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微众税银完成B轮亿元级融资 开创以税定信,做银行信贷的智能决策引擎

导语:对于中小企业来说,最难的无疑于在想贷款时跑到银行,却碰了一鼻子灰;而银行苦于服务小微企业户均成本高,又无法完善的评估风险,见到中小企业也只能连连摆手。

  导语:对于中小企业来说,最难的无疑于在想贷款时跑到银行,却碰了一鼻子灰;而银行苦于服务小微企业户均成本高,又无法完善的评估风险,见到中小企业也只能连连摆手。

  但只要揭开企业的涉税数据面纱,就会发现这下面则潜藏着一幅企经营、诚信、成长的全息流动画像。微众税银,这家创立于深圳的税银信用大数据金融科技公司,就是帮助银行为中小企业“绘制”这幅图画的人。运用机器学习等技术,微众税银全程仅需不到10秒钟就可以出具完整企业信用报告,帮助银行自动决策审批贷款。

  用微众税银CEO耿心伟的话说,税银互动还仅仅只是一个开始,相信不久后,银行中的供应链金融、融资租赁等都可以通过数据引擎来审批,而由大量样本积攒下来不同行业的庞大的违约率数据库,必将对未来中国商业银行智能化决策产生变革性影响。

  2016年4月,微众税银完成IDG领投的数千万人民币的A轮融资,并于今天上午对外公布,已于2017年7月完成由上市公司奥马电器等领投的亿元级B轮融资。

  税银互动,以税促贷,以贷促税

  “银行是一个典型的风险厌恶型机构,而它最强的地方就在于风险定价。”坐在微众税银北京的分公司里,一身黑色帽衫、运动鞋的耿心伟,讲起银行的优势和痛点每一句都切中要害,激情时更是拍案而起。在传统银行业从业25年的他,改变中小微企业贷款难问题始终是他不变的心结。

  而且他是一个敢想敢干的行动派。

  首先需要解决的是银企信息不对称的问题,为此,2014年9月,还是江苏银行总行小企业金融部总经理的耿心伟,专门给税务部门写了一封信,信中表述希望成为税务部门开放数据平台对接的试点,能够实现“以税促贷,以贷促税”。

  没想到,税务部门也在思考转型问题,如何服务纳税人,双方一拍即合。于是打通接口,合作项目即刻立项。但是产品设计并非易事,对数据的专业解读,银行原有模型逻辑的修改配对等等一系列具体问题困扰着耿心伟。

  而就在这一年前的2013年,在中国最活跃的创新城市深圳,专注于税务信息化的一家老牌企业也因同样“税银互动”的想法孵化出来了新公司——微众税银。产品在一些银行试点后,很快的放贷突破30亿。

  同样,这个突破性进展也被江苏银行发现,同路人注定了会并肩。这也就是江苏银行后来风靡全国银行业的创新产品——“税e融”的由来。

  2017年,怀揣着更深入服务实体经济、切实解决中小微企业融资难题梦想的耿心伟,放弃20余年的体制身份,正式加入微众税银,担任CEO。耿以一个创业者的身份,开启了人生的下半场。

  因税定信,已到天时地利人和

  一件事的成功,光有激情不行,还得顺势而为。2016年,国家营业税改增值税,这对于税银互动又是一大利好。“因为这样的数据更加接近企业经营的真实状况,这种政策优势在全世界也仅有中国如此,所以现在中国在中小企业贷款领域有一个非常大的弯道超车的机会。”耿心伟说,时机已经成熟。

  “数据是属于每个公司自己的,只要企业授权,微众税银作为一家人行对公征信备案的公司,可以通过税务局的专线接口调取相应的数据进行清洗、分析,通过模型形成可视化报告,银行基于征信报告给企业贷款。这样一来,企业会重视依法按时纳税,提高了纳税遵从度,税务局因此涵养了税源,企业获得贷款后扩大发展又继续纳税回报社会。企业、银行、税务、社会四方获益。”耿心伟介绍道,事实上,在银税互动业务的推广过程中,得到了各省市税局的认可和支持。

  而由微众税银董事长赵彦晖(资深税务信息化专家)、CEO耿心伟(资深银行贷款专家)、COO曾源(90后海归,福布斯亚洲30u30)、包括2018年刚刚加入CRO许卫(前美国富国银行、Capital One高管,数据建模专家)组成的超强团队,则是人和。

  天时地利人和,微众税银眼前的路愈加清晰。曾源表示,相比国外,中国对于中小企业的征信及评级几乎空白。“我国中小企业有超过5000万家,中小企业占企业总数的99%以上,创造了60%的GDP,贡献了50%以上的税收。事实上,如果中国有完善的企业大数据做支撑的企业征信体系,则可能打破金融机构与中小企业之间的信息不对称的被动局面。”

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  数据引擎惊人发现最强因子竟是“上下游”

  目前,微众税银的数据分析总共包括了七大类数据,包括企业工商数据、经营数据,税务数据、财务数据、供应商数据、诉讼信息等。

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  耿心伟深知,“数据为基石,数据的挖掘、运用才是根本”,除了对这七大类数据进行清洗、加工、标准化外,必须再次升级再造,直接帮助银行进行决策。

  微众税银具体是怎么做的呢?它首先将这些数据清洗、整合成包括财务、涉税、稽查、上下游等2500个数据指标,然后将原本专家决策法,即贷款审核人脑中的“围棋棋谱”全部量化成算法,升级成评分+策略模式,这样微众税银的数据平台就成为了银行贷款的新型的决策引擎。

  策略相当于电路里的串联,评分则相当于并联。评分中某项指标低不影响整体但策略则是一票否决。

  计算机按照这样的要求去跑,不到10秒就可以跑出一个审批结果。

  贷款发放,最重要的就是规避风险。通过海量样本验证,发现对违约关联的因子很多,按照排序选出违约关联度靠前的13-15个指标用于建模。而这些违约因子和银行传统关注的“资产负债率“这些指标完全不同。

  “对违约关联最高的因子竟然是企业的上下游信息!“耿心伟介绍,通过上下游,我们可以看到他们对一家公司的认可度,比如订单稳中有升,由此来判断公司经营的正向良性经营。这对传统银行的审批逻辑就是一种颠覆,而这正是数据驱动的魅力。

  在前期开拓客户的时候,微众税银最常用的方法就是让银行拿出过去的贷款样本来跑,只用其中税务数据和微众税银的税务模型来分析,基本与现实情况90%以上吻合。看到这样的结果,银行的贷款专家一般都会点头惊叹。

  创立四年,微众已经累积为中国80多家银行总行,向近70万家中小微企业累计贷款额超过千亿元。

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  全生命周期监控积累中国企业“违约数据库”

  贷款发放之后,微众税银数据平台的工作却并没有结束。

  微众税银的审批平台目前平均的通过率在20%~30%左右。也就是大约每4个人会有一个人获得贷款。发放贷款后,另一个贷后风险监控的数据引擎又将启动,将持续跟踪企业的后续经营数据,预警贷后风险。

  授信政策和授信额度是贷前,而客户最终是否违约,什么样的客户违约,什么样行业违约率更高,将所有的银行数据汇总统计分析,会形成一个庞大的违约率数据库。对授信客户在授信期限内的持续跟踪,动态调整客户的授信额度、风险客户的提前预警、优质客户的无还本续贷和商机发现。微众税银将会在未来几年内,完成商业银行几十年没有做到的事情。

  目前微众团队150多人中,三分之一来自银行、三分之一来自税务、还有三分之一属于技术和算法。他们可以分别在各自的领域里洞察到最深层次的需求,而且还将融合成最专注的独创的细分领域。

  未来,以税定信的应用场景还很广泛,比如除了银行以外,非银行金融机构也都有很大的需求,微众税银也在进行不同金融领域的尝试,比如VC投资机构在尽职调查的时候,除了线下也可以结合线上的企业征信,帮助他们实现拟投项目的尽调、辅助决策和投后管理;担保公司的保前、保中、保后的全流程风险管控等等。除此之外,微众税银也在开发非金融领域之外的商业征信领域的应用,如对供应商的资质审查,入驻平台企业客户的真实性审查等。

  创业4年,微众税银已经从原来的基础数据服务,升级到智能化营销、智能化风险管控、智能化产品解决方案的方向。模型也在根据新增的违约样本;最新的经济形势变化;地区客群等不断进行迭代和分层。

  大数据是未来的石油。未来世界的一个本质特征就是数据,一切的竞争归根到底都是数据的竞争。而微众税银的企业信用数据也将成为所有数据中的黄金,在未来的金融领域闪闪发光。

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  对话

  问:贷款的坏账率是不是越低越好?

  耿心伟:实际上这个坏账的这个水平是风险与收益要做到均衡,也并不是说越低越好。申请1000个客户,只批了1个,风险是控制了,那产品也不会产生市场影响力。核心要看银行赚的钱,能否去覆盖风险,这个业务是不是具有可持续发展的能力。

  问:那平衡违约率和放款率之间的最优解是什么?

  耿心伟:这个就要看风险定价。银行最终的本事就在风险定价。也就是说当你的收益能达到最大值的时候,你承受的风险仍然可控。当你的这个边际成本和边际利润趋同时,这个肯定是所有产品的最高的境界。

  问:所有违约因子里最意外的是哪个?

  耿心伟:是管理费比总资产。这个传统银行业感觉没有意义的数据我们跑下来之后,发现这项指标与它的这个违约形成完全的负相关,说明这是一项非常非常重要的指标。也个指标说明,在数据的世界里展现出来的中小企业的好公司,他需要满足现金流充裕,资产轻,管理费用较高,有自己稳定的上下游和核心竞争能力,这已经完全颠覆了传统银行的评估标准。

  问:未来,在这个商业模式里,银行、中小企业还有税务局,哪个是关键?

  耿心伟:中小企业。无论银行还是我们归根结底是为中小企业服务的,服务好他们才是关键。

  问:中小企业贷款难在世界上其他国家是怎么解决的额?

  耿心伟:即使在美国做得很好的富国银行,但仍然依靠的是社区银行,多布点的原则,所以这在全世界都是难题。如果中国借助营改增的契机把数据化决策引擎做好,在全世界都是创新的。这是一个中国银行业可能弯道超车的机会。

  问:用好大数据有什么“秘诀”?

  耿心伟:可以简单概括为:“大数无界、数往知来、心中有数、流数不腐、数不胜数”。数据要跨界,并要能用过去的数据去预测未来,摒弃过去拍脑袋的决策方式,使用最及时的数据。另外,大数据挖掘和分析,也将向机器学习和人工智能等方向逐渐过渡。

  问:个人有什么爱好?

  耿心伟:除了工作就是看书。最近在看《创新者》,看到了数据时代的创新者,将科学与人文融合的创新者,进一步理解互联网的精髓实质。

  问:作为一个70后,和90后共事有没有压力?

  耿心伟:没有压力,感觉在拥有共同的方向、价值观和目标时,年龄根本不是限制,他们还给了我很多启发。

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