“我们此前遇到一家销售茶叶的小微店主 ， 他们的业务流水数据没有任何问题且经营稳定 。 仅就经营数据而言 ， 他的茶叶采购贷款申请会很快获批 。 但我们最终还是拒绝了他的贷款申请 ， 因为我们通过他的个人关系网图谱发现 ， 他认识多位民间贷款中介 ， 很可能会将贷款资金用于民间借贷获利 ， 导致贷款风险大大增加 。 ”一家企业ERP服务商向采访人员指出 。 这让他们意识到整合多方资源完善数据、场景、风控能力的重要性——通过对小微企业工商数据、财务数据、财税数据、产业链上下游资金周转数据的分析 ， 他们曾梳理出10多万个字段（可能对小微企业信贷风险产生影响） ， 但到了实际操作环节 ， 真正在场景增信发挥作用的 ， 只有6000多个字段 。
“事实上 ， 6000多个字段尚未涵盖小微企业信贷风控判断的方方面面 ， 因此我们正与多家金融科技机构寻求合作 ， 进一步拓宽小微企业经营数据宽度与深度 ， 持续完善自身的小微业务风控模型 。 ”他透露 。
“这是一个持续迭代升级的过程 。 但在这个过程里 ， 如何健全小微企业数据网络与信用资产覆盖面显得尤其关键 。 比如在小微企业运营风险评估端 ， 可以尽可能多地收集企业ERP、票据、银税互动、电商服务、收银物流等数据进行综合评估 ， 有效防范企业经营风险；在小微企业主个人还款风险评估端 ， 则需全面采集小微企业主的各种人际关系 ， 形成完整的关系网图谱进行判定 ， 从而杜绝欺诈等道德风险 。 ”他指出 。 一旦多方在数据、场景的全面融合令小微信贷风控模型持续迭代升级 ， 将有效实现成本下降与信贷质量提升 ， 最终促进金融机构小微业务规模的增长 ， 令“不可能三角”随之迎刃而解 。
（作者：陈植 编辑：曾芳）