作者：T客汇 窦悦怡
2016年11月9日，我有幸参加一场宜信商贷通和用友畅捷通战略合作的发布会，虽然天气寒冷，雾霾横行，但是会场座无虚席，热闹的会场与外面的天气截然不同的感觉。
看得出来，宜信对这次和畅捷通的战略合作非常重视，不过，外界也许会认为这次合作是宜信有抱大腿的嫌疑，对于外界畅捷通很有名气，可是宜信大家并不熟悉，他是谁？一切疑问都跟着我到发布会现场来揭晓。
宜信“抱大腿”畅捷通 跨领域合作
众所周知，畅捷通隶属于用友旗下的一家专门为小微企业提供云服务和软件的公司，针对小微企业的不同阶段，提供财务、工作圈等业务，产品已经普及了千万家小微服务商。
而宜信呢？我们并不熟悉，经过发布会才知道，宜信是一家主要为小微企业提供贷款、财富管理、风险评估的互联网金融企业。宜信主打产品商通贷作为宜信旗下专注小微用户的普惠金融平台。
那么为什么畅捷通要和宜信合作？双方能获得什么呢？
宜信和畅捷通都是为小微企业服务的公司，就是因为这个点，双方达成一致，进行合作。宜信想通过畅捷通实现由中小电商向商贸、加工、服务业等小微企业的融资场景扩充，另一方面，宜信能够通过畅捷通所有拥有的千万家服务商，获得大量用户数据资源，向这些服务商提供融资机会，进而拓宽融资途径。
畅捷通又能获得什么呢？对于畅捷通来说，最大的优势是拥有大量的中小微企业会员，能够为中小微企业提供人事行政管理、财务管理等方面的内容，但是对于这些会员，都属于中小微企业，由于信用低、缺少抵押等主客观原因，导致他们贷款难、融资难的问题，如何跨越传统融资渠道成了畅捷通比较头痛的问题。
畅捷通高级副总裁程刚 希望通过和宜信的合作，可以借助大数据和普惠金融的能力，帮助会员解决贷款、融资的难题，提升服务体验。对产品自身可以进化，提升整体竞争能力。
我们看到，其实这次战略合作，宜信把自己的产品挂属在畅捷通的平台上，通过依附畅捷通丰富会员资源和名声，帮其拓宽融资途径，而畅捷通通过宜信在融资、信用评估的经验，使其产品业务架构从人的管理向融资、信用评估拓展。
不过有一个问题需要考虑，一旦畅捷通在融资、信用评估方面的业务逐渐走向成熟或者觉得双方产品融合度很高，畅捷通是否会吞并宜信的商通贷呢？
在IT世界一切皆有可能。
小微企业贷款逐年增长，仍有大部分企业融资难
宜信首席战略官陈欢先生 指出 ，根据央行发布《2015年金融机构贷款投向统计报告》中指出，2015年末，小微企业贷款余额占企业贷款余额的31.2%，比上年末高0.8个百分点。全年小微企业贷款新增2.11万亿元，同比少增146亿元，增量占同期企业新增贷款的38.1%，比同期大型企业和中型企业增量占比分别高3.7个和10.6个百分点。
虽然2015年底中小微企业贷款余额同比增长13%，而仍有22万亿融资缺口尚未满足。
问题来了，我们看到虽然普惠金融政策的提出，小微企业贷款呈现上市趋势，但是仍有22万亿融资缺口，到底是什么原因贷款都增长了还有融资缺口？
小微企业因其自身规模小，抗风险能力弱，对外部经济、政策环境的敏感程度普遍较高。调查显示，仅有12%的小型微型企业表示在近几年营业额快速或高速增长（增长率30%以上），其余大多数企业经营发展缓慢。
另一方面，中小微企业普遍存在缺少固定资产，导致抵押难的问题，加上银行如果受到政策制约进而收紧贷款，那么中小微企业会成为最先受影响。缺少抵押物，会导致中小微申请贷款时候审批困难，即使审批通过，如果后期出现不良贷款，银行追究起来也很难落实，因此银行对中小微的信用风险持有怀疑态度。
所以，由于中小微企业受到规模小、资产少、抵押难等客观原因，制约了小微企业贷款难融资难。许多银行还有金融机构害怕一旦放贷给小微企业，会冒着收不回来贷款的危险，同时中小微企业又无法拿出抵押物来做凭证，进而提升了风险性，由此，贷款、融资难成为中小微企业发展的瓶颈。
为了降低小微企业缺少抵押，导致信用风险的问题，国家出台了政策鼓励金融机构用大数据来降低风险，也有专家也认为，大数据信用的出现，将成为化解这个问题的有力抓手和突破口。宜信也是通过大数据来降低用户信用风险，他们是怎么做的呢？
大数据风险评估认识不清 建模处于初级阶段
宜信首席战略官陈欢先生表示 ，商通贷升级2.0不仅提升了大数据科技处理海量数据的能力，还在大数据风控维度上做出了有别于网店经营场景的重要改变，将小微企业主要的融资场景（如：购买原材料、短期应付款、开发新项目等）纳入风控模型，通过对企业授权使用畅捷通软件中的财务业务数据其经营数据等多维度评估，同样可以为其提供最快1分钟授信，8分钟放款的高效融资解决方案。
其实，早在2010年阿里金融也有一款产品阿里小贷，针对小微企业、个人创业的小额度信贷业务。阿里小贷微贷技术中有完整的风险控制体系。在信贷风险防范上，阿里小贷立了多层次的微贷风险预警和管理体系。利用数据采集和模型分析等手段，根据小微企业在阿里巴巴平台上积累的信用及行为数据，对企业的还款能力及还款意愿进行较准确的评估。
不过相比国外通过大数据挖掘信息的方法来评定风险的成熟性，国内这方面起步比较晚，发展不成熟，没有形成很完整的系统规则。尽管市场很大，但国内市场并不成熟且竞争越发激烈，大家都在摸着石头过河，外界一直质疑大数据挖掘信息评定风险是“噱头”，是“炒作”。这是为什么呢？
其实在国外，征信有两种形式，一种是Fico评分模型，根据借款信息预测，依据客户群体，做出不同的算法，预测客户的违约概率。
另一种是没有任何信用记录的人，例如社会底层的人，银行或者信贷机构就只能通过人类搜索的方式查找借款人的信息，并非财务信息挖掘。其实，业界普遍认为，大数据征信不是一个概念，需要多年的数据研究，需要有分布式运算能力的机房，还有懂算法团队。
所以，像宜信这类互联网金融IT机构，声称经过几个月测试就能研制大数据挖掘信息，降低风险很怀疑其可能性。
普林科技首席科学家鄂维南认为用大数据来进行信用风险评估，需要满足三个条件，这三个条件对宜信有何启发？
第一， 明确的，对评分建模的方法论、过程和数据使用上是明确的，对监管、对公众是应该公开的 。
宜信大数据创新中心商通贷业务的负责人孙萌指出，宜信通过这些数据能够为一个小微企业建立更完善的知识图谱，提高我们的风控和精准授信的能力，在通过这些数据里面，我们可以第一步在贷前做到反欺诈和黑名单的查询，可以鉴别出这个小微企业是否骗贷的企业或者是否有其他的问题。宜信只做到前部分，建立模型，但是在数据的使用上是否明确、公开就不得而知。
第二， 准确的，建立的模型要对不同风险状况的人群有区分能力和排序能力
宜信把大部分小微企业用户定义为电商，但是事实并不是所有小微企业用户都是属于电商，也有实体用户，请问你如何通过支付营收来评定风险？
其实这种现象不仅存在宜信，阿里的小微贷款也存在这样的问题，这些金融机构只把大数据风险评估，比较片面应用在电商企业，面对实体的小微企业，无能为力。
第三， 稳定的，数据、方法和模型在人群、时间跨度上是稳定的。
从传统的逻辑回归，到决策树，再到机器学习等大数据方法的使用，要始终坚持开发出来的模型“明确、准确和稳定”的三大特点。
其实大数据风险评估，渠道并不固定，除了支付数据，还需要寻找替代数据替代性数据。如果用户是非电商企业，是实体企业，就需要转换思维，寻找替代性数据，比如通过社交软件、水电煤消费记录，来分析用户的信用。这一点是宜信或者国内巨头，通过大数据风险评估企业信用都忽略的问题。
不过，之前也提到我国大数据征信还处于摸爬滚打的探索阶段，缺乏大量大数据深度挖掘的技术人员，同时还没有形成一个完整的商业模式，此外，并不是所有的中小微企业会接受这种方式，大数据征信只能从特定范围开展，今后的路如何走，只能拭目以待。
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