大數據背景小微企業的信貸對策

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摘要：小微企業不僅是吸納就業的“主力軍”，更是激勵創新、帶動投資、促進消費的重要“生力軍”。大數據已成為商業和金融發展的主要手段，因此，如何利用大數據加強對小微企業信貸管理成為關鍵問題。本文首先分析大數據的發展以及小微企業信貸情況，其次總結大數據信貸應用中存在的問題，最后提出針對性策略。

關鍵詞：大數據；小微企業；信貸

1大數據系統與小微企業信貸概述

1.1大數據系統概述

大數據系統是當前數據管理的主要方式，其產生發展主要分為三個階段：一是被動階段——操作系統階段創建數據庫大大降低了數據管理的復雜性。事實上，大多數操作系統數據庫都被用作數據管理，例如銀行交易系統，醫院病歷等。這是由于數據庫的廣泛使用而引起的人類社會數據量的重大飛躍，在此階段，數據通常隨著一些操作生成并記錄在數據庫中，例如，每次一家銀行開展業務，它在數據庫中創建相應的操作記錄。二是主動階段——數據量的發展最重要的標志是用戶的原始內容的記錄。近年來，這種類型的數據激增有兩個原因：第一是新社交網絡的出現和快速發展，第二是智能手機等新型移動設備的出現。這些便攜式、全天候訪問網絡的移動設備使人們更易于在網上表達自己的觀點。三是自動階段——傳感器系統的廣泛使用隨著技術的發展，人們已經能夠制造具有處理功能的微傳感器，并且這些設備被廣泛用于社會的每個角落以控制整個社會的運轉。且在這個過程中這些設備不斷自動生成新數據。

1.2小微企業信貸概述

當前，小微企業信貸活動越來越頻繁，小微企業的信貸活動比較普遍，但每次信用額度都很低，需求也很緊迫。一般而言，因為小微企業迫切需要資源，他們對銀行放貸的要求相對較高，即他們希望銀行首次能夠滿足公司對資金的需求，這將要求銀行在此過程中盡可能簡化程序。但小微企業的信息發布滯后，增加了還貸風險，從小企業創建的角度來看，小微企業的制度和控制存在很多缺陷，導致企業結構不合理，及時性失靈。共享大量與信用相關的信息反映了增加銀行掌握與業務相關的信息的難度，因此，銀行將對小微企業的財務支持產生很多擔憂，而且由于對小微企業的實際控制無法輕易確定，無法獲得有關公司運營狀況的準確信息，這使得評估小微企業的風險水平變得更加困難[1]。

2大數據背景下小微企業信貸存在的問題

2.1數據安全管理制度不完善

大數據信貸業務的核心是數據的管理和應用。作為整個業務鏈中最基本的單元，數據保護非常重要。人們對數據的關注度越來越高，數據的價值不斷增加，在大數據時代，這也給信息安全帶來了更大的風險。因此數據信息安全必須受到嚴格保護。例如，競爭對手在競賽中破壞數據分析結果以及由于對自身連接的管理不充分而導致的數據泄露或丟失，這些情況在大數據時代很常見。數據具有很高的流動性，數據與數據的碰撞具有巨大的價值。每個數據單元都有無限的價值潛力，因此大數據時代的信息安全工作特別艱巨，與過去相比，所涉及的維數呈幾何級數增長。如何建立一個科學的信息安全系統，如何使用其提高效率和實現更好管理策略是當前需要解決的問題。

2.2數據信貸業務流程僵化

利用大數據技術執行小額信貸的新方式，實現了傳統的小額信貸所沒有的流程效率，高度可控的風險和精確的營銷為小額信貸提供了新的模式。但商業銀行要想發揮出新的作用并獲得充分的資金，還有很多工作要做。社會環境、技術支持、監管政策等問題以及銀行結構的限制仍然很多，大數據應用也面臨許多挑戰。目前，銀行中小微企業的信貸業務流程是從大型公司的貸款業務發展而來的，尤其是單賬戶營銷、在線申報、線下審批、線下貸款的流程。僅有少數流程是線上實施，流程建設的標準化和自動化還不夠；在營銷階段，缺乏營銷業務流程設計；審批階段缺乏針對性的流程設計。例如，信貸、擔保、抵押和質押的批準程序在50萬元和500萬元的貸款額度中沒有不同。相關訂單的履行主要是手工完成，標準不統一，因此容易填寫錯誤且不能以標準化的方式填寫；在信用管理方面，不同信用等級的客戶接受相同類型的信用管理，沒有太大區別。因此，運用大數據的信貸業務流程僵化，無法適應小微企業的新要求[2]。

2.3數據儲備量不足

當前，大數據的應用尚未建立具有可靠來源和全面覆蓋范圍的官方數據口徑，商業銀行數據主要來自客戶的業務和銀行資產，以及與其他單位建立的數據交換渠道。目前，使用大數據進行信用交易的互聯網金融機構大多從平臺交易記錄、客戶行為、平臺社交圈中收集信息，以突破供應鏈，掌握平臺交易者上下游產業鏈的信息，這也是互聯網融資的重點工作。但是，尚沒有官方統一平臺來集成來自稅務、海關、房地產、汽車產品和其他口徑的數據，以實現互連互通。由于小微企業的財務管理體系寬松，為避免稅收或便利需求，公司資金經常通過個人賬戶，頻繁在企業賬戶與個人賬戶之間進行轉賬，無需會計分錄即可處理現金結算。傳統的渠道監控工具很難對這些行為進行統計分析，并且無法提供有價值的數據，毫無疑問，這是商業銀行建立在成本、周期方面與外部實體建立聯系的數據渠道的一項重大投資。通過數據平臺的標準化導入外部數據，只有通過對數據進行分析和分類，才能生成用于分析生產環境的價值信息。因此，數據儲備量也是商業銀行應用大數據中亟待解決的問題[3]。

3大數據背景下小微企業信貸業務對策

3.1優化業務流程

隨著互聯網平臺和大數據的發展，借助互聯網平臺，可以根據小微企業貸款業務中大量客戶和復雜信息的特點，最大化銀行業務的增值內容，實現輕量級的運營，促進小微企業的信貸。小微企業的信用驗證以及審批和貸后管理的核心流程都以線上形式，這不僅減輕了管理人員的負擔，而且降低了人為主觀判斷的不確定性。在審批階段，數據庫將比較系統的內部和外部數據以及數據行業的模型，最后對其進行審核，以做出快、準確的審批決定；在信貸管理階段，系統將實時跟蹤和監視客戶的生產和運營狀態，與建立的數據模型進行持續比較，預測和警告可能的風險，提供準確、完整的客戶貸款數據，最終完成信貸管理的自動化并最大程度地增加附加值。具體而言，一方面，大數據用于控制小微企業信貸產品的設計和營銷，大數據是幫助銀行了解市場需求和設計信貸產品以滿足市場需求的良好工具。在產品設計階段，通過捕獲和分析小微企業的上下游數據和資金流入，找出小微企業需要哪些產品來改進信貸產品。另一方面，大數據則用于事后信用監控數據，為處理貸款提供科學工具。通過監視數據并使用定量模型進行計算分析，可以實現動態概率分析。如果發現風險并給出預警，銀行可以在信用風險發生之前及時處理，從而降低風險管理成本。

3.2完善評價體系

對于小微企業，新的商業銀行評價系統在一定程度上更有利于從訂單數據，交易數據，貨運數據，客戶交互數據等數據中查找客戶的真實信息。它可以解決小微企業的難題，準確的信用評估以及貸款后的實時監控所必需的信息。此外，商業銀行還應評估小微企業產品質量、市場競爭力、企業期望等。3.2.1評估小微企業實際收入一些小微企業交易頻繁，差異較大。所謂的虛假交易包括異常大筆交易，與公司平均現金流量有明顯差異的交易，與公司的運營和生產周期明顯不一致的交易，與主要業務明顯不兼容的交易，過分誠信和償還貸款的交易等。借助大數據技術，建立公司流水的模型。可以根據公司的歷史情況和行業平均水平，消除可能的虛假交易記錄。同時可以利用大數據技術來加深多個數據之間的關系，從稅務、工商、水利等部門收集信息并與之交叉驗證。進行公司的制造和經營活動，以達到控制公司實際銷售收入的目的。3.2.2評估小微企業關聯關系直接關系可以通過查詢工商系統和中國人民銀行征信系統的相關數據庫來實現，這是大數據技術的直接應用。但是很難找到隱藏的關系，因此商業銀行必須使用大數據技術，探索數據的廣度和深度，例如法人代表、關鍵的小微企業投資者、實際控制人以及其他公司交叉職業中的關鍵人員；在傳統的人工審查中，我們只能找到與借款人有直接交易關系的關聯公司。借款人嘗試交易時在第三方的幫助下有意地隱藏和執行交易，銀行很難找到實際的關系。而應用大數據，就可以判斷是否存在關聯。此外，如果可以，還能嘗試從公司主要人員中收集旅行、娛樂等其他信息，大數據技術可以使用此信息來支持評估。3.2.3評估異常的業務狀況一方面，銀行使用大數據技術連續監控公司的流量，在流量出現異常情況時及時跟進，尤其是小微企業大量資金的異常流出，大筆資金異常流入。另一方面，可以跟蹤公司的情況和信息流。例如，跟蹤公司的房地產、抵押狀況等。商業銀行應使用大量數據，在各個級別進行控制，從公司的資金流開始，輔以物流和信息流，主要抓住真實業務生產經營情況，減少銀行與公司之間信息不對稱，實現公司動態估值，衡量公司融資需求，優化公司抵押管理等主線[4]。

3.3提升整合處理能力

建立大數據平臺，集中處理大數據的收集、存儲、分析和應用，大大豐富了商業銀行的信息資源，使數據庫系統與現有數據倉庫和歷史數據存儲系統匹配，并提供應用程序支持服務管理。實施大數據策略的關鍵是收集和編譯通過銀行數據模型顯示的外部數據，以達到分析目的，這要求商業銀行建立自己的大數據數據庫來保存數據收集、存儲、挖掘和應用數據。可以存儲大量對決策有用的數據，通過對這些數據進行分析和處理，可以形成不同客戶群的數據模型，為達到有效利用大數據的目的，有必要將其轉換為可以隨時調用和查詢的統一數據文件，特別是要加強數據質量控制和標準化的建立，便可以將分散的、零散的數據定期集成到系統。數據庫建成后，商業銀行可以使用數據庫的客戶模型來有針對性地、多階段地處理和分析客戶資源，并提取真正有價值的數據，以便將其用于銀行的各種信貸系統進行風險準備[5]。

3.4建設專業數據處理團隊

商業銀行傳統的小額信貸業務存在上述缺點，主要是由于信息不對稱和信貸成本高。隨著信息技術的深入發展及移動互聯網的興起，大數據技術正在迅速發展。大數據從“概念”轉變為“價值”，逐漸進入實施和驗證階段，越來越多的人期望實現對海量數據的處理并從中找到價值。同時，通過數據處理，商業銀行可以減少信息不對稱，降低借貸成本并提高效率。強大的外部競爭迫使商業銀行研究和利用大規模數據來開發新的適應市場環境和實際需求的產品，這就要求銀行擁有自己的大規模數據分析服務，以建立收集和分析大數據的機制。大數據實施計劃和實施措施，可為商業銀行其他部門提供充足的后勤支持，從而降低銀行監管小微企業的成本，提高商業銀行和其產品的競爭力。目前商業銀行大數據專業人才儲備嚴重不足，主要以財經商貿類專業人才為主，專業的數據分析人才占比較小，且員工入職以后，由于崗位分工不同，側重學習的內容也不同。這就導致員工缺乏對大數據技術的了解，大數據與金融運用專業性不夠。要做好大數據分析，需要商業銀行提前規劃，強化員工對互聯網知識的普及和互聯網金融產品的運用，通過持續學習、體驗，不斷提升員工對互聯網金融的認識度，在此基礎上注重發現和培養既懂商業銀行業務又熟悉數據分析的復合型人才，推進數據分側隊伍的建設。

4結語

隨著大數據時代的到來，商業銀行得到了創新和發展小微企業貸款的機會，提升貸款業務風險管理水平已成為商業銀行開展小額信貸業務的重中之重。因此，結合大數據，建立基于小微企業信息收集的全面信用評級體系，實現小微企業貸款的智能化、自動化、標準化和規范化，可以提升商業銀行貸款的風險控制水平，并為小微企業貸款業務的進一步發展提供指導。

參考文獻

[1]孟小峰,慈祥.大數據管理:概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展,2013,50(1):146-169.

[2]榮洽,黃小璐.商業銀行中小微企業信貸風險評分模型初探[J].科技經濟導刊,2021,29(19):219-220.

[3]陳曉昕.大數據環境下供應鏈金融在小微企業中的運用研究[J].企業改革與管理,2020(9):128-129.

[4]陳貽春.B銀行小微企業互聯網信貸業務競爭戰略研究[D].濟南:山東大學,2020.

[5]徐建平,金禹辰.中小商業銀行小微企業信貸風險控制措施研究[J].時代金融,2020(6):142-143+145.

作者：楊盼 符候強 單位：威寧自治縣中等職業學校 貴州大學管理學