大數據”挖掘“小信用”,互聯網+能否破解小微融資難?
在“互聯網+”時代,金融機構利用“大數據”挖掘“小信用”,破解長期困擾小微企業的融資難、融資貴問題,產生了意想不到的化學反應。
據浦發銀行零售業務總監汪素南介紹,浦發銀行“網貸通”實現了小微客戶融資“全流程在線、全自動化審批、全數據化管理”的服務模式,提高了貸款調查、審查審批和放款的效率,客戶從申請到貸款支用只需5分鐘,同時運用循環貸款技術,隨借隨還,符合小微企業“小、頻、急”的融資需求,大幅降低了客戶融資成本。
專家表示,小微企業融資最大的訴求就是低門檻、高效率,而傳統信貸模式高抵押門檻、繁瑣的審批流程和實際高成本使得小微企業難以承受的“融資之痛”。在互聯網+大數據的時代,新技術和新模式使得這一難題有了破題的可能。
上海一家服裝制造型企業,因生產季節性原因,需要1000萬元、期限為兩年的流動資金貸款需求。但企業自身廠房評估結果只有800萬元,如辦理抵押類產品顯然貸款金額無法滿足需求;如分別辦理抵押類和信用類貸款產品,審批時間又較長,且容易錯過服裝銷售旺季;如選擇固定期限一次還本付息類產品又與其經營特征、成本控制要求等不匹配。建設銀行上海分行通過抽取大數據分析,掌握了企業的生產經營模式及交易習慣,在充分把握風險的前提條件下,及時向客戶推薦了小微企業“循環組合貸”產品,以“抵押+信用”的組合擔保方式,搭配隨借隨還、按日計息的網銀支用模式,一下子就解決了客戶融資需求,大幅節約了企業的資金使用成本。
“這一方式不僅隨借隨還、按日計息,而且企業通過網銀就能操作,不需要一趟趟跑銀行,平均能使小微企業的資金使用效率提高30%,綜合貸款成本則有望從6%左右降至3%左右。”建行上海分行小企業部負責人劉瀛說。
“大數據就是以申請人交易流水、個人征信等信息為依據,利用大數據技術,實現對申請人的綜合信用評價與差異化風險定價,打破了傳統金融機構主體資質授信慣例,有效解決小微企業融資難題。”卡得萬利商業保理(上海)有限公司總經理康絨說。
“應收賬款”是很多小微企業的心病,卡得萬利與銀聯等機構合作,以商戶的POS交易流水和各種社會行為數據為基礎,基于大數據模型為商戶提供應收賬款質押融資,不需要其他抵押或擔保。目前,卡得萬利幫助上萬戶小微企業累計獲得授信約400億元,筆均融資15萬元,最高50萬元,最低發生額僅6000元。
記者采訪發現,在中央一系列強力措施下,市場資金面趨于寬松,銀行間市場利率下行明顯,但在小微企業端,貸款利率依然高企,傳導機制有待進一步疏通。
“互聯網思維和大數據有助提升實體金融可獲得性,解決小微融資難等‘最后一公里’的問題。”上海銀監局局長廖岷說,金融機構通過運用互聯網技術,對客戶的生產生活模式作出新的判斷,這為金融機構做普惠金融提供更多的抓手。