在助力国民经济持续恢复的呼声下，小微企业近期再迎利好，其中多是为小微企业融资“亮绿灯”的政策。

　　除政策方面的扶持外，金融机构的支持也十分重要。业内人士认为，小微企业融资难、融资贵，其根源在于银行和小微企业之间信息不对等。随着先进技术深入到金融业务当中，银行为小微企业提供融资的全流程线上化程度、对小微企业融资需求的响应度均得以提升，小微企业融资的贷后管理更加智能化。

　　在采访中，《中国经营报》记者了解到，对小微企业的风控问题依然是制约企业融资的一大难题，也是下一步金融科技发力的重点。

　　国家金融监督管理总局有关部门负责人介绍称，截至6月末，全国普惠型小微企业贷款余额27.37万亿元，有贷款余额客户数4115.12万户，两项指标过去五年平均增速已超25%；普惠型小微企业贷款平均利率同比下降0.49个百分点，民营企业贷款平均利率同比下降0.25个百分点。

　　例如，财政部、国家税务总局日前发布《关于支持小微企业融资有关税收政策的公告》；工业和信息化部、中国人民银行等五部门联合印发《关于开展“一链一策一批”中小微企业融资促进行动的通知》；中华全国工商业联合会、中国银行业协会向各金融机构发布2023年“助微计划”倡议书，提出共同推动经济运行持续好转，共助小微加速回暖复苏。

　　谈及金融机构不敢放心大胆地给小微企业贷款的原因，国家金融与发展实验室金融法律与金融监管研究基地秘书长尹振涛分析称：一是小微企业由于缺乏抵押担保品及其他资产增信手段，很难通过银行的风控要求；二是由于贷款金额小，利息无法覆盖银行的资金、风控及人力等成本；三是担忧小微企业经营变化太快，增加银行的贷后管理工作和难度。

　　随着数字技术的迅猛进步和在金融领域广泛运用，金融科技在小微企业融资方面的支持作用越来越明显。数字化赋能已经成为打破传统信贷模式、解决小微融资难题的关键因素。近年来，银行也加大了科技赋能，助力小微企业融资。

　　如中国工商银行聚焦“场景+”生态共建，依托“网贷通、经营快贷、数字供应链”三大线上核心业务，培育和打造了一批贴近市场、贴近客户、贴近需求的线上融资产品，全方位满足小微客户多样化的融资需求。该行副行长段红涛透露道，2023年将全面提升小微金融服务的数字化水平，持续推动普惠业务下沉。

　　再如近期兴业银行与中国电子口岸数据中心、中国出口信用保险公司开展合作推出了跨境融资产品——小微企业跨境融资-信保贷，该产品通过大数据模型构建客户“画像”，全方位满足小微企业“短、急、快、频”的融资需求，助力缓解出口型小微企业融资难、融资贵问题。

　　值得一提的是，小微企业数字化和信息化程度普遍不高，大多采取单一化经营，抗风险能力较弱。为解决小微企业“小额、短融、高频”金融需求特点带来的“风险识别难”和“作业成本高”难题，具体到操作层面，新网银行风控科学部总经理刘嵩告诉记者：“新网银行通过数字技术从业务模式、技术手段、风险方法等方面搭建起了一套以BC联动为核心理念，把C端业务锻造出的风控能力迁移至B端小微企业的数字普惠业务，在策略、模型、系统多个方面迭代升级，应用迁移学习技术以BC联动的方式升级模型体系，使用人企组合评估的方式迭代风险策略体系，利用自研外部数据平台和模型计算平台为策略和模型提供基础技术能力，打造了完整、有效、可持续的风控体系。”

　　谈及先进技术主要解决了小微企业融资面临的哪些问题，江苏苏宁银行金融科技高级研究员孙扬梳理道：一是通过精准营销，解决了小微企业在融资中难以匹配合适金融产品、金融机构难以触达小微企业的问题；二是通过大数据，丰富了小微企业画像，解决了金融机构对小微企业了解不够深入的问题；三是通过图像识别、智能客服等技术，解决了金融机构服务海量小微企业效率低、成本高等问题；四是通过区块链、联邦学习、隐私计算等技术，解决了金融机构如何在安全合规的前提下和平台合作服务小微企业的问题。

　　尹振涛补充道，科技赋能可以增强小微金融专业化服务能力，运用金融科技手段和平台化思维，探索形成批量化、规模化、标准化、智能化的小微金融服务模式，这一模式就是所谓的小微企业信贷工厂。例如，“310”（即3分钟申贷、1秒钟放款、全程0人工介入）全流程线上贷款模式，可以最大程度降低贷款成本、提高服务效率，解决小微企业的短期流动性资金问题。同时，借助金融科技的力量，金融机构还可以为符合授信条件但未办理登记注册的个体经营者提供融资支持，激发创业动能。

　　中国人民银行党委书记、行长潘功胜曾强调，针对普惠金融发展面临的服务门槛高、覆盖面不足、“数字鸿沟”等难题，坚持问题导向和目标导向，充分运用移动物联网、智能终端等现代信息技术拓展金融服务渠道、扩大服务半径、降低边际成本，推动网络化、智能化金融业务与生产生活场景深度融合，打造产品丰富、交互智能、流程高效的数字普惠金融服务体系，不断提升普惠金融的下沉深度、覆盖广度。

　　孙扬认为，金融机构开展小微企业融资业务的数据还比较匮乏，价格还比较高。同时，为小微企业提供融资的金融机构人才比较匮乏，尤其是懂行业、懂小微企业需求的专才还比较少。另外，小微企业融资的科技系统还不够发达，行业里面专做小微企业客户管理、风控管理、业务支撑的科技公司还比较少。

　　刘嵩表示，接下来应利用人工智能技术开创新型金融服务模式。一方面，在金融作业过程中应用人工智能技术增效降本，满足小微企业金融需求；另一方面，在风险控制中应用人工智能技术迁移已有技术积累，可以提升风险识别能力。

　　刘嵩坦言，我国小微企业地域分布广泛，企业类型多样，小微企业的经营方式、业务范围、盈利模式都有很大的差异，过大的差异会增加风险策略和指标需求匹配难度，对于数字化风控体系的自动化将是一个较大的挑战。

　　孙扬认为，在一些通用的领域，比如客服、客户关系管理、贷后管理等领域，金融科技在小微企业的应用是可以复制的。但是，在精准营销、风控模型等方面，还是要根据不同行业、不同地区进行差异化的安排。

　　“过往小微金融服务过程中需要业务人员上门尽调访谈，以人工审核的方式完成小微企业风险评估和信贷审批。而数字化风控则以算法模型为基础，依托全场景、全方位的互联网应用所沉淀的‘高维、高频、高可信’的行为数据构建客户画像，有效识别风险，大大降低小微企业融资的时间成本和融资难度。”刘嵩举例道，新网银行就是通过迁移学习对企业信用评估模型在风控指标和用户特征信息方面进行补全，风控要素实现从财务数据到颗粒度很细的行为数据，风控模型从基于财务数据的简单现金流模型拓展至高维变量决策模型，迁移学习技术进一步丰富了新网银行小微企业风险评价维度。

　　在尹振涛看来，金融机构应加强小微企业信贷风险管理和内控机制建设，提升小微企业贷款风险识别、预警、处置能力。同时，积极打造智能化贷后管理系统，通过大数据分析、多维度监测等手段，及时掌握可疑贷款主体、资金异常流动等企业风险点和信贷资产质量情况，有效识别管控业务风险。小微企业的智能贷后管理系统可以从客户登记信息、行政处罚信息、司法案件信息、纳税经营信息等方面以低成本、无触感、勿打扰的方式做好贷后管理工作。

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