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摘 要：在大数据的促使之下，我国各行各业均发生了巨大变革，商业银行同样如此，站在银行发展角度来说，信贷业务是银行利润的重要来源。本文对商业银行小微企业信贷风险控制中存在的问题进行总结，并从利用大数据平台提升数据应用效率、对政府层面的数据信息进行整合、与大数据平台之间开展合作、转变小微信贷的经营模式四方面，论述了大数据征信下的商业银行小微企业信贷风险控制措施。
关键词：大数据征信；商业银行；小微企业；信贷风险
引言
我国小微企业的运营时间较短，无法在剧烈的市场波动之中平稳立足，内部管理工作也不够成熟，进一步增加了企业的经营风险，更不利于商业银行的信贷发展。只有将小微企业的信贷风险问题全面解决，才能进一步提升银行的信贷利润。因此，商业银行应该以大数据征信技术为基础，建立起信息网络平台，对小微企业进行全面分析，进而提升小微企业的信贷实力。
一、商业银行小微企业信贷风险控制中存在的问题
（一）信贷风险的预警机制以及信息反馈机制不完善
在小微企业发展过程中，一般需要的信贷资金额度较小，很多银行为了经营方便，利用很简单的方法对经营风险进行把控，形式化过于明显。部分小微企业为了遮掩信贷风险，往往会采取多种手段制造企业正在经营的假象，从而获取更多的信贷支持。因此，站在信贷服务对象角度来说，银行的征信预警体制应该得到进一步完善。但在具体机制完善过程中，涉及到很多问题，如专业人才不足、监督工作不到位、对风险管理不重视等，甚至还存在逾期贷款的追偿等。
（二）管理体制不健全
我国的小微企业发展时间较短，固定资产并不充足，很容易受到不良因素的冲击，也不具备更多的低压资产，进一步提升了企业的信用风险。另外，很多企业管理人员由于利益的趋势，并未以诚信为经营原则，利用虚假的财务报表来骗取银行贷款，也正是由于这种不道德行为的出现，为企业经营带来了更多风险。受这些问题的影响，银行必须对风险防范体系进行健全，从而对风险进行良好把控。但从目前的实际情况来看，银行风险管理机构呈现出严重的条块分割状态，部门之间也没有进行过多联系，导致管理流程相互脱节，无法对企业进行正确的风险评估工作，一旦风险出现，风险预警工作也不能在第一时间内发挥出作用。
（三）风险量化手段不先进
商业银行对小微企业信贷风险计量主要以系统模型分析为主，配合信用评分模型分析。前者主要以客户的准入阶段分析为主，利用主观和定性分析来确定企业贷款信用风险，在此过程中，5C、5P等分析方式属于典型代表。该类分析方式主要以影响因素的选择为主，在风险划分时主要以专家的主观经验依赖为主，风险度量界限十分模糊，由于专家的不同，所得出的最终结果也不同，从而影响决策判断的准确性。另外，后者分析主要以借款人的经济状况为主，通过z评分模型，将企业的违约概率计算出来，从而对贷款进行合理定价。该种方式在使用过程中存在较大缺陷，由于历史数据过少，并没有足够的经验数据为该模型提升支持。与此同时，该模型在使用过程中主要强调的是各个变量之间的线性关系，站在真正的实验角度来说，信息之间的相关关系并不明显，无法对动态风险作出有效观测。
（四）信用评价体系不科学
截止到目前，我国商业银行对小微企业的信用评级以传统打分方式为主，利用财务指标和非财务指标的选取，赋予每个指标不同的权重，最终得到用户信用等级。在该种信用评级方法之中，主要关注的内容为企业的贷款偿还能力，这其中还包括企业总资产、抵押物情况等，对企业的现金流情况不够重视，更没有将企业的创新能力展示出来。另外，很多银行在企业评级过程中没有充分考虑企业发展的特殊性，也没有将企业的成长能力指标纳入到信用评级体系构建过程中，从而导致分类能力出现不足，最终的评级结果也不具备较强的比较性。
二、大数据征信下的商业银行小微企业信贷风险控制措施
（一）利用大数据平台提升数据应用效率
大量数据的掌握并不代表相应数据价值的获得，与互联网金融企业相比，商业银行属于最早的数据拥有主体，但在数据应用和产品创新上却显得过于滞后。因此，在大数据时代下，商业银行之间的发展竞争主要集中在数据应用方面，而此方面的核心便是数据分析与处理。商业银行必须加强对技术的有效创新，并通过大数据平台的有效建立，提升数据的应用能力。另外，在硬件设施的使用上，需要进一步加强数据仓库建设，最终实现各项业务数据的全面整合。在软件设施方面，应该以SAS、R等软件为主，在数据通道拓宽的同时，提升数据的存储能力和分析能力，将自然语义和图像处理结合在一起，将征信系统对接其中，为数据结果的输入和输出提供便利条件。
（二）对政府层面的数据信息进行整合
大数据征信的竞争所在便是客户经营数据的获取，商业银行在发展过程中应该做好数据分析工作，对有效的信用信息进行征集，最终挖掘出更多有效客户。仅通过商业银行自身数据挖掘技术和征信系统远远不能满足人们的使用需求，政府还要将带头作用发挥出来，对银行、税务局等进行整頓，获取一些小微企业在信贷、纳税、诉讼等方面的信息，并将这些信息整合在一起，让银行对小微企业有一个深入了解，不仅可以做好风险的规避，还能促使企业和银行一起实现可持续发展。与此同时，成立专门的小微企业征信机构，并以各平台的信息结合为基础，做到信用平台的有序发展，这样一来，信息的作用便会被有效挖掘，便于企业和政府的联合。
（三）与大数据平台之间开展合作
商业银行可以利用大数据征信技术对信贷风险进行控制，在此过程中，必须将传统数据界限打破，利用各种渠道来获取客户信息，实现外部数据获取渠道的丰富。另外，还要充分利用互联网平台之中的数据优势，与通信运营商、电商企业等平台展开数据合作，做到对分散信息的充分利用，提升信息的真实性和完整性。另外，商业银行可以将小微企业的内外部数据形成互联，确保客户图像更加完整。与此同时，还可以对移动社交网络平台中的信息进行抓取，利用筛选和合并及时发现风险，并对违约概率进行测算。通过平台的有效融合，小微企业行为特征得到了全方位了解，促使商业银行与小微企业之间实现零距离沟通。
（四）转变小微信贷的经营模式
在大数据时代的作用下，数据逐渐成为了金融机构资产管理中的一把钥匙，可以打开数据应用的大门。现如今，由于互联网和大数据技术的不断发展，商业银行应该以发展转型为主，对金融新常态进行适应。首先，在战略规划方面，应该以业务管理数据为主，让企业走向战略转型的道路。另外，商业银行也应该以大数据发展战略为主，通过大数据模型实验室的建立，实现对企业各种数据的整合分析，并在产品研发过程中也能得到有效应用，在降低小微企业信贷成本的同时，对商业银行的风控体系进行完善。其次，在运营管理方面，应该向精细化管理模式转变，不再单纯依靠业务发展规模和市场份额来衡量企业的发展情况，而是利用大数据来了解客户的具体需求，为其提供个性化服务，降低业务风险。最后，在管理决策的应用上，其决策模式应该从依赖性向数据性转变，决策过程也会从被动式和预判式转变，从而提升信贷的准确性和时效性。之后，商业银行还可以利用信息挖掘和数据渠道整合，对小微企业的信贷风险进行有效控制，在数据经营的基础上实现战略转型。从这里也可以看出，商业银行在发展上不应该将发展目标放到降低经营成本、提升经营效率上，而是与客户建立起一个良好的合作关系，以满足客户需求为主，形成新的战略体系。
三、总结
综上所述，小微企业在市场竞争中处于不利局面，导致该类企业的经营风险大大增加，这也使得银行对小微企业的贷款业务更加谨慎。为了对小微企业信贷风险进行准确探知，如资金需求量、偿还能力确定等，商业银行可以将重点放在大数据平台建设上，以计量模型、处置策略建立等为主，提升企业信贷风险的控制力度。
参考文献：
[1]李清馨，方丽云.中小企业融资困境与互联网金融的破解之道[J].科技经济市场，2018，（05）：83-84.
[2]王学英，吴铭.浅析当前形势下小微贷款风险的管理与控制[J].财经界（学术版），2016，（24）：151+271.
作者简介：
余宏伟（1991-），男，江苏沭阳人，本科学历，初级经济师，研究方向：大数据统计与互联网金融方向。
关键词：大数据征信；商业银行；小微企业；信贷风险
引言
我国小微企业的运营时间较短，无法在剧烈的市场波动之中平稳立足，内部管理工作也不够成熟，进一步增加了企业的经营风险，更不利于商业银行的信贷发展。只有将小微企业的信贷风险问题全面解决，才能进一步提升银行的信贷利润。因此，商业银行应该以大数据征信技术为基础，建立起信息网络平台，对小微企业进行全面分析，进而提升小微企业的信贷实力。
一、商业银行小微企业信贷风险控制中存在的问题
（一）信贷风险的预警机制以及信息反馈机制不完善
在小微企业发展过程中，一般需要的信贷资金额度较小，很多银行为了经营方便，利用很简单的方法对经营风险进行把控，形式化过于明显。部分小微企业为了遮掩信贷风险，往往会采取多种手段制造企业正在经营的假象，从而获取更多的信贷支持。因此，站在信贷服务对象角度来说，银行的征信预警体制应该得到进一步完善。但在具体机制完善过程中，涉及到很多问题，如专业人才不足、监督工作不到位、对风险管理不重视等，甚至还存在逾期贷款的追偿等。
（二）管理体制不健全
我国的小微企业发展时间较短，固定资产并不充足，很容易受到不良因素的冲击，也不具备更多的低压资产，进一步提升了企业的信用风险。另外，很多企业管理人员由于利益的趋势，并未以诚信为经营原则，利用虚假的财务报表来骗取银行贷款，也正是由于这种不道德行为的出现，为企业经营带来了更多风险。受这些问题的影响，银行必须对风险防范体系进行健全，从而对风险进行良好把控。但从目前的实际情况来看，银行风险管理机构呈现出严重的条块分割状态，部门之间也没有进行过多联系，导致管理流程相互脱节，无法对企业进行正确的风险评估工作，一旦风险出现，风险预警工作也不能在第一时间内发挥出作用。
（三）风险量化手段不先进
商业银行对小微企业信贷风险计量主要以系统模型分析为主，配合信用评分模型分析。前者主要以客户的准入阶段分析为主，利用主观和定性分析来确定企业贷款信用风险，在此过程中，5C、5P等分析方式属于典型代表。该类分析方式主要以影响因素的选择为主，在风险划分时主要以专家的主观经验依赖为主，风险度量界限十分模糊，由于专家的不同，所得出的最终结果也不同，从而影响决策判断的准确性。另外，后者分析主要以借款人的经济状况为主，通过z评分模型，将企业的违约概率计算出来，从而对贷款进行合理定价。该种方式在使用过程中存在较大缺陷，由于历史数据过少，并没有足够的经验数据为该模型提升支持。与此同时，该模型在使用过程中主要强调的是各个变量之间的线性关系，站在真正的实验角度来说，信息之间的相关关系并不明显，无法对动态风险作出有效观测。
（四）信用评价体系不科学
截止到目前，我国商业银行对小微企业的信用评级以传统打分方式为主，利用财务指标和非财务指标的选取，赋予每个指标不同的权重，最终得到用户信用等级。在该种信用评级方法之中，主要关注的内容为企业的贷款偿还能力，这其中还包括企业总资产、抵押物情况等，对企业的现金流情况不够重视，更没有将企业的创新能力展示出来。另外，很多银行在企业评级过程中没有充分考虑企业发展的特殊性，也没有将企业的成长能力指标纳入到信用评级体系构建过程中，从而导致分类能力出现不足，最终的评级结果也不具备较强的比较性。
二、大数据征信下的商业银行小微企业信贷风险控制措施
（一）利用大数据平台提升数据应用效率
大量数据的掌握并不代表相应数据价值的获得，与互联网金融企业相比，商业银行属于最早的数据拥有主体，但在数据应用和产品创新上却显得过于滞后。因此，在大数据时代下，商业银行之间的发展竞争主要集中在数据应用方面，而此方面的核心便是数据分析与处理。商业银行必须加强对技术的有效创新，并通过大数据平台的有效建立，提升数据的应用能力。另外，在硬件设施的使用上，需要进一步加强数据仓库建设，最终实现各项业务数据的全面整合。在软件设施方面，应该以SAS、R等软件为主，在数据通道拓宽的同时，提升数据的存储能力和分析能力，将自然语义和图像处理结合在一起，将征信系统对接其中，为数据结果的输入和输出提供便利条件。
（二）对政府层面的数据信息进行整合
大数据征信的竞争所在便是客户经营数据的获取，商业银行在发展过程中应该做好数据分析工作，对有效的信用信息进行征集，最终挖掘出更多有效客户。仅通过商业银行自身数据挖掘技术和征信系统远远不能满足人们的使用需求，政府还要将带头作用发挥出来，对银行、税务局等进行整頓，获取一些小微企业在信贷、纳税、诉讼等方面的信息，并将这些信息整合在一起，让银行对小微企业有一个深入了解，不仅可以做好风险的规避，还能促使企业和银行一起实现可持续发展。与此同时，成立专门的小微企业征信机构，并以各平台的信息结合为基础，做到信用平台的有序发展，这样一来，信息的作用便会被有效挖掘，便于企业和政府的联合。
（三）与大数据平台之间开展合作
商业银行可以利用大数据征信技术对信贷风险进行控制，在此过程中，必须将传统数据界限打破，利用各种渠道来获取客户信息，实现外部数据获取渠道的丰富。另外，还要充分利用互联网平台之中的数据优势，与通信运营商、电商企业等平台展开数据合作，做到对分散信息的充分利用，提升信息的真实性和完整性。另外，商业银行可以将小微企业的内外部数据形成互联，确保客户图像更加完整。与此同时，还可以对移动社交网络平台中的信息进行抓取，利用筛选和合并及时发现风险，并对违约概率进行测算。通过平台的有效融合，小微企业行为特征得到了全方位了解，促使商业银行与小微企业之间实现零距离沟通。
（四）转变小微信贷的经营模式
在大数据时代的作用下，数据逐渐成为了金融机构资产管理中的一把钥匙，可以打开数据应用的大门。现如今，由于互联网和大数据技术的不断发展，商业银行应该以发展转型为主，对金融新常态进行适应。首先，在战略规划方面，应该以业务管理数据为主，让企业走向战略转型的道路。另外，商业银行也应该以大数据发展战略为主，通过大数据模型实验室的建立，实现对企业各种数据的整合分析，并在产品研发过程中也能得到有效应用，在降低小微企业信贷成本的同时，对商业银行的风控体系进行完善。其次，在运营管理方面，应该向精细化管理模式转变，不再单纯依靠业务发展规模和市场份额来衡量企业的发展情况，而是利用大数据来了解客户的具体需求，为其提供个性化服务，降低业务风险。最后，在管理决策的应用上，其决策模式应该从依赖性向数据性转变，决策过程也会从被动式和预判式转变，从而提升信贷的准确性和时效性。之后，商业银行还可以利用信息挖掘和数据渠道整合，对小微企业的信贷风险进行有效控制，在数据经营的基础上实现战略转型。从这里也可以看出，商业银行在发展上不应该将发展目标放到降低经营成本、提升经营效率上，而是与客户建立起一个良好的合作关系，以满足客户需求为主，形成新的战略体系。
三、总结
综上所述，小微企业在市场竞争中处于不利局面，导致该类企业的经营风险大大增加，这也使得银行对小微企业的贷款业务更加谨慎。为了对小微企业信贷风险进行准确探知，如资金需求量、偿还能力确定等，商业银行可以将重点放在大数据平台建设上，以计量模型、处置策略建立等为主，提升企业信贷风险的控制力度。
参考文献：
[1]李清馨，方丽云.中小企业融资困境与互联网金融的破解之道[J].科技经济市场，2018，（05）：83-84.
[2]王学英，吴铭.浅析当前形势下小微贷款风险的管理与控制[J].财经界（学术版），2016，（24）：151+271.
作者简介：
余宏伟（1991-），男，江苏沭阳人，本科学历，初级经济师，研究方向：大数据统计与互联网金融方向。