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  近年來，伴隨互聯網金融的蓬勃發展，如何依托大數據技術優勢對輕資產、高成長的小微企業進行風險評估和貸款服務，成為供應鏈金融服務的關鍵一環。積極探索大數據在互聯網信用風險方面的應用，對于解決小微企業融資難有哪些突出的優勢？開展企業信用評級的大數據獲取來源又有哪些？如何來平衡數據采集和企業隱私二者的關系？針對大數據金融風控領域的一些熱點話題，記者采訪了數聯銘品科技有限公司董事長兼CEO曾途。

　 記者：大數據金融風控平臺對于解決小微企業融資難的突出優勢有哪些？ 

　 曾途：如何解決小微企業融資難是一個世界性難題。小微企業是經濟發展的“輕騎兵”，其工業總產值占中國經濟總量的60%以上，提供了75%的城鎮就業機會，是中國實現經濟轉型的重要力量。但是，小微企業一般輕資產，財務不規范、信息不透明，傳統的銀行信用評估模式難以全面刻畫和評估小微企業的風險，使得小微企業的融資難題長期得不到解決。而大數據的金融風控，主要從以上融資痛點著手，打造核心優勢。 

　 其一，自動化完成小微企業的在線信用評估。大數據技術通過增加對小微企業評價的維度，開拓不同數據來源，整合“銀行信貸數據”、“政府數據”及“外部公開數據”共同構成企業行為大數據，據此來還原企業真實經營的行為特點和經營狀況。尤其對于輕資產的小微企業，在沒有信貸記錄的情況下也能通過全息風險畫像進行信用水平的全面評估，有效識別信用風險，降低小微企業融資成本，擴大小微企業融資覆蓋面，促進小微企業發展。 

　 其二，實現針對小微企業的“純線上”信貸操作。在此模式下，小微企業無需任何擔保，可通過信用評分來獲取信用貸款。將企業貸款的申請、審核、放款等流程逐一放在線上進行，極大降低了向傳統金融機構貸款流程的周期性。通過大數據征信，小微企業可快速便捷申請到貸款，同時放貸款的銀行也可通過金融風控模型來對借貸人的經營數據進行分析，實現貸后的實時監控，解決對小微企業貸后跟蹤難、成本大、風險高的問題。此外，小微企業貸款的特點是“高頻”、“小額”，傳統方式來處理人工成本很高，大數據可以降低人工成本從而為小微企業降本增效，解決融資貴難題。 

　 記者：利用大數據開展企業信用評級的過程中，大數據獲取的來源有哪些？您如何看待平衡數據采集和企業隱私保護的關系？ 

　 曾途：在做互聯網金融風險控制過程中，大數據需要打破信息的孤島，在授權合規的前提下，整合傳統的銀行數據、政府數據、企業行為數據和場景數據。數據來源涵蓋工商、稅務、法院、征信等管理部門的數據以及包括銀行自身的經營數據積累。未來風控平臺的數據來源，也將在授權合規的前提下，拓寬至社保、水電等更多維度，通過大數據平臺的遴選，提升企業誠信經營標準，進而達到良幣驅逐劣幣的結果。 

　 大數據較傳統的機構化數據而言，具有體量大、種類雜的特點，在對企業進行畫像的過程中，按照不同維度需加載幾千甚至上萬個獨立標識。數據引入多，難免會碰觸企業敏感數據邊緣。但需指出的是，任何組織或個人在采購或使用數據服務時，都需要一套合適的數據服務框架作為評估標準。就數聯銘品而言，首先，在技術體系內，我們執行業界最嚴格的數據安全的標準，做到數據的分級分類，包括結構化數據和非結構化數據，公開數據和私有數據，做到隱私數據不出庫，公開數據拿進來。同時還要按照整個業務流程的標準，嚴格執行數據“脫敏”。此外，在整個執行數據的流程當中，我們接受業界最嚴格的監管，從而確保信息安全。 

　 記者：近年來科技金融是業界的熱點話題，數聯銘品在大數據金融風控領域還有哪些創新模式，從而為中小企業更好地服務？ 

　 曾途：金融的核心離不開風控，而數據本身是金融風險最本質的東西。時至今日，數據已經成為金融業的核心基礎設施。大數據技術作為一種科學工具，提高了我們用數據去解決金融風險問題的能力。在目前的新經濟時代，新經濟企業具有高成長、輕資產、重研發投入的特點，按照傳統風險評估和銀行傳統授信模型，這類企業是沒有資產信息的，這在全球范圍內都是一個難題。利用企業行為大數據代替資產信息，對這類新經濟企業和金融行業進行評估，可為我國的金融服務機構創造一個新風險管理的藍海。 

　 為了更好地服務這類企業，我們力圖從信用風險、市場風險和操作風險三個層面發力，打造新的金融數據框架。比如我們已經推出集“數據+平臺+應用”三位一體的大數據信用評估解決方案，對金融大數據進行了創新詮釋，對企業經營行為進行風險基因（DNA）刻畫和分解。此外，還創建了商業反欺詐平臺的創新模式，利用大數據通過信息追蹤構建特殊風險識別模型，從而輔助商業運營實體與政府監管機構甄別、預警重大金融、財務及法律風險。