互联网金融与小微企业融资探讨

韩玉芳 刘惠玲 熊阳春

摘 要：小微企业在我国经济发展过程中有着不容忽视的作用，是我国实体经济的重要组成部分，我国中央政府对小微企业的可持续发展也很关注。但小微企业想在资金市场上获得资金，却并不容易。习近平总书记多次强调：要强化宏观政策逆周期调节，深化金融供给侧结构性改革，增强金融服务实体经济能力，解决好民营和小微企业融资难融资贵问题。互联网与金融行业的融合出现了互联网金融。作为互联网金融的模式之一——纯网络银行，使我们看到了解决小微企业融资难、融资贵这一问题的曙光。截至2018年末，网商银行（MY Bank）服务小微企业和个体经营者1227万户，累计放款2万亿元，成为金融行业服务小微企业，促进实体经济发展的一匹黑马。在分析网商银行的案例后，作为国内资金市场的主要提供者-商业银行，怎样借鉴其成功经验，为小微企業提供融资支持的主题。

关键词：互联网金融;大数据;网商银行;小微企业融资

中图分类号：F23     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.23.052

1 引言

小微企业是相对于大中型企业而言的，具有规模小，雇佣员工少，营业收入低等特点，广泛分布于农、工、商等行业，为促进我国国民经济发展发挥了重要作用。但我国小微企业发展却较难获得源源不断的资金支持。放眼国内，目前还没有适合小微企业的、通畅的、成本低廉的融资渠道。

2 我国小微企业融资渠道

2.1 通过股市融资

股市作为市场上的直接融资渠道，具有融资成本低的优势，但对上市企业的要求严格，要经过证监会的批准。一般来讲，上市是一项复杂的工作，大型企业在人力、财力方面有较强优势，能够如期完成上市工作。对小微企业而言，与大型企业相比，上市难度加大，最后上市成功的小微企业数量仅占其总数的一小部分，远远不能满足小微企业发展所需要的庞大资金。

2.2 通过商业银行融资

商业银行是我国主要的资金提供者，是企业融资的主要渠道，但由于以下几个原因，小微企业从商业银行融资具有融资难、融资贵的特点：

（1）银行更青睐为大、中型企业提供融资。这是因为小微企业盈利能力弱，风险管控能力也偏弱，规模小，往往缺少合适的资产作抵押，使得银行贷款风险放大。

（2）银企之间的信息不对称。我国人行征信系统，关于小微企业和个人的征信还不甚完善，有些小微企业还存在财务报表不完整或粉饰现象，难以按银行要求提供贷款审核资料，造成了银行和小微企业之间的信息不对称，银行对贷款风险难以准确预估。正如李俊江等（2015）指出：小微企业融资难的原因之一是银企之间的信息不对称。

（3）融资成本高。银行信贷具有规模经济的特性，而小微企业贷款金额偏小，使得银行要付出较高的资金成本。所以银行对于小微企业贷款的利率会有不同程度的上浮。小微企业还需承担多项中间费用，这也加重了小微企业所负担的融资成本（王菲菲，2019）。

2.3 通过民间借贷融资

民间借贷在我国存在已久，是小微企业融资的渠道之一，能够较好满足小微企业资金需求数额小、时间急、频率高的特性，但也存在一定问题。首先是民间借贷利率一般高于银行同期利率，会加重小微企业融资负担。其次是民间借贷定立的形式较为松散，缺乏对合同条款和担保形式的明晰规定，借款人、贷款人权责不明确，容易为日后产生纠纷埋下隐患。

3 网商银行案例

2014年10月，在支付宝的基础上，蚂蚁金融服务集团（后文简称蚂蚁金服）成立。2015年6月，蚂蚁金服成立了网商银行。 成立初始，网商银行的业务定位为20万以下的小额存款和500万以下的小额贷款，服务对象为小微企业、农村经营者和个人消费者。与传统商业银行相比，网商银行性质上属于一家民营网络银行，无物理网点，所有业务线上办理，能为客户提供灵活、便捷、快速的服务。如客户需要贷款可随时通过网络申请，审批简单到账快，也可提前还款。另外，与传统商业银行不同，网商银行不要求有担保或者抵押，发放的贷款属于纯信用贷款，这对可抵押资产少、缺乏第三方担保的小微企业和个人来说无疑是福音。

根据瞭望智库2019年4月发布的《银行业服务小微实践调查》，在所有公布相关数据的银行中，网商银行是服务小微企业数目最多的银行。截至2018年年末，网商银行累计放款2万亿元;服务小微企业及个体经营户1227万户。2017年，移动支付的迅速发展为支付宝“码商”的快速增长提供了沃土，网商银行针对小微“码商”提供的贷款服务，使其服务的小微企业数目也随之高速增长。

网商银行在贷款余额和小微客户都迅速增长的情况下，却保持了较高的人均净利润和较低的不良贷款率：该行员工在2017年年末仅有377人，人均净利润为106.1万元;不良贷款率为1.23%，处于较低水平。

网商银行何以在服务的小微客户数量不断增长的情况下，保持了较低的不良贷款率和人均净利润呢？原因主要有以下两个方面：

（1）业务集中于线上。

较高的人均净利润得益于网商银行是一家网络银行，业务的开展集中在线上。与传统金融机构发放贷款需要员工贷前调查、贷中审批和贷后监控不同，网商银行贷款的申请到发放采用了线上“310”模式，既3分钟申请，1秒钟放贷，0人干预。与传统金融机构发放一笔贷款的成本相比，“310”模式每笔贷款的平均运营成本为2.3元，而传统金融机构每笔贷款的人力成本则要2000元。

（2）采用大数据控做风控。

王雨霖（2016）认为，金融海量数据蕴藏巨大价值，科学利用风险管理级数和信息技术对金融机构海量数据进行深度挖掘分析，是金融机构提高风险识别、节约风险管理工作投入成本的必然选择。网商银行无疑打破了传统金融机构对风险审核的做法：在贷款前，网商银行通过大数据分析客户的违约概率，把握客户违约风险;贷款中，通过对客户的日常经营动态信息的分析，如交易规模、交易成功率、资金活跃度等，对贷款方任何时点上的违约概率作出判断，如果违约概率超出警戒水平，可以要求贷款方提前还款;贷款后，如果出现贷款逾期，可以采取措施进行惩戒，如通过关闭淘宝店铺、控制客户在支付宝的资金结算等，增加客户违约成本，降低客户违约概率。

虽然网商银行成功为众多小微企业提供融资支持，但随着客户数量的快速增长，也存在资金不足的问题，即负债增长的速度和贷款余额的增长速度并不匹配：2017年较2016年网商银行的贷款余额增加了634.2亿元，而负债总额仅增加了162.24亿元。 从负债构成来看，网商银行每年吸收的存款比较稳定，同业存放资金增长较快，同业存放为其资金的主要来源。但同业资金存放的利息要高于吸收存款的利息，所以怎样调整负债结构，降低整体资金成本，加大存款的吸收力度，满足快速增长的客户的贷款需求，使负债增长速度和贷款余额增长速度相匹配是网商银行所面临的现实问题。

4 网商银行的启示

从网商银行的案例来看，网络银行在面向小微企业提供融资方面存在一定的优势，如成本经济，风控把握到位，但单纯依靠网络银行来解决我国小微企业的庞大融资需求，却显得有些势单力薄，因为民营银行吸收存款的能力不如传统商业银行，目前传统商业银行仍是市场上主要的资金提供方。所以，作为我国资金融通的主力-传统商业银行可以从以下两个方面借鉴网商银行的成功之处，解决小微企业融资难、融资贵的问题。

4.1 业务轻型化

业务的轻型化是指通过网络来向客户提供服务的一种服务模式，即通过网上银行、手机银行、互联网平台构成的多元网络渠道，为客户提供各种金融产品。业务轻型化也是目前我国商业银行在互联网冲击下进行转型所必须迈出的一步。就小微企业融资而言，商业银行可通过网络为小微企业提供贷款申请、审核、发放，简化贷款的抵押和担保，缩短贷款时间，减少人力投入，降低成本的同时提高效率。 如网商银行对客户的服务集中于线上，采用“310”模式，客户可随时通过手机端进行还款，极大的降低了人工成本，业务办理效率高。

4.2 利用大数据做风控

（1）金融大数据的巨大价值。

大数据技术是对海量数据进行存储和分析，快速获得有利用价值信息的技术，具有数量多、类型多、价值密度低、速度快的特点。数量多是指要分析的数据信息体量巨大，类型多是指数据的类型多种多样，包含网络日志、视频、图片等等，价值密度低是指有利用价值的信息所占用的时间很短，速度快是指信息处理的速度快。大数据技术不仅在物理学等学科，也在金融行业有着广泛的利用价值，发展前景巨大。

大数据对银行業务运用价值主要有三个方面：首先是客户精准画像，开展精细化营销;其次是小型企业贷款的风险评估和防范欺诈，如网商银行利用大数据技术把握贷款风险，降低不良贷款率;最后是运营优化如根据客户的个性特征和风险偏好，预测客户潜在需求，优化产品和服务，赢得客户的良好体验。

（2）商业银行与大数据技术。

刘向南、坚鹏（2017）认为，商业银行在利用大数据技术方面具有先天优势，不缺数据，却的是数据挖掘的能力。商业银行可借鉴网商银行的做法，利用好自身的信息优势，将小微企业贷款投放与大数据技术相结合，改变传统的贷款审核和审批方式，通过对小微企业的生产、销售、财务等相关信息进行挖掘和分析，量化企业的信用额度，对企业贷款的风险进行评估，为贷款快速决策提供依据。

需要指出的是数据的合作共享是大数据技术利用、发展的关键。如黄凌灵（2017）指出，合作共享是大数据发展的最佳途径。联盟发展将是大数据未来发展的一大趋势（付佳、张燕，2016）。目前，国内已经有部分银行走在了大数据技术运用的前列，但并不会将自己搜集的信息拿出来共享，结果形成信息孤岛，造成了信息的重复收集。所以需要相关政府部门进行协调，促进银行间联盟合作、互惠共享，为商业银行利用大数据做风控，做好对小微企业的融资支持，促进我国国民经济发展。

参考文献

[1]李俊江，于众.产业集群视角下小微企业的融资问题、优势及对策[J].当代财经，2015，（4）：60-65.

[2]王雨霖.大数据时代的金融-金融管理系统数据挖掘的研究与效用[M].上海：复旦大学出版社，2016： 239-240.

[3]付佳，张燕.互联网金融的神话与现实[M].北京：电子工业出版社，2016：101-102.

[4]黄凌灵.解读互联网金融[M].北京：清华大学出版社，2017：10-11.

[5]刘向南，坚鹏.互联网金融路线图[M].北京：清华大学出版社，2017： 72-73.

[6]王菲菲.小微企业融资问题[J].经营管理，2019，（1）：72-73.

[7]刘畅.网商银行2017年报：贷款小商户达571万[EB/OL].[2018-07-09]http：//epaper.bjnews.com.cn/html/2018-07/09/content_725586.htm？div=-1.