以税务数据定信用 微众税银探解小微企融资难题

华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者 闫妮 北京报道

为解决小微企业融资难、融资贵问题，央行多次出台政策，传统金融机构纷纷设立普惠金融事业部。但是，仍有相当多的小微企业难以获得银行贷款或者融资成本偏高。

“我们把国税、纳税人、银行三方联合在一起，纳税人有资金需求的时候就可以授权给我们，我们把涉税数据进行加工、整理、分析，形成一个信用资产向银行提供征信报告，银行就可以通过决策分析结果为企业提供全信用的在线贷款，这就是整个贷款流程。” 微众税银CMO曾源对本报记者称。

据悉，微众税银独创大数据征信模型，只需不到10秒就能对小微企业的涉税经营信息、工商、司法、知识产权等数据进行分析整理，使用大数据挖掘技术生成能全面反映小微企业征信的信用报告，为银行决策提供有效参考，并使人工审核办理升级为数据驱动的线上审核。

到目前为止，微众税银已覆盖28个省一级的国税部门，对接90家银行总行，已经累计协助银行向近70万家小微企业贷款，协助银行放款金额超过千亿元，不良率只有千分之四。

小微企业融资难是世界性难题

在世界范围内，不管是哪个国家都有一个难题——麦克米伦缺口，这是1939年麦克米伦先生提出来的观点：无论是在任何的经济主体还是环境里面，中小企业发展过程中都存在资金缺口，即资金供给方不愿意以中小企业提出的条件提供资金。

可见，小微企业融资难并不是一个新问题，也不是中国独有的现象。小微企业借贷风险普遍要高于大企业，因为小微企业往往经营信息缺乏、经营能力较低、轻资产缺少抵押物。而基于传统方法的银行心有余而力不足，要求融资企业经营信息详实，经营情况良好，最好是有资产抵押。另外，银行对小微企业的服务成本贵，同样的10亿元，贷给一家大企业只需要尽调审核一次，而把额度换成每家企业放款100万，就需要尽调审核一千户企业，人力成本会增加一千倍。

在中国，“难、贵、慢”是小微企业融资的普遍现状。年营业额500万以下的小微企业及工商个体户约有7000万左右，但只有10%左右的小微企业能够从银行获得贷款。

同时，贷给小微企业的资金利率普遍上浮约30%，融资成本达15%。更为严重的是，银行人工审批慢，贷款少则一月，多则数月，而55%的小微企业主希望能够在一周内完成放贷，否则就会影响企业正常运作。

“德国的IPC微贷技术、新加坡淡马锡信贷工厂等国外模式在某种程度上缓解了当地的小微企业融资难题，但也存在种种问题。德国的IPC微贷技术是德国银行通过标准的人员培训组建小型专业化团队实地考察，所有对商圈的了解和贷款资产质量分析全部来自于这个团队进行的实地化考察。但也存在一个问题，虽然这种方式能降低每笔贷款审批的成本，但是如果一旦有一个人员出现道德风险，团队所有发放的贷款都会产生共同的道德风险。” 曾源称。

同样的模式放到中国，其“人力成本高、效率低、存在道德风险”等问题依然未被解决。

大数据驱动信贷

“微众税银独创了中国式解法，充分发挥了大数据+金融科技的技术，摒弃了融资时银行需要企业资产担保质押或房产抵押的方式，通过以税务数据为主，工商、司法等七大类数据为辅对小微企业经营情况进行客观分析，可以帮助银行跟企业进行定性、定量、定价的决策。定性在于能不能贷款，定量是可以贷多少钱，定价是利率多少。” 曾源对本报记者称。

目前，微众税银的数据分析总共包括了七大类数据，包括企业工商数据、经营数据，税务数据、财务数据、上下游供应商数据、司法诉讼信息等。

微众税银首先将这些数据清洗、整合成包括财务、涉税、稽查、上下游等2500个数据指标，然后将原本专家决策法，即贷款审核人脑中的“围棋棋谱”全部量化成算法，升级成评分+策略模式，这样微众税银的数据平台就成为了银行贷款的新型的决策引擎。贷款发放，最重要的就是规避风险。通过海量样本验证，发现对违约关联的因子很多，按照排序选出违约关联度靠前的13-15个指标用于建模。而这些违约因子和银行传统关注的“资产负债率“这些指标完全不同。

曾源称，微众税银事实上是帮银行做中后台流程的改造以及风险评估系统和模型系统的建设，帮助银行利用好大数据，最终会跟每家银行形成针对不同类型的中小微企业的纯线上化产品，然后这些银行再去为这些贷款用户提供各种服务。

目前，微众税银的审批平台平均的通过率在20%——30%左右。也就是大约每4个人会有一个人获得贷款。

微众税银成为了“互联网+税银服务”的开创者，建立了国内首家基于企业征信的线上企业融资产品全自动审批平台，并在2015年9月成为深圳市首批获得企业征信备案的公司。据了解，目前中国有134家征信备案的机构，微众税银是唯一一家对税务数据进行深度解读与应用的征信公司。

实现税务局、银行、企业三方共赢

微众税银与税务局、合作银行搭建平台、打通数据的桥梁。通过企业授权后向税局获取企业的涉税经营信息，并综合工商、司法、知识产权等数据，运用微众税银独创的大数据征信模型进行分析处理，输出可以反映企业经营状况、成长性与稳定性的征信结果，并结合银行自身的风控模型，实现线上化、批量化、自动化的融资审批。

这个方案相关参与者环环相扣，互相促进，不少金融专业人士看来，三个参与者都是受益者。

首先是，企业的贷款愿望将会削弱企业管理者偷税漏税的动机，增加了地方财政收入，同时也推进诚信社会建设。

其次，银行透过微众税银信用大数据平台自动决策审批贷款，构建以数据驱动的信贷体系，解决批贷效率低、人工成本贵、存在道德风险等痛点，并提升了银行的信息化水平。

最后，企业通过微众税银寻求银行贷款，良好的纳税记录会成为企业的融资优势，帮助企业获得更低廉的融资成本和更高的融资额度。

实际上，金融科技在“税银互动”上的成功应用，所带来的好处还远远不止于此。对于税务部门来说，“以税定信”、“以信定贷”将倒逼企业主动依法纳税、诚信经营。同时，以往客户经理、银行高管和客户之间有可能发生一些潜在的造假风险，而线上操作、数据驱动可以有效这些风险。

责任编辑：孟俊莲 主编：冉学东

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