金融科技助力解决中小企业融资难、融资贵问题浅析

一、引言

中小企业是我国创新创业的先行者，也是承载国民就业的主力军，但中小企业所面临的融资难融资贵，即“麦克米伦缺口”现象，长期以来成为桎梏我国中小企业健康、有序发展的难题。近年来，***总书记在全国金融工作会议中提出，金融要以服务实体经济为根本出发点和落脚点，因此，如何引导金融资源由“规模”向“质量”转变，推动资金流向中小企业等社会薄弱环节，成为对标高质量发展的重要环节。近年来，随着云计算、大数据、人工智能、区块链等为代表的金融科技的应用，通过数据逻辑和信息技术，改变了金融机构传统的数据处理和决策方式，建立去中心化的交易技术和全链条的智能化金融风险管理能力，有效的拓展了金融机构的服务边界，提升了金融服务效率与全面风险管理能力。因此本文试对金融科技如何助力解决中小企业融资贵融资难问题进行剖析。

二、中小企业融资供需不匹配成因与机制分析

根据制度经济学与新结构经济学的相关理论，中小企业融资难、融资贵问题主要源于信息不对称以及交易成本等因素引发的市场逆向选择与道德风险行为，其扭曲作用机制主要体现在以下三个维度：（1）宏观制度安排。在产业政策引导模式下，叠加地方财权上收与金融分权的政策平衡，导致金融的非市场化配置与金融供给抑制。（2）金融配置结构。我国在经济赶超阶段中的增长模式以及利率的非对称式市场化改革，形成了以非标信贷融资为主的资金配置方式。（3）金融机构的运营管理模式。中小企业具有的共性与金融机构尤其是商业银行的风险偏好、信用评估和风险管理能力具有内生的冲突。因此在探析金融科技助力解决中小企业问题时，有必要从以上述三个维度切入，以降低信息不对称和交易成本为目标探索相应的模式创新。

三、金融科技助力中小企业解决融资问题方式探析

（一）发展大数据征信与数据共享，依托区块链技术构建中小企业融资支付平台。在宏观制度层面。首先，金融科技可以应用于中小企业的交易结算体系，发挥区块链数据加密、点对点传输、数据分布式储存和共识自治的特征，为中小企业提供普惠性的交易结算基础设施，规避中央对手方结算中的效率、成本以及风险等方面的问题，这将有助于金融机构建立分散化的信贷模式，满足中小企业小额、高频的资金结算需求。其次，依托交易平台所获取的智能合约、股质押权交易、链上数字资产确权等数据，同时结合基于数据爬取、物联网生物识别技术等所形成的中小企业财务、运营等特征数据，最终形成征信数据的积累及反欺诈模型的不断迭代，推动交易信用评级代替主体信用评级;建立数据共享机制，打破数据孤岛，进而有助于金融机构提供低门槛、程序便捷的信贷支持和投资管理服务。最后，将交易结算与大数据征信体系进一步推广应用于基于联盟链的全国或区域性中小企业融资平台，推动单证（比如应收账款、票据、订单、仓单等）的标准化，并利用嵌入式存证可追溯、无法篡改等特征实现单证的流转;同时对可分级的融资集合基础资产，通过设立SPV的方式进行资产证券化，在融资平台进行直接融资，从而拓宽中小企业经营性资金需求的融资渠道，降低融资成本。

（二）利用人工智能与区块链技术，助力金融机构供应链金融与经营信用贷款业务。供应链金融[ 见图1]作为一种横跨产业供应链和金融活动的融资方式，能够依托并利用核心企业信用，以生产流程的真实交易为背景，实现全产业链的生产型中小企业提供融资支持。但传统的供应链金融业务中往往由于信息不对称，存在重复质押、虚构交易、审核成本过高等问题。因此可以利用区块链分布式存储结构和不可篡改的特性，防止中小企业供应链数据信息造假;通过共识机制以及智能合约减少人工操作程序，并进行自动化运营;还可以利用区块链构建多方参与的联盟链网络，并与直接融资市场对接。此外在供应链金融业务的数据获取方面，利用物联网技术减少数据源头失真问题以及数据的及时性问题;利用集成学习、深度学习、半监督学习等人工智能技术，实现对海量交易数据的挖掘和分析，更加准确的评估中小企业的信用风险;利用大数据技术提高区块链数据的获取度，增加数据维度。

经营性信用贷款业务与供应链金融业务在对金融科技的结合方式上有类似的地方，但是前者的应用场景更多体现在零售端的中小企业，尤其是质押物周转高的行业部门。因此在金融科技应用方面，應重点关注经营现金流数据以及企业主的个人信用等方面的数据获取与分析。此外通过人工智能对中小企业的大数据分析，可以形成基于用户特征、网络关系、交易行为以及金融属性等多维度的中小企业用户画像，从而为中小企业提供根据场景化的金融服务和个性化金融产品。

（三）借助大数据分析与区块链智能合约，革新金融机构中小企业融资流程与风控体系。金融科技对中小企业融资窘境的改善不仅仅体现融资模式的创新，还体现在传统金融机构全面的数字化转型。通过金融机构搭建的公有云或私有云平台，对接各类征信机构的信用数据，运用云计算和大数据等风控技术及模型进行信贷管理，建立分类的信用数据库，有助于简化商业银行的信贷申请、审批、贷后管理等业务流程。这一方面能够极大简化对中小企业的授信成本，另一方面能够降低金融机构的综合运营成本，继而有助于激励金融机构进一步拓展中小企业业务的动力。另外基于人工智能技术对企业信息的自动化处理和智能化交互，实现线上、连续、实时的风险监测，同时基于智能风控模型和控制技术进行风险管理。这将有助于降低金融机构的不良贷款或贷款逾期风险，进而增强对中小企业的信贷动力。

作者简介：吴粤（1987-），女，汉族，籍贯：广东省惠阳，博士，北京银行股份有限公司博士后工作站，研究方向：金融政策解读及运用。