本報記者 于德良
近期,國內頂尖金融智庫金融城和金融科技企業(yè)友信金服聯(lián)合發(fā)布《小微企業(yè)融資難的特色化解決方案》研究報告(以下簡稱“報告”)。
報告深入剖析了我國小微企業(yè)所面臨的融資困境,以及傳統(tǒng)金融機構、新興金融企業(yè)在服務于小微企業(yè)融資上的實踐經驗和模式差異。報告指出,隨著金融科技和數據化發(fā)展,金融科技企業(yè)已成為解決小微企業(yè)融資難題的重要成員之一。以不同借款額度和定價為依托,我國已開始形成多層次的小微企業(yè)融資服務體系。其中,額度在1萬元至20萬元之間的小微企業(yè)融資需求,P2P網貸等金融科技機構已經有能力為其提供服務。
小微企業(yè)融資缺口擴大
從世界范圍來看,相比于中小企業(yè),規(guī)模更小的微型企業(yè)融資普遍更加困難。在世行、國際金融公司(IFC)等機構聯(lián)合統(tǒng)計的全球128個發(fā)展中國家里,1.41億微型企業(yè)中,受信貸約束的微型企業(yè)數量占比達到40%。
在我國,私營企業(yè)是小微企業(yè)的主體,約80%的私營企業(yè)是小微企業(yè)。且在私營小微企業(yè)中,微型企業(yè)又占絕對份額,約85%的私營小微企業(yè)是微型企業(yè)。自2007年開始,當我國小微企業(yè)融資需求以每年10%以上的增速增長的同時,需求缺口擴大的速度也達到每年13%左右。
報告指出,長期以來,勞動力成本高、生產成本高、稅負高,融資難、扶持政策落實難等“三高兩難”問題不斷擠壓著小微企業(yè)的生存發(fā)展空間。2012年以來,我國小微企業(yè)融資比例一直維持在較低水平,其中,小型企業(yè)在25%-27%左右,而微型企業(yè)融資規(guī)模占比極少,整體占比低于5%,金融機構從貸款發(fā)放安全性、性價比較低和抵押物不足等角度出發(fā),對小微企業(yè)的放貸力度一直較低。
網貸機構服務小微企業(yè)融資的解決方案
報告指出,網貸機構服務小微企業(yè)的規(guī)模近年來不斷增長。2013年到2017年末,網貸機構服務的小微企業(yè)累計業(yè)務成交量超2萬億元。網貸機構小微企業(yè)借款從2013年年成交量僅124.32億元,現已達到8722.8億元。
從信用主體的區(qū)別來看,網貸機構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,我國網貸機構多數采用以小微企業(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)的經營都有十分獨特的組織生產方式,包括成本利潤等指標也不具備統(tǒng)一化的可行性。個人的信用維度相對更標準,支撐平臺可以通過金融科技的手段將其業(yè)務規(guī)?;?。而規(guī)模化的運營,可以進一步降低小微企業(yè)主的融資成本。
報告以網貸平臺人人貸為例,剖析網貸模式以小微企業(yè)主為信用主體,解決長尾客戶經營性借款需求的創(chuàng)新型經驗以及優(yōu)劣勢所在。
人人貸成立八年來持續(xù)服務于小微企業(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,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707億元,目前平臺已服務近100萬借款人,其中近80%的借款人將資金應用于自身小微生意的經營周轉。
在技術方面,報告指出,人人貸在大數據基礎上,構建獨特的風控模型。貸前,通過數據驅動+經驗輔助為核心的系統(tǒng)模型防范欺詐風險,其中數據驅動部分引入機器學習算法,更有效地在空間和時間序列上從傳統(tǒng)人工很難發(fā)現的弱變量中尋找風險特征。而經驗輔助則為機器學習提供金融可解釋性,強調數據驅動下的KYC(了解你的客戶)。貸中,當債權成交后,會持續(xù)對借款人的還款行為進行數據跟蹤。貸后,則通過人工智能技術(如機器人還款提醒)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。
報告強調,隨著金融科技的發(fā)展,部分網貸機構在對數據的搜集、挖掘、分析、應用上積累了豐富的經驗,已經形成了領先優(yōu)勢,對于用戶的洞察和風險特征實現了更加精準的把握。不過,行業(yè)整體也存在能力上的參差不齊。一些平臺存在明顯“短板”,在風控、技術等方面的能力有限,這也間接對服務小微企業(yè)融資的有效性造成了影響。
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