范晓忻：用大数据量化信用.docxVIP

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范晓忻

用大数据量化信用

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语语

用大数据的方式做中小微企业融资，即使在今天这个“互联网+”的时代，也是一种具有革新思维的想法。事实上，早在8年前，就已经有人这样想、这样做了，他们无形中引领了国内中小微企业的信贷融资变革潮流。这便是“金电联行”和他的创始人范晓忻。

尽管中小微企业在我国国民经济中占重要地位，但“借贷难”一直是困扰它们深入发展的一道坎。一方面，企业急需获得银行贷款满足公司未来的发展；另一方面，银行不断遭受中小微企业贷款损失严重的现状。范晓忻和金电联行要做的，便是通过大数据对产业链进行深度分析，帮矛盾双方解决掉各自的难题。

2007年，他还在汽车行业做供应链系统领域。一天，他的清华大学师弟，一位在华尔街工作多年的美籍华人回国，被他电脑中庞大的供应链系统数据惊呆了。从事金融行业的师弟，本能地嗅到一丝创业良机，“你是学计算机、数学的，能不能通过分析供应链系统，从而反映企业的真实情况，银行根据你的数据给企业提供信用贷款，这可能会给中国的信贷体系带来一个很大的变化。”师弟兴奋地说，“老范，你有机会了！”

那一年，范晓忻34岁，年轻无畏，他一脚踩进自己完全不懂的金融行业，甚至没想过退路。创业团队共4人，有负责建模的，有负责科研的，有负责资源整合的，跨了产业、金融、IT三界。由于没有一个专属名词形容公司业务，他不得不想了一个复杂的从句——金融电子化、联合银行，简称“金电联行”。

创业之路并不顺利。第一次帮企业拉贷款，在模型分析后，范晓忻和他的团队选出得分最高的几家企业送给银行。第一家被否决了，第二家被否决了……直到第六家，银行才表现出一点儿兴趣。他不气馁，一趟趟地跑银行，一年里开了200多次会，平均每周3.8次。

最痛苦的半年，优质企业的贷款申请接连被否，公司陷入生存危机。就在他考虑放弃的那天下午，银行老总被打动了，“范总，不要放弃，我们再商量下一步怎么办。”

“要不，再干一个月？”回来的路上，范晓忻对同事说。一个月后，几个单子全批了。

8年来，利用大数据技术和风险监控模式，公司已为超过千家中小微企业累计提供40多亿元非抵质押的纯信用融资，其中，一家汽车顶棚生产企业最让范晓忻难忘。

这是家专门给世界知名重型卡车生产顶棚的企业，工人们年纪大，手艺好，但工厂一直是小成本运营，缺乏扩大生产的资本，连厂房都是租的，他们想申请一笔200万元的贷款，银行就是不批。

范晓忻决定去厂房看一看，那里的情形让所有人大吃一惊。一整张带着毛边的金属板原料在传送带上缓缓过来，巨大的工作台上，一名40多岁的女工手持裁切刀目不转睛地盯着金属板，只听“咔”一声，一张漂亮的卡车顶棚切出来了，又稳又准。老板骄傲地说：“我们的裁切手艺比国外用昂贵设备裁切出来的好得多。只要能贷到200万元，购买到扩大生产的原材料，我就盘活了。这些工人跟了我10年，保住这个厂子就是想保住这些工人，保住这门手艺。”

范晓忻感动了：位置偏、外表破，这些传统贷款要考量的东西，其实算什么呢？优秀的、熟练的、不可取代的工人，才是他们的核心竞争力，也是同行无法比拟的东西。他决定帮这家企业申请信用贷款。

办法很简单，在企业电脑中内置一个金电联行的数据挖掘机器人，自动抓取订单、物流、能耗、工资等企业数据，再利用数学模型对它们进行分析，给企业的经营状况和信用条件打出一个分数，提交给银行；分数高，意味着企业优质，银行就可以放贷，不再需要企业提供各种名目的抵押、质押，或是跟别的企业联保借贷。简而言之，这是把一堆大数据变成一个信用得分，再把信用得分变成一笔真金白银的过程。

几周之后，贷款批了，老板千恩万谢。

常常有人问范晓忻，“银行为何愿意相信你们的数据？”

“其实数据比报表真实。传统的贷款，企业花十天半月，就可以做出漂亮的报表来，银行很难一一核实这些报表的真伪。但是企业的数据很难伪造。”范晓忻说。

金电联行采用的大数据挖掘和分析技术，需要对中小微企业的日常生产、流通、销售等环节中产生的所有信息进行分析，把看上去似乎毫无关联的数据变为各项信用指标和信用报告，使银行能够跨过财务报表中的合计数字，清楚地看到企业的运营情况，甚至可以了解某个行业、某条供应链的现状和趋势。

“我们实验室里有1000多个指标项数据，在实际应用到的也有将近500个。这些指标项环环相扣，形成了大量的数据网络。我们把这些看似繁杂的明细数据，规律整合，然后把它应用起来，建立了各个行业的客观信用体系，这就是我们8年来所干的最重要的事。”

不怕企业造假吗？

不怕！“近两年我们主要的科研方向是‘数据清洗。简单讲，就是自身关联性、历史关联性和大数据库之间的关联性，三个关联性在一起，企业作假的难度非常之大。”他说，“大数据不讲因果，只要结果！”

8年来，公司利用大数据技术和风险监控模式已为超过千家中小微企业提供了40多亿元纯信用融