小微企業融資問題是長期存在的老大難問題。但近年來，隨著大數據、雲計算等新業態的興起，互聯網加速向金融領域滲透，創新性的金融產品與服務開始湧現，這為解決小微企業融資提供瞭新渠道，金融智能服務小微企業的時代正加速到來。
小微企業金融需求突出
作為實體經濟的“毛細血管”，我國小微企業求“資”若渴。
據瞭解，當前我國每天新增1.5萬戶以上的小微企業，提供瞭大量就業崗位，已占我國就業崗位的80%。而從央行統計的數據看，小微企業貸款的需求客觀存在。截至2016年12月末，我國小微企業人民幣貸款餘額為20.84萬億元，同比增長16%，比同期大型和中型企業貸款增速分別高7.2個和9.1個百分點。
但是，與小微企業發展不匹配的是，融資問題一直是掣肘其發展的痛點。“在我國6000多萬傢小微企業中，大概隻有1300萬傢小微企業被金融機構服務過，而且從去年數據看，我國小微貸款餘額當中，超過90%都為擔保抵押類，純信用貸款依舊很少。”元寶鋪CEO陳瑞貴表示。
“小微企業的貸款難題，不僅是難，而且是慢。”有互金從業者坦言，小微企業出於成本考慮，很少能像大企業那樣貸一筆款後，放在那裡慢慢使用。總體上，小企業對資金的需求是“小、急、短、頻”，即額度小、要得急、使用時間短、頻次高。據記者瞭解，螞蟻金服旗下服務小微企業的網商銀行，在其服務的小企業中一年貸款50次以上的，就占到瞭60%。
大數據助音響改電容力授信決策
事實上，解決小微融資難、融資貴的問題，核心就是成本問題。隨著智能制造向深處拓展，以大數據技術為代表的新技術在金融領域的應用空間逐步打開，將其應用到線上金融服務，可有效降低金融服務成本，提升服務效率。
從當前市場表現看，除瞭幾大互聯網巨頭之外，一些金融科技企業、第三方服務平臺也開始涉足大數據領域，以海量的大數據為積淀，開發智能風控系統，將技術輸送給相應的金融機構，提高其信貸審批效率，助力小微企業獲得貸款。
“事實上，一筆銀行貸款的發放，其背後有大量後臺人員在做工作。小額貸款在銀行貸款難，很大因素是商業的不可持續，即人工作業成本越來越高。”某銀行從業人員坦言。
小微業務是金融的“藍海”，無論是傳統金融機構，還是新金融公司，都希望在此領域深耕。但是，正是由於單筆貸款規模普遍較小，銀行成本投入與產出不成正比造成小微貸款落實困難。面對這種情況，若是可以在雲端搭建一個授信決策的集成系統，降低采集信息和授信決策成本，幫助銀行機構、小貸公司減少線下的人力成本，將有助於改進小微貸款的商業模式。
以小微數據化信貸服務平臺元寶鋪為例，其在不久前推出瞭一套雲端產品級的智能風控系統，以小規模資產市場為切入口，通過集成已有的大數據，把在線上采集的各種信息都集成到這一雲端系統當中，輔助銀行等金融機構完成授信決策，提高信貸審批效率。
據瞭解，元寶鋪在過去3年多時間內服務瞭20多個銀行機構和小貸公司，幫助超過5萬傢小微企業獲得超過50億元的授信額度。而在這一過程中也積淀瞭10萬多個小微企業的數據樣本。在陳瑞貴看來，通過已有的數據沉淀，在雲端搭建這一平臺，對於銀行機構來說，可直接在雲端獲取授信結果，減少其在小微企業本地部署決策引擎成本，從而幫助小微企業主更快獲得貸款，有針對性地解決其金融需求。
智能風控解決行業痛點
業內普遍認為，在未來，線上金融業務將成為主流。那麼，如果線上業務逐步擴大，如何做好線上風控的問題也就隨之而來。
可以看到，傳統的風控以人工審批為主，效率普遍低下，而當前市場上的一些線上風控系統，又存在著與金融機構之間信息對稱度差、風控規則與業務邏輯強行黏合的問題。“一旦風控規則出現漏洞，容易被大量復制，給金融機構造成巨大損失，因此，需要經常對風控模型進行迭代，但這也同時帶來風控成本巨大的難題。”一位業內人士表示。
總體上，小微企業業務涉及面廣，行業和場景各有不一。一方面，不同行業需要的數據源不一樣；另一方面，不同行業的風險特征也有所差別，因此，對應著小微金融的服務也需多元化。
為解決這一痛點，充分利用大數據技術，開發智能風控產品做風險定制化成為發展趨勢。傳統的風控引擎是部署在本地的，部署之後仍然需要金融機構去對接大量的數據。而智能風控系統，可以做到數據定制化、風險定制化、產品定制化，提供契合產品需求的場景化風控模型。
“盡管不同行業有所差別，但通過智能風控將原始數據抽離出來，形成格式化規則，建立相應的模型。這既包括成熟的風控策略，也包括規則可配置的原則，在應用新業務時可對模型進行實時動態調整、靈活配置。”陳瑞貴表示。
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本文來源：金融時報 作者：陳彥蓉
責任編輯：鐘前級擴大機推薦齊鳴_NF5619
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