作為推進(jìn)包容性金融發(fā)展的重要內(nèi)容之一，金融支持小微企業(yè)發(fā)展近幾年得到社會各界的高度重視。受諸多因素制約，小微企業(yè)金融服務(wù)特別是信貸支持仍然是一個比較突出的問題。重要原因之一，就在于小微企業(yè)貸款的風(fēng)險控制技術(shù)不完善。因此，從技術(shù)層面看，借鑒大數(shù)據(jù)思維，研究開發(fā)小微企業(yè)信貸風(fēng)險控制技術(shù)，是改善小微企業(yè)信貸服務(wù)、促進(jìn)包容性金融發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。

一、風(fēng)險識別：建設(shè)“小微企業(yè)大數(shù)據(jù)信息平臺”

風(fēng)險識別是小微企業(yè)信貸風(fēng)險管理的起點(diǎn)，也是基礎(chǔ)。由于條件限制、路徑依賴等因素影響，在過去相當(dāng)長的時期內(nèi)，金融機(jī)構(gòu)尤其是地方性金融機(jī)構(gòu)小微企業(yè)信貸管理人員的歷史經(jīng)驗、知識水平與決策能力等成為風(fēng)險識別中發(fā)揮關(guān)鍵性作用的因素。盡管目前有些機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始結(jié)合飛速發(fā)展的信息技術(shù)嘗試使用更為科學(xué)合理的風(fēng)險識別技術(shù)，但進(jìn)展緩慢，與現(xiàn)實需求相比仍然存在較大差距。

小微企業(yè)信貸風(fēng)險有其特殊性，尤其是風(fēng)險的動態(tài)性、隱蔽性高于大企業(yè)，而這些差異主要源于大企業(yè)與小微企業(yè)的信息結(jié)構(gòu)存在顯著不同。一般而言，大企業(yè)經(jīng)營規(guī)范、信息披露充分且可信度高，基于這些低成本信息開展的風(fēng)險識別輔之以抵押資產(chǎn)質(zhì)量的審核，基本能夠防控當(dāng)時可預(yù)見的主要風(fēng)險。而多數(shù)小微企業(yè)經(jīng)營管理水平參差不齊、信息披露較少，特別是很多小微企業(yè)缺乏合規(guī)、真實的財務(wù)報表，其日常經(jīng)營行為又具有隱蔽性、不確定性，信息成本高、質(zhì)量差嚴(yán)重阻礙小微企業(yè)風(fēng)險識別，也令眾多金融機(jī)構(gòu)對其發(fā)展顧慮重重。

建設(shè)“小微企業(yè)大數(shù)據(jù)信息平臺”，可有效解決這一問題。小微企業(yè)潛在的大數(shù)據(jù)資源非常豐富，從電信、金融、社保、房地產(chǎn)、醫(yī)療、征信體系等部門，到電子商務(wù)平臺、社交網(wǎng)站等，覆蓋廣泛。但在當(dāng)前條塊分割管理體制下，小微企業(yè)的這些海量信息“碎片化”地分散在缺乏數(shù)據(jù)共享機(jī)制的地區(qū)和部門之中。通過建設(shè)一個小微企業(yè)“大數(shù)據(jù)信息平臺”，將這些動態(tài)、分散、隱蔽信息整合利用，從而提高小微企業(yè)信息的完整性、真實性、時效性和可獲得性，對有效推動金融支持尤為重要?；诋?dāng)前條件，可操作的選擇是，首先應(yīng)當(dāng)盡快建設(shè)、完善一批涉及小微企業(yè)信息的關(guān)鍵性子平臺，包括人民銀行的小微企業(yè)信用征集體系，政府各部門有關(guān)小微企業(yè)注冊登記、人才技術(shù)、納稅繳費(fèi)、勞動用工、用水用電、節(jié)能環(huán)保、經(jīng)濟(jì)訴訟等的信息平臺，待條件成熟，再以這些子平臺為基礎(chǔ)構(gòu)建一個超級信息平臺。

二、風(fēng)險計量：構(gòu)建基于“小微企業(yè)大數(shù)據(jù)信息平臺”的風(fēng)險計量模型

傳統(tǒng)的小微企業(yè)信貸風(fēng)險計量基于各金融機(jī)構(gòu)掌握的不完全信息，計量方法主要分為以定性分析為主的專家系統(tǒng)方法和以定量分析為主的信用評分模型方法。前者適用于風(fēng)險計量的初始階段或新客戶準(zhǔn)入階段，由經(jīng)過長期訓(xùn)練的具有豐富實踐經(jīng)驗的信貸專家根據(jù)所獲資料對小微企業(yè)客戶的風(fēng)險進(jìn)行主觀判斷。后者主要包括以判別模型、Z評分模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為代表的一系列風(fēng)險計量模型。專家系統(tǒng)方法的局限性在于，對不同小微企業(yè)風(fēng)險計量指標(biāo)的選擇及其最優(yōu)權(quán)重的確定難以達(dá)成一致性，審貸委員會制度及多重簽名等手段也無法避免評定標(biāo)準(zhǔn)的主觀性缺陷。信用評分模型方法的缺陷則主要在于，過分依賴顯性信息以及假設(shè)模型解釋變量間存在線性關(guān)系，而實踐中小微企業(yè)產(chǎn)生大量隱性信息且各類經(jīng)濟(jì)行為并不總是存在相關(guān)關(guān)系。除工具本身無法克服的缺陷外，傳統(tǒng)小微企業(yè)信貸風(fēng)險計量方法還受限于小微企業(yè)信息的不完全性。

基于“小微企業(yè)大數(shù)據(jù)信息平臺”的風(fēng)險計量有突出優(yōu)勢與特點(diǎn)：首先，大數(shù)據(jù)平臺整合小微企業(yè)海量碎片化信息，可為各類風(fēng)險計量技術(shù)提供近似完全信息的良好條件，因此基于大數(shù)據(jù)信息平臺的小微企業(yè)信貸風(fēng)險計量的準(zhǔn)確性將會大幅提升。其次，與傳統(tǒng)小微企業(yè)信貸風(fēng)險計量方式主要依據(jù)一次或多次采集取得具有一定時滯期間的歷史數(shù)據(jù)不同，大數(shù)據(jù)平臺的信息更新迅速、動態(tài)性強(qiáng)，依據(jù)這些幾乎實時變更的信息開展的風(fēng)險計量可以連續(xù)進(jìn)行，風(fēng)險計量的時效性因而大大提高。第三，大數(shù)據(jù)信息平臺為金融機(jī)構(gòu)小微企業(yè)信貸風(fēng)險計量提供合作競爭的廣闊舞臺。金融機(jī)構(gòu)既可以相互交流探討風(fēng)險計量的方法、結(jié)論，也可以合作開展風(fēng)險計量技術(shù)攻關(guān)，同時也可發(fā)揮各自優(yōu)勢對信息開展獨(dú)到的分析挖掘與利用。在此過程中，風(fēng)險計量技術(shù)將可能得到進(jìn)一步提升甚至出現(xiàn)突破性發(fā)展，而不同風(fēng)險計量技術(shù)的綜合使用也可克服單一技術(shù)的缺陷和不足。

作為“小微企業(yè)大數(shù)據(jù)信息平臺”深度開發(fā)的風(fēng)險計量模型體系可設(shè)計為兩個層次：第一層次為常規(guī)性、標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險計量模型，包括常用經(jīng)典風(fēng)險計量模型以及當(dāng)前較為流行的前沿風(fēng)險計量模型，這些模型的結(jié)構(gòu)、指標(biāo)、參數(shù)均預(yù)先設(shè)定，相同的輸入必定產(chǎn)生相同的結(jié)果，主要為金融機(jī)構(gòu)特別是技術(shù)力量薄弱的地方性金融機(jī)構(gòu)提供低成本的標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險計量服務(wù)。第二層次為交互式、智能化風(fēng)險計量模型，不僅提供一些探索性、借鑒性諸如基于期權(quán)定價理論、保險精算理論的風(fēng)險計量模型，而且允許金融機(jī)構(gòu)依需要定制模型及其結(jié)構(gòu)、參數(shù)等，相同的輸入未必產(chǎn)生相同的結(jié)果，主要服務(wù)于技術(shù)力量雄厚的金融機(jī)構(gòu)的深度數(shù)據(jù)開發(fā)及個性化需求。目前主流的觀點(diǎn)認(rèn)為，對大數(shù)據(jù)基于統(tǒng)計學(xué)的簡單算法要比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更為有效。這首先因為從大范圍、實時性的大數(shù)據(jù)中計算得出的概率性結(jié)論更能揭示趨勢；其次，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜算法的軟硬件要求極高，如百度目前的數(shù)據(jù)量大概是1000PB，每天處理100PB以上的數(shù)據(jù)，網(wǎng)頁數(shù)量接近一萬億，實現(xiàn)這個級數(shù)的運(yùn)算需要巨額的軟硬件投入。因此，“小微企業(yè)大數(shù)據(jù)信息平臺”風(fēng)險計量模型的初期開發(fā)應(yīng)考慮投入產(chǎn)出比。

三、風(fēng)險處置：大數(shù)據(jù)時代重建小微企業(yè)信貸風(fēng)險處置策略

風(fēng)險處置策略大體包括風(fēng)險規(guī)避、風(fēng)險降低和風(fēng)險分擔(dān)三部分內(nèi)容。傳統(tǒng)小微企業(yè)風(fēng)險處置策略受不完全信息等因素影響較大，消極被動，手段單一，但大數(shù)據(jù)信息平臺及基于平臺的風(fēng)險計量技術(shù)的發(fā)展將推動金融機(jī)構(gòu)小微企業(yè)信貸風(fēng)險處置策略發(fā)生重大改變。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

采取積極的小微企業(yè)信貸風(fēng)險規(guī)避策略。在信息嚴(yán)重不對稱環(huán)境中，小微企業(yè)信貸風(fēng)險多發(fā)且不確定，主要依賴系統(tǒng)內(nèi)部風(fēng)險評級的金融機(jī)構(gòu)總體趨向消極的小微企業(yè)信貸風(fēng)險規(guī)避策略——放棄或有限度支持小微企業(yè)。部分金融機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)而尋求外部評級支持，但目前信用評級市場總體規(guī)模較小、產(chǎn)品服務(wù)單一，整個信用評級行業(yè)公信力不高。大數(shù)據(jù)為金融機(jī)構(gòu)提供相對完全的小微企業(yè)信息，通過技術(shù)手段可以對小微企業(yè)進(jìn)行實時的信用評級，而且擺脫了對傳統(tǒng)基于不規(guī)范財務(wù)信息的信用模型的依賴，因而可以識別、計量、預(yù)測大部分潛在風(fēng)險，為金融機(jī)構(gòu)主動出擊發(fā)掘低風(fēng)險、高回報的優(yōu)質(zhì)小微企業(yè)客戶創(chuàng)造了便利，也為積極的風(fēng)險規(guī)避策略提供了動力。

應(yīng)用大數(shù)定律降低小微企業(yè)信貸風(fēng)險。目前金融機(jī)構(gòu)降低小微企業(yè)風(fēng)險的主要手段有兩種：一是要求足額的抵押擔(dān)保，二是確定較高的資金價格。前者其實是一種小微企業(yè)客戶數(shù)量少、信息不對稱條件下的一對一思維，較高的門檻對本就發(fā)展緩慢的小微企業(yè)金融市場形成反向擠壓，而司法效率的低下進(jìn)一步抬升借貸雙方的成本。后者的意圖則是通過較高的定價為合理的風(fēng)險溢價水平留出空間，但實踐中仍難以覆蓋小規(guī)模小微企業(yè)金融市場的信貸風(fēng)險。隨著大數(shù)據(jù)平臺的建立、小微企業(yè)金融市場規(guī)模的迅速膨脹以及信息流動的日趨快捷、透明，當(dāng)數(shù)據(jù)足夠多、足夠全、抽取足夠隨機(jī)時，以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)所做的分析就能夠足夠接近真實，應(yīng)用大數(shù)定律降低小微企業(yè)信貸風(fēng)險將成為可能，抵押擔(dān)保將不再是小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)的必選項，而資金價格也將有可能回歸合理水平。

開發(fā)衍生性小微企業(yè)信貸風(fēng)險分擔(dān)工具。傳統(tǒng)小微企業(yè)信貸風(fēng)險的分擔(dān)僅限于借款人、貸款人和保證人三方（或包括少數(shù)保險機(jī)構(gòu)）。大數(shù)據(jù)帶來的風(fēng)險高度量化，有助于開發(fā)衍生金融工具用于風(fēng)險識別、計量、定價，在各參與主體之間實現(xiàn)風(fēng)險損失不同配置和分擔(dān)，同時可出售給市場上有能力且愿意承受風(fēng)險的投資者，從而可以實現(xiàn)風(fēng)險的有效分散，為信貸支持小微企業(yè)提供充分的空間和可持續(xù)的動力。