財聯社（西安，記者 畢華章）訊，民營企業融資難、融資貴是長期性難題。其中，信息不對稱問題一直困擾着銀企兩端，成為小微企業融資難、融資貴的重要癥結。
今年“兩會”期間，全國人大代表、邁科集團董事局主席何金碧，就此提出他的建議——銀行業大數據是化解民營企業融資難的“鑰匙”。
銀企信息不對稱由來已久
為民營企業紓困方面，有關部門積極行動採取了很多措施，也取得一定成效。
然而，民營企業在銀行信貸融資方面存在的門檻高、環節多、週期長等問題依然突出，特別是在新冠肺炎疫情影響下，民企融資難、融資貴等問題更加凸顯。
何金碧認為，當下為了解決民企融資貴問題，銀行貸款的核心問題是，“既要講政治，服務實體，扶持民企，又創造了豐厚利潤，實現了股東價值的最大化”。
何金碧提到，信貸離不開風險定價。遵循風險定價原理，能實現盈利穩健，所以對民企信貸，就是要以儘可能低的成本，破解信息不對稱風險，從金融數據的靈敏度和準確性上，把控資金的預期損失率。
事實上，商業銀行和民營企業之間的信息不對稱，主要表現在民營企業對於自身的財務現狀、經營狀況和信貸資金的需求等了如指掌，但是提供貸款的銀行卻難以獲取這一方面的真實信息。其中包括徵信記錄、納税等信息，因此會產生貸款的擔憂。
同時，對於等量的貸款，中小企業和民營企業的信息收集等費用，則高出大型國有企業，銀行會降低授信審批的意願。
何金碧提到，目前新興行業和企業不斷誕生，對於資金的需求也更多元化，由於雙方的信息不對稱，導致銀行推出的信貸政策無法匹配民營企業需求，也是困擾的體現。
藉助科技手段實現精準畫像
對於信息不對稱問題，何金碧認為，當信息技術、大數據技術成熟後，開始借用各種技術，接入數據庫，多方面收集彙總數據後，通過徵信模型智能判斷，對民企的分析、判斷也將更加高效。
雖然科技能幫助銀行信息識別並分析、判斷風險，但核心問題是徵信數據缺失、信息孤島封閉、數據質量不標準、數據運用不規範。
何金碧建議，加強國家層面大數據的開發應用，完善強化銀行信貸在信息基礎建設、信息安全管理、信息價值開發等方面工作。
對民營企業端而言，精準畫像的建立，可獲得來自銀行更有精度和力度的信貸投放，也讓平常難以獲得金融機構服務的企業有了更方便的借貸機會。
對銀行端而言，通過對大數據的挖掘和分析，可全面瞭解客户信息和需求，並評估風險量化額度，有效消除對民營企業貸款的顧慮。還可以依賴長期的數據積累，豐富自身普惠金融的產品體系，進一步加大對企業的信貸投放力度。
何金碧還提到，在提升風險識別準確性方面，以銀行系統白名單制度的完善和共享為契機，加強科技與金融的深度融合，運用大數據風控模型，通過抽取社保、税務、水電等數據，能對客户進行更加客觀的信用識別。
同時，鼓勵依託互聯網技術改變傳統供應鏈金融服務模式，在更有效地把控風險的同時，切實提升金融服務能力。通過技術整合管理企業的物流、資金流和信息流，深度介入供應鏈，深度利用更多底層數據，圍繞核心企業為其上下游民營企業特別是中小企業提供高效便捷的融資服務。