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中国的大数据和中小企业融资
Z Tian, A F S Hassan and N H A Razak
摘要： 大数据近年来变得越来越普遍，它吸引了来自世界各个角度的许多关注，如学术界，工业界，甚至政府。大数据可被视为经济的下一代动力来源。 如今，大数据代表了一种处理信息并帮助所有行业和业务领域的新方法。中国金融市场长期以来一直由国有银行主导; 然而，这些银行为中小型企业（SME）和私营企业提供的帮助效率较低。随着中国互联网公司提供越来越多的金融产品和服务，大数据的发展正在改变着金融市场。信用评级模型和借款人识别使在线金融服务比传统银行更有效。这些服务也挑战了国有银行的统治地位。
1.简介
近年来的大数据在学术界，工业界乃至政府中越来越受欢迎，并引起了广泛的关注。研究人员将大数据视为经济的下一代动力来源[1]。著名的管理和咨询公司麦肯锡声称，作为生产中的一个重要因素，大数据已经渗透到当今所有行业和业务领域。大数据与数据文件相关联，当前数据库系统中的数据文件大小高于其捕获、存储、处理和分析的可能性。顾名思义，大数据涉及大量数据，随着时间的推移收集的数据难以通过统一数据库服务中使用的常用工具进行分析和处理。该数据可用于分析市场趋势、制造和医学科学。输入数据的类别包括交易历史、电子邮件、照片、相机记录、活动报告、来自博客和社交媒体的非结构化内容以及由各种传感器生成的数据。大数据描述了结构化和非结构化数据的快速增长和实用性。大数据可以作为当今互联网业务和组织的有意义的工具，因为这样的数据可以带来更准确的分析。
中小型企业（SME）仍然是引发欧洲国家竞争力增强、创新和就业的关键驱动力，特别是在大企业缩减其劳动力的经济危机期间[2]。全球危机和欧洲主权债务危机（2011-2013）导致金融市场发生重大变化，尤其是中小企业融资部门。世界经济越来越依赖中小企业。中小企业不仅在欧洲，而且在中国为快速发展的经济体提供了重要的贡献。但是，与大公司相比，中小企业在发展过程中面临许多障碍，如金融、税收、竞争和政治等。财务问题是他们中最大的障碍。筹集资金的难度限制了中小企业的发展。
作为一个发展中国家，与发达国家相比，中国面临着金融服务渗透率较低的问题[3]。该国的贷款服务不成比例地倾向于重要的经济和政治利益，如国有企业[4]。根据中国国家统计局2013年的一份报告，中小企业提供了约80％的城镇就业，占财政和税收收入的50％，占中国GDP的60％[5]。中国国有控股银行拥有庞大的分支网络，主导着中国的金融市场。例如，如下表1所示，截至2015年，中国农业银行（ABC）拥有约24,000家分行，中国工商银行（ICBC）拥有约18,000家分行，中国建设银行（CCB）拥有13,000家分行，中国银行（BOC）拥有11,000家分行[6]。
但是，中国的大多数中小企业无法从这些银行获得足够的支持。
表1.中国国有控股银行的分支机构网络
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银行名称 |
分支机构 |
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中国农业银行 |
24000 |
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中国工商银行 |
18000 |
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中国建设银行 |
13000 |
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中国银行 |
11000 |
长期以来，中国一直被视为金融体系不发达，制度体系不完善的国家[7]。然而，最近，中国的传统金融体系逐步转变为先进的体系。随着信息通信技术的快速发展，中国金融业发展迅速，尤其是金融服务业，利用大数据和信息技术改善金融体系。在这个新阶段，几家大型金融科技公司纷纷涌入中国。作为一家电子商务公司，阿里巴巴正在成为全球最大的金融科技公司之一。该公司正在全球范围内扩展其电子商务业务并改造传统支付系统[8]。然而，传统的金融服务公司对正在扰乱传统金融领域的新的金融科技初创公司持谨慎态度。
2.大数据
大数据是一个自由定义的术语，指的是大量复杂的数据集，以及收集和存储大量数据的创新技术[9]。在信息和通信技术方面，大数据代表着一个快速变化和扩展的领域。大数据主要与现代新兴技术相关联，这些技术可生成或使用大量数据，例如语义技术语音和语音处理以及网络。因此，很难明确定义大数据的概念。造成这种模糊性的另一个原因是技术快速发展的时间变化；也就是说，代表20世纪90年代难以接近的大数据的数据可以通过传统计算机或移动设备通过最近的技术发展来处理[10]。
今天，大数据技术代表了一种处理信息的现代方式，这是许多组织低估的地方，大数据可能在组织管理中被滥用。
IBM的调查显示，18％的高管仅将大数据视为大量数据的来源[11]。
一般来说，可以说大数据中处理的信息有三个基本特征。首先，大数据太宽泛，无法在短时间内轻松处理。其次，它涉及非结构化数据（例如，通过文本，视频或音频文件浏览数据）和实时信息（例如，来自数千个摄像机和卫星的交通数据）[10]。第三，大数据表明存在大量数据，通常处理和管理数据会带来严重的逻辑挑战。
互联网数据中心（IDC）将大数据定义为下一代架构和技术，为高频、高容量和多种类型的数据结构提供经济高效的设计。 “大数据”这一术语用于描述和定义信息爆炸的新时代，时代中产生大量数据，并与技术开发和创新相关联。通过对多源异构数据的有效集成和准确分析，可以分析趋势并更好地预测未来事件。
IBM的大数据平台引入了提供与组织业务冒险相关的大量数据的可能性。该平台包含用于处理结构化和非结构化数据的传统技术，这些技术链接到新技术，侧重于速度，灵活性，有针对性的探索、发现和数据分析。 IBM定义了具有以下特征的大数据，如下面的图1所示：首先，它是多样的，这意味着数据既是结构化的，也是非结构化的。例如，获取关于因特网和电信产生的消息、图像、GPS信号和其他形式的数据的类型的数据。其次，它以极快的速度收集，这意味着必须非常快速地获取和处理数据，即实际或几乎实时的数据，这允许组织灵活地响应市场变化或获得竞争优势。第三，它展示了准确性，引入了获得失真输出的可能性，因为不同的数据处理同时导致包含沙子或失真的大量数据（例如来自社交网络的数据）。该卷代表了大量用于分析的数据，这是组织在单个数据库结构中组织大量数据的简易过程的要求[12] [13]。
图1.大数据的特征
资料来源：（IBM，2012）
从信息产业的角度来看，大数据具有很高的价值。大数据是下一代IT行业，通过云计算，移动互联网和社交网络提供强大的推动力。 IDC预测，到2020年，第三个IT平台的市场规模将达到5.3万亿美元;从2013年到2020年，第三个IT平台将推动IT行业90％的增长[14]。大数据将成为经济增长的新领域，大数据组织将更新其生态环境，这些环境已经发展为分析即利（AaaS）模式，以改变IT业务、组织，例如IBM、谷歌、微软和甲骨文已经准备好了大数据时代的开发项目[14]。
3.中小企业融资问题与中国大数据
中国经济在过去三十年中经历了中央计划经济向市场经济作为经济支柱的快速发展。从1978年到1993年，中国的GDP年增长率为9.3％，从1993年到2004年为9.0％，从2005年到2016年为9.3％左右（世界银行，2017）。根据中国国家统计局的数据，2012年中小企业占中国企业的99.4％，占中国国内生产总值的59％，占总销售额的60％[15]。中国巨大的经济增长主要来自中小企业形式的私营部门，这是改革的一项重大成就。但是，与工业化国家相比，中国和其他发展中国家的金融服务渗透率较低[3]。新兴经济体的中小企业更为严重，并且面临来自大企业的竞争。一般消费者和商业金融公司以及小额信贷机构在这些群体的成本效益和可持续需求方面取得了有限的成功[5]。
与中小企业融资相关的问题主要来自贷方与中小企业之间的信息不对称。潜在的违约风险和缺乏抵押品会促使银行拒绝向中小企业提供贷款。不同行业的中小企业面临着各种各样的情况，银行的传统信用验证系统并不适合所有中小企业。与中小企业借款的数量相比，银行试图以较高的信息成本来衡量中小企业的信贷成本。高资本成本也导致银行和金融机构不愿向中小企业发放贷款。
因此，改善财务可及性和可负担性是与经济复苏有关的紧迫任务和严重问题。计算和电信技术的最新发展通过改变金融业运作的方法来改变金融格局，以反映经济活跃的微型企业观点[6]。专家表示，通过使用强大的计算技术和信息来源，创造更好的风险控制，可以大大减少中小企业的财务问题[16]。这种转变的一个关键因素是使用大数据评估，识别和提高潜在借款人的声誉并降低交易成本。一些可能的来源可能是来自社交媒体、手机使用模式和公用事业计费历史的数据[16]。
如今，世界日益相互联系，每天都会从社交网络、搜索引擎和电子邮件客户端生成大量信息。用户的日志文件也作为机器生成的数据发送，如来自传感器网络、飞机、汽车、船只和其他车辆的水坝或桥梁的实时监控。大数据需要卓越的技术才能有效地处理大量数据。大数据应用程序包括数据库的大规模并行处理，数据挖掘网格，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台和可扩展存储系统。实时或近实时信息传输是大数据分析的定义特征之一，因此必须避免信息延迟。已经开发了各种技术来聚合、操纵、分析和可视化大数据。这些技术来自几个不同的领域，如统计学、计算机科学、应用数学和经济学。这意味着打算从大数据中获取价值的组织必须采用灵活的多学科方法。
阿里巴巴是中国最大的互联网公司之一，它利用大数据改善风险管理和控制，以改善融资市场。阿里巴巴根据其支付和电子商务交易信息开发了自己的信用评级和风险控制模型。这种风险控制模型主要依靠其庞大的在线生态系统。截至2015年初，阿里巴巴集团的市场份额包括超过3亿注册用户和3700万小企业，包括淘宝网和天猫网[17]。
随着业务需求的出现，阿里巴巴使用优化的系统和平台开发先进的方法和方法来应对其每日100亿用户。数据处理和分析也改进为近实时模式。
阿里巴巴通过调整大数据技术，突出了欺诈风险管理的过程。该公司发明了一种称为CTU的风险管理系统，作为实时支付欺诈预防监控系统， CTU是中国最先进的在线支付欺诈管理系统之一。该系统可以跟踪和分析用户或帐户的行为，识别可疑活动，并根据智能仲裁应用不同级别的处置[18]。阿里巴巴的欺诈风险管理与传统的金融和银行系统完全不同。为了应对实时欺诈，该公司逐渐开发出新的工程方法来处理这些数据。对于硬件系统，已经建立了风险预防框架以支持新的方法和算法。有几种不同的风险防范框架。阿里巴巴将欺诈风险的基本框架用作多层次风险防范框架，大数据使得在线采用实时风险防范成为可能。
图2. CTU
资料来源：（Chen，Tao，Wang和Chen，2015）
4.中国基于大数据的贷款服务
大数据促进了中国银行业的潜在转型。中国互联网公司已进入金融市场，并推出了各类专注于大数据使用的金融产品和服务。 2015年，中国最大的在线消费贷款市场信而富宣布，5000万消费者预先促成了500元（约合80美元）的贷款，其中包括QQ预筛选用户，腾讯开发的在线通信软件。这些报价基于来自社会和财务来源的分析数据，以预测借款人的回应以及是否存在违约或欺诈。信而富估计，约有5亿消费者可被视为潜在借款人。该公司的目标是使用基于移动的渠道，根据来自不同来源的数据自动获得可信度[19]。
与传统银行贷款相比，在线金融服务的交易成本较低。互联网大大降低了与金融和银行业务相关的交易成本。例如，银行交易的平均成本估计为1.27美元，ATM交易为0.27美元，互联网交易为0.01美元。一项研究表明，无分支银行的支出比商业银行低38％，比非正规汇款渠道低54％[20]。提供这些金融服务的互联网公司有助于改变中国金融市场的状况，减少小企业进入金融市场的障碍。
截至2013年12月，阿里巴巴云累计客户超过65万，借款超过1,600亿元;平均贷款余额不足4万元，平均贷款额为13万元，不良贷款利率控制在1％[21]。与传统金融机构相比，互联网金融模型提供有关贸易、服务、成本和其他优势的额外信息。互联网金融模式与传统金融机构相比，从根本上解决了中小企业面临的融资成本难以解决的问题。
例如，2015年推出的网商银行是一个完整的互联网银行，在互联网环境中运行。 网商银行由阿里巴巴的一家金融子公司建立。网商银行将农村客户视为一个重要的群体。该公司提供资金帮助农民购买农业机械和工具[22]。为中小企业和零售消费者提供的贷款最高可达800,000美元。 网商银行计划在未来五年内将其贷款服务增加至1000万美元的中小企业（彭博新闻社，2015）。目前的情况改变了传统的信用评分，更依赖于大数据信息。 网商银行利用阿里巴巴的服务，
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