大数据助力中小企业贷款

大数据助力中小企业贷款

发表时间：2018-08-10T15:43:02.090Z 来源：《科技中国》2018年5期作者：曲冠知

[导读] 【摘要】中小企业是社会发展的活力，但是中小企业融资却存在种种困难，主要原因是中小企业融资需求灵活多变，银行融资要求高以及相关信息不对称。结合当下科技的最新发展动态，本文从数据获取，数据平台搭建，算法构建，

【摘要】中小企业是社会发展的活力，但是中小企业融资却存在种种困难，主要原因是中小企业融资需求灵活多变，银行融资要求高以及相关信息不对称。结合当下科技的最新发展动态，本文从数据获取，数据平台搭建，算法构建，数据管理以及企业数据理念五个方面详细阐述了金融贷款公司通过使用如Python，Hadoop等先进的大数据工具以及先进的管理理念，来构建中小企业融资困难的一整套大数据解决方案。

关键词：中小企业融资大数据 Hadoop

中小企业的不断发展壮大，为社会经济注入了新的活力。中小企业的数量不断增多，在中小企业不断发展的过程中，需要进一步提升技术能力，扩大经营规模，这就对资金量产生了巨大的需求。

然而，中小企业在融资方面存在种种困难，这是由于第一，中小企业由于其经营情况灵活多变，其融资的时间和金额不确定，往往存在突发的资金需求，而银行的审批动辄几个月，不能满足中小企业的融资需求；第二，商业银行由于更注重经营的稳健性和安全性，通常愿意将贷款发放给有资质的大型企业，中小企业由于规模小，经营信息不完善，与大银行的议价能力不足，往往难以从银行获得贷款；第三，中小企业由于没有充足的抵押物和良好的商誉，也难以从银行获得足够的贷款。

近几年，大数据的蓬勃发展，为金融贷款公司解决中小企业融资难的问题带来了新的契机。互联网的发展，使越来越多的个人和企业的信息以各种电子形式保存下来，数据之间不再是一座一座的孤岛，而是存在某种联系。大量的社交信息，交易数据，征信数据之间相互关联，编织成了一张大数据的网，每个人和每个企业，都可以在这张网上找到自己的位置。正是由于技术的发展和大数据的日益兴起，基于大数据的征信风控模式，正在被越来越多的金融贷款公司所青睐，大数据正在化解中小企业与金融贷款公司信息不对称这个核心问题。

通过有关中小企业的各类大数据，构建一个中小企业征信风险监控模型，使每个渴望融资的中小企业在较短的时间内获得审批，并获得相匹配的融资产品，满足融资需求。下面详细说明一下如何通过大数据搭建中小企业征信风险监控模型，以及如何通过模型解决以上中小企业融资困难的问题。

首先，获取到中小企业全面而准确的信息，是建立模型的基础，数据来源主要包括以下几个方面：

（一）与政府部门合作，通过与包括企业经营基本资料的工商网，身份验证的公安网，社保缴存的社会保障局，法院裁决执行网等各个部门紧密合作，获取企业以及法人的基本信息，并从央行获取相关征信信息和违约信息；

（二）通过大数据技术，如Python网络抓取，从互联网获取中小企业相关的社交信息，线上行为信息，新闻信息等各种数据资源；

（三）积极与第三方机构合作，获取更为广泛的信用信息，如共债信息，履约能力信息，违约信息等；

（四）中小企业自主提供的信息，包括银行流水信息，资产证明信息，上下游企业采购流水信息，线下交易等；

（五）自有中小企业相关流水信息，包括法人信用卡流水，企业POS流水，企业财务流水信息等。

其次，建立中小企业征信数据平台。由于每个渠道的数据结构都不尽相同，为了更好的进行数据分析，需要对所有数据进行统一标准的清洗，并建立起统一的数据结构。在获取数据的同时，通过Hadoop技术将中小企业征信风险监控数据整合至HDFS分布式系统中，这其中也要同时兼顾贷前，贷中，贷后的数据管理。

运用Python，Hadoop等大数据手段进行数据挖掘和数据分析，建立一个针对中小企业贷款融资的业务模式，从数据层面提高资金流动性，风险控制，利润成本控制以及客服的管理水平，以数据为基石，深入分析业务，建立与中小企业贷款融资相匹配的融资贷款模式、产品推广策略、技术原型以及管理方法，形成整体业务链级的统一化管理和按客户维度的数据，这样，金融贷款公司能够更好地管理中小企业融资风险，经营客户，深耕业务。

再次，大数据算法构建。采用业界流行的分析方法，如决策树，神经网络，遗传算法等，对采集的数据进行统计量化。开发满足中小企业融资产品推广、差异化定价、评分卡、信审、不良资产管理、客户黏度分析及账务管理的全业务流程的决策系统和报表工具，以助于进行客观，全面和直观的分析，及时调整产品策略，提高效率，提升中小企业融资体验，管控资产不良率水平以及监控流动性风险以及市场风险。

例如，中小企业申请贷款时，当其提供的资料输入系统中后，系统自动根据大数据分析客户特性，计算出该客户的风险水平，利率定价，并决定是否对其放贷，同时给出贷中监控和贷后管理建议。这一机制快速而有效，既在较短的时间内回复客户，提升了满意度，又在较短的时间内完成预警，迅速的做出了决策，同时也有利于风险回溯和管理。

第四，统一化的数据管理。完整的数据解决方案离不开统一的数据管理标准，内容包括但不限于数据收集，数据平台搭建，算法构建、校验、部署和测试等方面。一整套的数据管理标准，不仅是对数据处理过程的监督和监控，更重要的是提高业务处理和决策速度，对中小企业贷款业务链起到了监控的作用，更快更好的满足中小企业多变的融资需求。只有不断对系统、算法实施效果以及管理标准的监控、校验和总结，适时的进行系统更新迭代，使用更先进的数据管理方法，充分发掘数据潜力，才能更好的满足中小企业贷款的业务发展要求，对实施效果进行监控。中小企业经营状态变化快，并且相关技术升级迅速，为保证业务的顺利进行和提高盈利能力，增加收益，需要对整体业务链的数据情况进行有效且有力的监控。

第五，企业经营需要重视数据分析。当今一个是大数据爆发的时代，企业要重视数据，重视数据挖掘，重视数据分析。一切经营决策必须以数据为基础，如何从海量信息中获取支撑业务发展的数据至关重要。这就需要每个金融贷款公司配备专门的数据处理部门和储备数据处理人才，将数据处理交给专业的人才处理，让业务和风险人员从对数据的处理中解脱出来，专注于业务的发展和风险的监控。技术的发展将会使数据的复杂度越来越深，广度越来越广，所以企业需要重视数据人才的培养和团队建设，构建完整的数据分析和数据安全保障团队，满足企业日益增长的数据处理需要。

基于以上五点，就可以搭建一整套完整而有效的中小企业征信风险监控数据体系，将大数据技术思想运用到方方面面，快速响应中小企业融资需求，控制好风险水平，提升业务能力，更好的为中小企业融资服务。