筆者認為，對傳統金融部門而言，解決小微企業融資難融資貴有先天性不足或缺陷，例如風險識別成本高、難度大，假如依舊沿著傳統思路來解決小微企業融資難融資貴，恐怕難有大的突破。而類似ABS融資(以項目所屬的資產為支撐的證券化融資方式)依托金融科技，為平臺生態內的小微企業提供低成本普惠金融服務，能有效識別和規避風險、降低識別成本，或許是當下破解小微企業融資難融資貴的新途徑之壹。在大力提倡解決民企、中小微企業融資難的大背景下，監管部門此舉是很有價值的探索。
小微企業融資難融資貴是壹個世界性難題。我國小微企業融資難融資貴的問題由來已久，社會各方呼籲之聲也壹直很高，盡管有關部門出臺了許多文件要求包括銀行在內的各金融機構積極向中小企業放貸，但因中小企業經營規模小、信用等級低、很少有可抵押的房產或可質押的其他資產，沒有信用良好且規模較大集團的擔保，金融機構作為自負盈虧的獨立經營個體，總是缺乏積極性。
從金融機構的角度看，以上種種問題的存在，意味著放貸給小微企業會讓金融機構面臨巨大的風險，而如果要詳細調查小微企業的經營狀況，金融機構勢必要付出巨大的成本。要保證壹定的利潤率，那就得提高貸款利率。而且，如果向銀行借貸的成本太高，小微企業就會轉向其他融資渠道，那麽金融機構為獲取信息而付出的努力也就白費了。
問題的根源就在於此——金融機構與小微企業之間存在嚴重的信息不對稱，這個問題為什麽始終難以解決？深層原因在於技術條件的約束，致使金融機構無法采取有效手段以較低成本解決與小微企業之間的信息不對稱問題。萬幸，現階段大數據、區塊鏈、人工智能等技術的出現，為解決小微企業融資難問題提供了絕佳機遇。因為，技術與金融產業融合後成為金融科技，並以互聯網化呈現，從而具有開放、透明、***享、即時等顯著特征，大數據等使信息不對稱性大大降低，從而降低了信息收集與交換成本、客戶交易成本、資源配置成本、人工成本等，於是金融企業的服務邊界擴大了，即金融企業的服務對象和範圍也擴大了。從資金供給側來說，出現了“1元就可理財”，從需求側來說，小微企業資金需求中所存在的成本與風險問題都能在很大程度上化解。
近年來，螞蟻金服、騰訊金融，包括美團金融等金融科技公司，都在積極布局普惠金融。螞蟻金服和騰訊金融有來自各自集團平臺沈澱下的海量數據支持，美團金融也有美團點評提供的到店、到家、旅行和出行四大LBS場景積累的數據支持。這些掌握了大數據、雲計算等技術的金融科技公司開拓小微企業貸款領域的業務，有著得天獨厚的優勢，與傳統金融機構相比，數據、信息收集成本大大降低，效率反而更高。有了科技加持的金融業務，與之相關的識別信貸風險和欺詐風險、提升運營效率和降低運營成本以及監管的能力都得以大大提高。
與螞蟻金服以及騰訊金融不同的是，美團深耕餐飲業多年。餐飲業經營者的融資需求簡單而迫切：需要解決短期資金周轉、獲取心儀的商鋪選址、適時地增加投資、裝修改造，幾乎每壹項都是大筆投入。這些年來美團積累的行業數據極為龐大，借助自主研發的預測模型，美團的生意貸能更精準地給用戶畫像，更快速地多維度授信判斷商家經營狀況。美團將場景、營銷、物流、供應鏈、經營等能力，與金融機構的資金、風控等能力結合，構建起了“場景+金融”的生態圈，從而依托場景化產品，將資金血液輸送到實體經濟的毛細血管，助力實體經濟健康發展。
央行行長易綱曾表示，央行正會同有關部門綜合施策，從債券、信貸、股權三個主要融資渠道發力，也即通過設立民營企業債券融資支持工具、綜合運用貨幣信貸政策工具引導金融機構對民營企業增加信貸以及研究設立民營企業股權融資支持工具等“三支箭”，以支持民營企業拓寬融資途徑，幫助民營企業渡過難關。可以預期，這三項措施壹旦有效落實，將極大緩解小微企業的融資難、融資貴，但這些政策具有全局性視野，實際執行時，難免會遇到不協調等問題，在涉及金融機構時，依然很難克服其與小微企業之間的信息不對稱矛盾。因此，解決小微企業融資難問題最好的姿態或許就是左手政策右手科技，宏觀政策與微觀金融科技密切配合的綜合效果值得期待。
（文章來源：上海證券報）