标题：安全合法开放政府大数据 化解中小企业贷款难
时间：2016年10月11日 (上午11:03)
分类：封面专题, 封面专题-总第35期, 总第35期, 清华金融评论杂志文章
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作者：清华金融评论

  文/中科院大学金融科技中心主任、吉贝克信息技术有限公司董事长刘世平 解决中小企贷款难这一问题的关键是及时、准确和完整的廉价信息。中国掌握着真正有价值数据的机构是各级政府，因此对于政府来讲亟需建立统一的数据标准，建立数据质量的审核和保障机制，建立数据的有效存储和共享机制。 目前，中国中小企业已经是国民经济中不可或缺的力量。在某种意义上讲，他们已经是国家创新、吸纳新的就业人员和税收增长的主力军。然而因为种种原因，中小微企业得到的融资等各方面的金融服务却少得可怜，大部分中小企业根本不可能得到银行的信贷融资，即使小部分得到银行的信贷服务，那也是费用较高的信贷服务。这一问题并不是中国的特色，而是全世界中小企业面临的共同问题，只是国家和地区不同，问题的程度不同而已。不过如何定义中小企业各国标准不一。美国500人以下的企业为中小企业，而英国的定义要求市场份额较小、所有者亲自管理和企业独立经营之外，还需按照行业和雇员多少或者收入多少为区分标准，如小制造业企业雇员为200人以下，小零售业企业年销售收入在18.5万英镑以下等。中国在2011年前的定义是取决于主管部门，工商有工商的规定，税务有税务的划分标准，地方政府有地方政府的标准。2011年，由工业和信息化部、国家统计局、国家发展和改革委员会、财政部牵头统一规定了中小企业的定义与标准，如房地产开发经营业，营业收入在200000万元以下或资产总额10000万元以下为中小微型企业。对于软件和信息技术服务业，从业人员在300人以下或营业收入10000万元以下的为中小微型企业。但无论如何，各国主要划分因素包括雇员的人数、管理模式、收入额以及注册资本等。国家不同，采用的划分指标就可能不同。 资本天然是逐利的，同时金融机构也是企业，目标当然是利润最大化。因此，服务中小企业对于金融机构来讲，面临如下挑战： 1）服务成本较高：由于企业规模较小，即使银行和中小企业合作成功，单一客户或者单一交易的资金量也是比较小的，单位资金的服务成本相对大型企业来讲必然会比较高。 2）违约率较高：相对于大中型企业，中小企业规模小，经营比较单一，竞争力不强，比较容易受到市场波动的影响，外加融资能力有限，企业经营时间较短，抗风险能力较差，出现坏账的概率必然要大一些。 3）信息不对称：由于中小企业数据相对缺乏或者不完整， 导致金融机构很难准确了解企业的真实情况。 在有意与无意之间，就造成企业和金融机构之间的信息的不对称状态。 4）难于判断其偿债能力：由于企业数据缺乏或者不完整、不准确，外加企业经营时间较短，金融机构很难对企业的偿债能力做出较为准确的判断。由于以上原因和其他原因等，中小企业贷款难、融资难就成为一个普遍问题。 大数据是解决贷款难的利器 虽然小微企业相对于大型企业其经营和财务出现问题的概率要大一些，但庞大的中小企业群体中隐藏着大量的优质有潜力的黑马。如果能够解决信息不对称的问题、提升评估效率、降低信贷成本，更加有效地筛选出优质中小企业，并提升信贷审批效率，那么中小企业融资难、贷款难的问题就可能得到有效解决。 近年来，随着中国金融监管的逐步放开，各种金融创新手段和工具创新不断涌现。金融科技的发展让很多科技企业或者电商企业也发展起信贷工厂业务与供应链金融服务，商业银行在解决对中小微企业的贷款问题上也开始利用信息技术手段，快速有效地收集整理中小微企业与信贷相关的数据信息，进而利用大数据方法对潜在中小微企业进行评级和评估，筛选出优秀或者有偿还能力的客户对其进行授信和发放贷款。不过，需要真正解决中小企业贷款难这一问题的关键还是及时、准确和完整的廉价信息。而中国掌握着真正有价值数据的机构是各级政府，约80%有价值的数据在政府手上。政府有着非常多样和完整的数据，无论是企业还是个人的信息，相对其他任何机构，政府的数据都是比较完整和准确的。 对于一般企业而言，政府有工商数据、税务数据、社保数据、海关数据、贸易数据、知识产权数据（专利、软件著作权、商标、行业标准和国家标准的制定等）、民政数据、财政数据、水利和农业林业数据、交通运输的数据、市场监督和安全监督相关的数据、文化与新闻广播的数据、国土资源的数据、员工的教育水平数据（教育与科技的数据）、环保数据、企业资产和水电使用数据等等各样的数据。几乎所有关乎企业规模、注册资金、盈利能力、税收状态、产业链条、法院判决、公安记录、合作企业等方方面面的数据，甚至于企业的金融信息（人民银行征信管理局）、企业的网络信息等都可以在政府相关部门查到。 关于个人信息方面，政府有房管所的数据、有车管所的数据、有水电煤气的数据、有教育程度数据、有家庭结构数据（计生委的数据）、有交社保的数据、公安数据（人的基本属性数据如出生年月日，籍贯，性别等）、法院数据、征信管理局数据、宽带使用与电信的数据等等，这些数据都能够比较全面和准确地描述一个人或其家庭的基本情况和社会状态。 如果能够对这些数据加以整合和利用，那么我们今天面临的很多问题都可以得到解决。比如用数据分析和数据挖掘的方法，对企业和个人快速进行评级和评价，进而可以引进金融机构对优秀的企业和个人进行授信和发放贷款。对中小企业来讲贷款难的问题就可以得到很好的解决，起码那些优秀企业的融资难问题就可以得到很好的解决。同样，大数据的应用可以帮助金融机构找到优秀的客户源，也可以分析出企业对于保险和理财的需求等。而保险和理财又可以增强企业获得金融服务的机会。大数据可以让整个金融链条和金融循环更为通畅。 政府大数据的作用和需要解决的问题 政府部门有着大量的优质和有价值的数据，但为何这些数据至今还没有发挥其应有的作用呢？关键在于目前大多数数据是割裂的、分散的，没有实现共享，同时数据的潜在价值没有被有效发掘和应用起来。 目前，大部分数据属于条线管理和维护，这好比蜂窝煤，从上到下也许是相通的，但是不同的空心之间是不通的，这就和各个部门之间数据不通的情形类似。工商有工商的数据，税务有税务的数据，环保有环保的数据，虽然这些数据这些年都进行了一定程度的整合，但也只是部门内部地方部门和其上级部门之间的整合，地方部门和中央管理部委内部的整合。在绝大多数情况下，这些不同部门之间的数据并不共享，分属不同部门管理。这一割裂现象导致政府本身的运行效率低下，服务企业和市民的能力没有达到应有的水平。政府和监管部门看企业和个人时，犹如盲人摸象，数据是片面的和不完整的。 造成数据割裂的原因有很多种，主要是中国政治体系的条线管理现状所致，有其历史的必然性，也有一定的合理性。目前政府系统数据使用的现状和中国金融机构大概在15年前以产品为中心的情况比较类似。可喜的是很多大的金融机构都解决了数据统一的问题，也就是大家常常讲的从以产品为中心向以客户为中心的转移基本完成。为此很多机构已经建立了全企业的数据仓库，利用了其他商业智能技术。 今天政府数据的共享也是一样，管理和服务也必须从条线管理走向以管理和服务对象为中心，这和以客户为中心的理念没有任何差别。为了做到这点，就要求我们把每个企事业单位和公民的数据进行集中。只有这样，也唯有这样，我们才可能更好的服务好社会（政府、企事业单位和公民）。 拥有数据是一种权利。数据包含着信息，掌握信息者在很多场景下会具有优势，因此很多当局者是不愿意交出数据和共享数据的。解决这一问题的关键首先在于解决思想问题，需要让相关者理解和了解数据共享给整个社会带来的巨大效益和优势： 利国、利民、利己。 当然，任何一个地方政府的数据集中都是一把手工程，需要领导关注和亲自抓，否则部门之间的界限很难突破，数据共享就会成为一句空话，进而有效服务政府、服务企事业单位和服务公民也就会遇到巨大的困难和问题。因此，对于政府来讲，大数据主要包括建立统一的数据标准，建立数据质量的审核和保障机制，建立数据的有效存储，建立数据共享机制，进行数据的分析和挖掘，并促进数据信息的推广和应用。首先要解决共享的思想问题和共享机制。 如果思想问题解决的好，又有高效的共享机制，很多问题就迎刃而解。 那么，政府大数据究竟能够提供哪些服务呢？ 第一、服务好政府机关及其各个委办局。随着数据的整合和调整后，政府手上会有一套经过整合的完整数据，这套数据可以有效服务好政府及其各个委办局。政府可以快速获取各种各样的统计数据，譬如GDP总量及其分布（按照时间、行业或地域来分析），领导可以快速知晓全市人口变动情况或全省人口总数及分布，能快速获取就业情况、税收情况等与政府管理密切相关的数据。如果政府大数据体系架构建立好了，领导可以通过建设一个管理驾驶舱，把关心的各项指标整合进来，通过手机、PDA等无线设备随时了解全县、全市、全省甚至全国的各项指标进展情况。 通过数据的整合，政府相关部门获取信息的时间会大大缩短，数据和信息会更加丰富。数据不但包括各个部门的运行情况，也包括跨部门的数据和信息，管理者会根据更加完整和全面的数据和信息来指导日常工作。譬如企业评优和政府支持各类高新技术企业，现在主要依靠企业报送材料，根据报送材料进行评选。有了政府大数据，谁是高新技术企业，看看他们的专利、软件著作权、商标、行标及国标的制定与参与，看看他们合作的上下游企业（发票），他们销售的产品等信息，就能快速判定谁是真正的高新技术企业。同时，通过调看企业员工人数、收入、税收、缴纳社保情况等，政府可以快速判断出企业的规范和效益；通过数据的历史变化，可以判断出企业的发展趋势；通过横向比较，可以判断出在同一行业，哪些企业发展的比较好，哪些企业比较健康等。这些对于政府的产业布局，企业扶持政策的正确落实都能够起到很好的指导和参谋作用。 第二、服务好所在地的企事业单位。尤其是金融服务方面，通过政府大数据可以很好地服务企业的信贷、保险和理财业务。通过法院和征信数据，可以快速地罗列出有过问题和正在面临潜在问题的企业，通过标识，可以降低金融机构的贷款风险；通过企业经营情况、纳税情况、社保数据、上下游企业数据等，可以对企业进行评级，建立企业偿债能力模型来评价企业的偿债能力。同样，通过个人的房产、车辆、就业、教育、信用、社保、家庭结构和家庭水电煤气缴费数据，可以对个人进行评级。对于小微企业，可以把企业的偿债能力与个人的偿债能力进行整合，进而来判断企业和企业法人等关键人物的偿债能力。这样的评级，对于金融机构来讲，很好地解决了信息不对称、信息不完善、信息不准确和信息不及时的问题。通过各种数据的整合分析，可以快速筛选出一个政府所在地的优质中小企业，对于优质的企业，金融机构是非常愿意和他们发生信贷关系的。另外，通过政府大数据平台，可以极大地降低金融机构的数据收集和企业评价成本，非常利于企业和金融机构的对接。 第三、服务好市民。老百姓最关心的就是衣食住行，房屋、教育和医疗一直被比喻为三座大山。房屋的问题影响因子众多，大数据可以有所帮助，但仅靠大数据难以从根本上解决对于教育资源和医疗资源的部署和建设。不过，可以通过城市教育和医疗资源的图层（譬如幼儿园、小学、中学学校的分布及其每个学校容量的大小），外加人口的分布状况、适龄儿童的分布情况，结合地理信息系统（GIS），清楚地知道什么地方教育资源相对富裕、甚至过剩，什么地方资源不足，可以有效提升教育资源的合理规划和分配效率。对于医疗设施和服务，可以用同样的方法推动医疗资源的合理规划与科学布局。通过优化解决方案，不但可以优化教育和医疗资源的合理布局，同时也可以大大减少和降低市民、学生、病人及家人的出行交通压力。 安全和合法使用的问题 在大数据这一理念深入人心的时候，我们同时也要保持清醒的头脑。要关注大数据应用可能带来的一些问题，或因为管理不善带来的问题。 在所有的问题之中，数据安全和数据合法使用无疑是最重要的两个问题。 政府或者企事业单位收集和整合了企事业单位和个人的数据之后，数据的安全和保密工作无疑就是非常重要的工作之一。如何防止数据的泄密、防止操作不当造成不该公开的数据的公开、防止黑客的攻击、防止数据被窃取或者被篡改都是急需做好的工作。 除了数据的安全保护以外，数据合法使用的问题亦急需通过法律法规的方法去解决。大数据的使用无疑会对社会创新、政府服务能力的提升、企事业单位的竞争力和生产效率的提高、老百姓生活的便利性等方面发挥巨大的作用。 但是如何保护企事业单位和个人的隐私权也非常重要，不能因为大数据而造成对于企业和个人在隐私方面的伤害。 在这个前提下，数据的合法合理使用也是需要研究和确定的，什么样的数据在什么情况下可以使用必须有清晰的定义和界限。合理合法使用包括数据收集的权限和范围，数据使用的权限和范围，数据所有者的权限、责任和义务等。 法律的缺失是高效社会信用体系建设和推动大数据发展的短板。数据的安全使用、公民隐私和公民信用权利的保护、数据的有效归集和合理使用等都急需用法律条款来规范。因此完善大数据立法程序和建立大数据合法使用的相关法律法规是立法部门亟需启动的工作。现在已经有很多省份在推动省内立法，比如，上海市人大财经委目前正在推动这项工作，非常值得推广。相信不久的将来，对于社会征信和大数据的应用，我们都会有法可依；对于信息的公开和公民隐私的保护，我们一定有法可依，有规可循。 本文编辑/王蕾
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