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摘要：美国当地时间6月18日，世界货币基金组织（IMF）迎来了中国6家优秀金融科技企业，其中蚂蚁金服、微众银行、新网银行等机构，在中国借助大数据、云计算、人工智能等最新技术，让传统的金融服务在线化、数字化、智能化，消费者在任何时间、任何地点，都可以通过手机获得金融服务，这让IMF总裁拉加德表示出了浓厚兴趣。

小微企业融资难是一个世界性难题，如何借助金融科技的手段突破这一难题？新网银行行长赵卫星在分享中表示，未来随着全产业链、全价值链数据的深度采集与运用，可以利用金融科技去提升产业金融领域的服务效率，深度服务小微企业，并有效提升风控的精准度。

拉加德表示，中国的金融科技发展和普惠金融实践让人兴奋，其中通过大数据、云计算等新兴技术控制金融风险的尝试，对小微企业的金融支持都值得全球借鉴。

小微企业融资难
源于“企业与金融机构的信息不对称”
“中小企业融资难，从根本上来说是中小企业与金融机构之间的信息不对称引起的，如何合理有效的评估中小企业的信用风险状况，对解决中小企业融资问题起着决定性的作用。”赵卫星在分享中表示，以大数据为核心，依据客户在生态圈内的表现为其提供企业评级，可以帮助客户自动审核审批、快速放款，对商业银行信贷业务起到明显的分流效应。

小微企业的风控建模与普通消费者的建模相比存在较大差异。在为消费者建立风控模型时，一般会运用到设备指纹、生物探针、星网关联等手段做反欺诈识别，同时也会通过用户画像、深度学习等技术手段，评估其信用风险，给予合适的额度及利率。

赵卫星说，企业评级模型会使用五大类信息，一是工商信息，具体包括工商成立年限、注册资本、行业类型、经营范围、股东信息、对外投资信息等；二是经营信息，包括资产、负债、利润等信息；三是税务数据，包括缴税历史、缴税金额情况等；四是发票信息，包括企业的进项和销项发票明细信息等；五是行政司法数据，包括行政和司法处罚等信息。

“对银行来说，小微企业可用于建模的样本量级较低，因此小微企业的风控更加困难，在企业评级模型选择方面会综合传统模型和机器学习模型进行构建。”赵卫星说，新网银行正在探索使用机器学习模型，梯度提升决策树模型、随机森林等用于捕捉弱相关、非线性的风险规律，最终通过融合形成小微企业的风险评级结果。

数字普惠金融
未来从消费金融向产业金融扩散
在消费金融领域，中国部分金融机构已经做到了让消费者随时随地进行借款申请、实时授信、秒速提款，而未来随着金融科技的深度运用，随着全产业链、全价值链数据的深度采集与运用，金融机构可以利用金融科技去提升产业金融领域的服务效率，深度服务小微企业。

“为了服务小微群体，新网银行从一开始就搭建了一套适用于小微群体的分布式底层架构，这个架构可以适应高并发诉求，同时具备高弹性以及高可用的性能。”赵卫星表示，在这样架构中，有一层“厚厚”的中间平台层，一方面高效处理海量数据，另一方面借助“开放银行”模式，开放300多个API接口，让合作伙伴可以高效接入新网银行的金融服务。

赵卫星透露，目前，新网银行的大数据平台已经累积了650TB的数据量，服务用户近2400万人，累计放款2400亿元，在服务小微方面，也与新希望集团、新大陆、友金普惠、诺诺金服、大数金融等多个平台合作，贴合产业平台的用户资金需求，定制创客贷、商户贷等小微金融产品。

“在开放银行模式的支撑之下，未来银行即服务（Bank as a Service），到时候银行会隐身在各种场景里，甚至不需要设置线下网点，也同样可以让消费者、小微企业‘3A式’（ Anytime、Anywhere、Anything）享受金融服务。”赵卫星最后总结说，随着5G技术、IoT技术、物联网、区块链等的高速发展，人类社会的主要活动都将线上化，线上线下的界限更加模糊，互联网入口将被大大拓宽。金融很有可能借助智能设备实现“万能互联”，届时，银行的业务流程与风控流程都可以做到无感化，与场景无缝衔接，更加智能化、生态化。

（内容转自：人民日报海外官网 文/图 刘江林）