大数据信用评估对小微企业融资的影响及建议.pdf

29大数据信用评估对小微企业融资的影响及建议白虹霞，万伟（重庆理工大学会计学院，重庆40 13 2 0）摘要：在风险管理方面，金融机构运用大数据思维和技术来完善风险管理体系是经营发展的必然选择。大数据信用评估方式必然会对小微企业的经营发展产生重要影响。文章在分析企业信用评级现状的基础上，分析传统信用评估模式下小微企业的融资困境，以及大数据信用评估模式对小微企业融资的影响，进而对未来的发展提出相应对策建议。关键词：大数据；信用评估；小微企业；信息不对称中图分类号：F49DOl:10.3969/j.issn.2096-0808.2023.32.003文献标志码：A文章编号：2 0 9 6-0 8 0 8（2 0 2 3）3 2-0 0 2 9-0 4近年来，我国小微企业发展迅速，对促进经济发展起到了重要作用。据国家统计局数据显示，小微企业贡献了全国50%以上的税收、6 0%以上的GDP、7 0%以上的专利发明、80%以上的城镇就业和9 0%以上的企业数量，是国民经济和社会发展的重要推动力量。截止2 0 2 1年8 月，我国在运营小微企业总量为6 7 15.5万家。其中，批发零售业占比达51.8%，租赁和商务服务业、制造业、住宿餐饮业等排名相对靠前，占比分别是10.0%，9.5%，7.2%。当前，经济下行压力增大，小微企业发展面临生产要素成本上升、融资困难、创新意识不够等一系列的问题，其中，融资困难是小微企业所面临的主要问题。在传统征信模式下，小微企业融资存在4个方面的问题：第一，处于产业链末端，抗风险能力弱。第二，财务管理不规范，难以有效评估风险。第三，征信体系不完善，银企信息不对称现象突出。第四，融资成本高。小微企业与金融机构之间的信息不对称是融资困难的主要原因，其大部分归咎于金融市场因素，金融机构缺乏对小微企业进行合理的信用评估机制。因此，加速建设属于小微企业的信用评估机制，将小微企业纳入金融机构的考核队伍中是有必要的 2)。信用评估过程是逐步摸清客户信用风险的一个过程。为降低双方的信息不对称，面对面沟通是一种很好的信息交流方式，但问题是效率低下，不能满足新时期普惠金融的发展要求。随着互联网与银行业的深度融合，金融机构的各项服务逐渐从线下转移到线上，甚至有些金融机构完全只提供线上服务。互联网孕育了海量数据，为金融机构开展大数据信用评估提供了可能。当然，大数据技术的不断发展不仅为企业信用监控体系的建立及发展提供了机遇，也带来了挑战。无疑，大数据信用评估会对小微企业的金融可得性产生重要影响。本文在分析企业信用评估现状的基础上，对比信用评估传统模式和大数据模式对小微企业的影响，最后提出相应的对策建议。一、信用评估的现状与发展信用评分模型是银行等信贷发放机构应用较为成熟的风险计量工具。19 56 年，美国工程师BillFair和数学家EarlIsaac共同发明了以Logistic回归方法为技术核心的FICO评分方法，是把客户的信用报告与之数据库中类似资料的报告相比较，输人信贷组合、争取新信贷、信贷时长、未偿债务、付款历史等信用数据信息，通过加权评分分析借款人的未来发展趋势是否与已经陷人财务困境的借款人有共同特征，从而决定是否放款。随着信息技术的进步，FICO信用评分模型在信用卡、消费信贷、住房抵押贷款和小微企业贷款中得到了广泛应用，目前仍是业界应用最成熟的信用风险评分模型之一，但其问题在于采用的数学模型是传统的Logistic 回归模型，信息维度过于单一，不利于普惠金融背景下对降低信息不对称的强烈要求。首先，传统的征信技术只能对结构化的信息进行加工收稿日期：2 0 2 3-0 3-2 5作者简介：白虹霞（19 9 4一），女，硕士研究生，研究方向：公司治理与创新等；万伟（19 8 0 一），副教授，博士，硕士生导师，研究方向：公司治理与创新等。30 财经观察 Financial observation处理，信息来源范围窄，信息量少 4；其次，企业因担心遭受损失不愿意过多透露信息，也不愿意透露详细而真实的数据，特别是非上市公司；再次，传统的信用评估缺乏全局的思考模式，往往存在数据不全，信息不对称等因素，不能用信息技术相通的手段有效处理当下的困难。对金融机构而言，贷前调查，贷中材料审核、审批，要环环到位，耗费时间较长，由此造成小微企业融资难问题 5。海量、高速、多样性、真实性的大数据特征改变了信用评估的传统方式。信用评估不再局限于过去传统的模式，评估范围逐渐广泛，如政府采购、供应商欠，网络借贷、无偿使用公共物资等场景。新形式的信用评估借助大数据的逻辑思维和应用技术建立信用评级体系，最终形成信用大数据库。大数据技术不仅能提供信用评估所需要的所有信息还能解决信息不对等等相关问题，企业的信用获取更加方便，借助所使用的模型还能提高数据的保密性。大数据技术为解决征信数据缺失情况下准确评估客户信用风险提供了可能。黄益平等（2 0 2 1）发现，大数据风控模型具有突出的信息优势和模型优势，能够更加准确地预测违约17。利用机器学习算法建立基于大数据的信用评估模型，对用户在网购、交易、社交等平台积累的商誉和行为数据进行整合和分析，从而将行为数据和商誉信息转化为信贷评级依据，解决金融交易中信息不对称问题，有助于为信贷数据缺失或者信用记录不好、资质比较差的客户提供一个获取信用类服务的机会。张成林（2 0 2 2）认为，大数据技术的应用有助于商业银行在风险管理方面更精准地识别风险因素，完善数据治理体系，降低信息不对称的影响，从而提高风险管理的及时性、准确性、敏感性，对于商业银行实现数据驱动发展、强化风险管控具有重大的意义18。近年来，我国在信用评估方面在逐步建立一些规则，统一方法，虽然在数据的监管、覆盖领域方面有所突破，但仍面临评级虚高、区分度不足、事前预警功能弱等问题。大数据评级也面临着许多挑战，如安全与隐私问题、信息集成与存储问题、评级信息的融合问题等，其中，安全与隐私问题是被公认的最关键的问题之一 9。运用大数据探索解决违约“坏”样本数量不够的问题，提升信用评级质量和区分度，对于中国构建以主体或者债项的违约率为核心的信用评级体系有积极意义110。因此，基于大数据的企业信用评估研究迫在眉睫。二、传统信用评估模式下小微企业融资困境（一）小微企业数据分散不利于综合评估小微企业融资困难一个非常重要的问题是企业和金融商业观察2 0 2 3 年11月中第9 卷第3 2 期机构之间的不对称信息。传统模式下的信用评估数据来源单一，多数金融机构、非金融机构借款、企业间合同交易、潜在投资者往往参照企业提供的财务报表以及能质押的资产或者收入进行决策判断。仅靠财务数据只能为决策者提供部分信息，还需慎重考虑这部分信息的真假以确保交易可靠性。创新型小微企业、处于成长期的企业其财务报表数据往往并不可观，基于单一数据形式的信用评估很难得到好的评级结果和足够的资金支持，进而对企业发展产生不利影响。如果将小微企业的其他信息综合考虑，比如货款支付信息、借款偿还信息，以及税务征收信息等，从客观的角度收集企业的非财务状况以此进行综合的信用评估，解决信息不对称问题，通过全面分析再决定是否进行合作。（二）数据失真，逆向选择问题突出大企业面对银行、债权人等信息使用者的需求时，数据是比较透明公开的，各需求者可以根据大企业的信息披露在短期内综合考虑企业信用以及未来的发展方向和潜在风险，并采取适当的措施推进企业有序发展。相比大企业，小微企业的未来发展是现阶段政府最为重视的部分，直接影响到各省市经济增长速度和就业问题。但小微企业不够成熟、风险高是目前呕待解决的问题。小微企业拥有资产规模小、资金少、运营周转不确定等不利因素，因此，在进一步发展中，小微企业欲通过借贷、吸收投资解决困境。面对金融机构以及其他债权人时，小微企业习惯于提供真实性较低的数据以“骗取”足够的资金来解决企业正常的运营周转，小微企业未来发展的不确定性很可能导致债务违约。因此在传统模式下，信息需求者仅凭现有技术使用财务数据发放贷款，这样的结果无疑是让小微企业钻了空子，误导信息需求者的决策，需求者不能从主观和客观的角度全方位掌握数据信息，不利于小微企业在大环境中有效生存下去。（三）小微企业生存状态让融资受阻市场上小微企业占比虽高，但始终受大企业排挤，各行各业容易形成大企业垄断的局面。小微企业从形成差异化的角度渗透进市场，资金的限制和人才缺乏限制了产品开发速度，产品上市时市场可能已被其他企业抢占，或者进人市场后短时间内被其他企业赶超，在这种不利的状态下外加上信用评估的劣势，小微企业很难突出重围，这也是小微企业在市场上发展不稳定经营周期不长的原因。没有足够的资金投人研发新产品，即使国家给足了相应的福利，小微企业也难以长期生存下去。换言之，假设小微企业创立初期发展良好，也会在上升阶段因规模小、发展不确定性高、融资缺口大等原因导致无法筹集足够的资金，31企业在发展过程中容易造成资金链断裂，进而造成发展受阻的局面，最终可能被迫退出市场。三、大数据信用评估对小微企业融资的影响（一）推动小微企业披露信息，加强新型信用评估的可靠性上市公司公开披露信息，一是给投资者提供所投资企业的财务数据，信息需求者根据相关数据在当下作出合理决策进一步促进公司有序发展；二是给债权人、银行等相关利益者提供相关信息，它们决定是否继续放贷还是提前收回贷款。大数据下的信用评估试图打破传统模式的局限性，开发适合各金融机构的综合信用系统，本质是率领企业进行良性竞争，但前提是加强安全可靠性，让企业能看到系统确实实用，并通过实验数据证实企业可以相信征信系统的严密性。（二）改善数据完整性和透明性，形成良性的优胜劣汰机制传统模式下的信用评估数据来源简单，财务数据具有短期效应，不能说明企业的长期盈利状况。伴随大数据的到来，数字信息化的出现，力争改变传统模式向新兴模式发展，线下数据评估信息正转向线上，相关部门不断完善小微企业的信息数据库，不管是财务数据还是非财务数据，信息使用者都能看到。数据的不断完善在节约获取信息成本的同时也帮助信息使用者合理评估小微企业的状况和未来前景。大数据新型信用评估的方法多种多样，金融机构、相关部门对企业信息的数据公开，信息互通，各部门对企业的信用更新，不管是投资方还是筹资方不再以年度财务报表为准来核定企业的营运能力和盈利能力，而是加上交易完成度，税务征收情况等信息来综合评估信用状况。企业之间发生交易也可以在信用系统显示。数据透明化实现后，各企业很难隐藏交易结果，每一次交易情况都会在信用系统上真实公布出来。部分小微企业可能失去竞争的筹码，就算是信用好的企业也可能失去核心竞争力。产生的结果就是信用好竞争力强的企业有机会获得更好的发展；相反，失去核心竞争力的企业会在时代发展中被淘汰，造成融资失败、资金链断裂、失去常年合作伙伴，最终导致企业经营不善破产。生存下来的企业依然会面临剧烈的竞争，各企业通常会关注市场同类企业的信息数据来调整自身的经营方案。（三）流程简明扼要，提高了小微企业的融资动机互联网技术结合大数据优势，将信用虚拟网络化，流程简明，小微企业严格按照指示执行。政府，金融机构等综合考虑小微企业的信用，对各项数据进行分析、筛查，选择合适的企业提供贷款、进行采购交易。非金融机构、下游供应商和上游客户也能采取上述方式选择与之匹配的小微企业进行交易。数据透明的结果带来的不只是信息需求者的利益，也有利于小微企业自觉遵守市场规则，在规定的时间履行合同义务，获取良好信用，与合作伙伴维持长期合作关系并吸引新的供应商和客户以进一步促进企业有序健康发展。长期有条不紊的运营会带来好的收益，有助于小微企业获取足够的资金、吸引创新型人才和开发新产品，从而上升到新台阶，获得更好的资源，提高核心竞争力。（四）解决信息不对称问题，融资空间扩大随着国民经济的增长和IT技术的不断发展，互联网金融借助大数据的出现帮助解决小微企业信息不对称的问题。大数据出现之前，小微企业的数据很难完整获取，传统模式下金融机构获取小微企业的信息困难，即使获得，数据的真实性很低，小微企业向不同的机构传送的资料也因目的不同，数据有所差异，所以在界定是否能给予小微企业贷款时，金融机构往往难以评估小微企业的风险。新型模式下的信用评估，利用互联网金融机构的评估模式，在企业的征信系统上传小微企业的信息，并从多元化角度出发，解决小微企业的问题。信息从不对称向对称的方向转变、不同的利益相关者可以全方位地深度挖掘和分析信用信息，形成一个综合数据库，可以合理判断小微企业的未来走向。新型信用评估方式降低了金融机构等利益相关者多渠道获取数据的成本，改善了信用评估报告滞后的问题。新型模式下的信用评估，要求小微企业不断完善自身的不足，追求数据的真实可靠性并走健康发展的道路。随着互联网金融的广泛应用，结合大数据的特征，信用评估的标准多元化，小微企业的缺点逐渐改善，金融机构等利益相关者搜集小微企业的信息较之前容易，能快速搜集需求信息并及时出具信用评估报告，减少了机构评估成本的同时也提高了评估质量。在金融科技的加持下，各大商业银行都推出了丰富的普惠金融产品，使得更多的小微企业的融资需求能被合适的金融机构满足，融资空间得以扩大，进一步降低金融机构对小微企业的金融排斥。四、相关建议（一）建立专属小微企业信用系统小微企业数据分散，各部门在大数据出现之前掌握的小微企业的数据互相独立，数据杂乱、不集中。金融机构、其他企业衡量小微企业的数据来源过于单一，较分散，评估眼前拥有的利益，不能全面准确衡量公司的风险。从长远的角度出发，目前的信息是不能为这些企业长期的发展32 财经观察|Financial observation状况做担保，各部门可以在政府的监管下信息互通，建立专属于小微企业的信用系统。小微企业不用担心安全问题，一旦小微企业的信息被披露出去，政府相关监督部门会根据情况作出处罚决定。有了上述规定，与小微企业有利益相关的单位或机构可以在小微企业征信系统上查看相关的信用信息，以便在双方合作时可以衡量企业未来的发展状况、资金力量和其他信用信息，予以做出长期还是短期发展的决定。不论从哪个角度研究分析，信用评估较大程度上能打消交易前对合作企业的疑虑，以便双方和谐友好发展各自的业务并实现企业利益最大化。（二）发挥政府保障作用，防止征信数据泄露近年来，出现不少网络黑客侵入目标公司窃取机密的情况，目标公司因此亏损严重。面对信息被泄露的风险，没有安全的网络作为支撑，对于小微企业来说是非常不利的，公司的重要信息会被泄露，令恶意竞争者有机可乘，损害小微企业的利益。建立属于小微企业的信用系统平台需相关部门协助，以政府的安全保障为基石打造征信平台，提高安全性和隐私度。监管部门定期检查并安装防侵插件，保证小微企业的整套信息安全。对信息坚持“充分共享、依法保护”的原则，促进小微企业信用平台可持续发展。（三）准确披露信息，降低搜集成本小微企业有不稳定、风险大、资金缺乏、经营不确定等特点，令不少金融机构在面对这类企业的资金需求时常常需要花费大量时间审核再决定是否发放贷款，这不但耗费金融机构的时间精力，也让小微企业不能及时获得资金拓展业务，时间成本随之增加。大数据与互联网金融结合使用，在保证网络安全性的基础上，提高对数据信息披露Suggestions and the Impact of Big Data Credit Evaluation on Small and Micro(School of Accounting,Chongqing University of Technology,Chongqing 401320,China)Abstract:In the aspect of risk management,financial institutions use big data thinking and technology to improve the risk management system,which is the inevitable choice of business development.The way of big data credit evaluation is bound to have an important impact on theoperation and development of small and micro enterprises.Based on the analysis of the current situation of enterprise credit rating,this paperanalyzes the financing dilemma of small and micro enterprises under the traditional credit evaluation mode,as well as the impact of big datacredit evaluation mode on small and micro enterprise financing,and then puts forward corresponding countermeasures and suggestions for thefuture development.Key words:big data;credit evaluation;small and micro enterprises;information asymmetry的真实可靠性，金融机构不再局限于以往财务数据以及企业资产的抵押，而是可以查看与信用相关的所有信息，在较短时间内综合评估出具信用报告，降低查询评估成本，使整个流程更加透明有效。参考文献：1温妮,贺明科.基于大数据的企业信用评估问题研究 J.管理观察,2 0 19(2)：3 8-3 9.2林竹盛.关于中小微企业征信模型构建的建议 J.中国信用,2 0 17(10):112-113.3余高雅.探究在大数据背景下完善企业信用监管法律制度的有效路径 J.财富时代，2 0 2 1（10)：2 0 4-2 0 5.4贾拓.大数据对征信体系的影响与实践研究 J.征信，2018,36(4):17-25.5裘春熙.大数据解决小微企业用信应用的研究 J.农村金融研究，2 0 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