金融科技破解小微企业融资难问题及对策
来源:用户上传
作者:
摘要：小微企业融资难根源于信息不对称、交易成本高、违约概率大以及供需特征不匹配等，现从这四个方面来探讨金融科技对于解决这些问题的作用机理，然后分析现阶段我国金融科技由于自身发展中存在的问题，包括数据孤岛、金融与科技两张皮、金融科技的技术含量不高以及金融科技发展带来的高风险等，使得其在解决小微企业融资问题上还不足以发挥出其应有的效果。为此，应通过建立“信联”解决信息孤岛问题，通过直接投资、兼并收购等多种方式促进金融与科技的有效融合，加强金融科技前沿技术的研发，利用监管科技加强对金融科技的监管等措施，助推金融科技在解决小微企业融资中发挥出高效功能。
关键词：金融科技;小微企业;融资;作用机理
中图分类号：F832.4 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2020）02-0098-04
小微企业是国民经济中一支重要的力量，在促进经济增长、推动技术创新、增加就业与税收、扩大出口等方面发挥着越来越重要的作用。然而，小微企业融资难问题也是困扰各方的一道世界性难题。尽管理论界、实业界、政府相关部门都做出了大量的努力，但时至今日，小微企业融资难的局面仍未得到实质性的改变和解决。然而，随着科技的突破与创新，一批高新技术如大数据、区块链、云计算和人工智能等开始被引入到金融领域并加以应用，为解决小微企业融资难的境况带来了希望。基于此，将针对小微企业融资难的成因，系统分析金融科技在解决小微企业融资中的作用机理，并进一步探讨我国金融科技在解决小微企业融资中存在的问题，提出改进的建议。
一、金融科技解决小微企业融资难的作用机理
（一）融资信息不对称
金融的本质是信用，金融科技的发展改变了信用信息这一金融本质的搜索、撷取、分析的方式，使得信用的获取更加主动、高效、准确和全面。
首先，金融科技的大数据技术可以多维度、全方位地抓取小微企业的巨量信息，这些信息不仅包括公共数据库的信息，如：工商注册信息、企业财务信息、银行信贷信息、企业社保信息、企业税务信息等，这些多为结构化信息，还包括大量的非结构化和半结构化信息，如：通过互联网、物联网、无线射频等技术采集小微企业线上线下的海量信息，诸如企业的办公文档、文本、图片、XML、HTML、图像、音频/视频、位置信息等，这些海量的信息利用大数据技术分析能够刻画出完整、透明的企业画像呈现在金融机构面前，为贷款方准确评价小微企业的资信奠定坚实的信息基础。
其次，在数据传递和储存中引入区块链技术，利用区块链技术具有不可造假、不可篡改、不可抵赖的特点确保了小微企业信息的真实准确，防止欺诈行为的发生。
最后，小微企业在其生产经营活动中会产生海量数据信息，这些数据既有大量有用的数据，又有大量无用的数据，而且很多数据属于非结构化的数据，无法直接转化成可分析的数据，所以对小微企业数据的处理无疑是一项非常复杂的工作，技术要求高，挑战性强。相对于大数据技术，人工智能的深度學习系统能够实现自主数据筛选和挖掘有价值的信息，并能通过分析寻找隐藏在数据背后的规律，然后以一种可读性或可视性强的方式将之反馈给贷款者，因此，人工智能在解决信息不对称方面会更加的高效。
（二）融资交易成本高
金融科技能够降低小微企业融资中各环节的交易成本。运用大数据技能够及时、精准、系统地抓取小微企业的生产经营、交易记录、现金流、消费者的信用评价等信息，节约了金融机构人员尽职调查投入的费用，降低了搜寻成本和信息成本。人工智能能够对大数据自动进行处理分析，并完成对企业信用的自动评级和授信额度的自动评估，从而降低征信成本。在授信决策中，利用人工智能对大数据的挖掘分析，快速运算出结果并做出个性化的贷款决策，降低谈判和签约成本。在贷后监控方面，大数据技术能及时捕捉小微企业的动态信息，及时更新数据库，而人工智能通过自主运算、筛选、建模和预测打分，实时对小微企业还款能力进行监控，降低了贷后的监控成本。此外，金融科技轻资产化的特征，可以节省大量的固定资产支出和人工成本，从而降低金融运营成本，作为金融科技底层技术的云计算则降低了大数据的计算成本和储存成本。
（三）融资风险大
小微企业融资的风险相对较高，对小微企业融资风险的管理关键之处在于准确评估小微企业的信用等级，而准确评估小微企业信用等级的关键则在于有系统、全面的数据信息做保障。大数据技术能够掌握小微企业的全面信息，并通过数据分析屏蔽掉信用风险高的小微企业，从源头管控风险。大数据也能随时跟踪采集小微企业的经营数据，并进行异常分析，对新增风险能够做到及时预警并做出防范的对策。
人工智能通常与大数据结合在一起发挥作用，如图1所示，以大数据为基础的人工智能风险管理有三个核心优势：一是海量内外部数据资源的有效整合与对接;二是根据数据源构造变量，建立全生命周期的风控规则和模型;三是创建支撑高效决策的自主风控系统。数据是基础，规则和模型是引擎，风控系统是支撑平台，三者相辅相成，共同作用，帮助金融机构建立灵活、快速、高效的贷前预测、贷中监控、贷后管理的全生命周期风险管理体系，[1]全方位提升风险管理水平和效率。
区块链技术在解决小微企业融资风险中有其独特的优势。区块链去中心化、可共享的分布式记账的技术特点能够实现点对点的交易，且能实现信息的透明化，解决了信息的不对称问题。非对称加密技术和共识机制则又有防篡改、防造假和保护个人隐私的功能，确保了交易信息的安全可靠。此外，区块链平台可以嵌入智能合约、程序化、自动化交易，减少人工操作，继而降低操作风险，提高合规监控效率，实现智慧风险管理。[2]
（四）融资供需特征不匹配
传统的信贷流程涉及贷款申请、尽职调查、审查、分级审批等环节，且以人工办理为主，贷款周期较长，效率较低，难以满足小微企业资金使用的短、少、频、急的需求特点。相比于传统的信贷流程，金融科技对信贷流程进行重构，金融科技在数据获取、加工、处理、分析等环节多采用并行的处理方式，在小微企业授权的情况下，金融科技在极短的时间内即可完成从信息收集到授信的全流程，采集的数据依次进入数据湖沉淀，再经由中间层进行数据清洗，通过数据挖掘和机器学习加工出炉企业用户多纬度的特征变量和用户画像，如图2所示，对小微企业形成更全面的征信判断，并据此做出授信决策。 二、金融科技破解小微企业融资难存在的问题
（一）数据孤岛问题
前已述及，大数据对评估小微企业的信用至关重要，而目前有关小微企业的数据却掌握在不同机构手中，呈现各自为营的情况，其中公共数据主要由央行征信中心掌握，其他数据尤其是大量的非结构化数据则主要由一些互联网新贵掌握，互相之间并不能完全共享，形成了数据孤岛，如图3所示，这样就难以构建起小微企业全面的数据体系，严重制约着对小微企业的信用评估。
（二）金融与科技两张皮的现象
金融科技是金融与科技的有效融合，利用高科技手段重构金融流程，解决传统金融存在的诸如信息不对称等问题，金融科技的落脚点仍然在金融，金融的本质不变，但比传统金融更加高效。而从我国目前金融科技的发展来看，二者并未实现有效融合，传统金融机构有资质、有资金来源渠道，但普遍缺乏高科技的支撑，而一些高科技公司有技术、有数据，却没有相应的金融资质，无法开展金融业务。更有甚者，还有如雨后春笋般兴起的所谓金融科技公司却在做着高利贷等传统金融活动，甚至还有利用金融技术做着非法集资等的违法活动，这种金融与科技两张皮的现象对解决小微企业融资难的境况并无太大的帮助。
（三）金融科技的技术含量不高
当我国众多企业还沉浸在互联网金融激烈拼杀的时候，欧美等发达国家已经在金融科技领域取得了突飞猛进的发展，大数据、云计算、区块链、人工智能等大批高科技相继获得突破性进展，并被引入到金融领域，实现了金融业全流程效率的提升。与欧美等国家相比，我国金融科技的发展则主要侧重金融服务渠道、前端产品应用及互联网商业模式的创新方面，整体而言，金融科技含量不高。以人工智能为例，我国在人工智能基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面与欧美等发达国家相比，差距还比较大，这些技术位于人工智能的基础层和技术层，属于核心技术，对人工智能的应用起支撑作用，这些技术若应用在小微企业融资流程中，能够真正实现大数据自主抓取、数据挖掘、智能审核、智能评估、智能风控等工作。但由于目前我国在此方面的技术水平还相对落后，因此，上述融资环节的工作多数仍通过人工或半人工进行，效率低且成本高。
（四）金融科技发展带来的高风险问题
金融科技在助推金融效率提升的同时，其所带来的风险也不容小视。金融科技发展带来的风险主要包括两个方面：一是金融科技本身存在的技术风险，主要包括数据安全风险、隐私保护风险、交易安全风险等;二是金融科技具有跨越时空、区域的特点，它的快速发展使风险突破了地域限制，金融科技也打破了传统金融业的界限，各类金融机构和金融科技公司提供的金融服务不断渗透，不同金融业务之间的交叉性增强，从而使风险更具有传染性，一旦风险暴露，会演变成系统性的风险。
三、完善金融科技服务小微企业融资的建议
（一）整合数据资源
针对小微企业数据孤岛问题，应当从制度层面进行探索，建立小微企业数据开放、共享的征信体系。根据当前的现实，有两种制度设想：一是由中央银行征信中心担任“信联”角色，央行征信中心位置下移，不参与市场的竞争，主要负责接收市场数据，各市場化的数据企业与征信中心建立接口，报送数据并使用数据，新数据体系建设由各市场化的数据企业和征信中心共同参与建立;二是由核心数据企业共同出资成立“信联”，信联直接提供市场化的征信服务，或者信联提供底层公共数据交互平台角色，由各市场化的数据企业提供征信服务。
（二）促进金融与科技的有效融合
促进金融与科技的融合有三条路径可供选择：一是采用直接投资的方式，一些大型金融机构利用自己雄厚的资金实力直接投资研发金融技术，并将研发成果应用到自己的金融业务中;二是采用收购兼并的模式，金融机构对某些科技创新类（与金融相关的技术创新）企业的股权收购，掌握公司控制权并获得相关技术，或大型科技创新公司对某些金融机构的股权收购，以取得从事金融业务的资质，然后可以将技术与金融业务进行有效融合;三是开展战略合作，即金融机构和金融科技创新型企业通过合资或合作等方式分享双方在金融和科技领域的优势，实现金融和科技的有效融合。
（三）加强金融科技中高水平技术的研发和应用
针对我国金融科技的发展现状，结合金融科技的未来发展方向，应在下列技术上加大研发和应用力度：一是大数据可视化技术，可视化技术可以将有价值的信息充分展示出来，同时还能将其出现的原因背景以及其他相关价值信息列出来，让隐藏在大数据背后的真相呈现在众人面前，以增强信息的透明度;二是人工智能，人工智能应着重加强认知智能基础理论与技术方面的研究，认知和感知虽只有一字之差，但二者却间隔了一道鸿沟，感知职能是机器代替人按规则和经验完成一些简单重复性的劳动，而认知智能则是机器完全具有思考问题的能力，能通过自主学习、推理形成认知，真正具有了类人脑的智慧，从感知到认知，人工智能将发生质的飞跃，是实现小微企业信贷流程智能化的关键技术;三是区块链技术，该技术优点突出，但也仍存在较大的不确定性，而一旦关键技术环节得以突破，它的应用必将对金融产生颠覆性的影响;四是融合性技术，云计算、大数据、人工智能和区块链等高新技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的，[3]尤其是在金融行业的具体应用方面正在形成融合态势，应当加强其融合性研究。
（四）加强对金融科技的监管
针对金融科技发展带来的未知风险，应当进行有效监管，以保证金融科技的持续健康发展。首先，要研究和掌握金融科技的发展特点，认清监管面临的形势和挑战，从而为建立合适的监管体系提供必要的前提和依据;其次，要借鉴各国已有的实践经验，尝试建立我国金融科技监管沙箱，从而构建包容性、差异化和一致性的监管体系。最后，要注重利用先进的科技条件，建立和完善科技型监管手段，实现用监管科技监管金融科技，从而提高监管的有效性。[4]
参考文献：
[1] 姜业庆.智能风控将是大势所趋[EB/OL].http：//m.hexun.com/newsrec/2018-12-24/195641922.html，2018-12-24/2019-01-23.
[2] 严伟祥，孟德锋.金融科技在金融风险管理中的应用探讨[J].当代经济，20l8（10）.
[3] 韩 涵.金融科技七大未来发展趋势[EB/OL].https：//www.toutiao.com/a6555371783766147587，2018-05-14/2019-01-23.
[4] 伍旭川.金融科技监管的国际经验与启示[J].北方金融，2017（7）.
[责任编辑：王 旸]
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15135780.htm
