央行金融研究所所长周诚君：替代数据征信可部分地解决小微企业信用评价标准问题

5月19日，招商银行联合中国人民大学中国普惠金融研究院成功举办“结构转型中的普惠金融”论坛活动。

论坛现场，政、产、学、研、融各界专家汇聚一堂，深入探讨普惠金融助力高质量发展相关议题。同时，招商银行还重磅发布了《普惠金融服务发展报告》。

会上，中国人民银行金融研究所所长周诚君发表了主旨演讲。对于普惠金融，周诚君表示，其服务对象可以分为三大类，即小微企业、农牧民，以及体量非常大的个体工商户。

周诚君指出，普惠金融的服务对象有着明显的特征。

第一是规模，经营规模普遍较小；第二是可能没有完整的资产负债表、现金流量表和损益表等；第三是通常没有抵押物；第四是之前没有跟金融机构有比较好的、深度的接触，金融机构在提供融资的时候没有评价标准，这也是企业“融资难、融资贵”的原因。

“所以金融科技一个非常重要的方面，就是我们能不能有效地通过技术的运用，通过数据的处理，帮助小微服务对象形成好的信用评价标准，帮助金融机构进行必要的、良好的风控和融资后的管理。”周诚君指出。

普惠金融的难点是信息不对称，如何解决金融机构在为小微企业服务时的信用评价标准问题？周诚君指出，目前信用评价主要有三种方式。一是中央银行征信系统，是由中央银行运行管理的对各种各样的市场主体进行信用评价的一个系统、一套框架。

二是大数据+AI信用评价。企业没有完整的资产负债表、现金流量表和损益表，银行也可以通过对各种各样的海量数据进行收集管理，并作出信用评价，给企业的融资定价。

此外，替代数据征信也可以部分地解决这个问题。“替代数据往往是小微企业、个体工商户、农牧民在日常小范围、小规模经营活动过程当中，产生的一些带有先用后付或者说一定的信用信息的周期性数据。”周诚君表示，这些数据多掌握在公共设施、基础设施和相关政府部门手里，可以通过收集和处理这些数据，对小微企业、个体工商户、农牧民进行比较准确的信用刻画，这样银行对他们的还款能力就会有了解并对其进行融资。

周诚君表示，如何将这些数据汇总目前仍有一定的难度，其中涉及多部门协调、商业秘密、个人隐私等问题，此外还有坏账核销等难点。“目前我们也在跟一些金融机构在一些地方共同做一些实验。”