隨著“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”浪潮的興起，中小微企業(yè)如雨后春筍。有數(shù)據(jù)顯示，截至2016年底，中國約有7000萬家中小微企業(yè)，就業(yè)人數(shù)2.7億人，平均每季度新設(shè)企業(yè)100萬戶，新設(shè)注冊資本6.5萬億元人民幣。

但在這個龐大數(shù)據(jù)背后，“融資難”成為影響中小微企業(yè)能否活下去的關(guān)鍵因素，這也成為了一個社會難題。一面是投資方、金融機(jī)構(gòu)欲放而不敢的曖昧，一面是小微企業(yè)欲求而不得的無奈，供需雙方就這樣難以找到平衡。

近年來，雖然政策對中小微企業(yè)的融資、信貸有所推動和傾斜，小微企業(yè)的融資渠道在不斷拓寬，但仍舊無法滿足廣大中小微企業(yè)對融資的渴求。在這樣一個市場供需不平衡的狀態(tài)下，融數(shù)金服看到了契機(jī)和解決之道。

“我們主要是運(yùn)用中小微企業(yè)積累的大數(shù)據(jù)去建立風(fēng)控模型，從而了解、分析中小微企業(yè)的業(yè)務(wù)、經(jīng)營狀況，給貸款方一個可信的指標(biāo)，讓融資方和貸款方進(jìn)行更為詳細(xì)的了解，從而幫助中小微企業(yè)融資。”融數(shù)金服CEO遲毓華表示，簡單來說就是用大數(shù)據(jù)幫助中小微企業(yè)，未來融數(shù)金服將建立一個數(shù)據(jù)模型，讓這種金融服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化。

用數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)投融資對接

眾所周知，作為經(jīng)濟(jì)市場上的經(jīng)營主體之一，中小微企業(yè)雖然數(shù)量眾多，在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中的貢獻(xiàn)也不小，但由于其自身征信體系較差，通常是很難從金融機(jī)構(gòu)或大銀行那里獲得貸款的。數(shù)據(jù)顯示，我國的小微企業(yè)數(shù)量超過5600萬家，占工商注冊總量的94.17%，他們的稅收貢獻(xiàn)占所有企業(yè)的50%，GDP貢獻(xiàn)超過60%，出口貢獻(xiàn)超過70%，就業(yè)貢獻(xiàn)超過80%，但是只有5%比例的小微企業(yè)能夠獲得銀行的信貸服務(wù)。

而導(dǎo)致他們無法從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款的主要原因則多是自身資產(chǎn)少、信用體系不成熟等。從金融機(jī)構(gòu)的角度看，中、小、微型企業(yè)的問題在于缺少可靠及有效的數(shù)據(jù)去評估企業(yè)經(jīng)營的績效及未來擴(kuò)充的可能性。

但大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用讓中小微企業(yè)融資難問題看到了希望。大數(shù)據(jù)可以通過互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)工具來分析企業(yè)，為企業(yè)自身及金融機(jī)構(gòu)提供更直觀便捷的信用評估體系，做好風(fēng)控，為高效高質(zhì)的供給提供有力的保障。

“通過針對行業(yè)內(nèi)不同交易場景的企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)積累和挖掘進(jìn)行科學(xué)有效的分析，從企業(yè)的經(jīng)營狀況、庫存情況、產(chǎn)能情況、管理程度、運(yùn)營能力等多個維度去為企業(yè)用戶進(jìn)行科學(xué)的評級并生成數(shù)據(jù)畫像，從而幫助企業(yè)用戶對接更多的資金通道，幫助資金方對中小微企業(yè)用戶更快更深入地了解，以解決中小微企業(yè)用戶融資難融資貴的問題，助力企業(yè)發(fā)展。”遲毓華表示，通過對公司用戶行為數(shù)據(jù)、社交、交易數(shù)據(jù)、行業(yè)公開數(shù)據(jù)以及金融歷史數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)的積累，通過對不同數(shù)據(jù)，進(jìn)行不同權(quán)重的劃分，進(jìn)行建模分析，從而對風(fēng)險進(jìn)行評估定價。

資料顯示，融數(shù)金服自2015年開始布局互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈條，專注于向優(yōu)質(zhì)的中小微企業(yè)客戶提供全方位、專業(yè)化、定制化的金融服務(wù)，基于場景支付和多維度數(shù)據(jù)源分析。融數(shù)金服以SAAS平臺及與核心企業(yè)合作為著力點(diǎn)；注重提高風(fēng)險管理及產(chǎn)品服務(wù)能力；提升Fin-Tech智能系統(tǒng)應(yīng)用能力，以主動采信技術(shù)克服信息不對稱、以族群研究數(shù)據(jù)緩解單個企業(yè)價值難以評估、以尊重小企業(yè)價值降低對核心企業(yè)依賴、以逆向決策技術(shù)降低違約概率、在高風(fēng)險市場尋找到低風(fēng)險資產(chǎn)最終達(dá)成良好信貸資產(chǎn)組合。

將建立小微企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)模型

在成立的這兩年間，融數(shù)金服已經(jīng)服務(wù)多家中小微企業(yè)。“去年主要是做線下的中小微企業(yè)服務(wù)。”遲毓華表示，融數(shù)金服已經(jīng)幫助多家中小微企業(yè)實現(xiàn)融資問題，涉及的領(lǐng)域也十分多，包括美容、培訓(xùn)、旅游等多個行業(yè)。

遲毓華介紹，融數(shù)金服的金融服務(wù)方案中主要涉及一下幾個方面：第一，深耕垂直專業(yè)領(lǐng)域市場，應(yīng)用場景化風(fēng)控手段，以授信企業(yè)全方位經(jīng)營數(shù)據(jù)作為授信依據(jù)，控制授信資金的資金用途，在場景中，以典型客戶小規(guī)模、少量資金快速試錯，從而得出該場景下應(yīng)用企業(yè)多元化數(shù)據(jù)為依據(jù)的專屬風(fēng)控模型，解決輕資產(chǎn)客戶授信難題；第二，引入最新技術(shù)手段，批量大規(guī)模收集相關(guān)企業(yè)經(jīng)營類數(shù)據(jù)，對企業(yè)進(jìn)行多維健康度檢查，利用大數(shù)據(jù)分析手段為申請企業(yè)進(jìn)行企業(yè)畫像，梳理企業(yè)交易模式，規(guī)范企業(yè)內(nèi)部核算體系，為企業(yè)完成自己的綜合授信評估；第三，發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)金融優(yōu)勢、應(yīng)用技術(shù)手段批量獲客，引入信貸工程模式，參考企業(yè)各類經(jīng)營數(shù)據(jù)使用場景化風(fēng)控模型，批量自動化完成授信評分工作，大大降低人員成本，創(chuàng)立專屬于中小企業(yè)授信的考核方式。

“在融數(shù)金服的數(shù)據(jù)模型中，主要是看合作企業(yè)的數(shù)據(jù)積累和資金流狀況。”遲毓華表示，融數(shù)金服通過不同企業(yè)的多樣化數(shù)據(jù)積累，給出不同的風(fēng)控策略，這是一個匹配過程，但這個合作過程的數(shù)據(jù)都會在前期獲得企業(yè)的同意，并做好相關(guān)的數(shù)據(jù)安全處理。“合作方式很多樣，在合同中也會有各種條款限制，主要集中在欺詐、安控、防止犯罪等方面。

據(jù)悉，北京融數(shù)金服信息服務(wù)有限公司已經(jīng)成為中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會的成員。其中北京融數(shù)數(shù)據(jù)研發(fā)中心基于大數(shù)據(jù)湖理念構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺Chorus以及提升IT研發(fā)、運(yùn)營質(zhì)量和效率的DevOps，也已完成從支付、賬戶、數(shù)據(jù)采集、自動化征信、自動化風(fēng)控、數(shù)據(jù)披露等一系列產(chǎn)品的服務(wù)化、產(chǎn)品化。

近年來，金融科技已經(jīng)成為行業(yè)熱點(diǎn)，央行等監(jiān)管層也在不斷加強(qiáng)這方面的建設(shè)，近期，央行又專門成立了金融科技委員會，加強(qiáng)金融科技工作的研究規(guī)劃和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。“互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的創(chuàng)新是要利用科技手段，通過大數(shù)據(jù)分析補(bǔ)足傳統(tǒng)金融的不足之處。”遲毓華表示，融數(shù)金服也在不斷加強(qiáng)大數(shù)據(jù)方面的創(chuàng)新，并續(xù)在數(shù)據(jù)模型方面下功夫，希望通過供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，實體經(jīng)濟(jì)能真正被撬動，發(fā)揮出應(yīng)有的效力。

在即將舉辦的2017中國金融論壇上，遲毓華將作為嘉賓參與大數(shù)據(jù)征信運(yùn)用與風(fēng)控管理圓桌對話環(huán)節(jié)，與業(yè)內(nèi)人士共同探討大數(shù)據(jù)的發(fā)展和前景。