《金融科技在小微企業信貸中的應用發展研究報告》連載之三： 金融科技在小微企業信貸市場應用服務簡析

站在市場角度看小微企業融資難題的破解，供需雙方都有突破空間，需求方小微企業需要加強內部管理的規范性，注重企業信息的留存和歸集，有意識地建立和積累企業信用；而作為主要供給方的銀行，則需要加強對小微企業風險識別和信用評價的能力，構建小微企業信貸服務的盈利能力，實現小微企業信貸服務的市場化和常態化，才有利于小微企業信貸服務可持續發展，而非特定時期的貸款活動。以互聯網、大數據、云計算、人工智能等為代表的數字技術在小微信貸市場的綜合應用，在提升小微信貸服務效率、降低小微信貸成本等方面有積極的現實意義。

（1）小微企業融資難突破點在于供給側

對于小微企業融資難題破局，供給側的革新突破尤為關鍵。長期以來銀行在信貸決策過程中習慣依賴抵押和擔保，到目前為止對于企業尤其是小微企業的第一還款來源的風險識別和信用評價，銀行普遍還未完成能力構建，所以當失去了抵押和擔保的風控手段和工具后，銀行的貸款意愿會大打折扣。面對這一現狀，中國銀保監會于 2019 年 2 月 25 日公布的《中國銀保監會關于進一步加強金融服務民營企業有關工作的通知》（銀保監發﹝2019﹞8號）第十一條中，特別指出“商業銀行要堅持審核第一還款來源，減輕對抵押擔保的過度依賴，合理提高信用貸款比重?！边@預示著，銀行業在信貸過程中的風控邏輯和風控手段的革新，以及對企業第一還款來源識別和評價的能力建設勢在必行。

（2）助力構建以第一還款來源為基礎的企業信用和評價體系

以第一還款來源為基礎的企業信用和風險評價體系還處在探索階段，但金融科技可發揮其大數據分析和建模的優勢。利用大數據技術對企業經營信息開展篩選分析和價值挖掘，對小微企業勾勒經營畫像，為信貸風險評估提供依據，增強銀行及其他信貸服務機構對小微企業的風險識別和經營信用評價能力，對小微企業的金融信用做到心里有數，增加貸款意愿。

（3）科技降本增效有望帶來金融規模效應

金融機構利用大數據風控技術和移動互聯技術的綜合應用，一方面大幅提升服務小微企業的效率，一方面大幅降低小微企業服務邊際成本，同時也極大地防控了人為操作風險和道德風險。批量化貸款的實現，使得為小微企業提供貸款服務已實現成本可覆蓋和盈利能力，激發金融機構增加小微企業貸款服務規模的動力，加速推動小微企業信貸形成規模效應，更大范圍內推動金融機構貸款意愿。此外，由于服務成本的大幅下降，對降低小微企業融資成本也有不容忽視的現實意義。

小微企業信貸中金融科技應用現狀概況

金融科技與銀行信貸業務融合程度，可按照“線上”業務的便捷化智能化程度判斷。通過對 114 家銀行線上小微企業信貸情況的調研，“線上”信貸業務與金融科技融合程度大致可分以下層次：

△ 圖1 線上”小微企業信貸業務與金融科技融合程度層次

初級和中級：金融科技與小微企業信貸融合程度較低，屬于銀行信貸流程的優化操作。小微企業申請貸款“少跑一次”，即小微企業在填寫貸款申請信息時不用親自來往銀行，只需在手機銀行上操作，實質上并不能改善小微企業貸款難的局面，沒有真正解決小微企業融資難題。

高級和最高級：金融科技與小微企業信貸融合程度較高，線上審批即“秒批”，線上審批線上放款即“秒批秒貸”，均為應用金融科技對銀行傳統信貸人工流程的創新。這一創新代表銀行已經完成外部數據源引入，以構建小微企業信用畫像，依據企業大數據和人工智能技術，建立小微企業的數據評價體系和智能化風控模型。其中，最高級“秒批秒貸”屬于在放款流程也實現了自動化和智能化，同步解決了融資難題中的融資慢問題，小微企業體驗感更好。

金融科技應用于小微企業信貸的前提，是有足夠的可以對企業第一還款來源進行信用評價的經營數據，且呈現集中、高頻、即時的特點。在現實情況中，有兩大類數據源可以作為全部或重點反映企業經營特征的數據源體系（圖2）。

第一類是稅務數據，自 2015 年國稅總局和原銀監會簽署戰略協議開展“銀稅互動”項目，稅務數據開始在金融信貸領域發揮風險識別和經營情況評價的作用。

第二類是互聯網交易平臺內的交易數據，如淘寶、京東等平臺上商戶的線上銷售數據。由于這兩類經營數據在數據成因、適用主體和使用規范上的不同，分別發展構建出兩類風格特點不同的金融服務體系和金融科技應用場景。

相對而言，稅務數據的應用覆蓋范圍則更大，基本可覆蓋所有的市場主體，企業和個體工商戶；互聯網平臺交易數據則局限于參與平臺交易的市場主體，當前互聯網平臺大多面向消費者，所以平臺以消費品生產和銷售的企業和個體工商戶為主。

（1）以稅務數據為核心的應用模式

稅務機關作為國家重要的職能部門，是國家財政收入支出體系中最重要的一環，隨著國家信息化的不斷深入，稅務數據環境已逐見成效。稅務數據擁有數據覆蓋面廣和數據類別多元等強金融屬性，一方面所有參與市場經濟的企事業單位和個體工商戶都需要定期依法繳納稅款；另一方面稅務數據包括企業登記信息、納稅信息、納稅信用評價、稅務違法違章等多元種類。

稅務數據中有大量可以反映企業第一還款來源的直接信息。中國現行稅種共計 18 種。按照納稅人、課稅對象或納稅環節方面來分類，與企業經營直接相關包括 5 種，其中增值稅、企業所得稅是對企業經營情況的直接反映。此外，稅務數據具有高頻更新特點，增值稅按月申報繳納，相關數據可按月更新；企業所得稅按季申報，相關數據可按季更新。

稅務數據應用于小微企業信貸具備政策依據。2015 年 7 月，國家稅務總局和中國銀保監會在全國范圍內開啟“銀稅互動”；2017 年 5 月，國家稅務總局與中國銀保監會聯合下發《關于進一步推動“銀稅互動”工作的通知》（稅總發〔2017〕56號），將納稅信用信息由納稅信用A級納稅人名單拓展至納稅信用A-D級企業名單、注冊地址、經營地址、聯系方式、法定代表人信息，同時鼓勵稅務部門和銀行業金融機構探索建立專線、搭建系統平臺等方式實現數據直連，將銀稅信息互動由“線下”搬到“線上”；2018 年 11 月，國家稅務總局發布《關于實施進一步支持和服務民營經濟發展若干措施的通知》（稅總發〔2018〕174號），鼓勵銀行依托納稅信用創新信貸產品，深化稅務、銀行信息互通，緩解小微民營企業融資難題。

目前以稅務數據為支撐的小微企業信貸，從產品方面已經完成了科技創新，部分銀行推出了線上銀稅互動信貸產品，可實現“秒批”或“秒批秒貸”。經調研，截至 2018 年 12 月底，千億資產規模以上 114 家銀行里（包括國有、股份制、城商、農商和民營銀行）中的 89 家銀行，陸續推出 97 個銀稅互動信貸產品。表明以稅務數據為支撐的銀行小微企業信貸決策在實踐中已獲得了廣泛的行業認可。其中，97 個銀稅互動信貸產品中，利用大數據風控技術實現的“秒批”或“秒批秒貸”產品占比 10%，未來金融科技在銀稅互動的融合發展空間客觀。（如圖3、4）。

△ 圖3 有銀稅互動信貸產品銀行規模占比情況（左）

△ 圖4 各類銀稅互動信貸產品規模占比情況（右）

（2）以交易數據為核心的應用模式

網商交易數據主要來源于淘寶、京東等電商平臺上形成的購銷數據，包括網上商鋪的交易流水數據和消費者的消費數據。商鋪的在線交易流水能夠反映其日常經營情況，作為信貸風控的評價依據。國內主要電商平臺通過獲得金融業務資質開展中小微信貸業務，都是圍繞本平臺交易數據，例如阿里小貸、京東貸等產品，服務對象為各網商生態圈內的存量客群，網商生態圈內的企業。

以阿里巴巴小微信貸為例，阿里巴巴作為國內互聯網巨頭，線上線下擁有眾多商戶積累，旗下螞蟻金服為阿里巴巴生態圈內的小微企業提供各類貸款服務。

從 2010 年開始，螞蟻金服旗下阿里小額貸款公司，為阿里系多個平臺上的商戶提供小額信用貸款，以幫助平臺商戶周轉資金。2015 年 6 月，螞蟻金服將此類業務逐漸轉向旗下網商銀行的純線上信用貸款“網商貸”，借貸資金來源于小貸公司和傳統金融機構的聯合放貸、同業存款等形式，客群以淘寶、天貓等電商平臺的線上商戶及口碑服務等線下碼商為主，信用依據是以商戶在使用電商平臺交易、線下掃碼支付等進行交易結算時留存的交易數據。

網商銀行小微金融事業部總監易洪濤在 2018 年某論壇上曾介紹，網商銀行的大數據風控管理框架建立在阿里系交易流（淘寶、天貓）、資金流（支付寶）、物流（菜鳥）的交易網絡上。此種模式將淘寶、天貓上的交易數據轉化成平臺商戶的信用數據，為平臺商戶解決資金周轉的問題。根據網商銀行官網數據披露，截至 2018 年 6 月，網商銀行已累計為 1042 萬家小微企業提供貸款，為個人經營者提供了近 1.88 萬億元信貸資金。

結語

金融科技應用于小微企業信貸的前提，是有足夠的可以對企業第一還款來源進行信用評價的經營數據，且呈現集中、高頻、即時的特點。稅務數據和互聯網交易平臺交易數據，是兩大類可反映企業經營特征的數據源體系。這兩類經營數據在數據成因、適用主體和使用規范上有所不同，發展構建出兩類各有特點的金融服務體系和金融科技應用場景。

張菁菁

金融碩士，清華大學互聯網產業研究院研究員，持有PMP項目管理專業資格認證。曾任職于央企總部、知名國際咨詢公司，擁有豐富的海外工作經驗。主要從事金融科技、數字化轉型、醫療康養、產業規劃等領域的研究。參與編寫《金融科技產業白皮書》、《金融科技在小微企業信貸中的應用發展研究報告》、《保險科技洞察報告》、《互聯網+商業健康險白皮書》、《信息化在央企高質量發展中的作用研究》等。項目經歷涉及數字化轉型、產業規劃、智慧城市、智慧醫療、海外業務戰略規劃、管控體系、融資租賃、風險管理、財務管理等。

王一沙

清華大學互聯網產業研究院產品研發主管，小微企業金融專家團隊成員