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   　近日，國內(nèi)頂尖金融智庫金融城（CFCITY）和金融科技企業(yè)友信金服聯(lián)合發(fā)布研究報告《小微企業(yè)融資難的特色化解決方案》（以下簡稱“報告”）。

　　近年來，為支持小微企業(yè)發(fā)展，我國出臺了多項(xiàng)政策措施，以解決小微企業(yè)融資難、融資貴問題。

　　在解決小微企業(yè)融資方面，銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)仍然是主力軍。報告顯示，截至2018年6月末，我國小微企業(yè)貸款余額（原國標(biāo)口徑）32.35萬億元，占各項(xiàng)貸款余額的25.05%。較年初增加1.55萬億元，較上年同期增長13.06% ；貸款戶數(shù)1699.05萬戶， 較上年同期增加281.82萬戶。

　　報告同時指出，盡管國家政策及金融科技不斷發(fā)展助推商業(yè)銀行小微企業(yè)融資業(yè)務(wù)下沉，但總體上微型企業(yè)、個體工商戶和小微企業(yè)主在商業(yè)銀行的融資仍然面臨較大困難。商業(yè)銀行小微企業(yè)貸款的客群仍然主要是小型企業(yè)。

　　數(shù)據(jù)來源：銀監(jiān)會數(shù)據(jù)整理，《中國中小微企業(yè)金融服務(wù)發(fā)展報告（2018）》

　　相比于中小企業(yè)，規(guī)模更小的微型企業(yè)融資更加困難。IFC數(shù)據(jù)顯示，從融資滿足情況來看，微型企業(yè)的融資缺口占比大幅高于中小企業(yè)。

　　數(shù)據(jù)來源：IFC data and analysis

　　針對該問題，報告指出，商業(yè)銀行小微企業(yè)傳統(tǒng)貸款模式主要是基于“5C”（信譽(yù)、能力、資本、擔(dān)保、環(huán)境）對企業(yè)進(jìn)行分析。在服務(wù)于長尾的小微客群時，這類模式都具有較為明顯的缺陷：一是目標(biāo)客戶群受眾較小；二是集中度風(fēng)險較高，目標(biāo)客戶所處行業(yè)或區(qū)域相對集中；三是貸款流程較為復(fù)雜、貸款所需時間較長，難以充分滿足小微企業(yè)用款“急”的需求。

　　傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對于金融服務(wù)的供給力度不足，特別是長尾客戶的金融需求一直以來未被有效滿足，巨大的服務(wù)真空為金融科技帶來機(jī)會。數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，自2015 年以來，我國互聯(lián)網(wǎng)銀行、P2P網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)、泛金融科技公司等新興機(jī)構(gòu)不斷增加，其服務(wù)的小微企業(yè)融資規(guī)模迅速增長，小微企業(yè)貸款市場份額發(fā)生了明顯變化。

　　數(shù)據(jù)來源：央行、銀保監(jiān)會、中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會

　　報告指出，互聯(lián)網(wǎng)銀行、網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介、線上供應(yīng)鏈金融企業(yè)等新興金融科技企業(yè)通過差異化的融資模式創(chuàng)新以及大數(shù)據(jù)信息和風(fēng)控模型，全流程線上為借款人提供融資服務(wù)，已成為解決小微企業(yè)融資難題的重要成員之一。

　　近年來，網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)服務(wù)小微企業(yè)的規(guī)模不斷增長。據(jù)統(tǒng)計，2013年到2017年末，網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)服務(wù)的小微企業(yè)累計業(yè)務(wù)成交量超2萬億元。網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)小微企業(yè)借款從2013年年成交量僅124.32億元，現(xiàn)已高達(dá)8722.8億元。

　　按照信用主體區(qū)分，網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)的融資模式主要有兩種，一是基于小微企業(yè)為信用主體的融資模式，二是以小微企業(yè)主個人為信用主體的融資模式。

　　目前，我國網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)多數(shù)采用以小微企業(yè)主個人為信用主體的融資模式。這一模式的優(yōu)勢在于，針對企業(yè)經(jīng)營的分析高度依賴于對行業(yè)的理解，每一特定行業(yè)的經(jīng)營都有十分獨(dú)特的組織生產(chǎn)方式，包括成本利潤等指標(biāo)也不具備統(tǒng)一化的可行性。個人的信用維度相對更標(biāo)準(zhǔn)，更標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐平臺可以通過金融科技的手段將其業(yè)務(wù)規(guī)模化。而規(guī)模化的運(yùn)營，可以進(jìn)一步降低小微企業(yè)的融資成本。

　　報告以人人貸為例剖析了網(wǎng)貸模式以小微企業(yè)主為信用主體，解決長尾客戶經(jīng)營性借款需求的創(chuàng)新型經(jīng)驗(yàn)以及優(yōu)劣勢所在。人人貸2010年成立，八年來持續(xù)服務(wù)于小微企業(yè)主為主的小額融資需求。相較傳統(tǒng)小微企業(yè)借款抵押擔(dān)保等模式以及較長的申請周期，人人貸通過衡量個人信用，運(yùn)用金融科技手段，為借款人提供快速可獲得的純信用小額融資服務(wù)，最快可以在分鐘級完成批核，截止到2018 年第三季度末，平臺人均借款金額為7.85 萬元，累計撮合成交金額達(dá)707 億元，目前平臺已服務(wù)近100萬借款人，其中近80%的借款人將資金應(yīng)用于自身小微生意的經(jīng)營周轉(zhuǎn)。

　　在技術(shù)方面，人人貸在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，構(gòu)建獨(dú)特的風(fēng)控模型。貸前，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動+經(jīng)驗(yàn)輔助為核心的系統(tǒng)模型防范欺詐風(fēng)險，其中數(shù)據(jù)驅(qū)動部分引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，更有效地在空間和時間序列上從傳統(tǒng)人工很難發(fā)現(xiàn)的弱變量中尋找風(fēng)險特征。而經(jīng)驗(yàn)輔助則為機(jī)器學(xué)習(xí)提供金融可解釋性，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動下的KYC（了解你的客戶）。貸中，當(dāng)債權(quán)成交后，會持續(xù)對借款人的還款行為進(jìn)行數(shù)據(jù)跟蹤。貸后，則通過人工智能技術(shù)（如機(jī)器人還款提醒）以及高效在線客服體系，有效、合法、合理地完成逾期賬戶管理。

　　報告同時強(qiáng)調(diào)，我國具有差異性、互補(bǔ)性的小微企業(yè)特色金融服務(wù)體系已經(jīng)基本形成，各類機(jī)構(gòu)各司其職，在各自的領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。未來金融科技與金融的深入融合，會極大地提高機(jī)構(gòu)的服務(wù)效率，降低服務(wù)成本，但并不會加大不同類型的機(jī)構(gòu)之間的競爭，反而能夠推動不同類型機(jī)構(gòu)在服務(wù)小微企業(yè)融資方面的進(jìn)一步合作。

《電鰻快報》