未來學家凱文·凱利說：“所有的企業都難逃一死，但所有的城市都近乎不朽。”今天，鏈接數字生態已成為企業的生存之道。
8月8日，金蝶“2023全球創見者大會暨企業數字信用平行論壇”在深圳隆重召開，金蝶信科首席運營官朱海勃在主題報告《共建企業數字信貸生態 破解普惠金融三大難點》中表示，目前小微金融服務面臨三個難題，分別是“發現難、轉化難、識別難”，導致小微金融服務的可得率不高。
根據中國銀行業協會的調研顯示，73.6%的銀行家認為普惠金融是信貸投放的重中之重，數據作為當代企業的數字信用資產，正成為數字普惠金融之戰的“硬核”武器。
見微知“信” 掌握五大行業風險維度
朱海勃表示，過去幾年，金蝶信科與百家余銀行金融機構合作，服務了150萬企業，在此過程中積累了大量企業授權的財稅數據，并推出“涇渭云”企業大數據征信云服務。“涇渭云”提煉和總結了3000多個核心風險標簽，朱海勃分享了其中的五個風控維度示例。
各行業風險差異：根據“涇渭云”風險數據顯示，不同行業的風險值不同，且隨著時段變化而產生波動。2022年，特定行業如住宿餐飲和交通運輸的風險較高，至2023年7月，住宿餐飲、交通運輸的風險降低，而建筑業的風險升高。從細分行業來看，紡織、木制品和食品飲料行業風險高于制造業平均水平，礦產品風險亦高于批發零售業平均水平。
稅負率字段：揭示了企業的真實納稅水平，稅負率異常偏低的企業，較易發生虛構發票等行為，風險高于平均水平。
月均開票天數：企業每月的開票天數與經營穩定性正相關，較多的開票天數意味著更低的風險。
應收賬款占比：依據應收賬款占流動資產的比例，判斷企業應收賬款規模，低占比表示較小的應收賬款和較低的拖欠風險。應收賬款占比低于一定水平時，企業風險顯著減小。
交易對象與供應鏈關系：涇渭云數據分析顯示，通過供應鏈交易關系，可以更好識別出優質企業，與較多核心企業合作交易的企業，風險越低。此外，穩定的客戶數量也能為企業信譽帶來正面影響。
共建企業數字信貸生態 解決“發現難、轉化難、識別難”
過去幾年，企業數字化信貸的蓬勃興起。根據中國人民銀行《2021年第四季度中國貨幣政策執行報告》數據顯示，小微企業信用貸款余額年均增長超148%。
朱海勃認為，當下小微金融服務的難點，在于企業信貸需求產生流程中的三個關鍵環節：發現、轉化、識別。金蝶信科通過場景創新、產品智能匹配模型及數據驅動的解決方案，可以有效解決發現難、轉化難和識別難問題。
首先，構建多維獲客場景，解決發現難題。
傳統的電銷和行銷方法的成功率較低，網銷成本較高。為此，金蝶信科構建了金蝶生態獲客場景，通過金蝶的SaaS云服務系統，幫助金融機構高效發現融資需求。面向中小企業，金蝶信科將信用評估服務嵌入金蝶“精斗云”，客戶在使用軟件時授權數據，基于模型為其評分，從而獲取低成本且優質的金融服務。面向中大型企業，金蝶信科在金蝶云·星空系統中嵌入了“金蝶效融”供應鏈金融服務平臺，幫助金融機構直達四萬家核心企業產業鏈場景中，批量發現優質小微客群。此外，金蝶基于隱私計算功能，幫助銀行精準識別優質企業的上下游關系，以批量識別潛在優質客戶，定義核心企業白名單。目前，金蝶信科每日能夠精準獲取4000個企業的融資需求。
其次，打造產品匹配模型，解決轉化難題。
由于產品眾多，將潛在客戶轉化為實際的金融產品申請者是另一個難點。金蝶信科構建產品匹配模型，該模型基于3000多個數據標簽，建立400多個產品匹配規則。根據金融產品的準入規則和客戶的數據信用情況，幫助客戶精準匹配金融產品，從而提高產品的轉化率。
最后，提升信息真實性與數據質量，解決識別難題。
“核驗雖繁必不敢省人工，數據雖貴必不敢減物力”。在信貸過程中，信息的真實性以及欺詐問題是一個重要挑戰。金蝶信科通過數據分析和隱私計算等技術，特別是對于涉及虛開發票、偽造身份、偽造業務、數據處理錯誤等情況進行監控和修正，以提高數據質量和識別欺詐。
“共建一個多維的金融數據底座，成為整個金融行業的基礎設施。”朱海勃表示，未來，破解普惠難題仍需解決數據的豐富性，金融數據底座需要由核心企業、征信公司、交易所等具有數據資源的機構共同構建。通過整合征信信息、財產信息、工商司法信息、稅務信息等多維數據，為金融科技創新提供基礎動力，共建共享數字化可持續金融生態，才能夠助力小微普惠實體經濟高質量發展。
