《于大数据的小微企业信用评级研究.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《于大数据的小微企业信用评级研究.doc（12页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、目 录摘要1关键词1引言21 小微企业信用评级概述21.1小微企业的界定与特征21.1.1小微企业的界定21.1.2小微企业的特征31.2 信用评级的含义及作用31.2.1信用评级的含义31.2.2信用评级的作用31.3小微企业信用评级的意义42现阶段小微企业信用评级存在的问题42.1小微企业管理者不重视信用评级42.2保护信用数据的法律法规不完善42.3 信用评级体系不完善52.4信用资源分散且共享程度低53 大数据对小微企业信用评级的意义63.1大数据有助于信用信息的收集和整理63.2小大数据有助于降低评级成本，提高效率64 基于大数据的小微企业信用评级优势74.1数据优势74.2成本优势
2、74.3效率优势75.基于大数据小微企业信用评级完善措施建议85.1构建针对小微企业的信用信息平台85.2建立针对小微企业的信用评级体系85.3加强信用数据管理85.4地方政府需要为小微企业建立良好的信用环境96.结论9参考文献10基于大数据的小微企业信用评级研究摘 要：小微企业在我国经济的发展中有着重要地位，为我国经济持续增长有着杰出的贡献。但是目前在小微企业的发展中仍然存在融资难、融资贵的问题。其很大一部分原因是因为我国的信用评级存在问题。而大数据技术可以为信用评级带来便利。本文从小微企业信用评级理论的概述出发,指出现阶段小微企业信用评级存在的问题，在分析大数据对小微企业信用评级的意义的基
3、础上，进一步分析了基于大数据背景下小微企业的信用评级的优势，最后研究分析大数据背景下小微企业信用评级中普遍存在的问题，并给出解决问题的建议措施以供参考。关键词：大数据；小微企业；信用评级Research on the Credit Cating of Small and Micro Enterprises under Background of Big DataAbstract: Nowadays, with the rapid development of Internet technology, the era of big data has come. Big data is a tec
4、hnology that can quickly capture useful information from a variety of complex data. It has the advantages of high speed, large scale and high precision. In the era of big data, credit rating should also be changed. Small and micro enterprises are a very important part of Chinas economic system and a
5、n important force to promote Chinas sustained economic growth. But there are still many problems in the development of small and micro enterprises. Credit rating can solve problems for small and micro enterprises to a large extent. This paper starts with the overview of the credit rating theory of s
6、mall and micro enterprises, then points out the problems existing in the credit rating of small and micro enterprises in the emerging stage, then expounds the significance of big data for the credit rating of small and micro enterprises, and clarifies the advantages of the credit rating of small and
7、 micro enterprises based on big data, and finally studies and analyzes the common problems in the credit rating of small and micro enterprises under the background of big data, and gives the conclusion Suggestions and measures for good problems are provided for reference.Key words: Big data backgrou
8、nd; Small and micro enterprises; Credit rating;引言在中国市场经济的发展中，小微企业已经成为促进经济持续增长的主力军，为了鼓励、扶持小微企业的发展，中央和地方政府颁布了许多扶持小微企业发展的法律和地方性法规。但是融资难、融资贵仍然是目前小微企业的发展中所面临的突出难题。造成融资困难的主要原因之一就是因为小微企业的信用评级体系目前并不完善。得益于大数据技术，目前互联网信息库中的信用信息含量非常丰富，并且简化了信息检索流程，拓宽了评级机构对小微企业进行信用评级的途径；由于小微企业具有数量众多，信息量巨大，严重缺失管理结构等问题，信息的整理、安排、分析相
9、对复杂，应用大数据技术可在很大程度上提高信息的整合效率，为信用数据的挖掘与分析提供帮助，进一步获取所需的评级资料，对减少企业收集并处理信息的成本有着至关重要的作用，从根本上解决当代小微企业融资难的问题。1 小微企业信用评级理论概述1.1 小微企业的界定与特征1.1.1 小微企业的界定关于小微企业的界定标准，与其所处国家的经济发展水平密切相关，即便是在同一个国家，若发展阶段不同，其对小微企业的划分也会参照不同的标准，随着我国经济的不断发展，小微企业的划分标准也发生了相应的变化，在2011年6月8日，以国家发改委、统计局以及财政局为主的多个政府部门共同下达了一项通知，通知内容的核心是中小企业的划分
10、标准，其中详细地界定了大中小微等不同类型的企业，本文所要探究的小微企业则需要基于以下三个层面来加以评定：一是营业收入；二是从业人数；三是资产总额。下表1即为我国各个行业的小微企业划分标准。表1 小微企业划分标准表 计量单位：元行业类型划分营业收入从业人数资产总额农林渔牧小型50万-500万微型50万以下工业小型300万2000万200-300人微型300万以下20人以下建筑业小型300万-6000万300万-5000万微型300万以下300万以下批发业小型1000万5000万5-20人微型1000万以下5人以下零售业小型100万-500万10-50人微型100万以下10人以下交通运输业小型20
11、0万-3000万20-300人微型200万以下20人以下房地产业小型100万-1000万2000万-5000万微型100万以下2000万以下1.1.2 小微企业的特征首先，从经营风险上来看，因小微企业自身实力薄弱，在与其它企业竞争时往往需要承担较大的压力，而这皆可归因于其生产规模过小、技术缺乏创新，导致经营受多种因素的影响，盈利水平难以提升。其次，从融资模式上来看，我国小微企业的融资主要来自企业外部。小微企业在刚创立时需要非常多的资金用以发展企业，使企业在市场中站稳脚跟。在小微企业规模的发展扩张中，受资金链不连续问题的制约，融资的问题越来越严重。然后，从管理模式来看，在小微企业管理中，设置的管
12、理人员较少，管理范围较小，尽管其决策具有较强的执行效力，但管理机制却尚未完善，做不到完全科学的管理。最后，从涉及范围上来分析。因为小微企业较为独特，涉及范围非常广泛，各类小微企业数量众多，具有较强的经营性、灵活性。1.2 信用评级的含义及作用1.2.1信用评级的含义信用评级有广义与狭义之分，狭义的信用评级指的是为评价小微企业信用等级而设置的各种标准，其中会涉及评级的关键因素、所占比重、方式、信用等级等重要内容。从广义的角度看，小微企业的信用评级是评判小微企业债务偿还能力和偿还债务意愿的标准。1.2.2信用评级的作用在投资者看来，信用评级可为其提供意向投资企业的信用信息，有助于其作出正确的投资决
13、策，可在一定程度上解决双方信息不对称的问题，提高投资者获取信息的效率，切实保障其经济权益，避免盲目投资。对于企业方面来说，信用评级对企业有很好的制约、监督、警示作用。使企业积极的维护自己的信用形象，努力提高企业的债务偿还能力。再对于金融监督管理部门来说，监督管理部门可以把正规评估机构对企业的信用状况的评级报告作为制定规章制度和检查的依据，提高监督管理效率。1.3 小微企业信用评级的意义长期以来，融资问题都制约着我国小微企业的发展。尽管我国已经为小微企业出台了许多优惠性政策，但融资难、融资贵等现象依旧未得到改善，而这些问题的根本成因在于小微企业本身的信用评级不完善。我国各类小微企业的数量非常多，
14、建立针对小微企业的信用评级体系，使各类小微企业有统一的信用标准，可以降低小微企业的融资难度，有助于小微企业防范各类商业风险，从一定程度上促进了小微企业的发展。有了健全的信用评级体系，可以减少信用金融机构对企业做信用调查工作的人力、精力，减少调查成本，从而变向降低了小微企业的融资成本。2 现阶段小微企业信用评级存在的问题2.1 小微企业管理者不重视信用评级小微企业经营规模较小，管理不规范,可以控制的财、物资源较少,处于初创期的企业，面临严峻的生存问题。企业管理者思考的重点是企业的生存问题，主要考虑的是如何节约企业产品的生产成本、减少费用开支、开拓销售市场。而因为信用评级方面的资金投入由于不能给小
15、微企业带来直接的经济效益,所以不受企业管理经营者的重视。2.2 保护信用数据的法律规定不完善目前，我们国家缺少完善的针对企业信用数据保护的法律。我国有许多关于经济信息保护的法律规定，但是其中涉及到企业信用评级的内容较少且不够明确。为了使企业信用评估体系交易规范，我国一些地区颁布了地方性的法规。但在这些法规执行的过程中，执行效力不足,适用的领域有很大的局限性。尽管征信管理条例已指出“征信机构不可擅自采集法律规章明确禁止采集的企业信息，不可侵犯甚至泄露企业的商业机密”，但却迟迟未作出详细的实施细则，仍然不足以约束信用评级机构的行为。2.3 信用评级指标体系不完善现阶段，在收集小微企业的信用数据的工
16、作中，不少评级机构开辟出了新的渠道，在大数据挖掘技术的辅助下，为之构建完善的指标体系，但以此方式构建的初级体系仍有待改进与健全。第一,该体系并不全面,在实践过程中,各种类型的评级机构在获取、运用数据上有不同的优点,但是并不适用于所有类型的小微企业，在总体上并不完善。第二， 这种信用评级的模型缺少更细致的分类，制定标准时没有考虑行业的差异性，没有做到对不同领域的小微企业进行针对性信用评级。在实际操作中，缺乏针对性是评级机构在评级工作中的一大问题，评级体系也缺乏行业实用性。第三， 财务数据指标，是信用评级体系指标选择与设计中的主要内容。缺少可以参考的影响企业运营的外部数据指标参数,这局限了这种评级
17、体系的实际操作,使得全面掌握企业的运营状况困难重重。第四， 信用评级指标的市场认同程度较低，验证小微企业信用评级的有效性的过程较为繁琐，判定其准确性需要通过评级体系的进一步发展才能实现。与此同时，小微企业的信用评级体系的认可度不高，在市场上的运行时间也很短。2.4 信息资源分散且共享程度低目前，由多个不同的政府部门分别监督管理信用评级信息。比如国家发改委负责监督并管理企业发行债券业务的信用评级,中国证监会则负责监督证券市场的资信评级业务,人民银行主要监管信贷市场的信用评级，保险公司在购买企业债券、开展次级债券业务时所进行的信用评级的监督和管理皆在中国保监会的职责范围之内；企业信用评级信息的获取
18、、收集、整理主要由工商和税务部门负责。各政府部门监管无统一标准、各自为政,是导致信用信息资源分散的原因。而且各政府部门信用数据库的信息一般不对外公开，存在信息壁垒,又进一步限制了信息的流通。再加上信息数据缺乏通用且完善的共享机制与平台，导致小微企业信用数据共享程度较低。无法在更广范围使信用信息得到整合共享,增加了信用评级活动的成本,给开展评级服务带来了困难,降低了信用信息数据的使用效率。3 大数据对于小微企业信用评级的意义3.1 大数据有助于信用信息的收集和整理为了解决信息不对称的问题，而去采集大量的信息是商业银行在对于小微企业信用评级中的主要困难。企业只能提供其中一部分信息，其余企业无法提供
19、的信息必须通过第三方获取，而且部分由企业提供的信息也需要经过第三方机构进行核验。大数据具有非常大的信息储量，而且非常容易检索抓取，为商业银行对小微企业进行信用评级的工作提供了极大的帮助。由于小微企业涉及的邻域较为广泛、数量众多，所以使信用评级工作需要采集的信息量更大。在大数据时代到来之前，没有高效、便捷的方法进行信用信息的搜索、采集、储存工作，信息的整理也缺乏合理、高效的手段。如今运用大数据技术，可以实现高效的整理市场上的杂乱信息，为商业银行在小微企业信用评级中抓取内部信息的工作增加了一条高效的途径。大数据技术对于信用信息的收集和整理有极大的帮助。3.2 大数据有助于降低评级成本，提高效率在小
20、微企业融资中，商业贷款是重要途径。在对小微企业进行信用评级的过程中，商业银行需要耗费大量的精力，这使得小微企业的贷款成本增加。因此，如何在降低小微企业评级成本的同时提高小微企业评级质量成为了小微企业信用融资中的主要问题。在大数据技术的帮助下，可以在一定程度上解决这些问题。大数据技术拥有有信息自动输入、信息自由采集、信息高效整理等一系列优点，这些优点有利于商业银行提高信息的准确性并且降低商业银行在信用评级中需要消耗的精力。如何提高小微企业信用评级质量并降低成本，就是帮助小微企业脱离信用金融服务困境的难题。 第一，需要掌握非常多的信息，商业银行才能对小微企业进行信用评级。要有精准的评级结果，就需要
21、有非常丰富的变量信息资源，但在丰富资源的同时，评级的成本也随之增加。运用大数据技术采集这些信息，采集成本将大幅下降。第二，大数据技术有优质的信息处理平台，这使得处理信息的经济成本大幅下降的同时，也节约了处理信息的时间成本。第三，商业银行很大一部分支出来自人工费用。大数据技术信息检索十分方便，不需要太多的人工做传统的调查，节省了人工费用的开支。4 基于大数据的小微企业信用评级优势4.1 数据优势分析我国小微企业过去所采用的信用评级体系，不难发现其主要围绕财务指标来进行评级，也需要非财务数据作为参考。然而，信用评级对小微企业提供的财务与运营数据有着较高的标准，即必须真实可靠、准确无误，而且非财务数
22、据的获取通常需要人工进行实地调查与分析。鉴于我国大部分小微企业的财务制度都缺乏规范性，所以其所提供的数据很难保证真实且准确，再加上现场调查与主观判断有较大的局限性，种种因素造成信用评级的数据来源有限，评级结果不可靠等问题。在大数据技术的帮助下，小微企业的信用评级体系也有了更为丰富的数据来源，将其与评级体系相结合，分析信息的内在价值，能够对小微企业的经营发展状况及信用能力进行还原。此外，还可以全面考察小微企业的供应链体系，从根本上提高其信用评级的数据采集效率。4.2 成本优势目前我国小微企业的资金需求存在以下四个特点：即短、频、快、急。贷前调查、贷中审查和贷后跟踪是传统信用融资工作中不可缺少的三
23、大步骤，这些原本需要耗费极多的时间与精力的工作，如今在大数据技术的帮助下，变得更为高效，所有与小微企业有关的网络信用数据皆可得到准确的提取，极大地降低了小微企业的信用融资成本。值得一提的是，大数据还具备投资总额固定的前期优势，搭配其批量化处理信息的能力，使小微企业的信用融资成本进一步降低。4.3效率优势在我国以往的传统小微企业信用评级体系中，要经过多个业务部门和多个层级才能实现信用评级及授信审批，在这一过程中手续十分繁琐，审批流程过于复杂。在大数据技术的帮助下，互联网信息库中的大量信用信息数据可以利用爬虫技术快速采集，再利用文本分析技术将非结构化数据进行转换，使之成为结构化数据，数据的挖掘与分
24、析均可借助机器学习技术来完成，选用支持向量机、决策树以及随机森林等新算法来构建信用评估模型，将静态的评级结果调整为动态的，以彰显其高效的处理优势。对此，网商银行就率先推出了小微企业信贷的“310”模式，简单来说，就是3分钟申请贷款、1秒钟发放贷款，全程可以做到0人工介入，效率极高。5 基于大数据的小微企业信用评级完善措施建议5.1构建针对小微企业的信用信息平台工商、税务、人民银行等不同政府部门主管着不同的信用数据库,各信用数据库以“信息孤岛”的形式存在。因此,必须由政府部门统一管理、 协调, 打破信用数据库之间的壁垒,增强各部门之间的联动，构筑小微企业信用信息平台。以盈利为目的的商业信用评级机
25、构,信用评级的结果由信用评级行业协会进行管理。但商业信用评级机构出于客户收费、行业竞争等方面的原因，其独立性和权威性存在先天的缺陷，更应归入政府信用管理部门的管理范围,保证信用信息的公允准确。商业信用评级机构评级的结果,只有经过检验后，才可作为构筑小微企业信用信息平台的资源。5.2 建立针对小微企业的信用评级体系大数据和互联网技术的迅猛发展，使企业信用信息的收集范围变得宽广,从财务指标信息扩大到企业的关联信息。大数据技术的运用，可将企业主要管理者的教育背景、个人素质，以及小微企业的人力资源状况、企业组织结构、资产规模质量、产品市场分布、市场口碑、企业往来对象、行业产业链结构分布等非财务信息纳入
26、小微企业信用评级体系,使得小微企业的信用状况真实、完整地向金融、信用评级机构展示。大数据技术的应用可以弥补小微企业财务信息质量不高的缺陷，往来资金结算、采购、运输、水力消耗、人员雇用、企业资产增减变化等财务信息可以通过大数据技术实现及时、动态地反映，增加了小微企业财务数据的真实性。杜绝财务数据造假、关键时间节点人为粉饰财务报表数据等违规行为。在最近几年里，有相当大数量的互联网金融企业相继开展自营金融，以此来证明其科技金融服务的能力，合作模式由传统的经济往来逐步转向场景、客户、数据技术等多个层面。在这种行业形势下，商业银行与互联网金融企业可联合开发出合作模式，致力于构建科学健全的评级指标体系，对
27、双方的信用数据资源进行整合，努力将评级技术的利用率最大化。5.3加强信用数据管理一是要加大对小微企业信用数据的保护力度。健全法率法规，对个人信息进行兜底保护，对企业信用信息与个人隐私进行明确划分，赋予信用信息主体以合乎法律规定的权利，比如知情权、查询权、更正权以及享有权等，针对信用评级这一行业的发展，颁布明确的法律条文，使其规范发展，切实提升该行业的自律性，从而落实对小微企业信用信息的保护。其次, 要从技术层面来加强评级机构对小微企业信用信息的保护措施。要注重信息保护技术的研发和普及，鼓励研发可以用于信用数据收集的监控技术。此外，提高信息的披露程度，丰富收集渠道，对收集类别进行详细且准确的说明
28、，加快优化网络服务协议中的信用数据安全保护条款，且将其落到实处。二是要完善小微企业的信用数据共享机制，优化全国信用信息共享平台，鼓励地方搭建共享平台，大力推广并使其与市场对接，以统一的社会信用代码来集中划分小微企业的信用信息类型，提取其中有助于评级的信用报告，深入挖掘并利用公共信用数据，深化信用评级机构与政府部门之间的数据交互，扫清双方在数据共享时所面临的技术壁垒。5.4地方政府需要为小微企业建立良好的信用环境小微企业主要服务于地方经济,在市场经济中,相对于同行业的大中型企业处于竞争的弱势地位。为小微企业提供外部扶持是地方政府的基本职责和长期任务。地方政府拥有任何商业机构、行业组织所不具备的权
29、威和公信力。要建立良好的信用环境需要各地方政府的帮助。各个地方政府可以通过使用地方立法权来颁布针对保护信用信息的地方性法规，为信用环境提供法律保障。基于保密原则，妥善处理好国家、企业以及个人等不同级别的秘密与隐私的关系，确立涵盖三方信用的实施细则;大力扶持社会诚信活动的开展,普及各项信用制度，鼓励相关人员参加培训，积极开展社会诚信创建活动,并且向社会大力宣传信用的重要性以及现实价值，建立以道德为支撑,以地方经济为依托,以法律为根本导向的信用环境，并出台针对维护信用环境的地方性法规，来督促公众自觉维护信用环境。6 结论本文首先对小微企业信用评级相关理论知识进行综述，对现阶段小微企业信用评级的缺点
30、进行分析，提出大数据对信用评级的意义。然后介绍大数据背景下的小微企业信用评级优势，最后为之提出切实可行的完善建议。综上所述，随着大数据时代的来临，信用评级需要运用大数据技术，提高信用评级的效率。小微企业需要利用大数据来建立信用信息平台，加强信用数据的管理，解决信息孤岛、信息闭塞等问题，降低评级成本，可以在一定程度上可以解决小微企业融资难的问题。参考文献1 于春欣.对基于大数据的小微企业信用评级体系建设分析J.智库时代,2019,12:32-33.2 陈小梅.基于大数据的小微企业信用评级体系研究J.征信,2018,3610:27-31.3 周大林.基于大数据征信的商业银行小微企业信贷风险控制研究
31、D.安徽大学,2017.4 赵红艳.基于大数据技术的小微企业信息采集技术研究J.科技展望,2015,25(30).5 胡月.基于大数据平台的小微企业融资模式研究D.华中科技大学,2016.6 付喜国.商业银行小微企业互联网贷款的信用风险管理研究基于大数据视角J.北京金融评论,2016(4):11-16.7 王珂.基于互联网大数据平台的小微企业融资模式研究D. 长安大学,2014.8 何文茜,王颜波.基于大数据平台的互联网小微企业贷款-以阿里小贷为例J.现代经济信息, 2014(13).9 于春欣.对基于大数据的小微企业信用评级体系建设分析J.智库时代,2019(12):32-3310 祁新.大数据时代小微企业金融服务信用评级研究J.当代会计,2016(02):8-9.11 陈小梅.基于大数据的小微企业信用评级体系研究J.征信,2018,36(10):27-31.10