農行福建省分行在全國農行首家上線“快農貸”移動作業系統，實現在移動pad上進行農戶信息採集、調查、業務受理一站式作業。圖為近日農行南平分行客戶經理上門為武夷山茶農辦理“快農貸”。葉水蓮 攝

　　我省政銀合力，借助大數據技術，破解銀企信息不對稱問題，讓更多的金融資源配置到“三農”和小微企業 

　　大數據“畫像”，破解融資難融資貴 

　　東南網6月29日訊（福建日報記者 王永珍 戴艷梅 ）今年以來，我省信貸投放增量、增速創歷史新高，金融支持力度逆勢上揚。到5月底，全省貸款餘額5.6萬億元，比年初新增3729億元，與上年同期相比多增1020億元，增量與上年同期相比提升了38%。其中，小微企業（含個人經營性）貸款餘額1.6萬億元，比年初增加1180億元；涉農貸款餘額1.4萬億元，比年初增加865億元。

　　“三農”和小微企業是金融服務的重點領域和薄弱環節。特別是在疫情防控嚴峻形勢之下，我省政銀合力，借助現代化的大數據技術，破解銀企信息不對稱問題，努力讓更多的金融資源配置到“三農”和小微企業。

　　銀稅互動，精準滴灌小微企業

　　無須抵押，不用擔保，通過個人網銀提交申請、簽訂合同，短短3分鐘，泉州勝佳箱包有限公司總經理楊小聰就獲得了泉州銀行50萬元“好稅貸”。

　　這家生産箱包、文體用品的小微企業，不久前接到一筆出口訂單，正全力組織復工復産。但受疫情影響，資金回籠慢，臨時調撥資金一時不足。

　　“勝佳公司之前並非我行客戶，這麼快放款，全靠大數據技術。”泉州銀行普惠金融部副總經理張軍説。“我們推出的純信用、全線上的銀稅互動産品——‘好稅貸’，可根據企業納稅數據和人行徵信等多維度信息，運用大數據分析方式自動預核授信額度，為小微企業提供高效、便捷的融資服務。”張軍進一步説道。

　　為支持中小微企業發展，2015年，作為全國首批試點省份，我省稅務、銀保監部門和銀行業金融機構合作啟動“銀稅互動”，幫助企業將納稅信用轉化為融資信用，有效解決了企業融資難、融資貴問題。

　　特別是2018年4月福建“銀稅互動平臺”啟動之後，借助“互聯網＋大數據”技術，“銀稅互動”全流程由“線下”轉到“線上”。此後運行效率大大提升，也讓越來越多的小微企業從中受益。數據顯示，從2015年開展試點至今年4月，全省22家合作銀行共推出銀稅合作信貸産品41項，累計幫助37886戶小微企業獲得銀稅合作信用貸款89654筆638億元。

　　疫情發生以來，小微企業資金需求更加迫切。福建省稅務局會同福建銀保監局將“銀稅互動”受惠企業範圍由納稅信用A級和B級擴大到M級企業，納入受惠群體數量實現翻倍。

　　據統計，1—4月，全省共有6894戶中小微企業獲得“銀稅互動”信用貸款19499筆92億元，貸款金額同比增長51.74%。其中，小微企業佔比達98%。

　　為更好服務小微企業，幫助企業更快融資，泉州臺商投資區稅務局積極與金融機構開展銀稅互動。圖為近日雙方交流銀稅互動工作。 洪榮桂 攝

　　數據“畫像”，農戶貸款不再難

　　銀行“難貸款”、農民“貸款難”，一直是農村金融難以突破的瓶頸。傳統上，銀行不願意做農戶貸款，除了因為辦貸成本高、工作量大，更重要的是不了解農戶情況，信息不對稱，對風險難以完全把控。

　　2017年10月，圍繞福建特色農業特點，農行福建分行大力推廣“一縣一快農貸、一特色産業一快農貸”。短短不到3年時間，“快農貸”貸款餘額已達270億元，惠及近20萬農戶，不良率僅萬分之0.26，遠低於風險警戒線。

　　免抵押、免擔保、低利率的“快農貸”，何以能在短時間內把量做到這麼大？

　　“關鍵在於堅持真主體、真需求、真用途。保證貸款主體是真農民，所需資金是用於種植養殖或者其他農業生産經營，發放的貸款是投入農業生産經營，確保能真正支持農村産業發展。”農行福建省分行行長黃海表示。

　　而“三真”的背後，是大數據的有力支撐。

　　“我們從政府農業主管部門、各類行業協會、農資供應商、農産品收購方、農業産業化龍頭企業、專業合作社、第三方公司等多渠道收集農戶基本情況、經營品種、種植面積、種植年限、家庭收入、負債等信息。對信息不全面、不完整的，輔以實地調查核實，實現不同維度建檔數據的相互交叉驗證，為27萬戶農戶進行‘信用畫像’，為信貸支持提供依據。”黃海告訴記者。

　　同時，綜合考慮農産品近年來生産規模、投入成本和市場價格等因素，合理確定每個特色産業的行業參數、單位授信額度，科學設計授信模型。同時，實現客戶、數據管理和貸款分析等功能線上化。

　　以全國率先試行“快農貸”的安溪縣為例，為了加強茶葉農藥殘留等監管，當地農業部門委託供銷社建立了農資監管平臺，積累了20多萬戶茶農的生産經營數據。“我們與安溪縣供銷社合作，從農資監管平臺獲取到茶農信息，為每個茶農建立信息檔案。派出客戶經理上門調查走訪村兩委、農戶等，通過比對、核實情況，形成擬支持的農戶‘白名單’，共發放安溪茶農‘快農貸’5432戶7.2億元。”農行安溪支行負責人説。

　　借助大數據技術，不但能夠幫助農行實現批量獲客，還可追蹤客戶行為變化，對存在風險的農戶貸款提前發出預警信號，進一步防控操作風險。

　　如此，農村金融“老大難”不再難，並真正實現了低門檻、廣覆蓋、高效率。目前“快農貸”産品和服務已覆蓋全省所有縣域和鄉鎮，支持河田雞、蜜柚、油茶、鮑魚等82個有地理標誌的特色農産品生産發展。

　　雲端發力，讓更多大數據“説話”

　　“6月4日，我們在‘金服雲’平臺一鍵註冊，並在線向三家銀行發起紓困貸款融資申請，很快就獲得興業銀行漳州分行900萬元的貸款，確保了企業流動資金需求。”福建銘興食品冷凍有限公司負責人高興地告訴記者。

　　至6月28日，我省設立的首期100億元貸款規模的中小微企業紓困專項資金，已有2474家企業納入名單。此外，發佈融資需求135.73億元，已有188家企業獲得銀行貸款合計7.84億元。

　　登錄福建省金融服務雲平臺，如同進入“金融超市”。入駐的29家銀行作為“賣家”，共發佈了301項金融産品；中小微企業作為“買家”，既可以直接選購融資産品，也可以發佈個性化需求供銀行“搶單”。

　　“疫情防控期間，企業融資需求較多、較急，福建省金融服務雲平臺‘雲端發力’，大大加快了省裏出臺的促進中小企業平穩健康發展一系列融資政策的落地。”省金融監管局相關負責人表示。

　　為破解中小微企業融資難、融資慢、融資貴問題，2019年5月，省數字辦和省金融監管局聯合推動、興業銀行打造的福建省金融服務雲平臺上線試運行。該平臺以政務數據為基礎、企業經營數據為核心、第三方數據為補充，致力打破信息孤島、突破銀企信息不對稱瓶頸。並形成金融數據資源中心，多元對接各類金融機構，為中小微企業提供一站式全方位綜合金融服務。

　　“目前，‘金服雲’已對接電力、稅務、國際貿易單一窗口、市場監管、人社、公安等4000多個數據指標。企業向平臺提供數據查詢授權，向平臺上的金融機構發起融資需求意向後，金融機構可一站式查閱涉企數據指標。實現身份認證、企業畫像、輔助盡職調查和金融風控等多樣化數據應用服務，加速了普惠金融擴面提質。”平臺運營單位、興業銀行福建金融服務雲平臺事業部負責人鄧波説。

　　截至6月22日，在“金服雲”平臺註冊的企業共39434戶，發佈融資需求11519筆513.29億元，已解決1831筆121.98億元。其中，疫情防控以來新增註冊36549戶，新增發佈融資10861筆431.59億元，新增解決需求1620筆87.73億元。

　　建行福建省分行推出“雲稅貸”“雲電貸”“雲義貸”等“小微快貸”産品，今年以來已為2.8萬戶小微企業提供線上融資超324億元。圖為建行工作人員回訪支持的上杭縣浩豐工藝品公司復工復産情況。 賴福秀 攝

　　專家觀點

　　福建師範大學經濟學院院長黃茂興： 

　　用好大數據 助力解難題 

　　福建日報記者 戴艷梅 

　　中小微企業融資難融資貴問題是世界性難題，也是近年來我國各級政府關注和工作的重點難點。

　　福建師範大學經濟學院院長黃茂興教授認為，除了企業實力問題，中小微企業融資難融資貴問題出現的另一重要原因，是融資過程中借貸雙方，也就是金融機構和中小微企業之間的信息不對稱造成的。一方面，信息不對稱的存在削弱了金融機構對中小微企業的貸款意願，使得許多中小微企業只能轉向網絡借貸和民間借貸，從而提高了中小微企業的整體融資成本。另一方面，高昂的融資成本又將刺激中小微企業投資高收益、高風險項目，提高金融機構在中小微企業貸款中的風險暴露，進一步削弱了金融機構對中小微企業的貸款意願，惡化中小微企業的融資環境。因此，解決中小微企業融資難、融資貴問題的關鍵之一就在於解決信息不對稱問題。

　　在數字經濟時代，大數據、雲計算等技術手段的出現和推廣為破解中小微企業融資過程中的信息不對稱問題提供了更多的可能。如今年3月，國家稅務總局與中國銀保監會聯合提出的“銀稅互動”，以及多省推行的“電力大數據+金融模式”在中小企業融資中的運用。

　　黃茂興認為，大數據解決中小微企業融資問題，主要體現在對企業信用分析體系的建立和完善上。首先，對各種生産、經營和交易信息的記錄、保存、共享拓寬了中小微企業信用分析數據的來源。其次，運用大數據等手段，數據更多地依賴機器自動生成和記錄，大大提高了數據生産的規範性。再次，在大數據時代，任何企業對信息的隱瞞和扭曲行為都將被客觀記錄並對後續的融資和經營造成影響，從而有效遏制了數據造假行為，提高了數據信息的真實性。最後，信息的數據化有助於降低銀行等金融機構的信息收集和分析成本，提高銀行對企業信息收集和分析的效率。

　　黃茂興建議，就目前來看，進一步推動大數據在中小微企業融資中的運用可以從以下幾個方面著手：

　　一是建立並完善法律法規及相關制度，強化對數據生産、記錄、披露和分享的激勵，以及對各個過程的監管。特別要注意在明確並保護國家秘密、商業秘密和個人隱私的基礎上，提高數據的流通和運用效率。

　　二是推動物聯網、區塊鏈、雲計算、人工智能等相關技術在中小微企業放貸中的發展和運用，方便並促進各類數據的生産和記錄。

　　三是健全金融科技制度和金融創新制度框架，積極發揮科技在金融業務中的綜合應用，拓寬中小微企業融資通道，提高金融服務中小微企業效率。

　　採訪手記

　　讓“沉睡”的數據釋放更多紅利 

　　福建日報記者 戴艷梅 

　　融資難融資貴，對於發展中的中小微企業和廣大農戶來説，就像一道緊箍咒，長期困擾在生産發展的過程中。

　　難在哪兒？

　　一方面，中小微企業和農戶的初始資本小，可抵押的資産少。多數企業由於處於初創期，用於投資和研發新産品以及拓展新市場的費用佔比大，導致盈利水準低下。企業的現金流不穩定、資金鏈脆弱，抗風險能力差。

　　另一方面，處於初創期的中小微企業，缺乏健全的財務管理體系及制度，導致財務管理的乏力，進而加大了融資的困難程度。

　　採訪中，不少小微企業坦言，相較于大型或國有企業，他們的融資渠道很少。由於經濟下滑，很多小企業處於利潤水準低下甚至是虧損的狀態，企業內部幾乎沒有留存資金來支持下一步的發展。他們在面臨流動資金短缺的時候，首先想到的是通過銀行貸款來獲得資金支持，然而，銀行貸款有諸多限制性條件，使得企業無法按時足額獲得相應的資金。

　　一邊嗷嗷待哺，一邊卻是謹慎“投食”。很長一段時間，對於金融機構來説，做不做小微業務十分糾結。因為，小微企業貸款是具有廣泛需求和巨大潛力的市場，有充足的利潤想像空間，但小微企業徵信、獲客成本問題成為其“攔路虎”。而農業、農村和農民，更是金融服務的薄弱環節。

　　近年來，我省加快數字福建建設步伐，充分釋放大數據驅動創新發展、提高治理能力、創新公共服務的巨大潛能，推進信息化建設應用邁入大數據發展階段。在全國率先推出打破“信息孤島”，實現互聯互通，釋放數據資源價值的改革新舉措。

　　大數據技術的發展應用，無疑為破題中小微企業融資難融資貴提供了更多可能。

　　基於交易結算、納稅記錄等大數據評估企業信用，銀企信息不對稱問題得以克服。我省多家金融機構實現在線為小微企業提供信貸服務，無須再付擔保、評估、“過橋”週轉等附加費用，明顯降低了小微企業貸款成本。

　　大數據破題，讓企業和金融機構彼此“信得過”。以往，小微企業的信息散落在工商、稅務、電商平臺各處，難以建立統一、有效的系統管理。“金服雲”平臺上線後，梳理並聚合資金、數據、金融産品等關鍵要素，幫助金融機構向中小微企業提供不見面、純信用、快速到賬的貸款服務。

　　大數據破題，讓金融機構的服務更好地回歸金融本源，造福民生。省農行借助大數據，精準“畫像”，保證貸款主體是真農民，有真需求，確保能真正支持農村産業發展。免抵押、免擔保、低利率的“快農貸”在短時間內做大做強。

　　服務“三農”和中小微企業要有情懷，但更要有辦法。大數據破題，讓更多“沉睡”的數據活躍起來，釋放出更多的新紅利。

　　當下，穩就業主要靠千千萬萬小微企業，而小微企業發展離不開普惠金融支持。融資難融資貴的“老大難”，以大數據為突破口，正在破題求解中。我們樂見其成。