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大数据背景下中小企业银行贷款风险评估(11页).pdf
 


所在类别: 风险管理/金融风险
文件类型: PDF
文件大小: 500KB
授权方式: 普通会员,高级会员
下载扣除圈币: 2 圈币
资源语言: 简体中文

【简介】
要点
中小企业的发展可有效促进经济增长、带动就业激发市场活力,然而融资难、融资贵却一直是制约其发展的重要瓶颈,原因主要有:中小企业管理水平不高,没有建立起现代企业制度;自身经营能力不强,抗风险能力较弱;信息不对称问题突出;现行金融制度存在较大的局限性。
在传统模式下,我国商业银行仍然没有找到区别于大中企业的中小企业贷款新方法,很多情况下都是沿用大中企业贷款方法。银行现有企业信用评级指标体系以财务统计数据分析为主,但中小企业的财务数据经常不真实或不完整,很可能导致“逆向选择”和“道德风险”。
大数据技术有助于解决中小企业和信贷机构之间存在的信息不对称问题,提高双方交易成功的概率。阿里小贷、金电联行、ZestFinance 等机构在运用大数据技术解决贷款风险评估问题上已经取得一定经验。
商业银行在运用大数据进行中小企业贷款时做好:重视中小企业的日常经营数据;提供竞争性的金融产品,主动获取企业数据;强化数据分析能力,预测企业信贷风险。
近期以来,随着中国经济增速放缓和世界经济复苏仍面临较大的不确定性,国内企业经营环境持续承压,2014年12月、2015年1月汇丰中国PMI 指数持续处于50以下,意味着中小企业投资环境恶化,反映到商业银行对中小企业的贷款中来,突出表现为中小企业贷款风险上升,贷款质量劣变。中小企业贷款难题一直是困扰商业银行的重要问题,商业银行以大中企业为主的传统的信贷模式难以适应中小企业,特别是小微企业的信贷需求,如何探寻新的审贷模式是商业银行下一步的重要课题。大数据技术的出现为商业银行更好地把握中小企业贷款问题带来了新的契机。
一、当前中小企业融资“难且贵”的原因
改革开放以来,中小企业逐步成为我国经济中的活跃主体,并成为中国经济增长、扩大就业和技术进步的重要力量。截至2013 年末,全国法人小微企业数量达1170 万户,占全部法人企业数量的76%,含个体工商户达到5606 万户,占企业数量的94%,提供的最终产品和服务价值相当于国内生产总值总量的60%,纳税占国家税收总额的50%,完成了65%的发明专利和80%以上的新产品开发1,且中小企业就业人数占全部企业就业人数比重高达81.89%(中国中小企业信息网)。

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