
大数据开启中小微企业信用融资新模式
“一年间,大数据为没有抵押和担保的中小微企业解决纯信用贷款21亿元;为银行跟踪监测中小微企业贷后资金总额达100亿元,未发生一笔不良……”这是8月15日,在由中国中小企业协会、中国投资协会新兴产业中心举办的“大数据信用融资实践报告暨国务院《关于金融支持小微企业发展的实施意见》周年媒体座谈会”上,由我国第一家大数据信用信息服务机构——金电联行(北京)信息技术有限公司披露的一组数据。
融资难一直是制约中国小微企业发展的瓶颈,目前中国有约5000万家中小微企业,由于抵押物不足、信息缺失导致的融资难题亟待解决。在业内专家看来,破题中小微企业融资难必须创新信用评价模式。
“信息和信用缺失是导致中小微企业融资难的主要原因之一”,中国投资协会新兴产业中心常务副主任王涛认为,大数据信用的出现,将成为化解这一问题的有力抓手和突破口。
2013年8月8日,国务院办公厅发布《关于金融支持小微企业发展的实施意见》,首次提出了大数据信用服务理念,强调对小微企业的增信服务和信息服务,第一次将大数据纳入国家解决小微企业融资难的政策中,极大地促进了大数据在金融信用领域的应用与发展。
一年间,大数据信用从幕后走向台前,在解决中小微企业融资难问题上发挥了引人瞩目的作用。而金电联行是中国大数据信用信息服务机构的先行者,拥有中国第一个自主知识产权的大数据信用技术体系和云数据挖掘、云信用计算和云结构服务三大核心技术,通过大数据客观反映、评价中小微企业的信用,为银行发放“纯信用贷款”提供了坚实的依据。
“‘纯信用贷款’虽然不看‘财报’,但要看‘市场’”,中国中小企业协会副会长、金电联行(北京)董事长兼总裁范晓忻表示,大数据信用融资不依赖传统的财报信用评价思维,而是通过对企业的“大数据”,即生产、流通、销售中产生的所有信息进行分析,从而创建出一个大批量、高效能、全风控、低成本的信用评价模式,通过计算机核算出企业的信用额度,让银行能够放心地提供无抵押的“纯信用贷款”,有效地化解了中小微企业会计信息失真,没有信用积累和抵押、担保资源,难以进行信用评价的问题,不仅可以开展成批量的企业信用评价,而且还大大降低了企业融资的门槛,使其获得真正的信用贷款。
座谈会上,范晓忻介绍了一年来金电联行开展的产业链、商业圈和企业群的中小微企业大数据信用融资的实践活动,从利用互联网新理念、新技术、新工具创新金融模式,以中小微企业经营的“软信息”解决融资缺信息、缺信用问题等10个方面,展现了大数据信用在落实党和国家政策、化解中小微企业融资难的过程中所具有的独特作用与优势,展现了大数据技术在改变经济和社会方面所产生的深刻影响。
“大数据信用能够化解中小微企业融资难的关键,在于它突破了从财报、抵押资产和担保信息评价企业信用的传统思维,而是从企业经营的明细数据中挖掘信用,从企业的行为模式中计算信用,打开人们认识信用的新天地,从而彻底解决了中小微企业融资难的缺信息、缺信用的问题。”范晓忻表示。
记者了解到,金电联行的大数据信用模式得到了众多商业银行的认可,合作的银行包括中国民生银行、国家开发银行、中国邮政储蓄银行、平安银行、浦发银行、广发银行等近10家;业务覆盖上海、北京、天津、浙江、山东、河北、江苏、安徽、重庆等十几个地区,实现了银行、企业、大数据信用三赢的局面,取得了良好的经济和社会效益。
中国中小企业协会副秘书长李鲁阳认为,这一创新模式成为解决中小微企业融资难的有效工具,并在完善金融体系促进中小微企业发展方面起到了重要作用。
范晓忻表示,对于很多企业来说,联保、互保既是融资的一个有效途径,但也存在较大的危机。一旦个别企业资金链断裂,就会造成一批企业陷入担保圈风险。而大数据提供的纯信用贷款则可以使企业的金融风险几乎为零。
中国投资协会新兴产业中心副主任王涛也高度评价了大数据信用在产业投融资建设中所发挥的重要作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14