到传统信贷机构的放贷标准。
其次，信贷双方的信息不对称是导致小微企业融资难的另一个因素。我国的小微企业多数是以家庭为基本单位所组成的小型经济体，其资金需求在企业的不同发展阶段也有所不同。贷款方由于对小微企业所面临的风险缺乏或没有充足的数据进行评价，出于规避风险的考虑而不给小微企业贷款，使得小微企业逐步陷入无钱可贷的困境。此外，小微企业缺少可以抵押的资本、资本市场上处于相对弱势的一方，其发展程度对银行贷款的依赖度特别大，在实践中尽管制定了相关的支持小微企业的政策，但是，远远不能满足其融资需求。
再次，小微企业由于本身的特点使得其违约风险比大企业更高。这些特点包括：规模小、管理不规范、财务制度不健全、对上下游企业的产品需求依赖度高、财务管理不规范等。国内目前直接融资市场对于小微企业而言要求较高，多数小微企业只能求助于以农村信用社、商业银行为代表的传统金融机构。但是，商业银行及其他金融机构由于成本控制和风险因素对小微企业的放贷意愿不强烈。
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针对小微企业在国家经济发展中的重要性以及融资难的问题，国务院办公厅于2014年8月8日下发《关于金融支持小微企业发展的实施意见》。该意见对发展小微企业的意义从战略角度进行了明确，指出加强小微企业金融服务，是金融支持实体经济和稳定就业、鼓励创业的重要内容，事关经济社会发展全局，具有十分重要的战略意义。意见提出了发展小微企业的方法和制度，要求整合注册登记、生产经营、人才及技术、纳税缴费、劳动用工、用水用电、节能环保等信息资源。针对信贷双方信息不对称的问题，该意见提出要加快建立小微企业信用征信体系、评级发布制度和信息通报制度，引导银行业金融机构注重用好人才、技术等“软信息”，建立针对小微企业的信用评审机制。 二、大数据与征信
征信是指相关机构根据国家法律对自然人、企事业单位的信用信息进行的收集、整理、保存、加工过程，并为其他相关单位提供信用报告、信用评估和信用信息咨询等服务，以帮助其判断和控制信用风险。国务院常务会议于2012年12月26日审议通过了《征信业管理条例（草案）》，指出：征信业是市场经济中提供信用信息服务的行业，可以创造适宜的条件以防范信用风险和保障交易安全，对于形成奖惩分明的社会环境具有积极的作用，让诚信者受益、失信者受到惩罚。该草案规范了征信业务活动，对个人和企业信用信息的采集、整理、保存、加工规范作了明确说明，并规定由中国人民银行及其派出机构负责监督和管理征信业务。 我国传统的征信体系是以中国人民银行为代表的银行机构，由于信贷双方的信息不对称，导致征信体系不能覆盖为数众多的小微企业。随着大数据概念的提出和相关技术的发展，为小微企业融资难的解决提供了最好的机会。大数据是指所涉资料容量大、数据格式多样化，即包括了传统的商业交易数据，也包括了现代个人网上交易数据和声音、图像数据，这些多样化的数据致使目前主流软件不能在合理时间内获取、管理、处理。大数据体现出大体量、多样性、时效性、准确性和大价值的特点。
对于缓解小微企业融资困境来说，大数据技术为其提供了一个有效可行的途径，大数据技术可以实现对小微企业以及企业主个人的所有数据进行收集、筛选和综合利用，有助于提高小微企业的资源利用率和降低经营成本，降低市场信息不对称的负面影响。基于海量的互联网交易数据建立小微企业征信评价模型，有助于通过多维度的信用信息考察，为贷款方提供更加可靠的小微企业信用评级。
2015年11月3日发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》首次将大数据提升到国家战略高度。 三、大数据背景下的小微企业发展 （一）大数据征信的特点
1、大数据征信可以获取小微企业的多类型数据
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在传统的征信中，主要考察政府监管信息、银行信贷信息、行业评价信息、媒体评价信息、企业运营信息、市场反馈信息等六大类。对于小微企业，上述的部分信息是缺乏的，如银行信贷信息、媒体评价信息，从而导致传统的征信评价标准并不适用于小微企业。
事实上，小微企业在运转过程中，企业主个人的信用状况直接反映了企业的信用，很大程度上影响了小微企业本身的信用水平。大数据推动了个人征信业务的发展，如芝麻信用是通过云计算、机器学习等技术来客观呈现个人的信用状况，主要考察用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特征、人脉关系五个维度来计算芝麻信用分。利用大数据技术可以获取企业主个人长时期积累的消费记录、信用卡还款记录、还款能力、信用偏好等数据，这些数据应该作为对小微企业征信评价标准中的一部分数据。此外，对小微企业所处环境的数据分析也是非常有必要的，这些环境因素数据包括：政策环境、经济环境、所属行业的周期性、产品替代性、企业战略和员工素质、投入的研发费用和研发人员比例、有效专利等。 2、基于高维非标准化大数据的小微企业征信评价模型
由于大数据技术获取的是小微企业的多种类型的数据，与传统的银行征信用的标准化数据相比，形成了高维的非标准数据，对这种类型数据的处理和建立评价模型，有助于更加准确地对小微企业的信用状况进行综合评价，为相关的信贷部门提供准确可靠的数据参考。以拍拍贷为例，拍拍贷利用借款人身份信息、财务数据和互联网交易数据搭建信贷评估模型，既沿用了传统银行征信体系的决策指标，又纳入了海量互联网行为数据。
大数据技术通过对海量数据的计算机语言描述，以所有可以获取的小微企业数据和企业主个人数据进行全样本数据分析，在注重分析结果的精确性也注重了事物之间的相关性，其真正价值在于数据的产品化。 （二）大数据征信存在的问题 1、小微企业数据的真实性问题
数据真实性是所有评价模型准确性的保障，利用大数据技术可以收集企业主个人和小微企业的各种类型的经营数据和信用数据，但是，如何保障这些数据的真实性是需要认真面对的问题。投机性的财务造假会损坏信贷市场的信用，形成“劣币驱除良币”效应，致使更多的造假企业甘于承担高利率的贷款以换取投机收益的最大化。 2、大数据征信中的数据整合与数据标准问题
大数据征信面临的技术问题主要为：结构化数据价值重新发现，商业银行应将标准的结构化数据进行清洗、过滤与整合，以及创新数据挖掘模式；其次是多渠道引人非结构化数据，综合建模好数据分析，对低价值密度、碎片化的非结构化大数据，通过建模计算分析，提取出不同信用评估所需的特征变量，结合自有结构化数据综合建模分析。