唐林偉 劉倩
摘 要:新冠疫情來勢兇猛,我國從中央到地方陸續(xù)出臺了支持中小企業(yè)的金融扶持政策。中國金融科技已基本完成了支付等初期搭建,下一步將向貸款等領(lǐng)域深化。鑒于此,梳理了金融科技助貸案例,并為四川戰(zhàn)“疫”提出政策建議。
關(guān)鍵詞:金融科技;助貸;中小企業(yè);戰(zhàn)“疫”
文章編號:1004-7026(2020)06-0011-03? ? ? ? ?中國圖書分類號:F832.39? ? ? ? 文獻標志碼:A
1? 研究背景
新冠疫情來勢兇猛,我國從中央到地方陸續(xù)出臺了支持企業(yè)共渡難關(guān)的金融扶持政策。2月3—17日,央行僅通過公開市場操作,就投放了3萬億元流動金,然而源于央行的大放水,是否能有效流向?qū)嶓w經(jīng)濟尤其是中小企業(yè)呢?2月18日,工業(yè)和信息化部辦公廳發(fā)布《關(guān)于運用新一代信息技術(shù)支撐服務疫情防控和復工復產(chǎn)工作的通知》,要求加快發(fā)展基于生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)的企業(yè)征信和線上快速借貸,推廣應用供應鏈金融、知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押等融資方式,保障企業(yè)復工復產(chǎn)資金需求。
對于給經(jīng)濟貢獻了絕大部分就業(yè)崗位和稅收的中小企業(yè)而言,金融扶持就是為企業(yè)輸血。金融科技作為應對中小企業(yè)融資難的有力手段,如何充分利用科技創(chuàng)新為四川中小企業(yè)拓寬融資通道,讓歷史經(jīng)營業(yè)績良好但迫于疫情影響遭遇現(xiàn)金流困境的企業(yè)回歸價值鏈,繼續(xù)為四川經(jīng)濟民生貢獻力量,值得深入探討。
2? 文獻綜述
金融科技就是利用各類科技手段創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務。在提升效率和降低運營成本的過程中,無論業(yè)態(tài)怎么變化,金融科技始終聚焦于利用技術(shù)手段提供支付、信貸(騰訊微粒貸、螞蟻網(wǎng)商貸)、理財(余額寶)和保險等服務。
2.1? 傳統(tǒng)銀行和互聯(lián)網(wǎng)支付是基礎(chǔ)設(shè)施
金融業(yè)的使命是促進儲蓄向投資轉(zhuǎn)化。在服務實體經(jīng)濟的過程中,金融科技可以提高金融經(jīng)營業(yè)績和效率;可以提供更便捷、安全、智能的個性化金融服務;可以優(yōu)化金融運行迭代能力;可以改良金融產(chǎn)業(yè)鏈的分工模式;可以解決信息的互聯(lián)互通,促進信用合約智能化,提升金融交易效率。
上述功能的實現(xiàn),必須建立在傳統(tǒng)銀行體系所搭建的線下基礎(chǔ)設(shè)施和互聯(lián)網(wǎng)支付平臺所搭建的線上基礎(chǔ)設(shè)施之上。鐘世、苗文龍(2017)探究了基于電子商務的阿里小貸等金融公司,認為其平臺擁有重要的電商經(jīng)濟行為信息和資信狀況數(shù)據(jù)。目前,中國金融科技已基本完成了支付平臺的搭建,下一步將向貸款業(yè)務等領(lǐng)域繼續(xù)深化。
2.2? 金融科技破解中小企業(yè)融資難
2.2.1? 提升效率,降低成本
從客戶拓展方面來看,Akhavein等(2005)認為網(wǎng)絡信用評分技術(shù)的出現(xiàn),讓銀行可以遠程監(jiān)控貸款者;Frame等(2004)認為,技術(shù)進步增加了大銀行向中小企業(yè)提供貸款的可能性。從信息獲取方面來看,Hasan等(2012)認為大數(shù)據(jù)的發(fā)展,使銀行能獲得更多有關(guān)客戶質(zhì)量與需求的有用信息,并極大地便利了私有信息的生產(chǎn)、傳播和使用,有效降低了信息不對稱性。Berger等(2011)研究發(fā)現(xiàn),在使用新技術(shù)后,需要抵押的情況降低了6%,通過有效降低借貸雙方成本,金融科技增加了中小企業(yè)獲得貸款的可能性,并減少了資產(chǎn)價格沖擊對抵押物的影響。
2.2.2? 預測貸款違約概率
Manju等(2018)發(fā)現(xiàn),即使是最容易獲取的“數(shù)字足跡”,其預測貸款違約概率的效果都要優(yōu)于傳統(tǒng)技術(shù)。Fuster、Goldsmith-Pinkham和Ramadorai(2018)發(fā)現(xiàn)人工智能能增加信貸供給和實現(xiàn)差異化利率定價。Arner等(2015)[1]分析現(xiàn)實案例——阿里巴巴,其通過利用互聯(lián)網(wǎng)信用評分體系為中小企業(yè)貸款,有效解決了中小企業(yè)融資難問題,放貸方式被多國借鑒。
2.2.3? 存在的風險
信息傳播層面,F(xiàn)rost、Gambocorta和Huang(2019)發(fā)現(xiàn)在競爭小、監(jiān)管弱的地區(qū),不利于金融科技收集的支付環(huán)節(jié)私有信息在信貸環(huán)節(jié)傳播。專業(yè)判斷層面,由于金融科技生產(chǎn)軟信息的使用,作出信貸決策的不是專業(yè)人員,存在較大風險。Guibaud(2016)、Zachariadis和Ozcan(2017)認為,英國2014年提出的“開放銀行”有助于解決該問題。通過讓銀行與科技企業(yè)深度合作,建立數(shù)據(jù)共享和價值實現(xiàn)機制,“開放銀行”有利于發(fā)揮二者比較優(yōu)勢,降低貸款違約概率[2-3]。
3? 相關(guān)案例
3.1? 政府服務平臺——四川“信易貸”
四川“信易貸”于2019年10月在信用中國(四川)網(wǎng)站上線?!靶乓踪J”以信用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),整合相關(guān)政務數(shù)據(jù),為金融機構(gòu)和中小微企業(yè)金融活動提供多維度的數(shù)據(jù)支持。有融資需求的中小微企業(yè)只需在信用中國(四川)網(wǎng)站上申請,銀行(郵儲銀行、中國銀行)以信用信息代替抵押物,通過大數(shù)據(jù)畫像,即可為企業(yè)提供信貸服務。首期“信易貸”產(chǎn)品規(guī)模預計約為6億元,可惠及超過2 000家中小微企業(yè)。到10月上旬已累計投放“信易貸”47戶、金額3 876萬元,戶均82萬元。
目前,四川正在以“信易貸”為基礎(chǔ),加快推進“興川貸”大金融服務平臺建設(shè)。通過收集更加全面的信用信息數(shù)據(jù)和政務信息數(shù)據(jù),嵌入多部門的扶持鼓勵政策數(shù)據(jù),并深度對接獎懲平臺數(shù)據(jù),為中小微企業(yè)提供一站式融資服務。
3.2? 政府服務平臺——重慶“惠企通”
為進一步支持企業(yè)戰(zhàn)疫情、渡難關(guān),方便企業(yè)辦事,提升服務能級,優(yōu)化營商環(huán)境,重慶渝北區(qū)“惠企通”政策申報平臺于2020年2月24日正式上線。通過該平臺,渝北區(qū)將全面實現(xiàn)疫情期間對全區(qū)中小微企業(yè)共渡難關(guān)相關(guān)政策的線上申報審核兌付。
“惠企通”的建設(shè)分為4期。第一期,開發(fā)政策申報平臺,全力扶持企業(yè)在疫情期間復工復產(chǎn),宣傳推廣兌現(xiàn)政策措施。第二期,建設(shè)全區(qū)政策大數(shù)據(jù)庫和企業(yè)大數(shù)據(jù)庫,提供政策查詢、解讀、匹配、申報等服務。第三期,運用大數(shù)據(jù)技術(shù),基于企業(yè)征信等各項數(shù)據(jù)指標,為企業(yè)精準提供勞務、就業(yè)和金融秒批秒貸等服務。第四期,收集企業(yè)納稅、保險、水電氣等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),實時掌握全區(qū)經(jīng)濟狀況,推動精準招商和服務,探索產(chǎn)業(yè)鏈金融和服務等新的商業(yè)模式。
3.3? 銀行業(yè)——農(nóng)業(yè)銀行“稅銀e貸”
“稅銀e貸”是農(nóng)業(yè)銀行推出的,為誠信納稅的優(yōu)質(zhì)小微企業(yè)提供在線自助循環(huán)使用的網(wǎng)絡融資產(chǎn)品。它以企業(yè)涉稅信息為主,結(jié)合企業(yè)及企業(yè)主的工商、征信等內(nèi)外部信息,并運用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行分析評價,不再依靠財務報表對客戶進行評價。
在貸款發(fā)放方面,“稅銀e貸”通過數(shù)據(jù)挖掘,建立目標客戶群,實現(xiàn)精準獲客和批量營銷。客戶只需通過農(nóng)行電子渠道,即可實現(xiàn)在線申請、實時審批、簽約、支用和還款。
在風險預警方面,“稅銀e貸”采取“系統(tǒng)在線預警為主、現(xiàn)場檢查為輔”的方式,系統(tǒng)自動監(jiān)測借款企業(yè)及企業(yè)主的征信以及貸款資金用途等情況,并根據(jù)指標的變化程度,發(fā)出預警信號,提示潛在風險。
3.4? 銀行業(yè)——四川新網(wǎng)銀行“智能風控”
四川新網(wǎng)銀行作為純線上作業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)銀行,通過與眾多平臺機構(gòu)合作,獲得了多元化的流量和多維度的大數(shù)據(jù)支撐,建立了“智能風控”大數(shù)據(jù)平臺。一旦用戶進行線上申請,經(jīng)其授權(quán),“智能風險”就能將多個渠道采集來的脫敏數(shù)據(jù)匯入智能決策引擎系統(tǒng),從身份、關(guān)系、職業(yè)、資產(chǎn)、黑名單、操守、意愿、教育等8個維度對借款人的還款能力與意愿進行判定。同時,四川新網(wǎng)銀行“智能風控”能實現(xiàn)實時評估,為風險畫像。
在“大數(shù)據(jù)+機器學習”的智能決策系統(tǒng)之下,四川新網(wǎng)銀行信貸業(yè)務已全面實現(xiàn)批量化處理和自動化審批,平均每筆信貸審批耗時40 s,最快7 s即可完成一筆信貸審批,單日批核貸款量超過27萬筆,99.6%的信貸業(yè)務全流程實現(xiàn)機器審批,只有0.4%的大額信貸和可疑交易需要人工干預。
3.5? 金融科技企業(yè)——阿里云“漢源花椒”
四川省漢源縣政府與阿里云達成合作,借助大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù),為漢源花椒等優(yōu)勢農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)賦能。
通過物聯(lián)網(wǎng)的改造,阿里云將園區(qū)土地和作物生長環(huán)境全部數(shù)字化,利用大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù),找到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與大數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提效、降本、增質(zhì)提供大數(shù)據(jù)服務,為農(nóng)業(yè)科學家提供數(shù)據(jù)和算法依據(jù),智能控制農(nóng)事指導,通過精準灌溉、智能采摘等,實現(xiàn)種植決策智能化、品牌銷售數(shù)字化、產(chǎn)品溯源全程化。
依托支付寶整合政府“三農(nóng)”數(shù)據(jù)和農(nóng)戶基本采購(農(nóng)資、農(nóng)藥、化肥、種苗等等)數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)上線,對農(nóng)戶進行精準畫像,為金融機構(gòu)確定“滴灌式”農(nóng)業(yè)貸款授信額度提供依據(jù),真正實現(xiàn)精準助農(nóng)。同時,地方政府也可以通過實時的業(yè)務數(shù)據(jù)變化,掌握真實的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù),實現(xiàn)精準決策、科學引導。
3.6? 金融科技公司——BBD“小微信貸”
成都數(shù)聯(lián)銘品科技有限公司(簡稱BBD)是人民銀行企業(yè)征信備案機構(gòu)。新冠疫情發(fā)生后,BBD積極組織人員和技術(shù)資源,基于大數(shù)據(jù)、算法、分析能力和征信服務能力,完成了疫情期間信用貸款線上申請操作流程的編制,服務多家商業(yè)銀行,為中小微企業(yè)提供信用貸款服務。
截至2020年2月26日,BBD協(xié)同重慶銀行、九江銀行、徽商銀行、青島農(nóng)商行、貴陽銀行、天津銀行、烏魯木齊銀行、天府銀行等銀行,在疫情期間共為1 468戶小微企業(yè)發(fā)放了小微信用貸款29 938萬元。
4? 政策建議
唐松等(2019)[4]認為金融科技能通過直接效應和空間溢出效應提升區(qū)域全要素生產(chǎn)率,為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。面對恐慌性停擺造成的負面經(jīng)濟沖擊,四川省應從以下方面著手應對。
4.1? 研判金融創(chuàng)新,制定發(fā)展規(guī)劃
面對新技術(shù),研判其應用領(lǐng)域和潛在風險,作出合理規(guī)劃,有利于促進該技術(shù)更好地服務于市場經(jīng)濟。疫情發(fā)生后,銀監(jiān)會和保監(jiān)會于1月27日發(fā)布通知,要求保障金融服務順暢,鼓勵積極運用技術(shù)手段,加強線上業(yè)務服務,提升服務便捷性和可得性;央行等五部門于2月1日聯(lián)合發(fā)布通知,要求金融機構(gòu)加強全國范圍的線上服務。
在此契機之下出臺地方發(fā)展規(guī)劃,一是可以讓金融科技更好地服務于川內(nèi)實體經(jīng)濟;二是可以引導金融科技向川內(nèi)經(jīng)濟欠發(fā)達的地區(qū)推廣;三是可以讓金融科技有序發(fā)展,防止其野蠻生長給四川區(qū)域經(jīng)濟帶來風險[5]。
4.2? 完善基礎(chǔ)設(shè)施,助力金融科技
除了傳統(tǒng)銀行體系和互聯(lián)網(wǎng)支付平臺所搭建的基礎(chǔ)設(shè)施之外,四川可以完善公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺。由政府發(fā)起數(shù)據(jù)平臺建設(shè)可以打破相關(guān)政府機構(gòu)的數(shù)據(jù)壁壘,以更好地推動金融科技快速發(fā)展。
數(shù)據(jù)平臺的隱形推動力是巨大的。例如新加坡政府構(gòu)建的MyInfo公開數(shù)據(jù)平臺,在整合各政府部門數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,可以讓銀行實現(xiàn)遠程開戶。雖然無論從技術(shù)上還是業(yè)務上,中國金融科技相對于東南亞國家均處于領(lǐng)先地位,但是“遠程開戶”在中國卻遲遲不能落地,由此可見數(shù)據(jù)平臺的巨大作用[6]。
4.3? 利用監(jiān)管沙盤,支持金融創(chuàng)新
“監(jiān)管沙盤”由英國率先提出,美國、新加坡、澳大利亞及中國陸續(xù)仿效?!氨O(jiān)管沙盤”是指監(jiān)管部門對未能達到現(xiàn)行監(jiān)管要求,且難以準確判斷成效和影響的金融科技創(chuàng)新采取小范圍試行,以觀察創(chuàng)新是否有利于社會經(jīng)濟運行,順利通過測試的項目即使達不到現(xiàn)行法律法規(guī)的要求,監(jiān)管部門也可對申請機構(gòu)授權(quán),使其在更大范圍推廣;而未能達到預期效果或造成不良影響的項目,監(jiān)管部門有權(quán)停止測試,以此達到既鼓勵金融創(chuàng)新,又有效防范金融風險的目的。
2019年12月,中國版“監(jiān)管沙盤”開始試行,北京率先設(shè)立金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點,并在多地同步設(shè)立應用試點。我國進入“監(jiān)管沙盤”的重要探索是“開放銀行,關(guān)鍵點在于數(shù)據(jù)的訪問、共享、處理和存儲,并以研發(fā)、孵化、并購、合作等方式建立運作平臺。研發(fā)層面,匯豐銀行針對海外換匯分發(fā)需求自主研發(fā)對外開放的API,加拿大皇家銀行、浦發(fā)銀行成立創(chuàng)新實驗室。
孵化層面,西班牙對外銀行與初創(chuàng)企業(yè)合作孵化早期金融科技。并購層面,花旗銀行設(shè)立花旗創(chuàng)投,西班牙對外銀行投資于互聯(lián)網(wǎng)銀行、數(shù)據(jù)分析、設(shè)計、支付等多領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)。合作層面,建設(shè)銀行與阿里巴巴、螞蟻金服開展跨界合作,交通銀行與蘇寧云商開展跨界合作。四川可利用“監(jiān)管沙盤”理念,支持川內(nèi)金融科技應用創(chuàng)新[7-9]。
4.4? 嚴格市場準入,機構(gòu)持牌經(jīng)營
金融行業(yè)是一個特殊行業(yè),需嚴格市場準入,堅持持牌經(jīng)營,加強行業(yè)監(jiān)管,防控區(qū)域風險。金融科技具有廣闊的應用場景,如利用區(qū)塊鏈技術(shù)驗證文本真實性或應用于跨境轉(zhuǎn)賬,運用生物識別技術(shù)識別用戶生理特征、保障支付安全,通過二維碼技術(shù)實現(xiàn)快捷支付,借助機器進行信用評分和基于軟信息的信貸授信等等。為嚴控風險,在任何場景下從事金融活動,均需具備相應的牌照或業(yè)務資質(zhì)[10-11]。
持牌經(jīng)營除了有利于控制風險以外,還可以維護市場公平競爭。例如,在印度取得了電子錢包牌照、支付銀行牌照和基金銷售牌照的Paytm公司就認為,印度政府并沒有區(qū)別對待金融科技公司和傳統(tǒng)銀行。
4.5? 利用科技手段,實現(xiàn)高效監(jiān)管
科技手段不僅可以應用于金融服務,也可以提升監(jiān)管效率[12]。新加坡金融監(jiān)管當局就特別關(guān)注合規(guī)科技和監(jiān)管科技。合規(guī)科技是指被監(jiān)管機構(gòu)使用科技手段提高合規(guī)效率、降低合規(guī)成本;監(jiān)管科技是指監(jiān)管部門運用科技手段了解市場運行情況,以更好地監(jiān)管市場參與主體。四川應積極探索和利用科技手段,實現(xiàn)高效監(jiān)管、智慧監(jiān)管。
參考文獻:
[1]Arner,DW,Barberis,et al.The evolution of Fintech:A new post-crisis paradigm[J]. Georgetown Journal of International Law,2015,47(4):1271-1318.
[2]Buchak,G.,Matvos,et al.FinTech,regulatory arbitrage,and the rise of shadow banks[J]. Journal of Financial Economics,2018(3):453-483.
[3]Jaksic,M.,Marinc,et al.Relationship banking and information technology:The role of artificial intelligence and FinTech [J]. Risk Management,2019,21(1):1-18.
[4]唐松,賴曉冰,黃銳.金融科技創(chuàng)新如何影響全要素生產(chǎn)率:促進還是抑制?——理論分析框架與區(qū)域?qū)嵺`[J].中國軟科學,2019(7):134-144.
[5]賀建清.金融科技:發(fā)展、影響與監(jiān)管[J].金融發(fā)展研究,2017(6):54-61.
[6]孫濤.金融科技對我國金融發(fā)展的影響研究[D].長沙:湖南大學,2018.
[7]廖岷.全球金融科技監(jiān)管的現(xiàn)狀與未來走向[J].新金融,2016(10):12-16.
[8]巴曙松,白海峰.金融科技的發(fā)展歷程與核心技術(shù)應用場景探索[J].清華金融評論,2016(11):99-103.
[9]劉力,張哲宇,何大勇.金融科技賦能商業(yè)銀行合規(guī)智能化轉(zhuǎn)型策略研究[J].上海金融,2019(6):84-87.
[10]劉桂榮.金融創(chuàng)新、金融科技與互聯(lián)網(wǎng)金融征信[J].征信,2018(2):16-21.
[11]李偉.金融科技發(fā)展與監(jiān)管[J].中國金融,2017(8):14-16.
[12]唐莉,程普,傅雅琴.金融科技創(chuàng)新的“監(jiān)管沙盤”[J].中國金融,2016(20):76-77.
作者簡介:唐林偉(1999—),男,漢族,安徽霍邱人,研究方向:電子商務與信息化管理。
劉? 倩(1985—),女,漢族,四川成都人,博士研究生,研究方向:民營經(jīng)濟。