以“大数据思维强化小微企业信贷风险管理

作为推进包容性金融发展的重要内容之一，金融支持小微企业发展近几年得到社会各界的高度重视。受诸多因素制约，小微企业金融服务特别是信贷支持仍然是一个比较突出的问题。重要原因之一，就在于小微企业贷款的风险控制技术不完善。因此，从技术层面看，借鉴大数据思维，研究开发小微企业信贷风险控制技术，是改善小微企业信贷服务、促进包容性金融发展的关键一环。

一、风险识别：建设“小微企业大数据信息平台”

风险识别是小微企业信贷风险管理的起点，也是基础。由于条件限制、路径依赖等因素影响，在过去相当长的时期内，金融机构尤其是地方性金融机构小微企业信贷管理人员的历史经验、知识水平与决策能力等成为风险识别中发挥关键性作用的因素。尽管目前有些机构已经开始结合飞速发展的信息技术尝试使用更为科学合理的风险识别技术，但进展缓慢，与现实需求相比仍然存在较大差距。

小微企业信贷风险有其特殊性，尤其是风险的动态性、隐蔽性高于大企业，而这些差异主要源于大企业与小微企业的信息结构存在显著不同。一般而言，大企业经营规范、信息披露充分且可信度高，基于这些低成本信息开展的风险识别辅之以抵押资产质量的审核，基本能够防控当时可预见的主要风险。而多数小微企业经营管理水平参差不齐、信息披露较少，特别是很多小微企业缺乏合规、真实的财务报表，其日常经营行为又具有隐蔽性、不确定性，信息成本高、质量差严重阻碍小微企业风险识别，也令众多金融机构对其发展顾虑重重。

建设“小微企业大数据信息平台”，可有效解决这一问题。小微企业潜在的大数据资源非常丰富，从电信、金融、社保、房地产、医疗、征信体系等部门，到电子商务平台、社交网站等，覆盖广泛。但在当前条块分割管理体制下，小微企业的这些海量信息“碎片化”地分散在缺乏数据共享机制的地区和部门之中。通过建设一个小微企业“大数据信息平台”，将这些动态、分散、隐蔽信息整合利用，从而提高小微企业信息的完整性、真实性、时效性和可获得性，对有效推动金融支持尤为重要。基于当前条件，可操作的选择是，首先应当尽快建设、完善一批涉及小微企业信息的关键性子平台，包括人民银行的小微企业信用征集体系，政府各部门有关小微企业注册登记、人才技术、纳税缴费、劳动用工、用水用电、节能环保、经济诉讼等的信息平台，待条件成熟，再以这些子平台为基础构建一个超级信息平台。

二、风险计量：构建基于“小微企业大数据信息平台”的风险计量模型

传统的小微企业信贷风险计量基于各金融机构掌握的不完全信息，计量方法主要分为以定性分析为主的专家系统方法和以定量分析为主的信用评分模型方法。前者适用于风险计量的初始阶段或新客户准入阶段，由经过长期训练的具有丰富实践经验的信贷专家根据所获资料对小微企业客户的风险进行主观判断。后者主要包括以判别模型、Z评分模型和神经网络模型为代表的一系列风险计量模型。专家系统方法的局限性在于，对不同小微企业风险计量指标的选择及其最优权重的确定难以达成一致性，审贷委员会制度及多重签名等手段也无法避免评定标准的主观性缺陷。信用评分模型方法的缺陷则主要在于，过分依赖显性信息以及假设模型解释变量间存在线性关系，而实践中小微企业产生大量隐性信息且各类经济行为并不总是存在相关关系。除工具本身无法克服的缺陷外，传统小微企业信贷风险计量方法还受限于小微企业信息的不完全性。

基于“小微企业大数据信息平台”的风险计量有突出优势与特点：首先，大数据平台整合小微企业海量碎片化信息，可为各类风险计量技术提供近似完全信息的良好条件，因此基于大数据信息平台的小微企业信贷风险计量的准确性将会大幅提升。其次，与传统小微企业信贷风险计量方式主要依据一次或多次采集取得具有一定时滞期间的历史数据不同，大数据平台的信息更新迅速、动态性强，依据这些几乎实时变更的信息开展的风险计量可以连续进行，风险计量的时效性因而大大提高。第三，大数据信息平台为金融机构小微企业信贷风险计量提供合作竞争的广阔舞台。金融机构既可以相互交流探讨风险计量的方法、结论，也可以合作开展风险计量技术攻关，同时也可发挥各自优势对信息开展独到的分析挖掘与利用。在此过程中，风险计量技术将可能得到进一步提升甚至出现突破性发展，而不同风险计量技术的综合使用也可克服单一技术的缺陷和不足。

作为“小微企业大数据信息平台”深度开发的风险计量模型体系可设计为两个层次：第一层次为常规性、标准化风险计量模型，包括常用经典风险计量模型以及当前较为流行的前沿风险计量模型，这些模型的结构、指标、参数均预先设定，相同的输入必定产生相同的结果，主要为金融机构特别是技术力量薄弱的地方性金融机构提供低成本的标准化风险计量服务。第二层次为交互式、智能化风险计量模型，不仅提供一些探索性、借鉴性诸如基于期权定价理论、保险精算理论的风险计量模型，而且允许金融机构依需要定制模型及其结构、参数等，相同的输入未必产生相同的结果，主要服务于技术力量雄厚的金融机构的深度数据开发及个性化需求。目前主流的观点认为，对大数据基于统计学的简单算法要比小数据的复杂算法更为有效。这首先因为从大范围、实时性的大数据中计算得出的概率性结论更能揭示趋势；其次，对大数据进行复杂算法的软硬件要求极高，如百度目前的数据量大概是1000PB，每天处理100PB以上的数据，网页数量接近一万亿，实现这个级数的运算需要巨额的软硬件投入。因此，“小微企业大数据信息平台”风险计量模型的初期开发应考虑投入产出比。

三、风险处置：大数据时代重建小微企业信贷风险处置策略

风险处置策略大体包括风险规避、风险降低和风险分担三部分内容。传统小微企业风险处置策略受不完全信息等因素影响较大，消极被动，手段单一，但大数据信息平台及基于平台的风险计量技术的发展将推动金融机构小微企业信贷风险处置策略发生重大改变。主要体现在以下几个方面：

采取积极的小微企业信贷风险规避策略。在信息严重不对称环境中，小微企业信贷风险多发且不确定，主要依赖系统内部风险评级的金融机构总体趋向消极的小微企业信贷风险规避策略——放弃或有限度支持小微企业。部分金融机构转而寻求外部评级支持，但目前信用评级市场总体规模较小、产品服务单一，整个信用评级行业公信力不高。大数据为金融机构提供相对完全的小微企业信息，通过技术手段可以对小微企业进行实时的信用评级，而且摆脱了对传统基于不规范财务信息的信用模型的依赖，因而可以识别、计量、预测大部分潜在风险，为金融机构主动出击发掘低风险、高回报的优质小微企业客户创造了便利，也为积极的风险规避策略提供了动力。

应用大数定律降低小微企业信贷风险。目前金融机构降低小微企业风险的主要手段有两种：一是要求足额的抵押担保，二是确定较高的资金价格。前者其实是一种小微企业客户数量少、信息不对称条件下的一对一思维，较高的门槛对本就发展缓慢的小微企业金融市场形成反向挤压，而司法效率的低下进一步抬升借贷双方的成本。后者的意图则是通过较高的定价为合理的风险溢价水平留出空间，但实践中仍难以覆盖小规模小微企业金融市场的信贷风险。随着大数据平台的建立、小微企业金融市场规模的迅速膨胀以及信息流动的日趋快捷、透明，当数据足够多、足够全、抽取足够随机时，以这些数据为基础所做的分析就能够足够接近真实，应用大数定律降低小微企业信贷风险将成为可能，抵押担保将不再是小微企业信贷业务的必选项，而资金价格也将有可能回归合理水平。

开发衍生性小微企业信贷风险分担工具。传统小微企业信贷风险的分担仅限于借款人、贷款人和保证人三方（或包括少数保险机构）。大数据带来的风险高度量化，有助于开发衍生金融工具用于风险识别、计量、定价，在各参与主体之间实现风险损失不同配置和分担，同时可出售给市场上有能力且愿意承受风险的投资者，从而可以实现风险的有效分散，为信贷支持小微企业提供充分的空间和可持续的动力。