大数据背景小微企业的信贷对策

导语：大数据背景小微企业的信贷对策一文来源于网友上传，不代表本站观点，若需要原创文章可咨询客服老师，欢迎参考。

摘要：小微企业不仅是吸纳就业的“主力军”，更是激励创新、带动投资、促进消费的重要“生力军”。大数据已成为商业和金融发展的主要手段，因此，如何利用大数据加强对小微企业信贷管理成为关键问题。本文首先分析大数据的发展以及小微企业信贷情况，其次总结大数据信贷应用中存在的问题，最后提出针对性策略。

关键词：大数据；小微企业；信贷

1大数据系统与小微企业信贷概述

1.1大数据系统概述

大数据系统是当前数据管理的主要方式，其产生发展主要分为三个阶段：一是被动阶段——操作系统阶段创建数据库大大降低了数据管理的复杂性。事实上，大多数操作系统数据库都被用作数据管理，例如银行交易系统，医院病历等。这是由于数据库的广泛使用而引起的人类社会数据量的重大飞跃，在此阶段，数据通常随着一些操作生成并记录在数据库中，例如，每次一家银行开展业务，它在数据库中创建相应的操作记录。二是主动阶段——数据量的发展最重要的标志是用户的原始内容的记录。近年来，这种类型的数据激增有两个原因：第一是新社交网络的出现和快速发展，第二是智能手机等新型移动设备的出现。这些便携式、全天候访问网络的移动设备使人们更易于在网上表达自己的观点。三是自动阶段——传感器系统的广泛使用随着技术的发展，人们已经能够制造具有处理功能的微传感器，并且这些设备被广泛用于社会的每个角落以控制整个社会的运转。且在这个过程中这些设备不断自动生成新数据。

1.2小微企业信贷概述

当前，小微企业信贷活动越来越频繁，小微企业的信贷活动比较普遍，但每次信用额度都很低，需求也很紧迫。一般而言，因为小微企业迫切需要资源，他们对银行放贷的要求相对较高，即他们希望银行首次能够满足公司对资金的需求，这将要求银行在此过程中尽可能简化程序。但小微企业的信息发布滞后，增加了还贷风险，从小企业创建的角度来看，小微企业的制度和控制存在很多缺陷，导致企业结构不合理，及时性失灵。共享大量与信用相关的信息反映了增加银行掌握与业务相关的信息的难度，因此，银行将对小微企业的财务支持产生很多担忧，而且由于对小微企业的实际控制无法轻易确定，无法获得有关公司运营状况的准确信息，这使得评估小微企业的风险水平变得更加困难[1]。

2大数据背景下小微企业信贷存在的问题

2.1数据安全管理制度不完善

大数据信贷业务的核心是数据的管理和应用。作为整个业务链中最基本的单元，数据保护非常重要。人们对数据的关注度越来越高，数据的价值不断增加，在大数据时代，这也给信息安全带来了更大的风险。因此数据信息安全必须受到严格保护。例如，竞争对手在竞赛中破坏数据分析结果以及由于对自身连接的管理不充分而导致的数据泄露或丢失，这些情况在大数据时代很常见。数据具有很高的流动性，数据与数据的碰撞具有巨大的价值。每个数据单元都有无限的价值潜力，因此大数据时代的信息安全工作特别艰巨，与过去相比，所涉及的维数呈几何级数增长。如何建立一个科学的信息安全系统，如何使用其提高效率和实现更好管理策略是当前需要解决的问题。

2.2数据信贷业务流程僵化

利用大数据技术执行小额信贷的新方式，实现了传统的小额信贷所没有的流程效率，高度可控的风险和精确的营销为小额信贷提供了新的模式。但商业银行要想发挥出新的作用并获得充分的资金，还有很多工作要做。社会环境、技术支持、监管政策等问题以及银行结构的限制仍然很多，大数据应用也面临许多挑战。目前，银行中小微企业的信贷业务流程是从大型公司的贷款业务发展而来的，尤其是单账户营销、在线申报、线下审批、线下贷款的流程。仅有少数流程是线上实施，流程建设的标准化和自动化还不够；在营销阶段，缺乏营销业务流程设计；审批阶段缺乏针对性的流程设计。例如，信贷、担保、抵押和质押的批准程序在50万元和500万元的贷款额度中没有不同。相关订单的履行主要是手工完成，标准不统一，因此容易填写错误且不能以标准化的方式填写；在信用管理方面，不同信用等级的客户接受相同类型的信用管理，没有太大区别。因此，运用大数据的信贷业务流程僵化，无法适应小微企业的新要求[2]。

2.3数据储备量不足

当前，大数据的应用尚未建立具有可靠来源和全面覆盖范围的官方数据口径，商业银行数据主要来自客户的业务和银行资产，以及与其他单位建立的数据交换渠道。目前，使用大数据进行信用交易的互联网金融机构大多从平台交易记录、客户行为、平台社交圈中收集信息，以突破供应链，掌握平台交易者上下游产业链的信息，这也是互联网融资的重点工作。但是，尚没有官方统一平台来集成来自税务、海关、房地产、汽车产品和其他口径的数据，以实现互连互通。由于小微企业的财务管理体系宽松，为避免税收或便利需求，公司资金经常通过个人账户，频繁在企业账户与个人账户之间进行转账，无需会计分录即可处理现金结算。传统的渠道监控工具很难对这些行为进行统计分析，并且无法提供有价值的数据，毫无疑问，这是商业银行建立在成本、周期方面与外部实体建立联系的数据渠道的一项重大投资。通过数据平台的标准化导入外部数据，只有通过对数据进行分析和分类，才能生成用于分析生产环境的价值信息。因此，数据储备量也是商业银行应用大数据中亟待解决的问题[3]。

3大数据背景下小微企业信贷业务对策

3.1优化业务流程

随着互联网平台和大数据的发展，借助互联网平台，可以根据小微企业贷款业务中大量客户和复杂信息的特点，最大化银行业务的增值内容，实现轻量级的运营，促进小微企业的信贷。小微企业的信用验证以及审批和贷后管理的核心流程都以线上形式，这不仅减轻了管理人员的负担，而且降低了人为主观判断的不确定性。在审批阶段，数据库将比较系统的内部和外部数据以及数据行业的模型，最后对其进行审核，以做出快、准确的审批决定；在信贷管理阶段，系统将实时跟踪和监视客户的生产和运营状态，与建立的数据模型进行持续比较，预测和警告可能的风险，提供准确、完整的客户贷款数据，最终完成信贷管理的自动化并最大程度地增加附加值。具体而言，一方面，大数据用于控制小微企业信贷产品的设计和营销，大数据是帮助银行了解市场需求和设计信贷产品以满足市场需求的良好工具。在产品设计阶段，通过捕获和分析小微企业的上下游数据和资金流入，找出小微企业需要哪些产品来改进信贷产品。另一方面，大数据则用于事后信用监控数据，为处理贷款提供科学工具。通过监视数据并使用定量模型进行计算分析，可以实现动态概率分析。如果发现风险并给出预警，银行可以在信用风险发生之前及时处理，从而降低风险管理成本。

3.2完善评价体系

对于小微企业，新的商业银行评价系统在一定程度上更有利于从订单数据，交易数据，货运数据，客户交互数据等数据中查找客户的真实信息。它可以解决小微企业的难题，准确的信用评估以及贷款后的实时监控所必需的信息。此外，商业银行还应评估小微企业产品质量、市场竞争力、企业期望等。3.2.1评估小微企业实际收入一些小微企业交易频繁，差异较大。所谓的虚假交易包括异常大笔交易，与公司平均现金流量有明显差异的交易，与公司的运营和生产周期明显不一致的交易，与主要业务明显不兼容的交易，过分诚信和偿还贷款的交易等。借助大数据技术，建立公司流水的模型。可以根据公司的历史情况和行业平均水平，消除可能的虚假交易记录。同时可以利用大数据技术来加深多个数据之间的关系，从税务、工商、水利等部门收集信息并与之交叉验证。进行公司的制造和经营活动，以达到控制公司实际销售收入的目的。3.2.2评估小微企业关联关系直接关系可以通过查询工商系统和中国人民银行征信系统的相关数据库来实现，这是大数据技术的直接应用。但是很难找到隐藏的关系，因此商业银行必须使用大数据技术，探索数据的广度和深度，例如法人代表、关键的小微企业投资者、实际控制人以及其他公司交叉职业中的关键人员；在传统的人工审查中，我们只能找到与借款人有直接交易关系的关联公司。借款人尝试交易时在第三方的帮助下有意地隐藏和执行交易，银行很难找到实际的关系。而应用大数据，就可以判断是否存在关联。此外，如果可以，还能尝试从公司主要人员中收集旅行、娱乐等其他信息，大数据技术可以使用此信息来支持评估。3.2.3评估异常的业务状况一方面，银行使用大数据技术连续监控公司的流量，在流量出现异常情况时及时跟进，尤其是小微企业大量资金的异常流出，大笔资金异常流入。另一方面，可以跟踪公司的情况和信息流。例如，跟踪公司的房地产、抵押状况等。商业银行应使用大量数据，在各个级别进行控制，从公司的资金流开始，辅以物流和信息流，主要抓住真实业务生产经营情况，减少银行与公司之间信息不对称，实现公司动态估值，衡量公司融资需求，优化公司抵押管理等主线[4]。

3.3提升整合处理能力

建立大数据平台，集中处理大数据的收集、存储、分析和应用，大大丰富了商业银行的信息资源，使数据库系统与现有数据仓库和历史数据存储系统匹配，并提供应用程序支持服务管理。实施大数据策略的关键是收集和编译通过银行数据模型显示的外部数据，以达到分析目的，这要求商业银行建立自己的大数据数据库来保存数据收集、存储、挖掘和应用数据。可以存储大量对决策有用的数据，通过对这些数据进行分析和处理，可以形成不同客户群的数据模型，为达到有效利用大数据的目的，有必要将其转换为可以随时调用和查询的统一数据文件，特别是要加强数据质量控制和标准化的建立，便可以将分散的、零散的数据定期集成到系统。数据库建成后，商业银行可以使用数据库的客户模型来有针对性地、多阶段地处理和分析客户资源，并提取真正有价值的数据，以便将其用于银行的各种信贷系统进行风险准备[5]。

3.4建设专业数据处理团队

商业银行传统的小额信贷业务存在上述缺点，主要是由于信息不对称和信贷成本高。随着信息技术的深入发展及移动互联网的兴起，大数据技术正在迅速发展。大数据从“概念”转变为“价值”，逐渐进入实施和验证阶段，越来越多的人期望实现对海量数据的处理并从中找到价值。同时，通过数据处理，商业银行可以减少信息不对称，降低借贷成本并提高效率。强大的外部竞争迫使商业银行研究和利用大规模数据来开发新的适应市场环境和实际需求的产品，这就要求银行拥有自己的大规模数据分析服务，以建立收集和分析大数据的机制。大数据实施计划和实施措施，可为商业银行其他部门提供充足的后勤支持，从而降低银行监管小微企业的成本，提高商业银行和其产品的竞争力。目前商业银行大数据专业人才储备严重不足，主要以财经商贸类专业人才为主，专业的数据分析人才占比较小，且员工入职以后，由于岗位分工不同，侧重学习的内容也不同。这就导致员工缺乏对大数据技术的了解，大数据与金融运用专业性不够。要做好大数据分析，需要商业银行提前规划，强化员工对互联网知识的普及和互联网金融产品的运用，通过持续学习、体验，不断提升员工对互联网金融的认识度，在此基础上注重发现和培养既懂商业银行业务又熟悉数据分析的复合型人才，推进数据分侧队伍的建设。

4结语

随着大数据时代的到来，商业银行得到了创新和发展小微企业贷款的机会，提升贷款业务风险管理水平已成为商业银行开展小额信贷业务的重中之重。因此，结合大数据，建立基于小微企业信息收集的全面信用评级体系，实现小微企业贷款的智能化、自动化、标准化和规范化，可以提升商业银行贷款的风险控制水平，并为小微企业贷款业务的进一步发展提供指导。

参考文献

[1]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013,50(1):146-169.

[2]荣洽,黄小璐.商业银行中小微企业信贷风险评分模型初探[J].科技经济导刊,2021,29(19):219-220.

[3]陈晓昕.大数据环境下供应链金融在小微企业中的运用研究[J].企业改革与管理,2020(9):128-129.

[4]陈贻春.B银行小微企业互联网信贷业务竞争战略研究[D].济南:山东大学,2020.

[5]徐建平,金禹辰.中小商业银行小微企业信贷风险控制措施研究[J].时代金融,2020(6):142-143+145.

作者：杨盼 符候强 单位：威宁自治县中等职业学校 贵州大学管理学