大數據時代:金融如何惠及小微企業

小微企業是市場經濟的細胞，其活力在很大程度上決定了市場的活力。在小微企業發展中，融資問題一直是一個難題，這也引起了中央的高度重視。

從實踐看，小微企業貸款難、貸款貴是一個全球性的問題。貸款難，難在傳統的金融資源難以滲透到這個群體；貸款貴，傳統的金融資源即便能滲透，也面臨著成本高、風險高的挑戰，勢必要求更高的利率來覆蓋。能否破解這個難題，事關數以千萬計的小微企業的發展。

但是，板子不能完全打在傳統金融上，傳統商業金融有著其內在的運行邏輯。問題的根子在于，這套邏輯在應用到小微企業時，馬上面臨著信息不對稱的挑戰。小微企業大量有價值、可以轉化為信用的信息，往往以非文本的形式存在，是一種非正式信息。比如，小微企業的聯系人、日常的客流量等。在傳統商業金融體系中，要識別這些非文本、非正式的信息，成本極高；要測算出違約風險，成本也極高。由此導致金融資源難以滴灌到小微企業上面。

因此，普惠金融與其說是個理念問題，不如說是一個技術問題。解答這個技術問題，包括三個子問題：一是利率不能過高，要符合“惠”的要求；二是覆蓋面不能窄，要符合“普”的要求；三是要商業可持續，不能異化為政策性金融。這就要求對傳統商業金融的貸款技術進行革新，對貸款流程做相應的再造。從實踐看，再造的方向主要有兩個，一個是孟加拉尤努斯的探索，實質是通過社區化的方式，走一條關系型信貸的路子。另一個則是用大數據驅動的方法，充分利用AI技術來進行貸款技術創新。網商銀行和微眾銀行，走的就是這條路子。

從三年來的探索看，應當說網商銀行的效果是比較明顯的。在“普”上面，成立3年就服務1000萬小商家，比預計的時間提前了兩年。2016年線下小商家戶均貸款額為1.5萬元；在“惠”上，網商銀行不包括資金成本的單筆貸款成本僅為2.3元；2017年資金成本上升了１個百分點，但貸款利率卻下降了1個百分點；第三，在“可持續上”，網商銀行的不良率控制在1%以內，優于一般的商業銀行。從以上幾個指標看，網商銀行在普、惠、可持續等方面都取得了比較好的成績?？紤]到這是一家成立僅3年、面向小微企業等任何實體的銀行，網商銀行應當說在破解普惠金融難題上做出了有益的探索，這個探索被總結為“310”，即3分鐘申貸，1秒鐘放款，全程0人工介入。其實質就是，用大數據驅動，重構貸款技術、貸款流程、貸款管理。

當前，我國已經進入到一個大數據的新時代，大數據在深刻改變著傳統的業態。即便像普惠金融這樣被認為全球性的難題，利用大數據也可以得到有效的破解。事實上，不僅網商銀行有比較好的表現，另一家互聯網銀行微眾銀行表現也不錯。如果按著現有的模式繼續探索下去，有可能走出一條普惠金融轉型的新路子。

　　當然，要進一步釋放大數據在普惠金融中的作用，需要金融監管的相應變革。我們對實體性銀行的監管有一整套方案，對互聯網銀行的監管還在探索中。這就使得互聯網銀行的探索創新在某些方面還面臨著體制機制性的約束。比如，資金籌集比一般銀行更多地依賴于同業市場，由此導致網商銀行的資金成本要普遍超過實體性銀行。如果能夠在這方面的監管上有所突破，在管住風險的情況下逐步賦予互聯網銀行同等的資金支持，互聯網銀行的貸款成本還會有進一步下降的空間，由此也能夠更加惠及廣大中小企業。