金电联行：为1000家中小企业信用融资40亿

金电联行：为1000家中小企业信用融资40亿

王利博制图

“当初决定干这一行，有点是被‘忽悠’进来的。”谈起金电联行（北京）信息技术有限公司的发展历程，该公司创始人兼CEO范晓忻笑着说。

这是一家利用大数据挖掘企业信用信息，联合金融机构为企业提供无抵押、无担保的信用融资服务的公司。其对大数据的研究和运用甚至比“大数据”理论的出现早了六年，比同样运用大数据为平台上的企业提供信用融资的阿里小贷也早了约五年。

根据范晓忻介绍，“当时是一位同学跟我说，数据里面可以产生金融价值，就是国外流行的信用贷款，说是可以帮我对接国外银行。实际上，他一家国外银行都没帮我对接上，就是想说服我把这个事情做起来。”

纯信用贷款先河

7年前，金电联行正式成立。根据范晓忻介绍，“当时还没有大数据这个概念，我们称为‘海量的数据’。我和另一位公司创始人都是学数学出身，对于数据之间的关系和规律有着特殊的兴趣。我们一方面积极寻找企业交易数据之间的联系，另一方面深入企业运营建立各种计算模型。”

“数据是不会说谎的。即使企业包装了一份漂亮的财务报表，通过计算模型，可以从它的能耗、物流甚至是外部的行业发展大环境来判断报表的真实性，进而得出一个客观的企业信用报告，为银行放贷提供参考。”范晓忻说。

经过完善，金电联行目前使用的“数据挖掘机器人”可以直接对接企业供应链管理系统，并从中挖掘数据，包括下订单、生产、物流等12大项；每一大项还有更多的小项，某些行业的统计项多达上千，然后形成围绕不同核心的信用报告。

不仅如此，“数据挖掘机器人”还会时实更新企业的数据库和相关信用报告，自动实现分析，即时掌握风险波动。在准确预测企业经营行为模式的前提下，对超出一定严重程度的风险自动提醒、迅速发出预警，最大限度地监控风险。

官方数据显示，截至目前，金电联行已经为1000多家中小微企业提供了总规模超过40亿元人民币的非抵质押信用融资服务，尚未发生过一笔不良贷款。

数据服务多元化

就在采访的间隙，范晓忻还接到了某银行行长的电话，“想要我对他们的一笔存量贷款业务做个风险评估。”

的确，经过8年的发展，金电联行与银行的关系已经发生了180度的逆转。从以前一次又一次地“去”寻求合作到目前一个电话又一个电话“来”商谈合作，银行也从以前的合作伙伴变成了目前的客户，金电联行有了向银行收费的底气。

“一直以来银行挣钱很容易，赚息差，再减去坏账。容易被忽略的是，银行赚的只是几个点的息差，坏账却是100个点的成本，要赚多少笔息差才能弥补一笔坏账的损失可想而知。所以，控制坏账对银行十分重要，这正是金电联行擅长的。”范晓忻说。

范晓忻还介绍说，“一笔坏账是不会突然间产生的，总会有各种各样的迹象。具体内容我不太好讲，我们得出的大致结论是，一个公司在死亡之前至少会挣扎一年，这期间会从很多数据的异常可以看出来，这就可以给银行风控提供重要的依据。”

不只是银行，金电联行利用大数据评估企业信用状况的能力还得到了一些地方的认可。

“地方政府也需要对当地企业风险情况进行摸底，或者为企业的融资提供参考，或者为经济发展进行体检，或者是想建立社会信用体系。这样的地方包括上海、杭州等，还有一些地方金融办正在和我们联系。”范晓忻说。

警惕“数据孤岛”

如果说金电联行早期对数据金融价值的挖掘多少有些“误打误撞”，2012年底大数据理论的问世则让范晓忻更加坚定了信心。

“大数据概念的提出让我们感触很多。虽然我们在数据方面的研究和运用都符合大数据的说法，但是缺乏理论研究的高度还是对业务拓展有所制约。如果大数据的理论早一点出现，我们的业务至少还要再快一年。”范晓忻说。

不过，随着行业对大数据的研究逐渐深入，大数据的问题也得到了充分认识。其中之一即是“数据孤岛”现象，单一主体的相关数据可能会散落在多个平台上，每一个平台如果从自身数据出发，就可能会得出一个个片面的结论。

范晓忻坦言，数据孤岛的现象的确存在，“像企业的纳税记录，只能从税务部门去找，其它地方不可能会有；像京东的一个卖家，可以看到它的产品价格甚至是交易量，但是它的物流、库存等都在京东那里，外人看不到。”

“这我倒不太担心，与其它信用平台不一样的是，不是我们找企业要数据，而是企业主动给我们数据。它们有想从银行贷款的需求，就必须按照金电联行的要求，提供足够的相关数据。”范晓忻说。

另一方面，金电联行刚刚拿到央行征信牌照，还将在数据征信方面与其它征信机构展开合作，这也会有助于金电联行数据的完整性。