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(huì)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(gè)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(xiǎn)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(xiǎn)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)。
風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)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(zhǎng)的時(shí)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(yàn)、知識(shí)水平與決策能力等成為風(fēng)險(xiǎn)識(shí)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(xiǎn)識(shí)別技術(shù),但進(jìn)展緩慢,與現(xiàn)實(shí)需求相比仍然存在較大差距。
小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)有其特殊性,尤其是風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)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(yíng)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(xiǎn)識(shí)別輔之以抵押資產(chǎn)質(zhì)量的審核,基本能夠防控當(dāng)時(shí)可預(yù)見的主要風(fēng)險(xiǎn)。而多數(shù)小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(shí)的財(cái)務(wù)報(bào)表,其日常經(jīng)營(yíng)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(xiǎn)識(shí)別,也令眾多金融機(jī)構(gòu)對(duì)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(tái)”,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(tái)、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(gè)小微企業(yè)“大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)”,將這些動(dòng)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(shí)性、時(shí)效性和可獲得性,對(duì)有效推動(dòng)金融支持尤為重要。基于當(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(tái),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(cè)登記、人才技術(shù)、納稅繳費(fèi)、勞動(dòng)用工、用水用電、節(jié)能環(huán)保、經(jīng)濟(jì)訴訟等的信息平臺(tái),待條件成熟,再以這些子平臺(tái)為基礎(chǔ)構(gòu)建一個(gè)超級(jí)信息平臺(tái)。
傳統(tǒng)的小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量基于各金融機(jī)構(gòu)掌握的不完全信息,計(jì)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(píng)分模型方法。前者適用于風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的初始階段或新客戶準(zhǔn)入階段,由經(jīng)過長(zhǎng)期訓(xùn)練的具有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的信貸專家根據(jù)所獲資料對(duì)小微企業(yè)客戶的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行主觀判斷。后者主要包括以判別模型、Z評(píng)分模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為代表的一系列風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型。專家系統(tǒng)方法的局限性在于,對(duì)不同小微企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)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(huì)制度及多重簽名等手段也無(wú)法避免評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)的主觀性缺陷。信用評(píng)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(shí)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(wú)法克服的缺陷外,傳統(tǒng)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)計(jì)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(tái)”的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量有突出優(yōu)勢(shì)與特點(diǎn):首先,大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合小微企業(yè)海量碎片化信息,可為各類風(fēng)險(xiǎn)計(jì)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(tái)的小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的準(zhǔn)確性將會(huì)大幅提升。其次,與傳統(tǒng)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方式主要依據(jù)一次或多次采集取得具有一定時(shí)滯期間的歷史數(shù)據(jù)不同,大數(shù)據(jù)平臺(tái)的信息更新迅速、動(dòng)態(tài)性強(qiáng),依據(jù)這些幾乎實(shí)時(shí)變更的信息開展的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量可以連續(xù)進(jìn)行,風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的時(shí)效性因而大大提高。第三,大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)為金融機(jī)構(gòu)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量提供合作競(jìng)爭(zhēng)的廣闊舞臺(tái)。金融機(jī)構(gòu)既可以相互交流探討風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的方法、結(jié)論,也可以合作開展風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量技術(shù)攻關(guān),同時(shí)也可發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)對(duì)信息開展獨(dú)到的分析挖掘與利用。在此過程中,風(fēng)險(xiǎn)計(jì)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(xiǎn)計(jì)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(tái)”深度開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型體系可設(shè)計(jì)為兩個(gè)層次:第一層次為常規(guī)性、標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型,包括常用經(jīng)典風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型以及當(dāng)前較為流行的前沿風(fēng)險(xiǎn)計(jì)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(xiǎn)計(jì)量服務(wù)。第二層次為交互式、智能化風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型,不僅提供一些探索性、借鑒性諸如基于期權(quán)定價(jià)理論、保險(xiǎn)精算理論的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)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(gè)性化需求。目前主流的觀點(diǎn)認(rèn)為,對(duì)大數(shù)據(jù)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的簡(jiǎn)單算法要比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更為有效。這首先因?yàn)閺拇蠓秶?、?shí)時(shí)性的大數(shù)據(jù)中計(jì)算得出的概率性結(jié)論更能揭示趨勢(shì);其次,對(duì)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(yè)數(shù)量接近一萬(wàn)億,實(shí)現(xiàn)這個(gè)級(jí)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(tái)”風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型的初期開發(fā)應(yīng)考慮投入產(chǎn)出比。
風(fēng)險(xiǎn)處置策略大體包括風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、風(fēng)險(xiǎn)降低和風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)三部分內(nèi)容。傳統(tǒng)小微企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)處置策略受不完全信息等因素影響較大,消極被動(dòng),手段單一,但大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)及基于平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量技術(shù)的發(fā)展將推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)處置策略發(fā)生重大改變。主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
采取積極的小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略。在信息嚴(yán)重不對(duì)稱環(huán)境中,小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)多發(fā)且不確定,主要依賴系統(tǒng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)的金融機(jī)構(gòu)總體趨向消極的小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)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(píng)級(jí)支持,但目前信用評(píng)級(jí)市場(chǎng)總體規(guī)模較小、產(chǎn)品服務(wù)單一,整個(gè)信用評(píng)級(jí)行業(yè)公信力不高。大數(shù)據(jù)為金融機(jī)構(gòu)提供相對(duì)完全的小微企業(yè)信息,通過技術(shù)手段可以對(duì)小微企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)的信用評(píng)級(jí),而且擺脫了對(duì)傳統(tǒng)基于不規(guī)范財(cái)務(wù)信息的信用模型的依賴,因而可以識(shí)別、計(jì)量、預(yù)測(cè)大部分潛在風(fēng)險(xiǎn),為金融機(jī)構(gòu)主動(dòng)出擊發(fā)掘低風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)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(xiǎn)規(guī)避策略提供了動(dòng)力。
應(yīng)用大數(shù)定律降低小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)。目前金融機(jī)構(gòu)降低小微企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)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(jià)格。前者其實(shí)是一種小微企業(yè)客戶數(shù)量少、信息不對(duì)稱條件下的一對(duì)一思維,較高的門檻對(duì)本就發(fā)展緩慢的小微企業(yè)金融市場(chǎng)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(jià)為合理的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)水平留出空間,但實(shí)踐中仍難以覆蓋小規(guī)模小微企業(yè)金融市場(chǎng)的信貸風(fēng)險(xiǎn)。隨著大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立、小微企業(yè)金融市場(chǎng)規(guī)模的迅速膨脹以及信息流動(dòng)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(shí),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(shí),應(yīng)用大數(shù)定律降低小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)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(xiàng),而資金價(jià)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(xiǎn)分擔(dān)工具。傳統(tǒng)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)機(jī)構(gòu))。大數(shù)據(jù)帶來的風(fēng)險(xiǎn)高度量化,有助于開發(fā)衍生金融工具用于風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、計(jì)量、定價(jià),在各參與主體之間實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)損失不同配置和分擔(dān),同時(shí)可出售給市場(chǎng)上有能力且愿意承受風(fēng)險(xiǎn)的投資者,從而可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)力。