大數據時代下的小微企業信用評級

目前，小微企業融資難已成為制約小微企業健康發展的重要因素。究其原因，首先，小微企業數目眾多，良莠不齊;其次，債權人在對其進行投資時，又存在信息披露嚴重不足等問題。隨著大數據、互聯網金融平臺的出現，給予小微企業提供了更多融資的機會。然而，小微企業發展的特殊性、搜集信息數據量大、信息繁雜等問題，在傳統金融機構都難以把控小微企業信用風險的前提下，互聯網金融的債權人更難以識別小微企業的信用風險。所以，建立專業的互聯網小微企業信用評級體系是互聯網金融下亟待解決的問題?；ヂ摼W金融借助大數據有助于全面、深度地挖掘和分析信用信息，建立小微企業的信用評級體系，推動評級結果動態演進，降低評級成本，完善評級體系，提高評級質量，促進小微企業的健康發展。

小微企業自身特點

隨著我國國民經濟的發展，小微企業已經成為推動中國經濟發展的一股重要力量。伴隨著經營業務的不斷擴大，企業的發展離不開資金的支持，小微企業資金需求急切、貸款額度小、營運資金周轉速度快。但小微企業自身存在信用風險較大的弱性，評級過程中評級成本較高，這些原因導致小微企業較難獲得外部融資。

小微企業自身信用風險較大。表現在：首先，小微企業的經營風險高。小微企業資產規模較小，自有資金較低，經營具有不穩定性和不確定性，導致其抵御風險能力較弱。其次，小微企業管理風險高。小微企業受限于管理者以及從業人員的知識水平，其對自身的發展戰略規劃、財務結構、融資管理等信息并不完全了解。并且小微企業一般經營時間短，管理經驗不足，部門設置簡單，管理制度不完善，企業整體風險把控能力較弱。不可回避地小微企業的違約率和違約損失率會高于大中型企業。在高風險和高違約率下，小微企業往往很難達到傳統金融機構的信用評級標準，這注定了小微企業難以成為傳統金融機構的主要放貸客戶。

由于小微企業數據信息繁雜，信息量巨大，傳統的評級過程中需要耗費大量精力和成本進行數據信息搜集和整理，這無形中提高了企業評級成本，也提高了企業融資成本。

小微企業信用評級面臨的問題

由于小微企業自身信用風險較大，傳統的金融機構又很難把控其風險，不能準確地對其進行信用評級，導致“慎貸”情況屢見不鮮。在傳統金融機構評級體系中，評級信息失真、滯后和評級模型的不完善，都導致評級結果不能揭示其信用風險。如何有效甄別小微企業的信用風險，給出恰當的信用評級，是解決小微企業“融資難”的關鍵。

1、企業信息披露不足

小微企業在信息披露方面存在嚴重不足，融資主體雙方存在“信息不對稱”的問題。大企業的信息一般公開程度較高，社會信譽度較好。傳統的金融機構可以方便地獲取到企業的信息，并為大企業提供貸款。但小微企業的信息披露機制不健全、企業財務信息可信度低，其企業征信和個人征信數據不樂觀。導致金融機構增加了獲取信息的成本，并且不能完全識別企業真實財務經營狀況。因此，金融機構為降低投資風險，通過提高貸款利率，或謹慎對待小微企業融資要求，減少貸款金額等方式減少不利影響。

2、企業財務數據造假

傳統的金融機構發放貸款時很大程度上依賴于企業提交的財務資料，或經由審計的相關材料作為發放貸款的依據。但小微企業由于財務制度不完善，資金管理方面薄弱。部分企業仍采用家庭式生產管理，很難要求小微企業像大中型企業一樣建立成套的嚴格的財務管理體系，其遞交的各類財務資料不完備并且可信度較低。為了獲得資金支持，小微企業往往掩蓋不利于獲得貸款的數據信息，甚至存在編制虛假財務數據以騙取銀行貸款的行為。這也增加了準確評級小微企業信用風險的難度。

3、企業評級模型不完善

目前我國企業融資仍是主要依靠銀行貸款，由于小微企業客戶的信息采集困難、企業管理不規范、征信體系不完整，國內銀行缺乏一套針對小微企業并能真實反映其綜合實力的信用評級標準體系。銀行現有的評級體系中，以評估大中型企業為主，企業財務數據的相關指標所占權重較大。鑒于小微企業的特殊性，單純的財務指標并不能完全反映企業的經營狀況，其經營方式多元化、經營風險大等特點不能在現有的評級體系中得到真實反映。

互聯網金融的出現，網絡融資模式在我國開始迅速發展，給小微企業提供了更多的融資機會?；诰W絡融資平臺的小微企業信用風險評估顯得尤為重要，但鑒于小微企業具有一定特殊性，在網絡融資的背景下，小微企業信用評級指標體系將被重構，對小微企業的評級需要考慮綜合方面的因素。小微企業信用評級亟待研發一套區別于大中型企業的成熟評級體系。

4、企業評級結果滯后

傳統的評級機構對企業的評級仍然是靜態評估層面，跟蹤評級時間間隔較長。但企業的發展不是單個的時點，而是具有很強的連續性且企業所處的環境瞬息萬變。所以從單個時點對企業的發展狀況進行評估的傳統信用評級方法不能對企業進行實時監控，風險識別具有滯后性的特點。

大數據下的小微企業信用評級

傳統的金融機構與小微企業存在“信息不對稱”的問題，金融機構處于信息劣勢，難以準確地考察小微企業的經營狀況以及未來發展前景?；ヂ摼W金融融資模式的出現可以大大降低融資市場上的信息不對稱情況。在當今互聯網信息時代，每個獨立個人或多或少都會在互聯網留下自己的痕跡與信息，這就形成了結構化和非結構化數據，靜態與動態數據。海量數據背后是一個復雜的關系網絡，通過對這一網絡關系的相關分析，挖掘出隱藏在數據中的信用資源，這是大數據下互聯網金融的核心所在，也是現代信用評級業重構的關鍵所在。信用評級機構要主動適應大數據時代帶來的沖擊，用大數據思維和技術做信用評級。通過挖掘客戶交易信息，建立了信用評級體系和信用數據庫。大數據的發展為小微企業信用評級帶來了機遇。

1、大數據改善小微企業信息披露狀況

大數據的獲取公開透明、數據來源廣泛。伴隨著社會經濟和互聯網技術的發展，龐大的用戶群體在互聯網上進行交易行為，產生海量數據信息。這些數據信息包含了海量的信用信息，海量數據的背后是極其復雜的關系網絡。傳統的數據處理方法已經較難應對這種大量復雜的數據關系網，大數據技術就是在這種情形下孕育而生的。大數據技術通過對數據關系網地深刻分析，挖掘出隱藏在數據背后的信息資源，有效地緩解了小微企業信息披露機制不健全，資料信息公開程度低的問題。這是大數據時代下的互聯網金融的重大特征之一，也是大數據時代下信用評級的關鍵所在。以此為基礎，推動小微企業信息更加透明公開。

2、大數據降低小微企業評級成本

小微企業的評級指標結合了結構性與非結構性數據。由于小微企業數量眾多、信息量大以及信息繁雜，對于信息的存儲、提取、篩選及測算都比較困難，缺少快速有效的手段進行收集和整理。因此，小微企業的信用評級需要耗費大量的成本，也相應的提高了小微企業的融資貸款成本，這也是造成小微企業融資難的問題之一。利用大數據技術，可以將各類分散的信息重新進行檢索、整合、歸類和管理，并通過價值挖掘手段進一步得到評級機構所需的企業有效數據。這一方式使得各機構可以快速、有效地在市場上獲取相關信息，大幅度地降低了對小微企業的信用評級成本，進一步緩解了小微企業的融資難的難題。

3、大數據有助于防范企業財務數據造假

大數據技術有效的防范企業造假行為。企業的財務數據是由宏觀市場經濟環境、上游供應商、下游客戶、渠道分銷商等多方面影響，不是單一的數據項。由于擁有海量數據信息庫的優勢，大數據技術從整個產業鏈入手進行分析，全面考察企業信息，將企業不真實的財務內容剔除，大幅度降低企業財務造假的可能性。這也將提高對小微企業財務數據分析的可靠性和效率性，提高評級質量。

4、大數據有助于推動評級結果動態演進

企業的發展不是一塵不變的，在現代快速經濟的潮流下，企業的發展變化日新月異。這就要求金融機構必須實時跟上企業發展的步伐，時刻跟蹤經濟和企業動態，及時更新數據庫。大數據技術可以利用爬蟲技術，實時更新各類信息，輸出結果及時進行變化，實現了企業發展運動狀態動態調整，為動態調整小微企業評級結果提供可能性。大數據信息具有連貫性的特征，為預測小微企業未來數據提供基礎，可以據此刻畫出小微企業未來發展路徑，這在一定程度上可以對企業的評級進行前瞻性的研究。

結論

大數據時代下的互聯網金融的出現，為小微企業提供更多的融資機會。大數據已經成為當前熱門的信息處理技術之一，如果能夠對大數據進行有效利用，一方面可以幫助金融機構解決小微企業信息獲取難、信息不真實的問題;另一方面幫助小微企業降低信用評級成本、解決融資難題，獲得穩定可靠地資金支持。因此，利用大數據技術促進小微企業信用評級有著強烈的經濟意義和社會價值，對金融機構、小微企業和國民經濟的發展都將產生深遠影響。