小微企业融资风险的“失败”基因与征信效能的“破题”之策

从内涵上讲，大数据征信是指大数据技术与征信活动的完美结合和具体运用，通过采集、分析、挖掘多维度的海量数据信息，并借助机器学习等模型算法来描述信息主体的信用状况，为多样化的应用场景提供征信层面的技术支撑。大数据征信，为小微企业客户群体赢得“大未来”，是小微企业融资切实可行的解决途径和优化方案。大数据征信技术的核心理念在于“一切数据，皆为信用”。大数据信贷技术，是大数据征信技术在小微企业信贷领域应用的进一步深化和发展。在破解小微企业融资难方面，大数据信贷技术主要采取数据采集和数据分析等手段来测量小微企业的信用风险。关于小微企业信贷市场领域的大数据征信技术，有几点需要重点理解一下：

1. 小微企业信贷业务的大数据征信技术数据来源突出“大数据”的丰富多元性。一般认为大数据具有“4V”特征，即容量（Volume）特征、种类（Variety）特征、速度（Velocity）特征和价值（Value）特征。大数据征信技术下，可以被采集的大数据，包括结构化、半结构化和非结构化等多元化的海量数据。传统征信以结构化数据为主。大数据征信的数据来源广泛，种类丰富，包含视频、音频、地理位置信息等多种非结构化数据，这些数据能够全方位多角度地反映小微企业客户群体的信用状况。金融大数据的产生主要基于“人”（人类活动产生的大数据，例如交易记录等）、“机”（信息系统产生的大数据，例如审计信息等）、“物”（物理世界产生的大数据，例如监控数据等）三个维度。小微企业信贷实践中，具有信贷意义的金融大数据主要包括银行系统大数据、三方机构大数据和网络采集大数据等。
2. 小微企业信贷业务的大数据征信技术的评估模型突出大数据技术的算法优势和人工智能技术的嵌入应用。基于大数据的信用评估模型可以采用支持向量机、决策树、随机森林等新算法，其模型采集和分析信息主体的实时数据，变量多维且数量庞大，有助于提高信用评估效率，同时降低违约概率。大数据征信技术积极构建大数据的生态链，致力于打破小微企业信贷业务的“数据孤岛”现象。大数据征信技术是基于信息的挖掘，爬虫技术属于其中较为有代表性的信息挖掘技术。大数据征信技术的实现，必须依靠先进的计算方法。机器学习算法代表了人工智能信贷风控的未来趋势。数据信贷实践中，经常用得到的机器学习算法包括孤立森林（Isolation Forest，IF）、决策树算法(Decision Tree，DT)、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、种子k均值聚类算法（Seeded k-means Clustering Algorithm，SKM）、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayes，NB)、k-近邻(KNN)算法。在深度学习方面，大数据征信技术常用的算法有深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、受限波尔兹曼机(RBM)、自编码网络（Auto Encoder，AE）等算法。在大数据征信运用方面，人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术等大数据风控技术正在嵌入智能风控的应用领域，展现其信息技术优势。
3. 小微企业信贷业务的大数据征信技术的征信理念突出“一切数据，皆为信用”的变革理念。传统征信倾向于收集能够反映借款人还款能力的“强相关”数据，并认为只有这些数据才能判断借款人的信用状况。由于小微企业缺乏足够充分的“强相关”数据，在信息不对称的作用机制下，小微企业融资出现瓶颈。大数据征信技术，则立足“大数据”的丰富内涵，揭示了信用经济的新内涵，通俗地讲，即“一切数据，皆为信用”。在数据采集环节，不仅关注“强相关”数据，而且注重对“弱相关”数据的采集。在特征选择环节，尽可能保留所有变量信息，降低人为操作风险。在指标构建环节，尽可能覆盖反映还款能力与意愿的各类指标。在评分模型构建环节，不拘泥于传统的逻辑回归方法，鼓励采用新方法提升评分效果。申言之，大数据征信技术的每个环节都闪耀着征信理念创新的“智慧”光芒！