用两大科技手段,强力赋能产业金融

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运用TalkingData积累多年的大数据以及建模能力,为金融机构提供精准的企业画像和企业评分,协助金融机构实现更准确、更高效的风险评估。

金融科技

疫情到底给我国企业的生产经营带来多大负面影响?从相关数字中可见一斑:2020年第一季度国内GDP仅为206,504亿元,同比下降6.8%,环比下降9.8%;其中受创最大的当属中小微企业,招商银行的调研数据表明,超过一半的受访企业一季度营收同比下滑了50%以上,近六成受访企业认为现金流可支撑生存时长不超过3个月。

为了帮助中小微企业,政府紧锣密鼓的颁布了增值税减免、加强普惠金融等多项扶持政策。比如,国务院要求,3月至5月免征湖北省小规模纳税人增值税,其他地区征收率降低。4月,国务院决定实行财政金融政策联动,将部分已到期的税收优惠政策延长到2023年底。5月6日又明确了最新支持政策——允许小微企业和个体工商户延缓缴纳所得税,延长支持疫情防控保供相关税费政策实施期限。

近年来,政府大力扶持金融科技赋能中小微金融,比如支持发展“银税互动”,通过税务、银保监部门和银行业金融机构的合作,帮助企业将纳税信用转化为融资信用,以缓解企业融资难题,自2015年推出以来为广大守信纳税企业获得银行融资发挥了积极作用。

那么,作为金融科技行业,都可以从哪些方面赋能中小微企业金融呢?

首先,需要找到中小微企业融资难的痛点在哪里。在《疫情过后中小微企业的现金流还扛得住吗?》一文中,我们分析了中小微企业融资难融资贵的五大原因:

01金融机构对中小微企业放贷的动力不足,风险评估能力不足

02金融机构与企业间信息不对称

03企业自身的抗风险能力弱,财务管理能力弱

04融资相关的法律和政策有待完善

05信用担保体系不完善,担保能力不足

找到痛点后,就可以分析下,借助科技公司擅长的技术手段,可以解决以上哪些痛点。

应用大数据建模能力,解决金融机构风险评估能力不足的问题

金融科技

目前,大部分金融机构在审核企业的贷款申请时,都还是使用传统风控模型。但是由于中小微企业的天然属性(人员较少、财务管理能力较差等),在申请贷款时,很难提供能够真实反映企业运营情况的材料。同时,传统风控模型更适合评估大型的、运营稳定的企业,对于中小微企业,尤其是初创或者遇到困境的来说则不太适合,但最需要贷款的企业往往正是这类企业。那金融科技公司可以在哪些环节提供帮助呢?

最基础的是帮企业准备材料。现在很多金融科技公司都提供SaaS形式的采销系统以及结算系统,能够根据企业的生产经营信息自动生成财务报表,方便企业报税或者申请贷款。但这种方式只是些许降低了企业的申请成本,并没有从根本上解决金融机构风险评估能力不足的问题。

金融科技公司的最大优势,还是在于大数据与建模能力。大数据支撑我们分析海量的新型企业行为数据,深度学习等人工智能技术支撑我们基于这些大数据搭建真正适合中小微企业的风控模型,从而帮助金融机构给出公平而准确的贷款利率定价。

那么,刚刚提到的“新型企业行为数据”,和传统的风控审核数据又有什么区别呢?为什么这些数据更适合用来评估中小微企业呢?

传统的风控模型大多是基于财务报表、银行流水、购销合同来评估企业的。但小微企业很多存在财务记录不详细、交易不正规等情况,导致传统风控模型以难给出公平准确的判断。比如,一家开在大型办公区附近的小餐馆,尽管工作日全天都有周边上班族这样的稳定客源,收入也相对稳定,但是如果小餐馆去申请贷款,则很难向银行证明这一点。因为小餐馆的大多数收入都是通过微信或者支付宝转账,每天采购蔬菜等原材料也不需要签署任何合同,都是即买即走。

那新型企业行为数据都有哪些呢?就包括聚合支付数据、客流量、水电费缴纳情况等等。还是小饭馆这个案例,支付宝、微信支付就属于聚合支付数据,有了这个数据,才能准确认识企业的实际收入水平;水电费缴纳情况,则能帮助准确判断对企业的实际生产能力。通过附近人流量及相关模型,可以轻松估算企业的客流量,这对评估企业的未来收入有很大帮助。

由此看来,基于大数据和建模能力,金融科技可以实现更全面反映企业经营情况,帮助金融机构更深入了解企业、更准确评估风险,解决金融机构侧风控能力不足和信息不对称的问题。

搭建金融服务平台,解决企业侧信息不对称的问题

金融科技

在过去,由于机会排斥(比如由于地理位置偏远,不易于获得金融服务)、自我排斥(比如认为申贷被拒可能性较大,而根本不去寻求贷款)等金融排斥,导致中小微企业获取融资的信息成本较高。此外,为了申请一次贷款,企业往往要跑多个部门和机构开具各种证明并支付相关费用,带来了很高的申请成本。

搭建金融服务平台,可以将所有的金融知识、融资信息、相关政策信息全部在线上展示,用户通过手机或其他网络终端即可随时随地获取所需的产品或政策。

同时,用户还可以直接在线上申请贷款、投资项目(进行股权融资)、或申报政策补贴,流程也相对简单,因为大部分审核所需的征信、行政等数据可以由金融机构或三方金融科技公司与数据源(比如征信公司、政府数据库等)直接对接,用户只需授权相应金融机构采集这些信息即可。

大数据建模帮助金融机构更准确的进行风险评估,从而解决了长期以来中小微企业融资成本普遍过高、审核通过率普遍过低的问题。而搭建金融服务平台,又能帮助解决中小微企业获取融资信息难度大、申请成本过高的问题。我们相信,在这两方面的结合下,将加速改善中小微企业的融资困境。

TalkingData正聚焦这两方面进行深耕,通过搭建企业信用平台、对接政府等三方数据源,运用TalkingData积累多年的大数据以及建模能力,为金融机构提供精准的企业画像和企业评分,协助金融机构实现更准确、更高效的风险评估。同时,通过搭建金融服务平台,实现了全流程的在线申请贷款、在线股权融资、在线申报政策等功能,让中小微企业可以便捷的在线查看融资信息以及完成融资流程,显著降低融资申请成本,让企业更快速获得资金支持,克服短期困难、获得长久发展,也为国内经济复苏带来动力。

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