百融金服响应中办国办民企利好举措,破局民企融资难题

来源:it商业新闻网

  作为一家以“让金融普惠民众”为愿景的大数据科技企业,百融金服凭借自身的技术优势不断触达民营企业和多种场景,持续提升小微企业的融资获得感。百融金服CEO张韶峰表示,发展普惠金融、助力民营企业解决‘融资难’、'融资贵’问题,已经成为中央、各级机构和社会各界普遍关注的问题。

  2月14日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强金融服务民营企业的若干意见》(下称《意见》),并发出通知,要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。这与百融金服的宗旨不谋而合:依据客户业务特点及需求,依靠技术和数据的力量完善客户的风控体系建设,提升运营效率,改进产品设计,助力普惠金融,扶持实体经济发展。

  “民营经济是社会主义市场经济的重要组成部分,在稳定增长、促进创新、增加就业、改善民生等方面发挥着不可替代的作用。”当下,金融如何更好地服务实体经济,尤其是如何服务好民营经济的问题,显得尤为重要和迫切。

  《意见》明确指出,要“提高金融机构服务实体经济能力”。百融金服张韶峰表示,大数据、人工智能、云计算等金融科技的发展应用,有效地降低了金融交易的成本和风险,扩大了金融服务的空间、打破了传统金融的边界,提高了民营企业、特别是小微企业的覆盖面和可获得性,使金融服务的效率提升,降低成本,全面提升金融支持实体经济的能力。

  百融金服凭借多年积累的海量多维数据、超强的技术实力以及服务金融行业多年的经验,通过大数据、人工智能、云计算等技术构建了完善的风险控制、产品开发、市场营销、客户服务、运营管理等体系,为金融机构提供客户全生命周期管理服务,运用科技助力个人和小微企业获得适当的金融产品和服务。

  科技破局普惠金融

  “有效提高民营企业融资可获得性”是《意见》的重要内容之一。中国的普惠金融实践证明,依托金融科技发展数字普惠金融,可以提升金融服务的可获得性、成本可负担性以及供需可匹配性,从而为破解普惠金融难题提供更可行的路径。

  刚刚跨入 2019年,普惠金融就再度引发全社会的高度关注。1月4日,总理在考察中行、工行、建行时指出,要通过大数据等技术手段,探索破解小微企业融资难融资贵,有关部门要请第三方进行评估,切实可行要向全国复制推广。总理的讲话,释放出了积极的信号:技术加持,正加速推动破解民营企业融资难题。

  虽然今天全社会都在谈普惠金融,但其实很多人对普惠金融的认知都存在误区。普惠金融这个叫法其实不是全球通用的,这个叫法是中国人发明的。普惠金融的英文原文是Inclusive Financing,准确的翻译应该是“包容性金融”,这里面只有普的含义,并没有惠的含义。Inclusive就是指所有人都应该有权力获得金融服务。

  在百融金服张韶峰看来普是绝对的,惠是相对的,惠要根据个人资信状况,包括诚信程度,道德水平,盈利状况,相对定价,企业、个人利率应该是不同。

  “科技是普惠金融的唯一出路,”百融金服张韶峰指出。大数据+人工智能是普惠金融的核心科技——大数据提升了信息的丰富度,而人工智能则提升了信息的利用效率与效果。“大数据与人工智能是一枚硬币的两面,大数据是新时代的能源与原材料,人工智能是提升能量利用效率与效果的工具”。

  之所以作出这样的判断,是由普惠金融的特点决定的,他表示。普惠金融的主要客群是小企业甚至微企业、微微企业、个体户、中低收入城镇人口以及三农人群,加起来约7.5亿。受众面极大,但信用记录却是缺失的。目前,人民银行征信中心大概覆盖了四亿,大部分普惠金融人群的信用记录是没有被覆盖。此外,普惠金融产品授信额度很小,利率还需控制在合理范围内。“只有靠科技才有可能同时触达到这么大人群,服务到这么大人群,同时细分每一个不同人群的价格”。

  正因如此,百融金服把“让金融普惠民众”作为公司愿景。

  自2014年成立以来,百融金服一直致力于运用科技助力小微企业和个人, 尤其是中低收入人群能够获得适当的金融产品和服务。2018年6月,国家发改委牵头成立“守信激励创新产品与服务”联盟,即“信易+”联盟,百融金服作为第一批成员入选,成为小微企业信用评估唯一指定机构。“信易+"项目中,针对小微企业进行信用评价的项目为 “信易贷”,由百融金服承担该项目。此外,为加快推进综合信用服务机构试点工作,国家发改委于10月17日公示了“综合信用服务机构试点名单”,百融金服在26家入选机构中位列榜首。

  百融金服参与的“信易贷”项目,以切入真实交易及服务产业链场景的产融模式为主。根据小微企业经营的一般规律,通过人工智能算法和海量数据,将企业主(C)的信用评估与企业实体(B)的信息结合进行信用评估,打造出业界领先的C+B金融科技云平台,线上解决获客、数据、技术和运营,线下则体现交易本质和服务本质,大幅提高小微企业信贷决策的准确性和授信审批效率。

  2018年12月21日,国家发改委副主任连维良考察百融金服时,亦重点谈到如何利用普惠金融解决小微企业生存难的问题。百融金服已经开发了针对小微企业的“小微普惠分”,让具有实力的小微企业享受到金融服务,真正实现科技助力普惠金融,扶持实体经济发展。

  大数据服务小企业

  《意见》特别强调,要“强化融资服务基础设施建设,着力破解民营企业信息不对称、信用不充分等问题”。随着银行关注的客群逐渐下沉,解决征信空白问题成了摆在面前的首要任务。金融服务民营企业,表面上是拼业务、拼客户,其实本质是在拼风控。而在这方面,百融金服具有先天优势。

  百融金服的全生命周期金融解决方案目标是用最低的成本解决金融的核心问题——信息不对称性截至2017年底,我国民营企业数量超过2700万家,个体工商户超过了6500万户,注册资本超过165万亿元,民营经济占GDP的比重超过了60%,撑起我国经济的“半壁江山”。“由于中小企业具有企业和企业主双重属性,对其的风险评估往往需要二者兼顾。”张韶峰指出。

  “大数据很忠诚,它真实记录着个体的每个足迹。一个企业的中标信息、招聘信息、交易行为、法院公告等多个纬度都可以用来考察这个企业是否‘靠谱’。而企业家的手机号使用时长,书籍购买频率,是否喜欢打游戏,经常性活动场所与金融机构地址是否匹配等要素,均被用来评估企业主个人的信用程度”,张韶峰举例称。百融金服依据中小企业发展规律和特点,百融金服将海量数据通过智能算法,打造业界领先的C(企业主)+B(企业)金融科技云平台,创新性地把基于“人工智能+大数据”C+B完整风险画像应用贯穿到金融客户全生命周期始末。

  除此之外,不同于传统单纯依托静态的、事后的数据,百融金服运用人工智能实现“主体信用+交易信用”,对企业进行信用评价。通过对企业经营的各类交易行为进行交叉核验,比如对订单、仓单和应收账款的动态匹配,百融金服还原了业务和资产的真实性,全面反映企业的交易信用,形成“主体信用+交易信用”。 百融金服通过对各行业的深度解读,实现产业数据的金融化,在风控模型的设计和金融产品的打造上做到基于行业属性和特点量 “体裁衣”,对企业信用评价真正做到了“千企千面”。

  目前,百融金服通过深度学习模型,会从数十万个纬度评价一个金融需求方,相较传统方法,整体效率提升60%以上。

  “秒级服务”大幅提升时效

  《意见》里首次明确提出要“提高贷款需求响应速度和审批时效。商业银行要积极运用金融科技支持风险评估与信贷决策,提高授信审批效率。”金融机构的核心需求,是在一定的风险承受限度之内,尽可能地提高核批率。百融金服张韶峰指出,前端营销策略的改变、风控相关的新数据维度的应用,都需要对基于多维度数据的风控模型进行重新调整、测试,再投入使用。光靠金融机构内部数据量和研发资源,很难与灵活多变的市场需求同步,传统的信贷核批效率已经难以满足当下的金融审批需求。

  百融金服通过人工智能、大数据等先进技术,通过云服务模式,以及超强的运算、建模能力,将先进的模型评分,为各类金融机构赋能,有效地提升客户的经营效率。百融金服张韶峰介绍,百融金服提供包括营销获客、贷前信审、贷中管控以及资产管理在内的全生命周期产品和服务。

  “豪秒级服务”是百融金服运用科技为金融机构赋能的最好实证之一。百融金服的产品能在收到查询请求后毫秒级的时间内完成相关评分计算,然后向金融机构返回查询结果,满足不同金融审批场景需求。“目前,百融金服每天利用大数据和人工智能技术,协助金融机构处理数百万笔的贷款申请”,百融金服张韶峰表示。

  人工智能“照妖镜”让逃废债无处遁形

  《意见》也对民营企业提出了要求,指出“企业要主动创造有利于融资的条件”,并特别强调企业要“不逃废金融债务,为金融支持提供必要基础条件。”

  随着大数据和人工智能的不断发展,对于借款失信企业、失信人员的处罚措施、力度和速度都有了长足进步。那些自以为通过“耍小聪明,借的钱就不用还”的逃废金融债行为,其实是一种无知的表现。

  百融金服拥有的大数据风控等先进技术,能够增加逃废债企业的违约成本。经过近5年的行业积累以及依托自身在大数据领域的深耕,百融金服目前拥有千万级别的失信被执行人数据库——“照妖镜”,并且免费向金融机构开放查询。通过与多家金融机构对接,可有效降低和防范违约风险,保障金融行业的稳定运行。除了 “照妖镜”,百融金服还有多种已经数千家金融机构成功实践的相关方案和服务,能够有效地帮助金融机构防范和化解风险。

  “未来,金融行业将不再只服务于‘高大上’的企业,而是借助人工智能和大数据的技术力量,全方位评估金融需求者的风险、喜好和财力,使各类金融需求者都能享受到合适的金融服务。”百融金服张韶峰说,“百融金服的愿景,就是让金融普惠民众。” 百融金服已经成功为数千家金融机构提供服务,覆盖了包括工商银行、招商银行、捷信消费金融、泰康人寿在内的所有金融业态。

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