在助力國民經濟持續恢復的呼聲下，小微企業近期再迎利好，其中多是為小微企業融資“亮綠燈”的政策。

　　除政策方面的扶持外，金融機構的支持也十分重要。業內人士認為，小微企業融資難、融資貴，其根源在于銀行和小微企業之間信息不對等。隨著先進技術深入到金融業務當中，銀行為小微企業提供融資的全流程線上化程度、對小微企業融資需求的響應度均得以提升，小微企業融資的貸后管理更加智能化。

　　在采訪中，《中國經營報》記者了解到，對小微企業的風控問題依然是制約企業融資的一大難題，也是下一步金融科技發力的重點。

　　國家金融監督管理總局有關部門負責人介紹稱，截至6月末，全國普惠型小微企業貸款余額27.37萬億元，有貸款余額客戶數4115.12萬戶，兩項指標過去五年平均增速已超25%；普惠型小微企業貸款平均利率同比下降0.49個百分點，民營企業貸款平均利率同比下降0.25個百分點。

　　例如，財政部、國家稅務總局日前發布《關于支持小微企業融資有關稅收政策的公告》；工業和信息化部、中國人民銀行等五部門聯合印發《關于開展“一鏈一策一批”中小微企業融資促進行動的通知》；中華全國工商業聯合會、中國銀行業協會向各金融機構發布2023年“助微計劃”倡議書，提出共同推動經濟運行持續好轉，共助小微加速回暖復蘇。

　　談及金融機構不敢放心大膽地給小微企業貸款的原因，國家金融與發展實驗室金融法律與金融監管研究基地秘書長尹振濤分析稱：一是小微企業由于缺乏抵押擔保品及其他資產增信手段，很難通過銀行的風控要求；二是由于貸款金額小，利息無法覆蓋銀行的資金、風控及人力等成本；三是擔憂小微企業經營變化太快，增加銀行的貸后管理工作和難度。

　　隨著數字技術的迅猛進步和在金融領域廣泛運用，金融科技在小微企業融資方面的支持作用越來越明顯。數字化賦能已經成為打破傳統信貸模式、解決小微融資難題的關鍵因素。近年來，銀行也加大了科技賦能，助力小微企業融資。

　　如中國工商銀行聚焦“場景+”生態共建，依托“網貸通、經營快貸、數字供應鏈”三大線上核心業務，培育和打造了一批貼近市場、貼近客戶、貼近需求的線上融資產品，全方位滿足小微客戶多樣化的融資需求。該行副行長段紅濤透露道，2023年將全面提升小微金融服務的數字化水平，持續推動普惠業務下沉。

　　再如近期興業銀行與中國電子口岸數據中心、中國出口信用保險公司開展合作推出了跨境融資產品——小微企業跨境融資-信保貸，該產品通過大數據模型構建客戶“畫像”，全方位滿足小微企業“短、急、快、頻”的融資需求，助力緩解出口型小微企業融資難、融資貴問題。

　　值得一提的是，小微企業數字化和信息化程度普遍不高，大多采取單一化經營，抗風險能力較弱。為解決小微企業“小額、短融、高頻”金融需求特點帶來的“風險識別難”和“作業成本高”難題，具體到操作層面，新網銀行風控科學部總經理劉嵩告訴記者：“新網銀行通過數字技術從業務模式、技術手段、風險方法等方面搭建起了一套以BC聯動為核心理念，把C端業務鍛造出的風控能力遷移至B端小微企業的數字普惠業務，在策略、模型、系統多個方面迭代升級，應用遷移學習技術以BC聯動的方式升級模型體系，使用人企組合評估的方式迭代風險策略體系，利用自研外部數據平臺和模型計算平臺為策略和模型提供基礎技術能力，打造了完整、有效、可持續的風控體系。”

　　談及先進技術主要解決了小微企業融資面臨的哪些問題，江蘇蘇寧銀行金融科技高級研究員孫揚梳理道：一是通過精準營銷，解決了小微企業在融資中難以匹配合適金融產品、金融機構難以觸達小微企業的問題；二是通過大數據，豐富了小微企業畫像，解決了金融機構對小微企業了解不夠深入的問題；三是通過圖像識別、智能客服等技術，解決了金融機構服務海量小微企業效率低、成本高等問題；四是通過區塊鏈、聯邦學習、隱私計算等技術，解決了金融機構如何在安全合規的前提下和平臺合作服務小微企業的問題。

　　尹振濤補充道，科技賦能可以增強小微金融專業化服務能力，運用金融科技手段和平臺化思維，探索形成批量化、規模化、標準化、智能化的小微金融服務模式，這一模式就是所謂的小微企業信貸工廠。例如，“310”（即3分鐘申貸、1秒鐘放款、全程0人工介入）全流程線上貸款模式，可以最大程度降低貸款成本、提高服務效率，解決小微企業的短期流動性資金問題。同時，借助金融科技的力量，金融機構還可以為符合授信條件但未辦理登記注冊的個體經營者提供融資支持，激發創業動能。

　　中國人民銀行黨委書記、行長潘功勝曾強調，針對普惠金融發展面臨的服務門檻高、覆蓋面不足、“數字鴻溝”等難題，堅持問題導向和目標導向，充分運用移動物聯網、智能終端等現代信息技術拓展金融服務渠道、擴大服務半徑、降低邊際成本，推動網絡化、智能化金融業務與生產生活場景深度融合，打造產品豐富、交互智能、流程高效的數字普惠金融服務體系，不斷提升普惠金融的下沉深度、覆蓋廣度。

　　孫揚認為，金融機構開展小微企業融資業務的數據還比較匱乏，價格還比較高。同時，為小微企業提供融資的金融機構人才比較匱乏，尤其是懂行業、懂小微企業需求的專才還比較少。另外，小微企業融資的科技系統還不夠發達，行業里面專做小微企業客戶管理、風控管理、業務支撐的科技公司還比較少。

　　劉嵩表示，接下來應利用人工智能技術開創新型金融服務模式。一方面，在金融作業過程中應用人工智能技術增效降本，滿足小微企業金融需求；另一方面，在風險控制中應用人工智能技術遷移已有技術積累，可以提升風險識別能力。

　　劉嵩坦言，我國小微企業地域分布廣泛，企業類型多樣，小微企業的經營方式、業務范圍、盈利模式都有很大的差異，過大的差異會增加風險策略和指標需求匹配難度，對于數字化風控體系的自動化將是一個較大的挑戰。

　　孫揚認為，在一些通用的領域，比如客服、客戶關系管理、貸后管理等領域，金融科技在小微企業的應用是可以復制的。但是，在精準營銷、風控模型等方面，還是要根據不同行業、不同地區進行差異化的安排。

　　“過往小微金融服務過程中需要業務人員上門盡調訪談，以人工審核的方式完成小微企業風險評估和信貸審批。而數字化風控則以算法模型為基礎，依托全場景、全方位的互聯網應用所沉淀的‘高維、高頻、高可信’的行為數據構建客戶畫像，有效識別風險，大大降低小微企業融資的時間成本和融資難度。”劉嵩舉例道，新網銀行就是通過遷移學習對企業信用評估模型在風控指標和用戶特征信息方面進行補全，風控要素實現從財務數據到顆粒度很細的行為數據，風控模型從基于財務數據的簡單現金流模型拓展至高維變量決策模型，遷移學習技術進一步豐富了新網銀行小微企業風險評價維度。

　　在尹振濤看來，金融機構應加強小微企業信貸風險管理和內控機制建設，提升小微企業貸款風險識別、預警、處置能力。同時，積極打造智能化貸后管理系統，通過大數據分析、多維度監測等手段，及時掌握可疑貸款主體、資金異常流動等企業風險點和信貸資產質量情況，有效識別管控業務風險。小微企業的智能貸后管理系統可以從客戶登記信息、行政處罰信息、司法案件信息、納稅經營信息等方面以低成本、無觸感、勿打擾的方式做好貸后管理工作。

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