如何利用大数据提升企业声誉

企业声誉的一个外在表现形式就是企业信用。某种意义上看,企业信用的量化指标是对企业声誉相关信息的实时综合判断。借助大数据时代的工具,企业声誉变现融资能力也成为一个典型举措。

20世纪80年代,金融领域开始使用信息不对称理论工具,为研究企业融资提供了新的视角和分析框架。很多学者认为信息不对称是导致中小企业融资困境的重要成因(Stiglitz&Weiss,1981)。他们认为在信息不对称的条件下,贷款人对利益与风险的均衡选择导致信贷配给不可避免。国内学者对中小企业融资困境的研究也体现了信息不对称的思想。林毅夫和孙希芳(2003)认为,大型银行对中小企业实行严格的信贷配给,加剧了企业融资的困境;徐洪才(2009)提出,从企业角度来看,中小企业自身信息不完整,尤其缺乏“硬信息”,存在担保难、抵押难的问题,加之其资信普遍不高,社会中介机构不健全,存在较高的道德风险,因而很难从正规金融渠道获得资金。

也有学者从增加信息透明度的角度出发,提出了自己的看法。贝格尔和斯哈克(Berger&Schaeck,2011)等学者发现了关系性贷款现象,即银行通过与中小企业长期接触,不断获取、感知、修正中小企业的信息,从而实现消除信息不对称,最终降低资金借贷风险的目的。国内许多学者,如鲍旭红(2009)、毕家新(2010),也指出供应链金融的实质是银行以供应链中与中小企业有合作关系的核心企业的信用或者两者之间的业务合同为担保,通过第三方物流企业等分担信贷风险,从而有效地控制银行贷款风险的一种中小企业融资创新。鲁丹和肖华荣(2008)提出建立一个以民营中小银行为主体的中小金融机构体系,并以该体系为核心来发展关系型金融。刘敏和丁德科(2010)比较分析了政银保合作模式、抱团增信模式、资金互助模式、硅谷银行模式或桥隧模式,在此分析基础上,相应地提出了创新中小企业贷款模式的政策建议。

近年来,以阿里巴巴为代表的电商金融蓬勃发展,可以说是消除信息不对称的最成功的例子。黄海龙(2013)、刘芸和朱瑞博(2013)等学者提出,大数据成为电商金融弥补信息不对称的有效武器,降低了中小企业的融资与征信成本,直接推动了电商融资的迅猛发展。

可见,信息不对称理论与交易成本理论殊途同归。中小企业融资难,主要难在中小企业融资交易成本过高,而中小企业融资交易成本过高,主要源于信息不对称。为了降低融资交易成本、提升交易效率,学者们做了多方面的探索,大部分聚焦于降低信息不对称带来的交易成本影响。随着以电商为代表的互联网金融的崛起,信息不对称局面得到了极大改观,融资交易成本迅速下降,互联网金融也成为解决中小企业融资的利器。

1.“信息不对称”对交易成本的影响

融资成本包括融资使用费和融资费用。杨小凯、张永生(2001)称之为“外生交易费用”。但除了这些显性的外生交易费用,由于信息不对称所带来的隐形交易成本,学者们将其称为“内生交易费用”。例如,为了凸显企业实力,多数资信良好的企业会做出实力不足企业难以模仿的行为,如付出高昂的广告费聘请明星广告代言,向外界传递企业资金等实力雄厚所造成的信息披露成本,这些新增加的成本是由于信息不对称而产生的内生交易费用。相对于大企业,中小企业与银行之间的信息不对称现象则更加明显。以往的研究与实践过程中,学者和金融家采用了多种方法来降低信息不对称性,尽可能使得信息透明化,降低交易成本,提升中小企业融资效率。近年来,以阿里巴巴为代表的互联网融资可以说是其中的典范。

在运作模式上,阿里小额贷款与传统商业银行贷款的最大区别在于,阿里利用庞大的交易数据建立了无须抵押和担保的信用征信体系。与多数金融机构现行的贷款技术不同,借助阿里巴巴、淘宝网等平台庞大详细的电子商务交易记录数据库,通过将企业电子商务经营数据反复进行大数据模型的推演和验证,阿里金融建立了一套对贷款风险的控制机制。与以往要求的担保、抵押等不同,借助信息技术的帮助及阿里巴巴的微贷技术获得企业资金流转信息和监控企业经营状况,不仅降低了中小企业的融资门槛,而且控制了风险,申请环节也得到了优化。

依托微贷技术,阿里金融能轻易地从网络中获得这些企业的实时交易数据,对企业营收、支出状况一目了然,所以阿里金融与贷款企业之间并不存在任何信息不对称。借助电子商务的商品流、物流、资金流、信息流“四流”合一,电商金融获得并存储了大量的电商信息,因此,与传统融资方式相比,电商金融的大数据消除了以往由于信息不对称带来的逆向选择与道德风险,从而避免了大量的调查、监督等成本。

正是由于最大程度地消除了信息不对称带来的负面影响,阿里小额贷款的交易成本要低得多。截至2012年末,阿里小额贷款共发放508.7万笔,累计金额394.2亿元,平均每笔贷款为1.7万元,户均贷款余额为4.4万元。阿里小额贷款的不良贷款率维持在0.52%,远低于商业银行抵押类贷款产品1.7%左右的坏账率(李婧,2014)。阿里小额贷款之所以能取得这么好成绩,主要归功于大数据。大数据是整个电商金融运行的基础。大数据的小额贷款流程见图4-1。

图4-1　基于大数据的小额贷款融资模式流程

2.互联网融资创新模式交易成本分析

点对点融资模式指中小企业通过非电商的第三方互联网中介,不再借助传统金融机构的媒介作用,通过网络进行资金的期限、价格的自我匹配的融资模式。中小企业与资金来源方既可采用一对一的形式,也可采用一对多的形式,以降低交易成本、降低风险,实现融资模式的新拓展。互联网融资创新模式很少采用资金池模式,主要以点对点(P2P)融资模式为主。

图4-2　点对点融资模式流程

从图4-2点对点融资模式流程可知,与电商金融相比,互联网点对点融资具有互联网金融的普遍特点：零距离、低直接交易成本、客户体验好,能够迅速将资金供需双方进行匹配,但并不具有电商金融的独特优势——大数据。

(1)金融脱媒相对化：资源配置相对去中介化。(www.xing528.com)

与传统金融相比,互联网金融能否让金融资源供给与需求对接更加高效,能否消除信息不对称并提升整体金融市场的效率?互联网金融是否能取代传统的间接融资,实现直接融资?换句话说,就是互联网金融的信用中介是否还有存在的必要?

理论上,在互联网金融模式下,借助网络平台的自动交易撮合功能,资金供求双方可以自行完成信息甄别、匹配、定价和交易,有去中介化的作用。有些学者和从业者认为,互联网金融实现了资金供给者与资金需求者的直接对接,实现了去中介化。

但是,去除中介的直接融资的互联网金融融资交易成本并不会降低,在直接融资模式下,由于非专业资金供给者无法获取资金需求方的真实融资能力,互联网金融面临更高的信用风险,实际交易成本大幅上升。在实际业务中,为了降低交易风险,传统金融的信用中介职能仍然不可取代,只不过实现形式、载体发生了变化。所以,互联网金融的去中介化只是相对的去中介化。

只要互联网金融存在信息不对称、摩擦等交易成本问题,互联网金融就必须实现金融中介(信用中介)的功能,否则就会产生过高的交易成本,最终遭到市场的淘汰。这也是为什么大多数P2P平台承担担保、质押职能的原因所在。现实中,互联网金融能否完全消除信息不对称,所有金融交易参与方的信息能否被交易其他各方获得,从而避免因为信息不对称产生的交易风险、交易成本增加?答案显然是否定的,即便是电商金融的大数据也仅仅限于交易数据,所以阿里小额贷款的对象也仅限于在阿里平台上有支付宝账户和真实交易的卖家。即便是这些群体,阿里小微金融也只是掌握了这些群体的部分信息,并未包括这些群体的社交数据。而社交数据同样是信用评级的重要依据。正是由于金融参与者的信息无法完全公开,或者说信息成本很高(一般情况下这些成本要远高于互联网金融交易所产生的相关收益),因此互联网金融无法接近一般均衡定理描述的无金融中介状态,无法实现真正的金融脱媒,只是资源配置过程的相对去中介化。

(2)信息不对称的非电商金融抗风险能力有限。

与传统融资模式和电商融资模式相比,由于缺乏信息优势,不确定性大为增加,互联网融资创新模式交易成本急剧上升,直接表现就是互联网金融创新融资模式面临更大的风险。对于现在的企业而言,除了能够选择传统的贷款、资管、信托和私募融资方式,企业还可以采取众筹的形式,将大额资金需求分拆为标准化的小额资金份额进行融资。通过分拆方式,与传统金融产品相比,投资门槛大大降低,而且借助互联网渠道,投资者购买极为便利,因此投资者对这类产品热情甚高。

与P2P小额信贷模式相比,此类业务标的规模更大,并且是多个个人对企业的贷款,因此被称为“P2B”(Person-to-Business)模式。与传统金融产品不同,P2B的宣传、销售、合同签署都借助网络。因此,P2B类业务模式的资金融通过程更加高效。但这一模式也对监管提出了新的挑战：一旦有项目出现坏账,平台是否有兜底能力?

金融专家们纷纷质疑互联网平台的兜底能力,因为无法分散这么大的标的,一旦出现坏账,其额度也远远超出互联网平台的风险保证金范围。因此,往往一单坏账就是致命的损失,风控必须做到完美。受资金规模、从业资历和人员素质限制,网贷平台既无法具有与传统金融机构一样的风控能力,又缺乏特许经营权的保障,其中的风险可想而知。

可见,从交易成本来看,互联网融资的创新模式并不能享有电商金融信息优势带来的风险程度下降引发的交易成本下降。为了减低交易成本,提升中小企业融资效率、降低风险、减少不确定性带来的交易成本,大多数互联网金融平台采用了传统金融的方式——质押或担保。

换句话说,互联网点对点融资模式并不具有大数据带来的交易成本降低的优势。因此,与电商金融以及与传统融资方式相比,其交易成本要高得多,因为缺乏电商金融的大数据及必要的相应风控措施,其风险水平要比传统融资方式高。许多投资者会在很短的时间内投资多个网贷平台中的多个项目,有些疯狂的投资者短期内投资的项目数甚至会过百,而且这些投资者参与的项目短则几天、长的超过1年,但都有一个共同的特征：几乎不判断项目的风险程度、可靠性。在点对点融资模式中,不乏那些一味追求“高收益”的投资者,而且他们一直乐此不疲。其中蕴藏着极大的风险,网贷平台所谓的分散风险很难实现,却成为了标会的网络版。

图4-3　各P2P借贷公司的逾期率

若是以逾期90天作为不良贷款计算,2012年年底的不良贷款率为2%～3%。(注：逾期率等于逾期金额与累计成功贷款量之比,当累计贷款量不断增加,逾期金额增加的相对速度较小时,逾期率会逐渐降低。)
资料来源：《中国P2P借贷服务行业白皮书2013》。

这主要是由于信息不对称导致不确定性增加,直接影响了交易成本,增加了风险,降低了融资效率。继因为涉嫌严重违法违规经营,监管部门取消安徽、山东两省13家小贷公司业务资格之后,2014年初,海南省有3家小贷公司被监管部门取消业务试点资格。

为了控制风险,P2B平台大多采用资产抵押质押或引入了担保机构做担保,较多对接融资担保公司,与传统金融机构风控一致。

总之,与传统融资方式相比,在信息不对称方面,P2P、P2B、众筹等互联网融资创新模式并不具有特别优势,仅仅在于客户体验有所提升、互联网销售零距离、直接交易成本较低。但是为减少不确定性,这些互联网融资创新模式大多采用了传统金融质押、担保的方式,为了降低信息不对称所带来的交易成本反而上升。

可见,借助大数据的帮助,企业声誉构成的点点滴滴行为痕迹都可被追踪、拼图,并被广泛用于各类组织和个人对企业信誉、诚信的判断,甚至被作为企业授信的标准。所以借助互联网和大数据,企业声誉真正来自企业与社会公众的互动,实现企业经济效应与社会责任的有机和谐统一。