人民日报 | 黄益平：数字金融精准服务中小微企业（新论）

导读：一项调查显示，50%的小微企业计划向新型互联网银行申请贷款。传统商业银行也都在积极利用数字技术支持信贷决策。这都说明，数字技术可以帮助改变过去对中小微企业情况不了解、缺乏抓手的现象，精准施策，支持它们渡过难关、健康发展。

　　当前，全国疫情防控形势积极向好的态势正在拓展，经济社会发展加快恢复。中央政治局会议强调，“要加大对重点行业和中小企业帮扶力度，救助政策要精准落地，政策要跑在受困企业前面”。

　　过去几周，包括个体工商户在内的中小微企业受到了较大冲击。面临的主要风险是现金流断裂，因为它们在业务大幅减少甚至停顿的同时，还得继续承担包括人工、租金和利息等开支。缓解现金流压力，主要包括三种途径：增加收入、降低开支、获得外部融资。收入的增加取决于生产与生活秩序的恢复，降低开支则需要切实减少企业的经营成本，外部融资是化解中小微企业现金流断裂风险的重要手段。正因此，国务院常务会议决定，增加再贷款、再贴现额度5000亿元，重点用于中小银行加大对中小微企业信贷支持。
　　把资金输送到中小微企业，并不容易。一是获客难，中小微企业规模小、数据少、地理位置分散，金融机构对这些企业了解不多。二是风控难。传统银行的风控模型要看历史数据、抵押资产等，一些中小微企业没有这方面的信息。数字技术的发展为解决上述两大难题提供了新的思路。大科技平台发挥长尾效应的优势，链接数以亿计的企业与个人，有助于政府部门与金融机构摸清中小微企业的状况并实时了解它们的变化。最近，北京大学数字金融研究中心就依据支付宝线下二维码支付的数据，测算全国个体经营户2018年的营业额为13.1万亿元，相当于这一年全国社会零售总额的34.4%。运用大数据掌握充分信息，可以克服信息不对称的问题，打通金融支持中小微企业的“最后一公里”。
　　数字金融机构还可以利用机器学习的方法，以实时交易和行为特征等数据替代抵押资产，做信用风险评估。北京大学数字金融研究中心与国际清算银行联合研究分析中国网络借贷数据，发现大数据风控模型在预测违约率方面优于传统银行的模型，还可以迅速、大规模地开展业务。三家新型互联网银行每年分别可以发放约1000万笔的小微或者个人贷款，其平均不良率保持在1.5%上下。
　　数字技术支持融资决策，使得金融机构能够大规模地服务过去很难被传统金融覆盖的中小微企业，是一个世界水平的普惠金融创新。比如一家互联网银行小微企业贷款的“310”模式，三分钟线上申请贷款，一秒钟资金到账，零人工干预。这一点在疫情防控期间尤其重要，因为不需要面对面签约。一项调查显示，50%的小微企业计划向新型互联网银行申请贷款。传统商业银行也都在积极利用数字技术支持信贷决策。这都说明，数字技术可以帮助改变过去对中小微企业情况不了解、缺乏抓手的现象，精准施策，支持它们渡过难关、健康发展。
　　支持中小微企业，就是在保就业，就是在保稳定。数字金融的实践提供了一个重要启示：通过大数据分析和机器学习，可以掌握中小微企业的经营状况、信用记录和未来前景，解决了给中小微企业贷款的风控难问题，从而有助于把党中央支持中小企业的政策落到实处，切实在疫情冲击中为企业雪中送炭。
　　作者为CFT50学术委员、北京大学国家发展研究院副院长、数字金融研究中心主任

（来源：人民日报）

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