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排列科技:以全世界少有的货币政策,为何仍难破小微融资困局?

http://stock.591hx.com 2019年02月27日 15:18:28 全球财经网

  小微企业融资困局始终难破,是因为政策支持力度还不够么?

  绝非如此。

  世界上恐怕很少有哪个国家,像中国政府这样有力地支持小微企业的发展。

  此前的且不表,单农历新年过后没多久,中央与中央领导人就再次发出支持小微的强力政策与信号。

  2月14日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强金融服务民营企业的若干意见》(下称《意见》),强调“聚焦难点”,着力疏通货币政策传导机制,重点解决金融机构对民营企业 特别是小微企业 不敢贷、不愿贷、不能贷问题 ,扩大对民营企业的有效金融供给。

  2月22日,国家领导人在中共中央政治局第十三次集体学习时强调,要坚持以市场需求为导向,积极开发个性化、差异化、定制化金融产品,增加中小金融机构数量和业务比重,改进小微企业和三农金融服务

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  (图片来源:截自中国政府网)

  小微企业是经济活动的基本细胞,在中国,小微企业法人约2800万户,个体工商户超过6500万户,贡献了80%的城镇就业、50%以上的税收,重要性不言而喻。不过,事物往往具有两面性,小微企业的重要性与小微企业融资的困难性,构成了一个难以调和的矛盾体。

  因为它的重要性,国家不惜以强大、密集的政策力量来支持其发展。可又因为它的困难性,即使是再好的政策,也面临着有力却使不上、使不准的问题。

  人们惯常的思维是:既然小微融资难,那么就推出相应的货币政策去支持。但问题就在于,如果货币政策的下沉实施本身就遇到诸多困难,它又如何能够有效地解决小微的难题呢。

  所以,切肉前先磨刀,要想纾解小微企业融资难的问题,就得先弄清楚货币政策下沉落实的难处,进而想办法应对与解决。

     货币政策并非万能钥匙,受三大因素制约

  美国著名经济学家弥尔顿·弗里德曼曾指出影响政府货币政策顺利实施的因素。如果将弗里德曼的理论进行扩展、延伸,可以归纳为三点:信息无知、时间滞后、不确定性

  首先,执行货币政策的金融机构,不可避免的存在信息无知。金融机构缺乏小微企业的信息数据,获取信息难度大、成本高,信息的不对称必然导致信贷风险增加、供需不匹配、难以定向滴灌等问题,这不仅影响政策的实施效果,也会影响小微普惠金融的可持续性。

  其次,金融机构从收集、分析数据到评估客户、做出决策,需要较长时间,这会造成小微金融服务的时间滞后性,即在贷款需求发生和实施政策的决策之间存在时间滞后性,而在这个过程中,经济活动却并不会暂停,市场与企业随时都可能变化,一方面金融机构跟不上信息的变化速度,另一方面,很多小微企业可能还没等完这个流程,就已经倒下了。

  第三,市场是一个极其复杂的系统,太多的不确定性与复杂性,而货币政策则是偏于一致性的工具,不可能细分考虑市场情况的方方面面,因此,货币政策实施极容易陷入一刀切、一哄而上、一阵风的局面,要因事施策、一企一策,要把握流动性的投向,等等,难度极其大。

  客观中肯地说,货币政策的制定者,并非不清楚困难所在。中央出台的《意见》,无不是基于这些痛点,作了“对准靶子射箭”式的强调。比方:

  关于数据信息,《意见》就要求“抓紧抓好信息服务平台建设”,“开放相关信息资源”“推动数据共享”,以破解民营企业信息不对称、信用不充分等问题;针对时间效率,则首次明确要求“提高贷款需求响应速度和审批时效”;此外,《意见》还强调“提升对民营企业金融服务的针对性”“实施差别化货币信贷支持政策”,以应对市场情况的不确定性与复杂性问题。

  那么,把脉清楚“症状”了,最后该如何“下药”呢?如何克服那些影响政策顺利下沉实施的因素呢?

     大数据服务小企业,数智 科技破局普惠金融

  小微货币政策下沉实施效果不佳,与传统金融服务模式和技术条件息息相关。

  技术的难题,要交给技术。近些年来,中国的普惠金融实践证明,随着大数据、人工智能等金融科技与普惠金融的逐步融合,为破解普惠金融难题提供了切实可行的路径。

  实际上,这也与《意见》给出的“方向”一致:

  《意见》要求金融机构“加快建设与民营中小微企业需求匹配的金融服务体系” 。意思很明了,推陈出新,自然就要破除“传统金融服务模式和技术条件”的限制,建立与小微企业需求匹配的新的金融服务体系。不仅如此,《意见》还明确提出普惠金融与金融科技的结合,鼓励 商业银行要积极运用金融科技支持风险评估与信贷决策,提高授信审批效率

  从央行发布的货币政策执行报告看,2018年普惠小微贷款大幅多增,年末余额同比增速比上年上升8.2个百分点,融机构对普惠口径小微主体授信1815万户,比上年末增加465万户,增长34.5%;同时,融资成本趋于下降。

  货币政策工具在发挥引导作用、支持和改善小微企业、民营企业融资环境方面取得较好成效,这背后自然有金融科技的贡献。因为2018年正是金融科技广泛助力普惠金融的一年,越来越多的科技公司深入普惠金融领域进行赋能。这绝非巧合。

  以杭州排列科技为例,该公司早早响应国家发展普惠金融的战略,凭借自己的技术优势,研发适用于小微金融服务的模式与产品,力图解决货币政策下沉实施的难题。

  “核心在于大数据与智能化”,排列科技创始人兼CEO夏真博士表示。

  大数据技术,仿佛就是为了缓解信息无知而生。运用大数据技术,金融机构可以以更低成本,搜集与整合行内、行外海量的信息数据 ,包括基本信息、法人信息、负债信息、现金流信息、征信信息、司法信息、专利信息、供应链情况等,让金融机构能够把握更丰富的数据维度,保证金融机构小微信贷风控的准确度与覆盖度。

  基于大数据技术,还可以对企业及企业主进行双重精确画像,风险评估同时兼顾二者 。通过大数据画像,得以迅速识别企业,从而区分优劣,分层、分级管理。千企千面,这正是 实施差别化货币信贷支持政策 ”所需要的手段。 精确滴灌的实现,除了让金融机构因事施策、一企一策,更从容地应对复杂而不确定的市场情况,还有助于把握流动性的投向,避免定向用于小微企业的资金流向其它领域。这也是货币政策实施是否有效的关键所在。

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  (排列科技专门针对企业的画像系统)

  至于时效问题,在“大数据+人工智能”的组合面前,也同样得到大大缓解。大数据很忠诚,它能够实时追踪信息,为后续的分析、建模、评估不断更新数据;而嵌入审批、风控、定价等各个信贷场景的智能模型,也完全能自动执行与调优。金融机构的核心需求,是在风险承受限度之内,尽可能地提高效率,即贷款需求的响应速度与审批时效,而大数据处理数据的速率与人工智能带来的智能化、自动化,正好可以减少以往小微金融服务的时间滞后性。

  目前,排列科技正不断运用上述技术,去触达小微金融服务更多的场景,具体从信息获取、数据处理到企业画像、风控流程、风控建模、关联图谱、动态定价等等。随着大数据与人工智能的不断发展,金融科技与普惠金融的衔接点势必会越来越多,融合度也将越来越高。

  “我们的愿景与使命,是‘数智科技 创就普惠生活’。”夏真博士表示,普惠金融,对于排列科技来说,是一件带着理想色彩的事情,“我们本身就是一家小微企业,小微企业的艰难与处境,更能感同身受。其实,中国从来不缺乏支持小微企业的货币政策,困难在于这些宏观政策如何落实到一个个具体的企业,中间的过程很复杂。所以,我是真切希望,我们的技术可以帮助解决小微货币政策下沉实施的问题,让普惠金融惠及更多小微企业。”


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