眼花繚亂的互聯(lián)網(wǎng)金融“模式”創(chuàng )新中，涉及到核心風(fēng)控的科技金融創(chuàng )新實(shí)踐不多。2013年席卷至今的這一輪互聯(lián)網(wǎng)金融狂潮，不僅喚起了作為投資者的大眾理財熱情，激發(fā)了作為創(chuàng )業(yè)者的互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng )新激情，更是把個(gè)人以及企業(yè)信用體系建設提升到了空前重要的地位。而金電聯(lián)行(北京)信息技術(shù)有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“金電聯(lián)行”)則經(jīng)過(guò)7年的不斷努力，利用大數據技術(shù)創(chuàng )新在企業(yè)與銀行等借貸機構間搭起了“信任”的橋梁。
　　“大數據信用的核心是數據，我們?yōu)殂y行等金融機構提供創(chuàng )新性的信用解決方案，尤其是貸前批量企業(yè)篩查、貸中額度計算、貸后風(fēng)險量化監管，以及嵌入式的服務(wù)系統，創(chuàng )造出銀行信貸管理新模式，也把金融機構的資金引導到有需求的企業(yè)去�！苯痣娐�(lián)行董事長(cháng)范曉忻在接受《經(jīng)濟參考報》專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)表示。

　　大數據信用“破題”中小企業(yè)融資困境

　　截至目前，金電聯(lián)行已經(jīng)為1000多家中小微企業(yè)提供了總規模超過(guò)40億元人民幣的非抵質(zhì)押信用融資服務(wù)，貸款利率多為基準利率上浮20-30%，尚未發(fā)生過(guò)一筆不良貸款。其中，最大單筆純信用貸款額度為6800萬(wàn)元人民幣。以數據計算幫助中小企業(yè)拿到銀行的信用貸款，金電聯(lián)行將大數據信用應用于金融創(chuàng )新，有效地破解了中小微企業(yè)的貸款難題，開(kāi)啟了純信用貸款的新模式。
　　來(lái)自全國工商聯(lián)發(fā)布最新數據顯示，國內約有90%的民營(yíng)企業(yè)在發(fā)展中的最大瓶頸就是資金緊張，占比99%的中小微企業(yè)表示融資難度大，約60%的民營(yíng)企業(yè)在銀行貸不到款。在實(shí)際運營(yíng)過(guò)程中，中小微企業(yè)的原材料采購基本上都需先付款，于是眾多中小微企業(yè)不得不通過(guò)利率更高的貸款渠道盤(pán)活現金流�！拔覀兊闹行∥⑵髽I(yè)一直喊融資難、融資貴。融資難是因為抵押物不多，銀行不敢做；而融資貴是銀行覺(jué)得企業(yè)風(fēng)險大、服務(wù)成本高�！狈稌孕弥赋�，銀行為中小企業(yè)貸款的驅動(dòng)力不足主要是存在兩大問(wèn)題：一個(gè)是成本高居不下；二是準確度不高，無(wú)法有效監管�！�
　　銀監會(huì )最新發(fā)布的2014年一季度監管統計數據顯示，盡管不良貸款率仍保持在較低水平，但不良貸款余額有所增加。按照監管規定，商業(yè)銀行應按照風(fēng)險程度將貸款劃分為正常、關(guān)注、次級、可疑和損失五類(lèi)，其中，關(guān)注類(lèi)貸款指借款人目前有能力償還貸款本息，但存在一些可能對償還產(chǎn)生不利影響因素的貸款；貸款五級分類(lèi)的后三類(lèi)合稱(chēng)為不良貸款。截至2014年一季度末，商業(yè)銀行(法人口徑，下同)不良貸款余額6461億元，較年初增加541億元，不良貸款率1.04%，較年初上升0.04個(gè)百分點(diǎn)。
　　金融的核心是風(fēng)控，對銀行等金融機構來(lái)講，金電聯(lián)行采用大數據算出來(lái)的企業(yè)信用，中間沒(méi)有任何人為干擾，相較容易掩蓋企業(yè)真實(shí)情況的合計數，資金的拆解行為將無(wú)處遁形。同時(shí)，針對信用違約頻發(fā)的情況，通過(guò)能夠更大體量、更全方位描述風(fēng)險參數的大數據，對企業(yè)行為模式進(jìn)行預測，進(jìn)行實(shí)時(shí)、量化的動(dòng)態(tài)監管，能夠有效地控制金融風(fēng)險。這一抑制風(fēng)險發(fā)生的模式，在實(shí)踐中獲得了銀行的認可。
　　“國內的財務(wù)報表數據有時(shí)候不能反映出企業(yè)的真實(shí)情況，而我們想要把企業(yè)的真實(shí)狀況計算出來(lái)，或者能夠呈現出來(lái)，所以我們采用了全數據概念。金電聯(lián)行打破了傳統的財報信用評價(jià)思維，通過(guò)對企業(yè)的大數據(生產(chǎn)、流通、銷(xiāo)售中產(chǎn)生的所有信息)進(jìn)行分析，量化企業(yè)的信用額度。借由金電聯(lián)行的信用評價(jià)結果，可以幫助中小企業(yè)從合作銀行獲取無(wú)需擔保抵押的純信用貸款，大大降低了企業(yè)的貸款門(mén)檻，同時(shí)，銀行也能夠在風(fēng)險可控的情況下放出貸款�！狈稌孕米孕诺母嬖V記者，“我們沒(méi)有放棄能拿到的每一個(gè)數據，我們希望每一個(gè)數據都有它的價(jià)值，比如供應鏈金融上，每一筆訂單，每一筆庫存，每一筆物流，每一筆回款，每一個(gè)上下線(xiàn)，以及每一次檢測等等。利用這些數據，我們對企業(yè)進(jìn)行綜合分析，尋找數據之間的規律性。我們不是要看企業(yè)的現在，而是看它未來(lái)一年或者一段時(shí)間內是否有能力還款，這才是信貸的本質(zhì)�！�
　　金電聯(lián)行相關(guān)人士介紹，公司基于大數據與云計算技術(shù)創(chuàng )建了“客觀(guān)信用評價(jià)體系”，該體系通過(guò)植入云端機器人對被評主體網(wǎng)狀與線(xiàn)性的海量、高速、多樣、易變的客觀(guān)信息，進(jìn)行全自動(dòng)、全天候的挖掘、分析與評價(jià)，提供非主觀(guān)的全計算性信用結果與實(shí)時(shí)的跟蹤評價(jià)，從而實(shí)現采集信息、運用數據、過(guò)程分析、評價(jià)結果和風(fēng)險預警的客觀(guān)性、智能性和高效性。評估后，會(huì )得出各個(gè)模塊的子因素評價(jià)結果，形成針對中小企業(yè)的信用分析報告。而這一技術(shù)的載體就是大數據信用信息云服務(wù)平臺。
　　通過(guò)“客觀(guān)信用評估體系”對企業(yè)信用做出分級和評價(jià)，可供銀行等金融機構作為授信的依據，使企業(yè)得到無(wú)抵質(zhì)押、無(wú)擔保的信用貸款。以制造行業(yè)為例，金電聯(lián)行的純信用融資服務(wù)主要針對核心企業(yè)上下游供應商融資，全面覆蓋采購、生產(chǎn)和銷(xiāo)售階段的全產(chǎn)業(yè)鏈融資，降低存貨和應收賬款對資金的占用。由于高效運行的技術(shù)體系支撐，貸款效率很高，申請周期短(10-45天)，申請成功率較高。而金電聯(lián)行僅收取企業(yè)授信額度的1～2%傭金，即使加上服務(wù)費，年化利率不到10%，跟目前中小企業(yè)融資成本平均水平相比低得多�！�

　　給企業(yè)的“健康”做體檢

　　“往往企業(yè)出現問(wèn)題甚至面臨倒閉都不是突然出現問(wèn)題，而是‘溫水煮青蛙’。企業(yè)要倒閉一定是一個(gè)痛苦掙扎的過(guò)程�！狈稌孕眠@樣認為，“基于大數據的監管可以提前預報‘水溫’，在風(fēng)險未發(fā)生前及時(shí)采取有效的防范措施�！�
　　范曉忻告訴記者，金電聯(lián)行可以幫助銀行對現有客戶(hù)從放款到收款實(shí)現實(shí)時(shí)監管。及時(shí)做出風(fēng)險預警，通過(guò)信用追蹤，告訴銀行企業(yè)是否健康甚至是未來(lái)三到六個(gè)月是否還健康。如果企業(yè)目前的狀況還好，但訂單下降、庫存上升、結賬期延展、結賬率下降，就可以為銀行預警�！氨热缫患移髽I(yè)同時(shí)給家樂(lè )福和京客隆這兩家供貨，判斷該企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況就有很多維度，比如一看量，二看穩定性，三看利潤空間，四看回款速度等等，我們有1000多個(gè)指標項，這些就能清晰的描述出來(lái)企業(yè)真實(shí)的收益狀態(tài)，以及未來(lái)一段時(shí)間內的預期�！�
　　據介紹，只要擁有供應鏈管理系統或者擁有一定數量電子化生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數據的企業(yè)都可以進(jìn)行信用“診斷”服務(wù)，目前，金電聯(lián)行為了更好地推廣和應用大數據信用，平臺已經(jīng)建立了制造行業(yè)、商超行業(yè)、醫藥行業(yè)等十個(gè)行業(yè)客觀(guān)信用體系儲備。
　　范曉忻此前透露，金電聯(lián)行目前已開(kāi)發(fā)4.0的產(chǎn)品，預計一年后推出，金電聯(lián)行的產(chǎn)品都是提前兩年做規劃。9月中旬上線(xiàn)的2.0產(chǎn)品可以幫銀行監管以前無(wú)法監管的大量存量中小企業(yè)客戶(hù)，由銀行付服務(wù)費，這塊業(yè)務(wù)可以替銀行解決中小企業(yè)貸后監管難題。在銀行看來(lái)需要耗費大量人力物力的監管工作，金電聯(lián)行的成本要低得多，工程師也不用去企業(yè)，實(shí)現了電子化的動(dòng)態(tài)貸后監管，大大提高了銀行的監管效率。此外，還可以幫助政府、PE、咨詢(xún)機構對企業(yè)拍“X光片”，進(jìn)行“診斷”。
　　最近一段時(shí)間，金電聯(lián)行正與一些區域的產(chǎn)業(yè)集群園區開(kāi)展合作，“像某些科技園區中，創(chuàng )新科技型企業(yè)的業(yè)務(wù)核心主要集中于人才的知識創(chuàng )造上，而這一點(diǎn)用傳統的風(fēng)險評估方式很難覆蓋�！狈稌孕媒榻B，金電聯(lián)行從2013年下半年開(kāi)始針對這類(lèi)企業(yè)進(jìn)行了調研，主要對于人力資本的信用和風(fēng)險評估進(jìn)行了建模，“借助大數據信用分析，能夠為科技型園區的企業(yè)做風(fēng)險評估，以便對這些企業(yè)的資金應用效率和風(fēng)險做出預判�！狈稌孕酶嬖V記者。
　　而就在去年年末，金電聯(lián)行與上海嘉定區安亭鎮政府合作，為轄區內企業(yè)提供基于金電聯(lián)行的大數據信用技術(shù)的金融服務(wù)。范曉忻介紹說(shuō)，在和地方園區的合作調研發(fā)現，制造業(yè)的融資需求只是中小企業(yè)融資需求的一部分，目前國內經(jīng)濟在向服務(wù)業(yè)轉型，大量的創(chuàng )新型企業(yè)、服務(wù)型企業(yè)涌現，他們同樣存在融資難的問(wèn)題，金電聯(lián)行大數據客觀(guān)信用體系已經(jīng)找到破解的辦法。
　　據介紹，金電聯(lián)行還為全國10余省市政府社會(huì )信用體系建設提供征信與信用評價(jià)服務(wù)，進(jìn)行區域經(jīng)濟認知分析及扶持企業(yè)篩選、排名等，形成了新的政府管理趨勢。在全國范圍，打造了融金融、經(jīng)濟和社會(huì )信用管理一體化的服務(wù)體系。

　　量化信用的“拓荒者”

　　清華大學(xué)計算機系畢業(yè)的范曉忻原本經(jīng)營(yíng)的是一家與金融無(wú)關(guān)的IT類(lèi)公司，2007年前主要為華北地區的汽車(chē)零部件企業(yè)做供應鏈管理系統�！捌鋵�(shí)你有機會(huì )去做金融。假如每一個(gè)供應鏈金融系統里面的1000個(gè)供應鏈經(jīng)銷(xiāo)商，要是能夠通過(guò)你的數據，來(lái)解決他們的金融融資難題，這不挺好的�！币晃辉谌A爾街從事金融工作朋友的這樣一句建議給范曉忻提供了新的視野。
　　美國80%以上靠的是信用貸款，而我國當時(shí)幾乎為零，99%以上通過(guò)抵押擔保獲得，因為中國的銀行要將風(fēng)險轉化，要求有變現能力，西方的金融風(fēng)險則是成本，通過(guò)各種金融手段實(shí)現風(fēng)險可控，這是中國和西方金融體系的區別。而這也預示了范曉忻選擇的這條創(chuàng )業(yè)道路絕非坦途�！叭绻�讓我再來(lái)一遍，我可能都不會(huì )選擇這條路，因為實(shí)在是太難了。和以前我做IT相比來(lái)說(shuō)，難度太大�！睍r(shí)至今日，回想起創(chuàng )業(yè)的歷程，范曉忻仍有著(zhù)這樣的感嘆。
　　在發(fā)現零部件生產(chǎn)商總是在為流動(dòng)資金短缺苦惱后，范曉忻開(kāi)始意識到供應鏈數據中的金融價(jià)值尚未被充分開(kāi)發(fā)。當時(shí)，絕大多數銀行的貸款均需要抵押物，很多汽車(chē)零部件優(yōu)質(zhì)供應商盡管本身訂單充足，只是缺少短期資金購買(mǎi)原材料，但受制于抵押物不足，很難獲得貸款。在了解到這些小企業(yè)們飽受資金短缺之苦后，他開(kāi)始考慮挖掘那些供應鏈數據背后的金融價(jià)值。在“大數據”和“互聯(lián)網(wǎng)金融”概念尚未興起的2007年夏天，范曉忻和幾個(gè)合伙人，成立了一家名叫金電聯(lián)行的公司，取“金融電子化，聯(lián)合銀行”之意，他們想以數據分析連接銀行和中小企業(yè)，起初是為他所結識的汽車(chē)零部件供應商做客觀(guān)信用計算，然后再把他們作為客戶(hù)介紹給銀行，申請無(wú)抵押信用貸款。
　　“金電聯(lián)行大數據分析的數據入口是供應鏈管理系統的供應商端，有一套數據挖掘機器人對數據進(jìn)行挖掘。供應鏈管理系統類(lèi)似銀行的銀聯(lián)交易系統，是一個(gè)交互系統，系統內的交易都是不可更改的，單個(gè)企業(yè)去修改數據是不可能的�！狈稌孕帽硎�，而本身供應商與主廠(chǎng)商的聯(lián)合造假很難，一是造假要做全套，為了把額度做上去，供應鏈數據取決于所有供應商的供貨數量，一發(fā)而動(dòng)全身，訂單、物流等都要改，這是相當繁雜的工程。二是數據挖掘機器人會(huì )按照過(guò)往數據和未來(lái)的數據的分析，清洗掉異常數據，間歇性提高部分指標并不能提高額度。
　　光有好的算法、好的模型是不夠的，大數據還必須服務(wù)于金融實(shí)踐本身�！澳阋獑�(wèn)我怎么去說(shuō)服銀行、與銀行合作，就一個(gè)字‘難’。當時(shí)一些傳統金融從業(yè)人士還是持有很多懷疑與疑慮的�！狈稌孕锰寡�，范曉忻與他的合作伙伴首先要打通銀企對接的障礙，對1200多家中小企業(yè)進(jìn)行調研，跑遍了四大國有銀行以外的幾乎所有銀行，從分支行到總行，用范曉忻的話(huà)說(shuō)是在為銀行“洗腦”，讓他們接受信用貸款模式。
　　2010年5月，公司迎來(lái)了1500萬(wàn)額度的第一單；而當年9月，第一家國有控股中小企業(yè)也獲得信用授信，金額高達2000萬(wàn)元�！氨热�，我們跟民生銀行開(kāi)了200多個(gè)會(huì )才放了這一單，各種爭吵，各種困難，但是最終還是做成了�！睂τ诜稌孕脕�(lái)說(shuō)，這一單來(lái)之不易。
　　中小企業(yè)主“跑路潮”后，國家政策鼓勵金融為實(shí)體經(jīng)濟服務(wù)，支持中小企業(yè)融資。去年下半年開(kāi)始，金電聯(lián)行也進(jìn)入了快速發(fā)展期，銀行和地方政府等越來(lái)越迫切需要獲得可量化的信用評判�！盎�于大數據信用技術(shù)，目前對授信企業(yè)的變化情況已經(jīng)可以按秒計，我們已經(jīng)成為多家銀行的信貸管理服務(wù)提供商�！狈稌孕媒榻B。
　　在范曉忻看來(lái)，中國的金融創(chuàng )新大部分是模式創(chuàng )新，而金電聯(lián)行的不同之處是科技創(chuàng )新引領(lǐng)的模式創(chuàng )新�！拔覀冏隽�7年的算法，現在公司仍然有一半以上的人都是做科研的，而這是沒(méi)有止境的，未來(lái)仍需要大量的研發(fā)投入�！�
　　近一年來(lái)，金電聯(lián)行以自主研發(fā)的大數據信用技術(shù)，將中小企業(yè)的信用信息服務(wù)做得如火如荼。公司在北京、上海、天津、浙江、江蘇、山東、河北等地陸續重點(diǎn)開(kāi)展了大數據信用服務(wù)工作，建立了大批量、高效能、全風(fēng)控、低成本的純信用貸款管理模式，與民生銀行、國家開(kāi)發(fā)銀行、郵政儲蓄銀行、平安銀行等多家銀行合作，提供貸前分析、貸后監管、債券增信等服務(wù)，獲得了政府、銀行及企業(yè)的高度認可�！�
　　在眾多企業(yè)都試圖將自身業(yè)務(wù)發(fā)展與目前大熱的互聯(lián)網(wǎng)金融掛鉤時(shí)，范曉忻卻有自己冷靜的思索，在他看來(lái)，金融業(yè)是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險的，拼流量爭入口不是金融的全部，喧囂過(guò)后的互聯(lián)網(wǎng)金融一定會(huì )有更加美好的未來(lái)。