小微企业融资的智能风控路径思考

施志晖

[摘    要] 小微企业要不断发展，首先要解决融资渠道的问题。银行为小微企业提供融资服务的同时需有效控制风险，就要应用智能技术收集有关小微企业的数据信息，发挥大数据技术作用去挖掘有价值的信息，综合评估小微企业贷款风险。基于此本文探索银行智能风险控制路径，为小微企业提供行之有效的融资服务，帮助小微企业解决融资难的问题，银行也可以从中获得利润。本文着重研究小微企业融资的智能风控路径。

[关键词] 小微企业;融资;智能风控;路径

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 21. 051

[中图分类号] F830.3   [文献标识码]  A      [文章編号]  1673 - 0194（2020）21- 0116- 02

0      引    言

银行为小微企业提供融资服务需要承担风险，这是因为小微企业规模小、抗风险能力弱，如果盲目提供服务，很有可能面临不良风险。银行在为小微企业提供金融服务的时候，自身业务空间也要不断扩展，从单纯的服务转向互惠互利，不仅小微企业能够获得利益，银行也能够通过这种渠道获得收入，从而各自需求都得到满足。但是，银行对小微企业的管理往往采用定性方式，不能全面了解小微企业的经营状况，管理维度不够，导致风险问题发生，甚至存在主观判断的问题，对小微企业的风险不能精准定位[1]。基于此，银行需应用智能技术，结合使用大数据技术收集企业数据更加全面，并且对企业的风险予以评估，为小微企业提供新的融资服务，而且能够有效控制风险。

1      小微企业所面临的融资问题

当前中国大力发展小微企业，并在政策上予以支持。处于当前良好的政策环境中，小微企业迎来了新的发展机遇期，但是，由于小微企业的规模小、资源少，依然处于原始积累阶段，所以，需要大量的资金投入，才能走上创新发展道路。小微企业在发展的前期阶段需要投入大量的资金，尤其需要享受相关的优惠，获得资金支持，才有更大的发展空间。

从小微企业运营的资金来源上看，主要包括两个渠道，即内源性渠道和外源性渠道，前者需要资金积累，进度缓慢，后者则会由于各种限制因素而举步维艰。小微企业要获得资金，通常采用营销方式，通过其营销带有服务附加值的产品获得资金。如果寻求外源性融资渠道，则是采用银行信贷的方式，或者发行债券的方式，让自身在经营中有足够的资金，其中银行信贷是多数小微企业选择的渠道[2]。但是，由于小微企业在经营管理上存在不规范的问题，质押物缺乏，银行从风险控制的角度出发，就会对贷款发放予以控制，导致小微企业的贷款意愿难以实现。

2      银行为小微企业提供融资服务的智能风控路径

2.1   应用大数据技术对小微企业信息全面收集

在数字化时代背景下，将风控与大数据结合已成为了金融业风控的发展趋势。大数据技术对多维度、大量数据的智能处理，标准、自动化的执行流程，能够更好地贴合信息时代对于风控业务的发展要求。将专用融资服务的大数据分析平台建立起来，发挥大数据技术作用对企业经营状况、财务状况方面的数据信息进行收集，不仅要收集行业内信息，还要收集行业外信息，将所有信息汇总、分析，经过整合、处理之后，存储在指定数据库中。为了保证数据分析平台有效运营，切实地发挥作用，需将处理方式明确，以获得有效信息，能够对企业的基本情况有所了解，掌握企业经营情况和利润情况，准确评价企业的行业信誉度。在收集数据信息过程中还要不断扩展渠道，积极与税务部门、工商管理部门等合作，还要到司法部门调查企业的情况。

2.2   将智能化风险管理模型建立起来

银行要为小微企业提供贷款服务，根据业务需要将风险管理模型建立起来是非常必要的。应用大数据收集信息，结合使用模糊综合评判方法对信息进行分析，诸如小微企业的发展潜力以及小微企业的创新能力等都可以进行评判，将评判的结果输入到模型中，通过运行模型实施风险管理并进一步优化，对各项风险管理参数做出调整，完善模型，为优化金融服务提供依据[3]。智能化风险管理模型的运行中发挥智能技术的作用予以完善，提高模型的有效性，能够对小微企业的风险管理评价更加精准，包括小微企业履行约定的意愿、能力以及稳定性都能够分析，采用评级、评分方法对小微企业的信用做出判断，对小微企业的风险异常情况做出判断，有效识别小微企业的经营风险，做出评估，还可以发挥模型的预警作用。落实到具体的工作中，还要针对小微企业的特点，建立专用于风险识别的模型，小微企业的在线贷款风险、贷款违约以及欺诈问题用模型进行准确识别，获得有价值的信息，据此采取相应的风险管理策略，提高风险管理效能。

2.3   开展智能风控场景应用

其一，应用智能风控场景分析小微企业所具备的特征并分析其关联关系。应用智能技术可以获得小微企业的多维信息，构成知识图谱，可以分析其关联关系，形成全景视图，就可以充分了解小微企业之间所存在的各种关系，包括股权、资金往来以及信贷担保等方面的关系都能够体现出来并精准分析，如果小微企业存在风险，就能够及时发现[4]。采用这种方式能够对小微企业的具体情况实施风险评价，对小微企业的信用进行评级，由此对小微企业的金融风险程度做出准确评估。

其二，应用智能风控场景对小微企业实施信用风险评估。应用智能技术可以查阅有关小微企业的历史数据以及各种交易信息，对小微企业的经营状况、采用的管理模式、财务状况以及所存在的违约问题进行分析，按照监测指标将小微企业贷款风险模型建立起来，通过运行模型对小微企业的贷款风险做出评估结果，具体分析小微企业的各类行为，对企业的经营情况深入分析，对其信用情况做出客观地评价，包括小微企业的还款意愿以及是否具备还款能力都能够获得准确的评估结果，基于此提出信贷决策[5]。

其三，对小微企业实施贷后风险管理。小微企业运行的过程中会受到诸多不确定性因素的影响，银行要为小微企业提供贷款服务，就要收集有关的信息，诸如企业经营管理方面的信息，包括企业的资产管理指标、企业的负债指标，销售管理情况、回笼货款情况以及所获得的利润等等方面的信息;企业的非财务信息包括企业的股权变动情况、有关法律政策的执行情况，企业的行业趋势等等。对于这些信息应用大数据技术采集，将内部数据和外部数据融合起来，经过指标化之后将贷后风险监测模型构建起来，可以对企业所存在的风险动态分析、实时判断，还可以启动风险预警，采取相应的控制措施解决。采用这种方式可以尽早发现贷后风险，及时采取有效的措施解决，避免银行为小微企业提供融资服务造成损失。

2.4   运行智能风险监测模式

银行在分析小微企业行为的时候，可以采用规则匹配的方法了解企业的经营特点，通过运行风险监测模式将其中所存在的风险数据筛查出来，这样的话，风险识别效率提高了，风险匹配更加精准[6]。根据监测指标将风险识别模式构建起来，将企业经营中存在的风险定位，还可以了解风险的变化情况，对一些隐性风险信号也有较高灵敏度，一旦发现有隐性风险，就能及时采取措施应对。应用大数据技术识别风险并监测风险动态情况，不仅监测有实时性，而且还可以预测未来风险运行动向，发挥其前瞻性。采用智能风险监测模式可以对小微企业融资风险全过程控制，而且在贷款之前、贷款的过程中和贷款之后都可以发挥预警作用，对于风险问题实时发现，风险发生的初级阶段予以处置，避免产生严重的后果。

2.5   银行推行线上小额信用贷款

如果银行采用传统的信贷模式，对小微企业发放贷款的时候需要经历复杂的流程，由多个部门参与，很长时间才能完成。如果企业急需资金，却不能在短时间内获得贷款，很有可能错过发展机遇。银行的服务进度缓慢，服务效果不够理想[7]。银行启动供应链融资方式，应用大数据技术收集有关企业信誉和经营方面的信息，根据分析所获得的结果与企业在供应链上建立合作关系，为小微企业量身定做信贷模式，采用数据整合结合模型评价的方式，基于此对小微企业的信贷需求实时决策，在线就可以做出贷款决策，时间短、效果好。使用智能技术，风险控制流程都自动化运行，银行服务质量和服务效率也会有所提高。

3      结    语

通过上面的研究可以明确，银行对小微企业的融资过程进行调查研究并针对所存在的融资难问题和融资贵问题做出准确的判断，基于此将融资服务流程优化，为小微提供优质的金融产品，帮助小微企业摆脱资金困扰。银行用这种方式为小微企业提供金融服务，不仅有助于企业的发展，银行也能够获得一部分利润。处于互联网时代，银行要发挥竞争优势，就要不断扩展经营服务范围，在金融服务上走创新之路，根据小微企业的需要调整金融产品结构，发挥人工智能技术和大数据技术的作用，对各种融资风险进行监测、识别并做出判断，为小微企业提供新的信贷产品服务。服务的精细化，对银行金融的深化发展亦起到一定的促进作用。

主要参考文献

[1]刘忠璐. 提高银行资本能缓解小微企业融资难问题吗——基于小微企业贷款风险权重降低改革的讨论[J]. 经济理论与经济管理， 2018 （4）：86-97.

[2]张春华，李铮杰，陈佳良，等.大数据技术在银行业务领域的创新应用[J].中国城市金融，2015（9）：57-59.

[3]闫真宇，邓舒仁. 小微企业融资模式、存在问题及建议——以浙江为例[J].浙江金融，2018（12）：50-57.

[4]姜浩，郭頔. 新型供应链金融模式在小微企业融资中的应用研究[J]. 西南金融，2019（4）：47-53.

[5]刘新海. 小微企业征信互联网服务新模式——以美国硅谷金融科技公司Nav为例[J]. 清华金融评论， 2019 （6）：99-100.

[6]周雷， 刘睿， 金吉鸿. 综合金融服务体系服务实体经济高质量发展研究——以苏州市小微企业数字征信实验区為例[J]. 征信， 2019（12）：25-26.

[7]孙跃. 商业银行视角下的小微企业融资风险因素初探——以沿海Q地区W银行为例[J]. 中国管理信息化， 2019（23）：78-79.