南方財經全媒體記者 曹媛 深圳報道

中小企業在銀行貸款通過申請需要多久？又能獲得多少額度？深圳市遠行科技股份有限公司的答案是——“幾秒鐘，500萬”。

【資料圖】

深圳市遠行科技股份有限公司是一家專業提供云計算和大數據應用服務的國家高新技術企業，也是一家深圳市專精特新中小企業，是微眾銀行服務的中小微企業之一。

據微眾銀行相關負責人介紹，實際操作中，在收到企業授信申請和征信授權后，微眾銀行通過在線“一站式”調用深圳信用（征信）服務平臺提供的多個數據報告，了解企業的信用信息和經營狀況，在線為企業完成了貸款“秒批”。

值得注意的是，在上述案例中，深圳信用（征信）服務平臺能夠幫助銀行機構佐證企業真實經營情況，提高對企業和企業主信用評估的精準度，審批效率也得到提高。

為破解信息不對稱難題，解決中小微企業融資難融資貴問題，深圳、上海、成都等多地都在發力地方性征信平臺建設。

其中，深圳作為全國創業密度最大，也是中小微企業最活躍的城市，企業融資難、貴問題亟待解決。2022年1月10日，深圳征信完成企業征信機構備案，目前平臺已正式運營一年多，階段性成效如何？

記者發現，該平臺的顯著特點是激活公共數據賦能中小微企業融資。采用“政府+市場”的建設模式，以企業和金融機構需求為導向，激活沉睡在政府部門和公共事業單位之間的企業信用信息和相關經營管理數據，為企業融資增信增效。此外，深圳征信的數據在信息時效性和數據顆粒度方面優勢較為明顯。

深圳征信常務副總經理劉振透露，截至2023年5月末，平臺完成37個政府部門和公共事業單位11.3億條涉企信用數據的歸集共享，實現深圳400多萬活躍商事主體全覆蓋，與全市51家商業銀行完成技術和業務對接，累計服務企業21萬余家，促成企業獲得融資1205億元。

激活“沉睡”公共數據賦能中小微企業融資

長期以來，中小微企業抵質押物不足，有效信息獲取難、成本高，是限制金融機構為其提供融資服務的主要堵點。據介紹，針對中小微企業長期以來缺乏信貸類征信信息問題，深圳征信組建專業團隊，系統化推進政務數據歸集治理工作。

目前，已接入深圳市37家政府部門和公共事業單位的293張數據表，數據資產總量11億條，數據維度全量覆蓋深圳406萬商事主體，重點突破社保、公積金、不動產等核心政務數據，引入18家商業數據源，構建7大征信主題數據庫，基本滿足金融征信領域數據需求。

中國建設銀行深圳分行科創中心副總經理付民表示，“之前主要依賴本行內部數據以及外部公開數據評價企業，企業和企業主數據維度少，且部分企業金融交易、財務等數據不齊全，通過地方征信平臺引入社保、公積金等政府權威部門的數據，能夠佐證企業真實經營情況，提高建行對企業和企業主信用評估的精準度，進一步提高我行對普惠金融業務、科創類企業的融資支持力度。”

上海金融與發展實驗室副主任曾剛也表示，“中小微企業注冊在地方、經營在地方、融資在地方、信息也在地方，地方政府部門和公共事業單位掌握的涉企信用數據作為重要的“替代數據”，能夠有效填補信貸類征信信息空白，幫助金融機構從更多維度實現小微企業畫像。”曾剛強調。

但值得注意的是，盡管政府部門和公共事業單位掌握的企業信用信息和相關經營管理數據能夠有效填補“企業信用拼圖”空白，但如何保證政務數據的合規安全應用也至關重要。

據介紹，深圳地方征信平臺采用“政務云+國資云”雙云架構，在確保政務數據不出政務云環境的同時，實現政務數據在金融領域的合規安全應用。

同時，依托隱私計算技術，以“聯邦學習+區塊鏈”為技術路徑，聯邦學習實現數據多方隱私計算、可信可控，區塊鏈實現操作存證、可溯源可計量，最終實現數據可用不可見，數據流向全程可監控、事后可審計，有效提升平臺數據共享的安全性和可控性。

“基于深圳地方征信平臺的政務數據金融領域合規安全應用能力，平臺獲得深圳市政務數據運營授權，成為深圳地方公共數據面向金融機構合規開放共享的唯一出口。”深圳征信常務副總經理劉振表示。

信息時效性與數據顆粒度優勢明顯

當前，各地都在積極建設信用信息平臺，但是還存在系統開發和數據挖掘水平不高、數據內容重復度較高、數據難以持續有效歸集等問題，很多地方征信平臺對數據的加工仍以數量的增加為目標。

上海金融與發展實驗室副主任曾剛對比發現，“相較而言，深圳征信的數據在信息時效性和數據顆粒度方面優勢較為明顯。”

一方面平臺能夠及時地反映企業的法人、注冊資本、注冊地址等工商信息的變更情況，幫助銀行更快地識別企業是否正常在營，及時識別管控存量客戶風險。

另一方面，平臺通過對數據的深度剖析和挖掘，進一步展現數據隱藏的深度信息，可以幫助銀行實現企業的線上精準劃型，不僅可以減少人工錄入、改善客戶體驗，還便于實施差異化的風險策略。

例如，寧波銀行深圳分行副行長張葉慶向記者介紹道，傳統企業的貸后風險監測主要依賴于征信、工商、納稅等經營數據，此類傳統風控手段無法較好的監測跨境電商、線上直播等互聯網新興企業風險，且難以反映此該類企業真實風險水平。

2022年，該行出險了一戶授信客戶，企業主營為線上平臺直播銷售，企業風險暴露前營收、利潤保持著較高增長趨勢，線下走訪企業庫存銷售也未見明顯異常。

然而，就在短短2個月內，企業因經營模式出現較大變動，營收快速萎縮，最終企業因流動性問題導致銀行債務違約。

“通過回溯分析企業各項指標數據，我們發現企業用工人員的變動領先于外部輿情、營收等傳動風控指標，其主要表現為企業離職率及離職人數均較同期出現明顯變化。該項數據則來源深圳征信的‘企業人員競爭力’相關產品。”張葉慶說道。

據介紹，寧波銀行深圳分行基于企業歷史24個人月人員規模變動趨勢、人員離職情況等用工情況，設計了一套風控監測指標，有效幫助該行完成對現有風控體系的補充與強化。

促成企業融資超1200億元，持續迭代應用場景

據介紹，截至2023年5月底，深圳地方征信平臺已促成企業融資超1200億元，其中小微企業獲得融資占比達87%。

深圳征信表示，基于數據歸集治理成果，深圳征信持續迭代應用場景，激活平臺“替代數據”價值，構建“由點及面”的深圳特色數據產品矩陣。

一方面，基于平臺數據技術底座，推出標準數據產品。立足于銀行需求打造30余款數據產品，面向所有銀行提供，目前已有51家合作銀行接入，11家銀行專線直連，累計產品調用量超2000萬次。

例如，深圳征信針對寧波銀行提出的銀企信息不對稱、信貸風險把控難等問題，結合該行授信標準，就“容易貸”貸款產品提供定制化的聯合建模服務，運用機器學習、關聯圖譜等數據挖掘手段，將企業工商、經營、用工等多維數據進行深度分析、挖掘，形成量化模型產品，全面賦能銀行風險管控。推出1個月幫助87家小微企業獲得融資2.35億元。

另一方面，基于平臺風控能力底座，推出數智決策服務。通過與銀行聯合打造創新實驗室或提供定制化服務，針對不同銀行風險偏好為其提供風控決策支持，有效促進銀行客戶識別和信貸投放，做到“秒批秒貸、即貸即用”。

據介紹，目前已與建設銀行、中國銀行、寧波銀行、微眾銀行等4家銀行開展深度合作，聯合建設銀行打造創新實驗室，共推出12款定制服務產品。

以深圳建行打造的“企業真實經營模型”為例。據介紹，深圳建行正聯合深圳征信，基于該行科創企業信貸業務需求，應用深圳本地政務數據等數據資源，打造“企業真實經營模型”，應用于該行“科技e貸”平臺信貸產品的貸前客戶準入評價以及貸后風險管理。

據了解，該模型對接深圳征信平臺企業司法、稅務、社保、工商信息等多維度數據信息，結合深圳建行其他數據資源，能為科創企業建立更為精準的企業畫像。

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