张纯信、齐超颖：从“管中窥豹”到“高屋建瓴”——金融科技纾解企业融资难题

■本文选自《复旦金融评论》

■作者 ： 张纯信 复旦大学泛海国际金融学院学术副院长、金融科技研究中心主任、金融学教授；齐超颖 复旦大学泛海国际金融学院金融科技研究中心高级助理研究员

■公众号：复旦金融评论

张纯信

复旦大学泛海国际金融学院学术副院长

金融科技研究中心主任、金融学教授

齐超颖

复旦大学泛海国际金融学院

金融科技研究中心高级助理研究员

近年来，技术与金融的协同不断强化，金融科技的相关技术应用在金融领域，打造了数据密集型的金融新范式，并为另类数据的应用创造了良好的前提条件。

在传统数据领域，数据体量有限且数据之间的差异不显著，导致很多企业的独特优势被弱化。而大数据技术的应用使即时数据的提供成为可能，也降低了信息不对称的风险。同时，另类数据在金融领域的应用为数据分析、风险控制、前瞻性预测等业务提供强有力的支撑。

在此背景下，企业亟需新的数据源、新的分析视角和新的另类高频数据。比如，根据卡车运行情况来判断公司的运营状况，能突破财务报表的低频问题，让数据更直接地与企业的实体运营情况连接。

另类数据为企业融资拓新路

作为国民经济和社会发展的生力军，中小微企业贡献了50%以上的税收，60%以上的国内生产总值，70%以上的技术创新，80%以上的城镇就业，并覆盖90%以上的企业数量。这些企业的生存状况直接关乎居民整体收入和社会经济稳定。中小微企业以其灵活和创新的方法促进经济增长，但却面临着为运营和增长寻觅资金的挑战。

长期以来，受政策法规、经济环境、金融机构信贷审核体制及企业自身特点等因素的影响，中小微企业缺少正规有效的融资渠道。因为中小微企业财务记录较少，缺乏信用数据，基本没有固定资产作抵押，自身的金融和管理技能有限，开展各项业务的成本较高，所以很难通过银行获得传统的信贷便利。而民间融资成本相对较高。金融供给方和融资需求方信息不对称是此类企业融资难的主要原因之一。

面对中小微企业融资的痛点——企业规模小且周期短；高逾期率和高坏账率；营业数据分散、征信难——“融资难”在于找不到可靠的风控手段，“融资贵”在于无法控制业务成本。另类数据能够为此提供更广泛的思路、更及时有效的信息，经过更可靠的第三方数据认证，能够降低中小微企业的融资难度，因而具有广阔的发展前景。

打造数据密集型金融新范式

人工智能、大数据、区块链等技术在金融领域的应用造就了数据密集型的金融新范式，并为另类数据的出现和应用营造了良好的前提条件。随着金融开放进一步扩大，数据多元化发展，另类数据在金融行业中开始扮演越来越重要的角色，特别是在辅助投资者或金融机构做投资决策、帮助中小微企业以及个人提升信用评级等方面的应用最为广泛。在数字经济背景下，另类数据可用于分析企业整体经营情况、预测行业景气度等、跟踪产业发展状况。

首先，相较于传统数据，大数据的优势主要体现为体量大、流动速度快、种类繁多且高度真实与安全，从而增强了信用评价。与季报、年报等相比，即时大数据更能够显示整体趋势，为资本市场的有效定价提供建议。

其次，另类数据是不同于传统数据但具有有效使用价值的数据信息。另类数据的获得也不同于传统数据（比如交易所数据、公司公告披露的最新数据），因此它们对于投资者实施投资决策或金融机构评估企业往往有着很大的价值。另类数据包罗万象，比如一定区域内的天气情况、某企业的销售记录、消费者的消费信息、生产过程中的浪费指数。

另类数据不显示在财报中，却能有效地联结投资主体与现实社会，并可能长期影响基本面。比如，有两个在亏损的公司，其中一家公司人员稳定，另一家人员流动较大，那么投资人有理由相信人员稳定的公司是更值得信赖的。但仅凭财务分析通常无法深耕到基本面。此外，另类数据的变化是认定或证实考察对象的有效依据。比如，当一家商场的营收总额下降，可以分别利用社交媒体、线上平台等抓取商场人流量和产品质量的数据，确定营收额下降的真正原因。

在传统模式下，银行在选择贷款企业时遵照5C原则，即考察贷款方的品德、经营能力、资本、资产抵押、经营环境，开展中小微企业贷款业务时大多通过“征信报告+实地走访”的方式收集企业的经营状态、上下游信息等来预判企业还款能力。然而，众多中小微企业无法提供符合银行要求的财务信息，并且其数据的真实性有待进一步考察。同时，与个人消费信贷不同，中小微企业所在行业维度的复杂性和样本积累难度对授信提出挑战。因此，真实数据难获得、数据多样、贷款样本量少等使金融机构缺乏判断的依据，增大风控难度。

不过，借助大数据的多元与快速、人工智能的高效与低成本和区块链技术搭建起新的去中心化、自动化智能合同信用体系，能够带来融资成本的整体下降，将相关服务触及到真正的好公司。

具体来说，针对中小微企业的融资困境，另类数据能够弥补企业传统数据方面的不足。企业法人代表的多种经营、婚姻状况、民间借贷情况或不良嗜好等均会在一定程度上影响企业的还款能力，且信息具有高度多元化、多来源的特征。因此，在常规的企业经营信息和征信系统信息外，另类数据信息在区块链的第三方认证体系下，能成为有效风险控制的重要因素。比如，对于商店的贷款申请，银行可根据其客流量、交易金额、货架的品种丰富度和服务员的态度等信息来决定是否放贷和贷款额度。

再次，中小微企业多为非上市企业，不受金融机构跟踪，其数据的真实性易受质疑。此时，一个基于原始运营信息和更有效信用体系的相关数据认证，可以使好公司得到认可，坏公司不敢再造假或从可投资项目池自然淘汰。因中小微企业体量小，银行和投资人往往会同时选择多个投资标的，而对投资标的评估与筛选需要极大的工作量。此时区块链技术、人工智能技术、另类数据等可协助评估，新的信用体系可以帮助提高评估效率。

目前，另类数据已经在众多场景中取得实际应用。“另类数据”的宝贵之处除了提供更大量的多类型数据补给，其洞察潜力能出其不意地提高效率、降低成本。另类数据与传统数据相互补充，提高了金融服务对接效率，增强了信用评价，通过金融科技手段“四两拨千斤”助力中小微企业发展。

人工智能与另类数据共助数字强国

全球数字经济发展进入新阶段，数字经济也是下一阶段我国经济高质量发展的重要推动力。作为传统金融数据的补充，另类数据为市场洞察提供了不同视角，提升了数据模拟的准确性，能够更高效准确地在市场上匹配金融服务的供需双方，通过金融科技的手段推动数字经济蓬勃发展。展望未来，另类数据在数字经济时代的种类和数量将继续增多，另类数据的时效性和多视角性将受到更多关注，有望成为企业竞争采用的主要手段之一，也会成为企业发展的重要资源。

同时，基于人工智能和大数据算法，对各种另类数据进行量化分析，并将结果应用到金融证券、对冲基金、外汇交易、大宗商品贸易、政策研究、行业监管等诸多领域，将有利于发现新的市场投资机会，推动整体经济发展。

技术为本、拓宽思路、平衡成本是挖掘及使用另类数据过程中需要秉持的策略。目前，从全球行业发展情况来看，我国的另类数据行业与其他国家基本处于同一起跑线，并在众多应用领域处于领先地位，但尚未形成成熟的行业监管框架。如何在发挥另类数据潜能的同时有效防范相关风险、保障另类数据行业健康发展，是世界各国共同面临的挑战。

□ 本文代表作者个人观点，仅供读者参考，并不构成为投资、会计、法律或税务等领域提供建议。

□编辑 | 潘   琦

□视觉 | 葛雯瑄

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