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金融因科技普惠 經濟因“中小”振興
來源:金融界 作者:金融界 更新于:2019-03-11 10:29:00 閱讀:0

要頂住經濟下行壓力,必需激發更大的市場活力。在我國1億多市場主體中,以個體工商戶為代表的小微企業超過6500萬戶,不同規模的民營企業超過2700萬家,貢獻了50%以上的稅收、60%以上的GDP、70%以上的技術創新、80%以上的就業,在我國經濟結構中舉足輕重。

2018年,伴隨供給側結構性改革、去杠桿、控風險等調控措施落地,市場平均利潤率下降,銀行逐步壓降貸款,企業應收賬款回流變慢。各種因素疊加下,企業利潤下降,現金流承受很大壓力,融資緊迫。對此,中央和地方政府相繼出臺融資支持政策和措施,特別強調加大扶持民營企業和小微企業,激發億萬中小微市場主體的活力和創造力。

可以看到,相關政策措施的效果已開始逐步顯現,市場信心正在得到提振,金融機構積極推進普惠金融,相關配套資金支持陸續落地。然而,中小企業融資畢竟是多年的世界性難題和復雜的系統性工程,不可能一蹴而就。政府、銀行及其他金融機構不能在外部環境壓力下降低風控標準,這就需要尊重商業邏輯和金融本質,挖掘融資難題的深層次原因,通過政策引導和科技手段綜合施策,精準配置金融資源,引導資金高效流向有潛力、有活力的實體經濟,實現銀企互相促進和持續發展。

解決融資難題,要綜合剖析征信、評信、授信等各個流程中的具體癥結和堵點,相應引入政策支持、差異化監管和科技手段解決問題,打通融資全流程。

具體而言,中小企業融資難、融資貴、融資慢等系統性難題,源于企業信用信息不全面、發展前景不明朗、風險定價機制不健全等因素,同時銀行等金融機構的監管考核機制有待做出專門化、區別化安排,企業與金融市場之間也缺少便捷高效的信息流通和交易撮合服務。

聚焦于這些環節,逐一分析現實層面的資源與機會,或將有利于我們尋求解決問題的方法。

首先,信用是一切金融活動的總抓手。在中小微企業普遍缺少信貸記錄的現實面前,要另辟蹊徑,匯集、分析海量多維的替代類數據,結合企業所處的商業場景和產生的交易結算等信息,利用人工智能、大數據、風控云等技術,綜合評估行業風險、企業風險和企業主風險,對企業信用做出全面、可靠的信用評價,對企業生存發展前景做出合理推測。在具備條件的供應鏈平臺企業和核心企業打造的商業生態圈,可以應用物聯網技術、聲音圖像識別技術和區塊鏈技術,實時抓取、留存并分析關鍵數據和信息,讓數據和技術發現企業的當下信用,預測未來信用。

第二,信用的建立為企業獲得授信提供了初步條件,可以解決對企業“貸不貸”即普惠金融中的“普及”問題;而對企業“貸多少、貸多貴”這類“優惠”的問題,則必須尊重金融的風險溢價這一本質屬性,對企業信貸進行風險定價。傳統的貸款產品期限和計息方式往往參照某個基準進行“一刀切”式上調或下調,沒有深入了解當時的商業場景和企業的特定需求,沒有對業務進行穿透式的盡職調查,難免有些粗放。

以養雞場為例,假如從小雞出殼到推向市場歷時四周,那么每一周所需喂養飼料的數量、投入人手的多少和消毒護理的費用等各不相同。粗放式的貸款方案既不能覆蓋突發的疫情風險,也沒能精準估算喂養成本,用一套產品體系服務多個場景,事實上也是融資貴、融資慢問題的重要原因之一。更為科學和理性的做法是,將利率與風險掛鉤;將貸款期限、貸款額度與企業的真實需求掛鉤;在法定的利率浮動范圍內合理定價,提供客制化產品。普惠金融不是慈善金融或扶貧金融,須滿足該借、能還、價格彼此公道這幾項原則。實現既普又惠在現階段還具有一定的難度。

第三,要針對小微企業的風險特點和成長訴求設計合理的金融交易架構和扶持機制。一方面,要大力引入擔保、保險、紓困基金等角色幫助銀行分擔風險,加大對銀行從事中小微信貸的政策支持;另一方面,可以考慮將小微企業貸款利息支出列入增值稅抵押范圍,將企業的一部分信貸成本以減稅降費的方式沖抵。從銀行運營層面,可以考慮將全行的小微融資業務剝離出來獨立運營,設定合理寬松的監管指標與經營指標,將資金的風險收入與企業促活效益綜合考量。在國家層面,可以考慮劃出重點支持的行業產業門類,歸集各類政策性資金和財政扶持,引入成熟的第三方風險管理機構承擔授信評審,將其服務收入與企業風險表現直接掛鉤,以市場化的方式將政策扶持資金用好、用對、用出效益。

第四,一個高效、便捷的服務平臺,對于銀行、企業和政府都是不可或缺的。本著“讓數據發現信用、讓信用計量金融、讓金融普惠大眾”的總體思路,可以考慮發揮征信機構、大數據風險管理機構、信用評估機構和人工智能科技公司的力量,建立國家牽頭、統一管理和根據區域特點滿足不同需求的中小企業智能金融服務平臺,提供大數據信用建設、科技賦能金融、資金資產對接及運營監管等一體化服務。例如,對企業信用和風險做出預評價后,根據金融機構的風險偏好和資產類型偏好,在金融服務平臺上發布經過預審的企業信息和對應的風險畫像,由金融機構自主選擇合適的企業,進一步評估風險后做出授信決策。平臺為信貸雙方建立信息發布通道、資金流通通道、貸中貸后跟蹤與管理功能,以及擔保、理財、保理等其他配套金融服務,促成企業、資金方、第三方服務機構高效對接并完成交易流程。

值得一提的是,雖然當前惠普金融得到了社會各界的高度重視,但事實上,很多人對普惠金融的認知都存在誤區。普惠金融的英文原文是“InclusiveFinancing”,準確的翻譯應該是“包容性金融”,這里面只有普的含義,并沒有惠的含義。“Inclusive”就是指所有人都應該有權力獲得金融服務。因此,普是絕對的,惠是相對的,惠要根據個人資信狀況,包括誠信程度,道德水平,盈利狀況,相對定價,企業、個人利率應該是不同。多年的市場實戰經驗令我們深刻感悟到,在中國當前的環境下,要想做好普惠金融以及消費金融服務,必須利用科技手段。借助金融科技的力量,才能使各類金融需求者都能享受到合適的金融服務,這是實現普惠金融的第一步。其中,最具核心價值的技術有三點,即:大數據、人工智能、區塊鏈。區塊鏈技術目前還不夠成熟,但風控大數據化、人工智能化已是大勢所趨。

首先,中國目前傳統的信用體系還不足以支撐現有需求,這就需要非信貸的替代性數據,包括社交數據、出行數據等等,將其作為替代傳統數據模型的補充。作為替代性數據,其劣勢是相關性略弱;優勢是數據極其龐大,我們會利用機器學習的方法,換來效率的提升。

此外,對金融機構而言,通過互聯網的渠道來滿足人民群眾的金融需求,在獲客方面有一定難度。獲客渠道線上化,除了線下成本高的原因之外,還存在線下道德風險問題。如果主要靠人工完成,道德風險就無法規避,必須要用科技方式來規避。也就是說,盡可能把人工的工作降到10%以下,大部分審批工作,甚至獲客工作由計算機完成,這亦是當下的行業趨勢。

國內知名的人工智能和大數據科技平臺百融金服(百融金融信息服務股份有限公司),近年來依靠科技手段已服務數千家銀行、保險、小貸公司等各類金融機構,以C+B(企業主+企業)雙維風險畫像、一網兩平臺、混合風控云、小微惠融貸等為代表的系列技術和服務正迅速應用于制造、快消、化工、三農等實體經濟領域,在北京、廣東、河南、福建等省市與當地金控集團和中小企業平臺展開合作,用科技的力量推動金融普惠。

這里特別以C+B(企業主+企業)雙維風險畫像為例,強調科技對普惠金融的助推。業界普遍的共識是,小微企業信用評估是世界性難題,其特殊之處在于:一方面,小微企業經營管理很不規范,真實的經營信息極不透明,企業信息遠遠不足以支撐信用體系的建設;另一方面,小微企業的經營狀況,幾乎完全取決于企業主個人能力與品行,企業主個人的信用能極大地影響企業的信用。因此,百融金服很明確地提出,要做好小微企業信用評估,必須將企業主的個人(C)信用信息與企業經營實體(B)的信用信息結合起來,并且采用大數據與人工智能等創新技術手段來提升信息利用的效率,才能解決好小微企業信用評估的問題。

具體來說,信用+誠信是構成小微C+B雙維風險畫像的基本要素,信用包括基本面、關聯方、公司治理、經營穩定性、風險信息;誠信包括商務誠信和司法公信。百融金服運用多年積累的多維、海量數據,以及超強的大數據技術,將基于產業鏈中企業經營資產的流轉信息的交叉核驗,比如對訂單、商單和應收賬款的動態匹配。依靠人工智能的識別手段技術,這些客觀化的信息有效整合后,進一步強化小微企業的信用評估,還原了業務和資產的真實性,全面反映企業的信用狀況,強化風控預警能力,形成智能化、線上化、自動化智慧風控解決方案。

2018年6月,國家發改委牽頭成立了“守信激勵創新產品與服務”聯盟,即“信易+”聯盟,作為第一批成員,百融金服成為小微企業信用評估唯一指定機構。百融金服信易貸C+B(企業主+企業)雙維風險畫像,可以多模塊全息助力線上小微業務進行延展。截至目前,百融金服每天參與信用評估服務的數百萬筆業務中,有60%為小微企業。

小微企業既是社會與經濟的“小細胞”,又是國家與民族的大未來。

2019是新中國成立的70周年,也是決勝全面建成小康社會的關鍵之年。億萬中小微企業構成我國經濟的主力軍和生力軍,在生存、發展、壯大過程中離不開金融資源,如何充分利用科技手段引導資金之水精準滴灌實體經濟,是極有意義的工作,她影響著當下和未來。

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