葉 萍 劉春曉

中元保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)有限公司

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構(gòu)建信用評(píng)價(jià)體系對(duì)中小企業(yè)信用保險(xiǎn)的促進(jìn)作用

葉 萍 劉春曉

中元保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)有限公司

隨著信息時(shí)代的發(fā)展，云技術(shù)、大數(shù)據(jù)等不斷被推廣和運(yùn)用，技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)影響到了社會(huì)發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域。近兩年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新和發(fā)展，使傳統(tǒng)的金融領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性的改變。“阿里小貸”就是最好的互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新產(chǎn)物之一，它為中小企業(yè)的融資問(wèn)題帶來(lái)了時(shí)代性的變革。運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，并用信用評(píng)價(jià)體系為信用保險(xiǎn)保駕護(hù)航，推進(jìn)中小企業(yè)融資需求是時(shí)代的趨勢(shì)。

一、傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)體系對(duì)中小企業(yè)信用保險(xiǎn)的重要性及局限性

中小企業(yè)融資難是一直存在的老問(wèn)題，各家銀行也推出了一系列專門針對(duì)中小企業(yè)的融資產(chǎn)品。然而，中小企業(yè)無(wú)抵押資產(chǎn)、現(xiàn)金流不穩(wěn)定等因素影響了銀行對(duì)其的授信。為更好地對(duì)企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)、信用評(píng)價(jià)，采用什么樣的方式增加中小企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，成為銀行、保險(xiǎn)公司扶持中小企業(yè)發(fā)展過(guò)程中的重要命題。

案例：美的空調(diào)的一級(jí)經(jīng)銷商“北京明輝”是一家注冊(cè)資本金在2000萬(wàn)元左右的中小企業(yè)。該公司為了擴(kuò)大業(yè)務(wù)量向銀行提出融資需求，銀行在對(duì)其進(jìn)行企業(yè)整體評(píng)價(jià)后，認(rèn)為其資產(chǎn)有限，但是企業(yè)發(fā)展前景良好。這時(shí)“國(guó)內(nèi)短期貿(mào)易信用險(xiǎn)”適時(shí)誕生。保險(xiǎn)公司對(duì)北京明輝及其上下游企業(yè)進(jìn)行了全面的信用分析，最終決定對(duì)其下游買家1億多元的應(yīng)收賬款進(jìn)行有選擇的擔(dān)保批復(fù)近8000萬(wàn)元。北京明輝將保險(xiǎn)公司信用險(xiǎn)保單中的8000萬(wàn)元擔(dān)保批復(fù)用于向銀行借款，銀行針對(duì)其應(yīng)收賬款和保險(xiǎn)公司的批復(fù)額度，以基準(zhǔn)利率對(duì)其進(jìn)行授信，解決了其短期融資問(wèn)題。

上述案例可以證明，信用保險(xiǎn)在中小企業(yè)融資過(guò)程中的重要性。企業(yè)通過(guò)投保信用保險(xiǎn)以降低其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，這成為企業(yè)向銀行融資過(guò)程中強(qiáng)有力的擔(dān)保方式，也成為銀行判斷企業(yè)還款能力的最主要的渠道。

信用保險(xiǎn)的保險(xiǎn)標(biāo)的是個(gè)人或者企業(yè)的信用，而無(wú)論企業(yè)還是個(gè)人，它的信用水平都不易調(diào)查。保險(xiǎn)公司只能通過(guò)過(guò)去的信用記錄來(lái)判斷其信用風(fēng)險(xiǎn)的大小，但這種方法誤差比較大。

由此可見(jiàn)，構(gòu)建企業(yè)的交易數(shù)據(jù)、行業(yè)信息和實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)，對(duì)信用保險(xiǎn)的發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

傳統(tǒng)的信用評(píng)價(jià)方法在信用評(píng)價(jià)體系發(fā)展初期起到了一定的作用，但在實(shí)際的企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中有很多特殊因素并不能根據(jù)傳統(tǒng)的幾個(gè)要素判斷，因此，傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)體系已經(jīng)無(wú)法全面客觀地反映客戶的真實(shí)情況。同時(shí)，企業(yè)會(huì)根據(jù)圈定的要素指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)的美化和修飾，存在逆向選擇，導(dǎo)致在信用險(xiǎn)和融資過(guò)程中的企業(yè)信用評(píng)級(jí)產(chǎn)生很大誤差和風(fēng)險(xiǎn)。

二、大數(shù)據(jù)分析對(duì)中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)的影響及作用

大數(shù)據(jù)信用分析體系采集千倍于傳統(tǒng)體系的數(shù)據(jù)量，以電子化監(jiān)管取代人工監(jiān)管，大大提高了效率和準(zhǔn)確性。

(一)大數(shù)據(jù)分析可提高信用評(píng)價(jià)的時(shí)效性

通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的探索性分析比較發(fā)現(xiàn)，企業(yè)交易行為有無(wú)拖欠、交易欺騙，或在企業(yè)生產(chǎn)、銷售、管理和日常運(yùn)營(yíng)過(guò)程中有無(wú)信用問(wèn)題或變異行為，甚至企業(yè)的日常垃圾處理等微小環(huán)節(jié)，都可以作為企業(yè)信用的判斷依據(jù)，而企業(yè)法人或經(jīng)營(yíng)者的行為和方法也是大數(shù)據(jù)探索性分析的一種方式。

德國(guó)在線Kreditech是一家提供在線短期小額貸款的初創(chuàng)企業(yè)。Kreditech 的短期小額貸款業(yè)務(wù)不需要客戶提供信用證明，而是通過(guò)大數(shù)據(jù)分析各種公開(kāi)來(lái)源的信息，來(lái)判斷借貸者欺詐、欠賬與及時(shí)還款的可能性，整個(gè)判斷過(guò)程只需數(shù)秒鐘。在審核過(guò)程中，Kreditech 要求能訪問(wèn)用戶的 eBay 主頁(yè)、 Facebook 主頁(yè)等，通過(guò)了解其電子商務(wù)購(gòu)物行為、手機(jī)的使用情況以及位置數(shù)據(jù)等來(lái)分析客戶信用度。Kreditech 希望用戶提供盡可能多的信息，信息越多，預(yù)測(cè)越精確，客戶的信用額度越高。審核通過(guò)后，理想情況下客戶 15 分鐘內(nèi)就能收到借款。Kreditech 提供的貸款額度最高為 500 歐元，目前客戶的平均貸款額為109 歐元。

這種大數(shù)據(jù)信用評(píng)級(jí)方法完全顛覆了傳統(tǒng)的信用評(píng)級(jí)體系，提高了信用評(píng)級(jí)的時(shí)效性、科學(xué)性。

(二)大數(shù)據(jù)分析可提高風(fēng)險(xiǎn)管控效率，加快業(yè)務(wù)創(chuàng)新

銀行利率市場(chǎng)化改革已經(jīng)起步，利率市場(chǎng)化必然會(huì)對(duì)銀行業(yè)提出精細(xì)化管理的新要求。運(yùn)用大數(shù)據(jù)支持服務(wù)創(chuàng)新，通過(guò)對(duì)客戶消費(fèi)行為模式進(jìn)行分析，提高客戶轉(zhuǎn)化率，開(kāi)發(fā)出不同的產(chǎn)品以滿足不同客戶的需求，實(shí)現(xiàn)差異化競(jìng)爭(zhēng)，也降低了人為審核的道德風(fēng)險(xiǎn)。

目前，大數(shù)據(jù)信用分析在我國(guó)商業(yè)銀行中也有運(yùn)用。民生銀行、招商銀行、建設(shè)銀行等的信貸管理系統(tǒng)都已經(jīng)升級(jí)換代并有信息服務(wù)商在背后支持，浦發(fā)銀行的“信貸工廠”、中國(guó)平安的“貸貸通”等產(chǎn)品和系統(tǒng)都是依靠信息技術(shù)的金融大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和運(yùn)用的。

(三)大數(shù)據(jù)分析可推進(jìn)金融領(lǐng)域發(fā)展

目前大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)在銀行業(yè)逐步推開(kāi)，形成一些較為典型的業(yè)務(wù)類型，如小額信貸、精準(zhǔn)營(yíng)銷等。

在小額信貸方面，阿里巴巴和建設(shè)銀行在2007年合作推出一個(gè)專注于小企業(yè)的貸款計(jì)劃—— e貸通。阿里巴巴擁有大量用戶信息，并匯集了他們的詳細(xì)信用記錄，利用淘寶等交易平臺(tái)掌握交易數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)自動(dòng)分析判定是否給予貸款；而建設(shè)銀行坐擁巨額資金，希望貸款給毫無(wú)信用污點(diǎn)的企業(yè)。2011年，雙方合作到期后沒(méi)有續(xù)約，而選擇了各自發(fā)展。到2012年年底，“阿里小貸”累計(jì)服務(wù)小微企業(yè)已經(jīng)超過(guò)20萬(wàn)家, 發(fā)放貸款300多億元，壞賬率僅為0.3%左右，低于同期商業(yè)銀行的壞賬率水平。

在精準(zhǔn)營(yíng)銷方面，各大金融機(jī)構(gòu)紛紛開(kāi)始行動(dòng)。招行通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)別出招行信用卡高價(jià)值客戶經(jīng)常出現(xiàn)在星巴克、麥當(dāng)勞等場(chǎng)所后，通過(guò)“多倍積分累計(jì)”“積分店面兌換”等活動(dòng)吸引優(yōu)質(zhì)客戶；通過(guò)對(duì)客戶交易記錄進(jìn)行分析，有效識(shí)別出潛在的小微企業(yè)客戶，并利用遠(yuǎn)程銀行和云轉(zhuǎn)介平臺(tái)實(shí)施交叉銷售，取得了良好成效。

金融大數(shù)據(jù)分析和運(yùn)用，打破了傳統(tǒng)的信用評(píng)價(jià)思維，由此改變單純的抵質(zhì)押、擔(dān)保等信貸模式，開(kāi)拓更為新穎的信貸產(chǎn)品。如浦發(fā)銀行專為中小企業(yè)開(kāi)發(fā)的“信貸工廠”對(duì)數(shù)據(jù)批量上傳和管理、貸款審核等進(jìn)行系統(tǒng)化操作，提高了效率，改變了單一、傳統(tǒng)的信貸模式。

三、金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)下信用評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建

(一)金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)下信用評(píng)價(jià)體系構(gòu)成要素

1．大量的數(shù)據(jù)源

大數(shù)據(jù)平臺(tái)下豐富而巨大的數(shù)據(jù)量是信用評(píng)價(jià)體系中的基礎(chǔ)要素，數(shù)據(jù)的來(lái)源和種類多種多樣，判斷的角度也是不一樣的，大部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)，并且從互聯(lián)網(wǎng)上收集、篩選數(shù)據(jù)，提取的過(guò)程是簡(jiǎn)單的。

2． 固定的平臺(tái)載體

大數(shù)據(jù)平臺(tái)下，諸如阿里、騰訊、百度等網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)擊量巨大的用戶平臺(tái)載體也是信用評(píng)級(jí)體系中重要的要素之一。大數(shù)據(jù)講究的是流量數(shù)據(jù)，從某一個(gè)平臺(tái)載體上獲取的數(shù)據(jù)是真實(shí)而有效的，但大數(shù)據(jù)平臺(tái)的特點(diǎn)是，評(píng)價(jià)分析的主體和在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上獲取的數(shù)據(jù)可能并不具有直接關(guān)聯(lián)性，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的平臺(tái)載體是多樣而不確定的。

3．合理的評(píng)價(jià)方法

按照不同的標(biāo)志，信用評(píng)級(jí)方法有不同的分類，如定性分析法與定量分析法、主觀評(píng)級(jí)法與客觀評(píng)級(jí)法、模糊數(shù)學(xué)評(píng)級(jí)法與財(cái)務(wù)比率分析法、要素分析法與綜合分析法、預(yù)測(cè)分析法與違約率模型法等。這些方法相互交叉，各有特點(diǎn)，并不斷演變。

4．科學(xué)的評(píng)價(jià)模型

評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建需要看用戶的精準(zhǔn)化需求，比如中小企業(yè)授信需求，在評(píng)價(jià)模型中關(guān)于融資需求的財(cái)務(wù)指標(biāo)一定是模型中比較重要的架構(gòu)。

(二)大數(shù)據(jù)平臺(tái)下中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)架構(gòu)及指標(biāo)體系

在金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)下，銀行能夠?qū)ζ髽I(yè)綜合情況進(jìn)行全維度的考量。電子化信息記錄可以判斷企業(yè)流動(dòng)性、支付能力、資產(chǎn)負(fù)債情況、交易對(duì)手情況、業(yè)務(wù)穩(wěn)定性等，有效提高對(duì)客戶的精準(zhǔn)把控，降低風(fēng)險(xiǎn)。信用保險(xiǎn)也將在大金融信用評(píng)級(jí)體制下完全改變保險(xiǎn)的承保機(jī)構(gòu)對(duì)客戶的信用評(píng)級(jí)手段和方法。

1.評(píng)價(jià)方法——核心數(shù)據(jù)分析法

數(shù)據(jù)分析評(píng)級(jí)法將是新型分析方法中核心的分析方法。利用海量數(shù)據(jù)設(shè)定模型，采用核心數(shù)據(jù)和偏好數(shù)據(jù)綜合分析客戶財(cái)務(wù)狀況、業(yè)務(wù)狀況以及上下游關(guān)聯(lián)企業(yè)的信用水平，以幫助決定商業(yè)銀行和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)對(duì)客戶的信用評(píng)價(jià)，以此判定承保金額和授信金額。

阿里巴巴是利用金融大數(shù)據(jù)開(kāi)展小貸業(yè)務(wù)的領(lǐng)先者之一。首先，它面對(duì)的客戶的準(zhǔn)入條件為注冊(cè)時(shí)間滿6個(gè)月的“誠(chéng)信通”會(huì)員或者中國(guó)供應(yīng)商會(huì)員；申請(qǐng)人為年齡18至65周歲的中國(guó)公民(不含港澳臺(tái))，且為企業(yè)法定代表(個(gè)體版“誠(chéng)信通”為實(shí)際經(jīng)營(yíng)人)；擁有經(jīng)過(guò)實(shí)名認(rèn)證的個(gè)人支付寶賬戶。

“誠(chéng)信通”是阿里巴巴管理企業(yè)會(huì)員和個(gè)體會(huì)員的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)系統(tǒng)，它為每個(gè)在阿里巴巴上開(kāi)設(shè)網(wǎng)店的用戶發(fā)放一塊身份牌照。這些賣家的交易數(shù)據(jù)等核心信息都是在互聯(lián)網(wǎng)線上完成，所以有了這個(gè)身份牌照，阿里巴巴可以收集會(huì)員客戶的所有在阿里巴巴網(wǎng)站上的往來(lái)數(shù)據(jù)，再加上其實(shí)名認(rèn)證的支付寶賬戶信息，更可以收集到企業(yè)及個(gè)人的信用信息。阿里巴巴無(wú)疑運(yùn)用的就是數(shù)據(jù)分析方法來(lái)作出客戶信用評(píng)級(jí)。

2.評(píng)價(jià)過(guò)程

首先在數(shù)據(jù)模型框架下對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，以此確定客戶基本經(jīng)營(yíng)情況、業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)模、資金情況、還款能力等，通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出客戶風(fēng)險(xiǎn)信用等級(jí)，判斷是否授信和承保、授信額度、期限、擔(dān)保情況等。

(1)信用評(píng)價(jià)方法

以阿里巴巴為例，在阿里金融的微貸中，風(fēng)險(xiǎn)控制是核心環(huán)節(jié)之一。在管理會(huì)員客戶的過(guò)程中，它對(duì)“誠(chéng)信通”會(huì)員作如下定位：

會(huì)員區(qū)分為企業(yè)經(jīng)營(yíng)和個(gè)體經(jīng)營(yíng)；根據(jù)在線銷售額區(qū)分供應(yīng)等級(jí)(以個(gè)性化鉆石來(lái)標(biāo)注)；經(jīng)營(yíng)模式分廠家和代理(可設(shè)舉報(bào)機(jī)制)；所在地區(qū)標(biāo)注；買家保障的先行賠付機(jī)制；企業(yè)營(yíng)業(yè)執(zhí)照實(shí)名驗(yàn)證；客戶滿意度顯示等其他信息。

(2)信用評(píng)價(jià)過(guò)程

在阿里巴巴的信用評(píng)級(jí)過(guò)程中主要是運(yùn)用數(shù)據(jù)采集、分析，通過(guò)客體指標(biāo)篩選定位。首先，將企業(yè)按基本要素分類；其次，根據(jù)企業(yè)融資需求定位，決定是否符合申請(qǐng)需求，判斷企業(yè)內(nèi)部信用等級(jí)，并輸入數(shù)據(jù)模型；最后，輸出評(píng)級(jí)指標(biāo)，給定信用額度。

3.評(píng)價(jià)指標(biāo)

大數(shù)據(jù)金融平臺(tái)下企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)有客戶基礎(chǔ)信息、資產(chǎn)、現(xiàn)金流、交易頻率和金額、金融產(chǎn)品投資偏好等計(jì)量信息。

阿里的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)包括銷售額、成交筆數(shù)、銷售重復(fù)率、發(fā)貨速度、退款率、投訴率、交易滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)和交易對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)。阿里巴巴網(wǎng)站對(duì)每個(gè)賣家的評(píng)級(jí)指標(biāo)每天進(jìn)行數(shù)據(jù)更新并進(jìn)行后臺(tái)實(shí)時(shí)記錄，當(dāng)客戶提出融資需求時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行評(píng)級(jí)指標(biāo)的篩選，評(píng)價(jià)出該商戶在阿里巴巴平臺(tái)上的信用評(píng)級(jí)，并匹配相應(yīng)的授信額度、期限、貸款利率?！鞍⒗镄≠J”日趨成熟的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系完全可以更客觀、更快速、更實(shí)時(shí)、更準(zhǔn)確。

四、大數(shù)據(jù)平臺(tái)下信用評(píng)價(jià)機(jī)制在信用保險(xiǎn)中的運(yùn)用

(一)大數(shù)據(jù)平臺(tái)下信用保險(xiǎn)信用評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)來(lái)源

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在信用保險(xiǎn)評(píng)級(jí)機(jī)制中的運(yùn)用也有別于傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，保險(xiǎn)人在核保過(guò)程中更多地是利用金融大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過(guò)核心數(shù)據(jù)分析法，從以下幾方面來(lái)作出對(duì)被保險(xiǎn)人的信用評(píng)價(jià)。

1.來(lái)自工商稅務(wù)等政府行政管理部門數(shù)據(jù)

如今政府部門都采取政務(wù)公開(kāi)，通過(guò)工商、稅務(wù)等網(wǎng)站可以查詢企業(yè)的征信記錄、有無(wú)受過(guò)處罰、是否在政府支持的企業(yè)范圍內(nèi)、在經(jīng)營(yíng)時(shí)間內(nèi)企業(yè)交易往來(lái)的真實(shí)情況、基礎(chǔ)的備案登記信息等。這些信息有助于被保險(xiǎn)人在投保信用險(xiǎn)的過(guò)程中成為其保險(xiǎn)人決定是否承保、費(fèi)率高低、信用規(guī)模大小的依據(jù)。

2.來(lái)自保險(xiǎn)人自身系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)

保險(xiǎn)公司本身就擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)，國(guó)內(nèi)外的保險(xiǎn)公司歷史承保過(guò)的企業(yè)數(shù)不勝數(shù)。以中國(guó)人保為例，作為成立于1949年的保險(xiǎn)公司，國(guó)內(nèi)的企業(yè)幾乎都購(gòu)買過(guò)該公司的保單。對(duì)保險(xiǎn)人來(lái)講，歷史承保數(shù)據(jù)就是一塊很大的資源，通過(guò)企業(yè)財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保額的變化可以看出企業(yè)的成長(zhǎng)性，為企業(yè)信用保險(xiǎn)的購(gòu)買提供了基礎(chǔ)信用數(shù)據(jù)來(lái)源。這也是大數(shù)據(jù)分析方法的魅力所在。

3.來(lái)自企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的留存數(shù)據(jù)

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是目前保險(xiǎn)人在對(duì)企業(yè)信用評(píng)級(jí)過(guò)程中最為核心的和具有探索性的數(shù)據(jù)來(lái)源。目前信用保險(xiǎn)行業(yè)最為知名的資信評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)之一“新華信”，也在探索運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析對(duì)信用保險(xiǎn)的投保機(jī)構(gòu)進(jìn)行全新的資信評(píng)級(jí)。其資信評(píng)級(jí)過(guò)程中減少了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)所占的比重，也減少了企業(yè)提供的信息。資信評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從網(wǎng)絡(luò)上獲取大量和企業(yè)相關(guān)的行為數(shù)據(jù)，全面分析企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中可能的信用風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，判斷企業(yè)真實(shí)的信用情況，并得出結(jié)果，最終決定信用保險(xiǎn)的額度、費(fèi)率等投保要素。

(二) 大數(shù)據(jù)平臺(tái)下信用保險(xiǎn)信用評(píng)價(jià)的基本方法

在企業(yè)向保險(xiǎn)人提出投保信用保險(xiǎn)的需求時(shí)，保險(xiǎn)人利用強(qiáng)大的信息資源評(píng)價(jià)投保人及其業(yè)務(wù)交易過(guò)程中的日常業(yè)務(wù)量和信用等級(jí)，以此作為決定是否承保的重要依據(jù)。

常規(guī)的財(cái)務(wù)報(bào)表等基礎(chǔ)信息很難反映企業(yè)的信用評(píng)級(jí)的真實(shí)情況，所以保險(xiǎn)人在針對(duì)中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)過(guò)程中也更多地運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法來(lái)對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)。

大數(shù)據(jù)信用保險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法如下：

1.基礎(chǔ)信息申報(bào)(申報(bào)內(nèi)容如表所示)

2.輸入信用保險(xiǎn)信用評(píng)級(jí)系統(tǒng)

3.通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)或政府工作平臺(tái)搜集一切與企業(yè)有關(guān)的信息

4.核心數(shù)據(jù)提取并得出相應(yīng)指標(biāo)

5.對(duì)核心數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析

6.得出信用評(píng)級(jí)結(jié)論

(三)大數(shù)據(jù)平臺(tái)下信用保險(xiǎn)信用評(píng)價(jià)的技術(shù)架構(gòu)

在信用保險(xiǎn)的核保過(guò)程中，對(duì)成長(zhǎng)性比較好、業(yè)務(wù)規(guī)模和發(fā)展空間巨大的中小企業(yè)，通過(guò)新型的手段和方法來(lái)實(shí)現(xiàn)中小企業(yè)的信用評(píng)級(jí)。在實(shí)際操作中，通過(guò)技術(shù)手段的革新，可以構(gòu)建多層次應(yīng)用平臺(tái)、數(shù)據(jù)平臺(tái)和管理平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)，來(lái)完成對(duì)企業(yè)的信用評(píng)級(jí)(如圖所示)。

(四)大數(shù)據(jù)平臺(tái)下信用評(píng)價(jià)機(jī)制運(yùn)用于信用保險(xiǎn)

如今電商隊(duì)伍隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展興起。企業(yè)海量的營(yíng)業(yè)電子數(shù)據(jù)以及客戶散單、訂單量通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以看出企業(yè)的成長(zhǎng)性和穩(wěn)定性。

表 信用評(píng)價(jià)基礎(chǔ)信息申報(bào)的8項(xiàng)內(nèi)容

圖 信用保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)

為匹配線上金融產(chǎn)品， 信用保險(xiǎn)的投保過(guò)程須在銀行放貸前或同時(shí)完成顯得非常重要，而大數(shù)據(jù)下的信用評(píng)級(jí)機(jī)制也恰恰能匹配信用保險(xiǎn)審核過(guò)程中對(duì)企業(yè)的信用評(píng)級(jí)，所以大數(shù)據(jù)下信用評(píng)級(jí)機(jī)制運(yùn)用于信用保險(xiǎn)是適時(shí)而應(yīng)景的。

信息技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)在不斷改變?nèi)祟惖纳睿髷?shù)據(jù)在金融行業(yè)的發(fā)展必將迎來(lái)新的機(jī)遇，中小企業(yè)融資難也必將在金融大數(shù)據(jù)洪流中得到更為客觀的解決。

五、總結(jié)

2014年是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的春天，以電商為主的小貸公司、P2P線上金融模式、第三方支付等都對(duì)傳統(tǒng)金融行業(yè)產(chǎn)生著沖擊。

伴隨著金融大數(shù)據(jù)的發(fā)展，構(gòu)建中小企業(yè)的信用評(píng)級(jí)體系的過(guò)程將更為客觀、科學(xué)，并不斷地趨向合理。在金融混業(yè)經(jīng)營(yíng)的大環(huán)境下，利于中小企業(yè)融資的信用保險(xiǎn)也在基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的信用體系中受益。

本文針對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)下中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建提出，使用大數(shù)據(jù)環(huán)境下的核心數(shù)據(jù)探索性分析方法對(duì)中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系進(jìn)行研究和構(gòu)建。對(duì)中小企業(yè)融資性需求進(jìn)行了調(diào)研，對(duì)信用保險(xiǎn)在中小企業(yè)融資過(guò)程中的作用和發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了調(diào)查，對(duì)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)下信用評(píng)級(jí)體系的作用和具體方法作了呈現(xiàn)，對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的信用評(píng)價(jià)體系如何影響和作用于信用保險(xiǎn)作了深入研究。對(duì)上述問(wèn)題的闡述和研究，為解決中小企業(yè)融資信用評(píng)價(jià)問(wèn)題提供了較好的方法和手段。

但是本文對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的信用體系的研究也僅僅局限在中小企業(yè)中，未來(lái)如何更好地利用大數(shù)據(jù)資源服務(wù)于銀行、基金、信托、保險(xiǎn)的發(fā)展是更有價(jià)值的研究和創(chuàng)新。