排列科技：以全世界少有的货币政策，为何仍难破小微融资困局？

本篇文章2855字，读完约7分钟

情况绝非如此。

恐怕世界上没有几个国家像中国政府那样大力支持小微企业的发展。

在此之前，不明显的是，在农历新年后不久，中央政府及其领导人再次发布了强有力的政策和信号，以支持肖伟。

2月14日，《关于加强民营企业金融服务的若干意见》(以下简称《意见》)强调“重难点”，着力疏通货币政策传导机制，着力解决金融机构对民营企业特别是小微企业“不敢贷、不愿贷、不能贷”的问题，扩大对民营企业的有效金融供给。

2月22日，在十三届政治局集体学习期间，习主席强调，要坚持市场需求，积极开发个性化、差异化、定制化的金融产品，增加中小金融机构数量和业务比重，完善小微企业和三农金融服务。

小微企业是经济活动的基本细胞。中国约有2800万法人和6500多万个体工商户，它们贡献了80%的城市就业和50%以上的税收，其重要性不言而喻。然而，事情往往有两面性。小微企业的重要性和小微企业融资的困难构成了不可调和的矛盾。

由于其重要性，该国毫不犹豫地以强大和集中的政策力量支持其发展。但是由于它的困难，即使是最好的政策也面临着它强大的问题，但是它不能被使用和不能被使用。

人们通常的想法是:既然小微融资难，就应该出台相应的货币政策予以支持。但问题是，如果货币政策的下沉实施本身遇到许多困难，它如何能有效地解决小问题和微观问题？

因此，在切肉之前磨刀霍霍，为了缓解小微企业的融资困难，必须首先找出实施货币政策下沉的困难，然后想办法应对和解决它们。

●货币政策不是万能钥匙，它受到三大因素的制约

美国著名经济学家米尔顿·弗里德曼曾指出影响政府货币政策顺利实施的因素。如果弗里德曼的理论得到扩展，它可以概括为三点:信息无知、时滞和不确定性。

首先，实施货币政策的金融机构不可避免地会对信息一无所知。金融机构缺乏小微企业的信息数据，因此获取信息既困难又昂贵。信息不对称不可避免地会导致信用风险增加、供需不匹配、定向滴灌困难等问题，这些问题不仅会影响政策的实施效果，还会影响小微普惠金融的可持续性。

其次，金融机构收集和分析数据、评估客户和做出决策需要很长时间，这将导致微观金融服务的时滞，即贷款需求的发生与政策实施的决策之间存在时滞。在这个过程中，经济活动不会中止，市场和企业随时都可能发生变化。一方面，金融机构跟不上信息变化的速度。另一方面，许多小微企业可能在完成这个过程之前就已经倒下了。

第三，市场是一个极其复杂的系统，有太多的不确定性和复杂性，而货币政策是一个偏向一致性的工具，不可能细分和考虑市场条件的所有方面。因此，货币政策的实施很容易陷入一刀切、一哄而起的局面，按照事、一企一策来实施政策，把握流动性方向，难度极大。

客观而中肯地说，货币政策的制定者并非没有意识到困难。基于这些痛点，中央发表的《意见》强调“瞄准目标”。例如:

在数据信息方面，《意见》要求“抓好信息服务平台建设”、“开放相关信息资源”、“促进数据共享”，以解决信息不对称、民营企业信用不足等问题；从时间效率来看，首次明确要求“提高贷款需求的响应速度和审批的及时性”；此外，《意见》还强调“提高民营企业金融服务的针对性”，“实施差别化的货币信贷支持政策”，以应对市场条件的不确定性和复杂性。

那么，在脉搏清楚了“症状”之后，到底如何“开药”呢？如何克服影响政策顺利实施的因素？

●大数据服务于小企业，而数字技术打破了包容性金融

微观货币政策执行不力与传统金融服务模式和技术条件密切相关。

技术问题应该交给技术部门。近年来，中国的普惠金融实践证明，随着大数据、人工智能等金融技术与普惠金融的逐步融合，为解决普惠金融问题提供了一条切实可行的途径。

事实上，这也符合《意见》中给出的“方向”:

《意见》要求金融机构“加快建设符合民营中小微企业需求的金融服务体系”。意思很清楚。要创新，必须打破“传统金融服务模式和技术条件”的限制，建立适应小微企业需求的新型金融服务体系。此外，《意见》明确提出普惠金融与金融技术相结合，鼓励“商业银行积极运用金融技术支持风险评估和信贷决策，提高信贷审批效率”。

根据央行发布的货币政策执行报告，普惠小额贷款在2018年大幅增加，年末余额同比增长8.2个百分点。金融机构对普惠微观主体授信1815万笔，比上年末增加465万笔，增幅34.5%；与此同时，融资成本趋于下降。

货币政策工具在引导、支持和改善小微企业和民营企业融资环境方面取得了良好的效果，这自然有金融技术的贡献。由于2018年是金融技术广泛帮助普惠金融的一年，越来越多的技术公司深入普惠金融领域以增强权能。这不是巧合。

以杭州安泰科技为例，该公司较早响应国家发展普惠金融的战略，凭借自身的技术优势，开发适合小额金融服务的模式和产品，试图解决货币政策下沉的问题。

“核心在于大数据和智能，”Arranging Technology创始人兼首席执行官夏震博士说。

大数据技术似乎是为了减轻信息无知而诞生的。利用大数据技术，金融机构可以以较低的成本收集和整合银行内外的海量信息数据，包括基础信息、法人信息、债务信息、现金流信息、信用信息、司法信息、专利信息、供应链情况等。，使金融机构能够掌握更丰富的数据维度，确保金融机构小额信贷风险控制的准确性和覆盖面。

基于大数据技术，可以准确地描述企业和企业所有者，风险评估将两者都考虑在内。通过大数据图，可以快速识别企业，从而区分优势和劣势，并对其进行分层管理。企业数以千计，这正是“实施差别化货币信贷支持政策”所需要的手段。精确滴灌的实现不仅使金融机构能够更冷静地应对复杂和不确定的市场条件，而且有助于把握流动性方向，避免小微企业的资金流向其他领域。这也是货币政策实施有效性的关键。

(专门为企业安排技术肖像系统)

至于时效性问题，“大数据+人工智能”的结合也大大缓解了。大数据非常忠诚，它可以实时跟踪信息，并不断更新数据，用于后续分析、建模和评估；嵌入各种信贷场景(如批准、风险控制和定价)的智能模型也可以自动执行和优化。金融机构的核心需求是在风险承受限度内尽可能提高效率，即贷款需求的响应速度和审批的及时性。大数据带来的数据处理速度和人工智能带来的智能和自动化正好可以减少过去微观金融服务的时滞。

目前，Arranging Technology正在不断地使用上述技术来实现更多的小额信贷服务场景，从信息获取和数据处理到企业形象、风险控制流程、风险控制建模、关联图、动态定价等。随着大数据和人工智能的不断发展，金融技术和普惠金融之间必然会有越来越多的融合点，融合程度也会越来越高。

“我们的愿景和使命是‘数字技术创造包容性生活’。”夏震博士说，普惠金融是安排科技的理想选择。“我们是一个小微企业，小微企业的困难和处境可以更有同情心。事实上，中国从来不缺乏支持小微企业的货币政策。困难在于如何将这些宏观政策落实到具体的企业，中间过程非常复杂。因此，我非常希望我们的技术能够帮助解决实施微观货币政策的问题，让普惠金融惠及更多的小微企业。”