推進“信易貸” 服務中小企業(yè)融資
——來源：《宏觀經濟管理》
摘要：“信易貸”作為破解我國中小企業(yè)融資難的有益探索，是推進我國金融服務市場供給側結構性改革的重要突破口。建議構建以信用為基礎的新型信貸監(jiān)管體系，推動信用大數據融合共享應用，建設企業(yè)信用大數據交易市場，大力拓展行業(yè)信易貸、場景信易貸，積極培育第三方信用服務機構，加快推進央地中小企業(yè)融資扶持政策協同，全面提升中小企業(yè)融資可獲得性，助力實體經濟高質量發(fā)展。
關鍵詞：“信易貸” 信用建設 中小企業(yè)融資
中小企業(yè)是我國國民經濟和社會發(fā)展的生力軍，8000萬戶中小企業(yè)貢獻了50%的稅收、60%的GDP、70%的技術創(chuàng)新成果、80%的城鎮(zhèn)勞動就業(yè)以及90%的企業(yè)數量。長期以來，在注重財務報表、抵押物和擔保人的傳統信貸模式下，中小企業(yè)由于規(guī)模小、資產輕、管理弱、風險高，一直面臨融資難、融資貴、融資慢的發(fā)展難題。根據《2019年中國銀行業(yè)社會責任報告》，2019年末，我國小微企業(yè)融資貸款余額約36.9萬億元，僅占社會融資存量總規(guī)模的14.68%。另據世界銀行聯合國際金融公司等單位共同發(fā)布的《中小微企業(yè)融資缺口：對新興市場微型、小型和中型企業(yè)融資不足與機遇的評估》，目前，我國有2300萬戶的小微企業(yè)存在貸款融資困難，需求缺口總額約達11.9萬億元人民幣。
近年來，黨中央、國務院高度重視社會信用體系建設和中小企業(yè)融資問題，出臺了一系列政策促進中小企業(yè)融資。2018年4月，國家發(fā)展改革委辦公廳發(fā)布《關于探索開展信易貸工作的通知》，首次提出“信易貸”概念。2019年9月，國家發(fā)展改革委、銀保監(jiān)會聯合印發(fā)《關于深入開展“信易貸”支持中小微企業(yè)融資的通知》，明確指出要深入開展“信易貸”工作，提出加強信用信息歸集共享、建立健全評價體系、創(chuàng)新貸款產品服務、創(chuàng)新違約風險處置機制、加大地方支持力度、強化考核激勵等六大舉措。這為破解中小微企業(yè)融資難題提供了新思路、新方法。
一、“信易貸”的內涵外延
狹義上，“信易貸”是指金融機構基于企業(yè)信用大數據，自主構建智能信貸審批及風控系統，或者借助第三方企業(yè)信用評價及風險監(jiān)測結果，對中小企業(yè)發(fā)放的純信用類貸款。廣義上，“信易貸”是指金融機構在傳統信貸模式基礎上，借助云計算、大數據、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術，創(chuàng)新信貸審批及風控手段，增加或者放大對中小企業(yè)（含企業(yè)主）的融資貸款額度，讓信用良好的市場主體更便利地獲得融資貸款。
?。ㄒ唬?/span>“信易貸”的理論基礎
1.信息不對稱理論。信息不對稱源于市場經濟活動中供需雙方掌握數據信息及質量的不匹配，是小微企業(yè)信貸供給過程中的核心問題[1]，信息不對稱容易引發(fā)逆向選擇和道德風險。中小企業(yè)信貸情境下，信息不對稱的主要表現，一是金融機構與中小企業(yè)之間的信用信息不對稱。金融機構難以掌握中小企業(yè)真實經營、市場履約、行業(yè)地位、發(fā)展?jié)摿?、償債能力及意愿等信用信息，而中小企業(yè)對金融機構的各類融資產品的差異普遍缺乏了解。二是政府部門與中小企業(yè)之間的政策信息不對稱。各地各級政府為推動中小企業(yè)發(fā)展出臺了一系列融資促進政策，而中小企業(yè)對這些政策了解程度不一，政府對這些政策的落地效果又難以掌握，導致政策信息不對稱。三是政府部門與金融機構之間的監(jiān)管信息不對稱。政府部門著重于融資貸款整體環(huán)境的監(jiān)管，而金融機構則更多地從平衡自身利益角度出發(fā)，注重對貸款主體的監(jiān)管?！靶乓踪J”通過企業(yè)信用信息融合應用機制，建設并聯通行業(yè)大數據庫、融資產品數據庫、政策信息數據庫、監(jiān)管信息數據庫，構建企業(yè)全面信用畫像，實現數據與數據之間的多方共享、交叉比對，有利于降低各方的信息不對稱。
2.交易成本理論。交易成本是市場主體開展經濟活動過程中，在信息獲取、溝通協調、決策咨詢、監(jiān)督管理等過程中所產生的各類成本。中小企業(yè)信貸業(yè)務發(fā)生的交易成本主要包括3項。一是貸款前期發(fā)生的信息搜集及信息核查所產生的盡職調查成本；二是貸款中期由于合同履行產生的利息、管理及檢查等履約成本；三是貸款后期由于對貸款業(yè)務監(jiān)管及違約風險等產生的監(jiān)管成本。通過構建“信易貸”平臺，將信貸供給全流程集中到統一平臺，實現“線上盡調、線上批貸、線上監(jiān)管”，有效避免不必要的人工審核及監(jiān)管環(huán)節(jié)，降低信貸供給中間成本，提高信貸供給服務效率。
3.數據要素理論。數據作為市場經濟高速發(fā)展中的新型關鍵生產要素，對我國經濟轉型產生深遠影響，是數字經濟時代提升數據資源價值的重要保障，是國家創(chuàng)新驅動發(fā)展的重要內容。當前，我國數據要素價值的有效發(fā)揮，還存在著三大難題：一是數據資產屬性和知識產權難以確定；二是數據資產的評估定價機制難以建立；三是數據交易安全和個人隱私保護難以保障。通過構建“信易貸”平臺，促進公共信用數據、人行征信數據、市場信用數據高效融合，拓寬信用大數據應用場景，激發(fā)企業(yè)信用數據市場活力，探索市場化確權定價機制，加快推進信用數據資源化、資產化進程，可率先為數據要素市場化開辟一條道路。
?。ǘ?/span>“信易貸”的主要特點
1.基于信用大數據構建企業(yè)全面信用圖像。信用大數據作為生產要素的形態(tài)，正對經濟社會發(fā)展產生全局性深遠影響[2]。近年來，企業(yè)信用大數據已經有了良好的基礎。一是國家公共信用信息共享平臺。截至2020年9月，已經歸集了工商、稅務、海關、住建、社保等46個部門的公共信用信息超500億條，并與國家人口庫建立了信息核查與疊加機制。信用中國網站公示信用信息超2.45億條，其中行政許可和行政處罰信息數量超6800萬條。二是我國已建立起全球最大的金融基礎數據庫。截至2019年末，共收錄10.2億自然人、2834.1萬戶企業(yè)和其他組織的相關信息，全國累計為1571.3萬戶中小微企業(yè)和1.86億農戶建立了信用檔案。三是資本交易市場、水利建設、交通運輸、食品藥品等重點行業(yè)領域已初步建立行業(yè)信用信息歸集共享機制，積累了一定數量的行業(yè)信用信息。
融合中小企業(yè)的公共信用信息、人行征信信息、行業(yè)信用信息、自主申報信用信息以及其他市場信用信息，由第三方信用服務機構基于信貸審批需要構建企業(yè)信用評價模型，可以全面、動態(tài)、實時刻畫企業(yè)的信用畫像，為金融機構信貸決策及風險管控提供參考依據。構建信用信息融合共享機制，將分散的數據進行集約化處理，避免“信息孤島”效應，有利于金融機構全面掌握企業(yè)信用狀況更加合理開展授信和按需貸款。
2.基于信用大數據助推金融機構智能風控。信用基礎設施建設與模式創(chuàng)新,是提升風險識別能力的有效措施[3]。金融機構信貸風險管理的關鍵在于風險防控,傳統的管理方式和體系存在監(jiān)控不全面、預警不及時、所得信息的真實性和準確性不高、成本過高等問題?！靶乓踪J”模式具有新的優(yōu)勢。一是自動化信貸審批。建立以信用大數據、行業(yè)大數據為基礎的自動評價體系，依托大數據、區(qū)塊鏈、人工智能等先進技術，合理測算企業(yè)授信額度。二是智能化風險管控?；谥R圖譜、機器學習、決策引擎技術及產品，對企業(yè)多維數據信息進行全面挖掘與應用，提供覆蓋營銷、反欺詐、信用評估、貸中監(jiān)控、催收等全流程風控管理服務，有效甄別信用資質差、逾期、失信、不良的客戶，實現實時全面監(jiān)控、智能提前預警、主動風險防御，全面提升金融機構風險管理水平。三是常態(tài)化產品創(chuàng)新。通過機器學習，可實現信貸全過程的流程再造和創(chuàng)新、融資產品的自動迭代和更新、評價模型的自我訓練和優(yōu)化[4]。
3.基于信用大數據實現信貸政策協同效應。信貸政策是推動落實“信易貸”的重要保障。目前，各級政府從貸款貼息、融資產品創(chuàng)新獎勵、風險共擔、金融機構合作機制、考核約束機制和模式體系建設等方面持續(xù)出臺政策，緩解企業(yè)融資難融資貴問題[5]。這些政策普遍存在分散、重復、信息共享不充分等問題，通過數據共享可以有效實現政策協同。一是政府、銀行、擔保和再擔保機構、保險公司之間的政策協同。多方共建風險共擔機制，發(fā)揮各自優(yōu)勢促進中小企業(yè)融資。二是同級政府部門之間的政策協同。尤其在地市層面，推動發(fā)展改革、財政、工信、商務、科技、園區(qū)等部門信息共享，避免各自施策、“撒胡椒面”，實現統籌精準施策、形成政策合力。三是央地政策協同。建立完善國家及地方風險緩釋基金、風險準備金及風險應急資金機制，鼓勵地方建立中小企業(yè)信用保證基金，實現中央和地方政策協同。四是政府與金融監(jiān)管部門協同。完善中小企業(yè)信貸考核機制，推動政府、人民銀行、銀保監(jiān)局、地方金融局等部門實現聯合監(jiān)管，有效防范各類金融風險。
二、建設成效及存在問題
?。ㄒ唬┙ㄔO成效
1.服務制度體系初步構建。為全面落地推廣“信易貸”，國家及地方政府結合宏觀經濟發(fā)展戰(zhàn)略及地方產業(yè)結構模式，提出了易于落地、操作性強的政策措施。
一是國家層面積極制定出臺宏觀指導政策。截至2020年8月31日，國務院、各部委出臺與中小企業(yè)融資促進相關性較大的政策文件共計54份。其中，國務院與國務院辦公廳所發(fā)政策文件共計26份，各部委作為發(fā)文單位的政策文件共計28份。指導性文件主要聚焦于機制體制建設、信息技術應用、拓寬融資方式、資金補助、風險管理、降低融資費用、信用信息的利用等方面，操作性文件主要集中在降費獎勵等方面。
二是地方層面根據自身產業(yè)發(fā)展需求提出利好政策。截至2020年8月31日，省市層面頒布的“信易貸”文件共計57份，其中省、自治區(qū)、直轄市頒布的政策文件30份，地市頒布的政策文件27份，以山東省、上海市頒布的文件最多，其次是青海省、天津市、重慶市，頒布2份以上政策的城市有溫州，湖州、常州、泉州等城市。所出臺政策文件涉及“信易貸”支持中小微企業(yè)融資、推進“信易+”守信激勵、金融支持民營經濟發(fā)展、“先照后證”改革后加強事中事后監(jiān)管、優(yōu)化提升營商環(huán)境、社會信用體系建設區(qū)域合作示范區(qū)建設等多個方面。
2.綜合服務平臺初見成效。為實施中小企業(yè)信貸精準供給，全國各地積極探索建立以信用大數據為基礎，由國有控股、民營金融科技企業(yè)參股的混合所有制企業(yè)主導運營機制的綜合金融服務平臺，并積極實現與全國中小企業(yè)融資綜合信用服務平臺的對接。有關統計顯示，截至2020年8月，全國“信易貸”平臺累計開通政府賬號652個，涵蓋31個省份、326個地市（區(qū)）及28個縣級市；已有13個省轉發(fā)《國家發(fā)展改革委 銀保監(jiān)會關于深入開展“信易貸”支持中小微企業(yè)融資的通知》，78個市正式發(fā)文組織本地金融機構入駐。其中，江蘇、河南、陜西3省及杭州、臺州、漳州、昆山、廣州、松原6個市地方自建平臺已初步完成與全國“信易貸”平臺的技術接入。上述9個地方自建平臺累計注冊企業(yè)485226家；累計發(fā)布融資需求121516筆、需求總額7985.80億元；累計授信82946筆、授信總額4338.53億元；累計放款73664筆、放款總額3056.88億元；累計信用放款11582筆、信用放款總額277.65億元。
3.第三方信用服務機構快速發(fā)展?！靶乓踪J”的有效實施，除需要有完善的制度體系作為保障外，還需要有強大的信用信息產品作為支撐。目前，全國各地正以“信易貸”平臺建設項目為抓手，積極引導金融機構結合區(qū)域經濟發(fā)展和產業(yè)結構，向有市場、有效益、有信用的中小企業(yè)提供“信易貸”產品，為進一步優(yōu)化“信易貸”產品設計、優(yōu)化客戶服務體系提供基礎保障，促使全國各地“信易貸”項目朝著標準化、規(guī)范化方向發(fā)展，同時，倒逼第三方信用服務機構發(fā)展壯大。截至2020年9月，國內已培育了一批優(yōu)秀的信易貸第三方服務機構，包括“信易云” 、微眾信科、數聯銘品、數知科技、百融云創(chuàng)、融聯易云等。以數聯銘品為例，該機構以“動態(tài)盡職調查系統”為基礎，針對不同行業(yè)及企業(yè)屬性，有針對性地開展風險評估和信用評級，根據金融監(jiān)管部門、金融機構及司法部門等業(yè)務需求提供反欺詐解決方案，并根據發(fā)展狀況實時跟蹤我國新經濟指數，為金融服務業(yè)提供數據參考，有效提升了中小企業(yè)融資服務效率、降低融資服務成本，進一步實現社會資本合理化配置。
4.融資服務產品不斷創(chuàng)新。金融行業(yè)作為數據最密集的行業(yè)之一，無疑是現代數據風暴的重要參與角色。信用大數據與金融業(yè)的融合，促使了金融大數據這一新興概念的出現。而征信（信用）大數據是金融大數據的重要組成，包含金融交易數據、客戶數據、運營數據、監(jiān)管數據以及各類衍生數據等，其背后蘊含的巨大利用價值不言而喻。當前，金融大數據已經成為金融發(fā)展的新動力，在中小企業(yè)融資貸款服務、工程企業(yè)融資貸款、能源企業(yè)融資貸款、企業(yè)綜合信用服務、個人綜合信用服務等領域得到廣泛應用，是現代金融發(fā)展的必然趨勢。以工程“信易貸”為例，該平臺依托工程行業(yè)的信用大數據，構建具有行業(yè)特色的信用評級體系，為用戶提供評級服務，并將此信用評級結果替代金融機構的部分貸前盡職調查功能，快速精準輔助銀行授信；引入覆蓋資金使用全過程的供應鏈管理和風險跟蹤，確保貸款用途真實可靠、風險可控，在貸后過程中通過大數據為金融機構降低信貸風險，僅2020年前9個月就幫助6780戶中小微企業(yè)獲得近90億元授信。
（二）存在問題
1.信用數據開放共享和安全保護機制不健全。信用信息是中小企業(yè)信貸供給衡量的主要依據。目前，中小企業(yè)信用信息來源主要以財務信息、水電煤氣信息、稅費信息等基本信息為主，而對于反映企業(yè)經營狀況的開票、合同履約、客戶評價、收付款等市場信用信息采集難度較大，導致中小企業(yè)、金融機構和資本市場仍然存在信息不對稱問題，容易造成逆向選擇和道德風險的發(fā)生。當前，企業(yè)信用信息以國家公共信用信息中心、中國人民銀行征信中心作為信息的主要歸集主體，工商、海關、稅務、第三方信用服務機構和民間信用服務機構等為次要主體，幾方彼此歸集的信息尚未形成互通機制，無法為金融機構發(fā)放貸款提供直接參考。對于數據的安全保護也缺乏統一的規(guī)范管理制度。
2.各地發(fā)展水平不均衡。2019年，國務院正式發(fā)布《關于深入開展“信易貸”支持中小微企業(yè)融資的通知》，明確提出“深入開展‘信易貸’工作”。各地紛紛響應，積極探索“信易貸”創(chuàng)新模式，截至2020年9月30日，全國共建有173個中小企業(yè)融資服務地方平臺。目前，各地平臺建設模式存在差異，地區(qū)分布上也不夠均衡。在平臺建設運營模式方面，目前，全國各地平臺運營主體主要為事業(yè)單位、企業(yè)或政府：由事業(yè)單位運營的平臺共計74個，由企業(yè)、政府運營的分別為48個、22個。此外，民辦非企業(yè)機構作為新興公益性服務主體成為平臺運營的重要補充，在全國范圍內共計運營平臺15個。在平臺分布方面，173個地方中小微企業(yè)信用服務平臺主要為市級或省級平臺下的市級子平臺，省級平臺較少；總體上呈現東西部地區(qū)多（東部地區(qū)73個，西部地區(qū)54個），中部地區(qū)少（36個）的特點。
3.相關政策協同力度不夠?！靶乓踪J”創(chuàng)新服務產品的不斷增加，需要有完善的政策制度和強大的組織作為保障。目前所頒布的諸多指導性文件指明了“信易貸”的發(fā)展方向但缺乏具體措施，操作性文件雖有明確措施，但僅涉及加大財稅優(yōu)惠力度和中央財政補貼，未觸及中小企業(yè)融資方式、統計口徑、體制機制建設、風險管控、信息技術應用等，且部委與部委間、部委與地方間、地方與地方間彼此都缺乏協同效應。一是中小企業(yè)融資服務工作缺少統一的牽頭部門。目前牽頭單位主要為財政部、工信部、人民銀行和銀保監(jiān)會，由財政部建立風險分擔機制和提出減稅方案，由工信部擬定中小企業(yè)發(fā)展政策，由人民銀行和銀保監(jiān)會統籌提升中小企業(yè)金融的合規(guī)性及服務質效。但是，從全國“信易貸”相關的政策文件看，牽頭單位主要為國家及地市發(fā)展改革委或聯合銀保監(jiān)會，缺乏與財政部、工信部、人民銀行等單位的聯合，不利于“信易貸”工作的統籌推進。二是中小企業(yè)融資服務平臺建設的牽頭和監(jiān)管單位數量多，存在多頭監(jiān)管現象。各地方工信部門建設的“中小企業(yè)公共服務平臺”、地方人民銀行建立的“中小企業(yè)金融服務平臺”、地方科技部門建立的“科技金融綜合服務平臺”數量龐雜，導致中小企業(yè)平臺認知混亂。
4.政策性擔保和風險共擔機構發(fā)展不平衡。強有力的政策性擔?；蝻L險共擔機構是中小企業(yè)獲得信貸供給的重要增信保障。目前，我國政策性擔保和風險共擔機構發(fā)展不平衡、代償風險較高、資金缺口較大，難以有效發(fā)揮增信服務。一是擔保機構發(fā)展不均衡。擔保業(yè)務作為一項風險性較高的業(yè)務，存在收益不平衡、不匹配等現象，導致國有擔保機構在開展業(yè)務時傾向于選擇易保值增值客戶，對于中小企業(yè)等風險性較高的客戶往往設置較高的門檻，審批嚴格，過程繁瑣，費用也較高，使大量中小企業(yè)難以準入，只能轉向民間的擔保機構。而民間擔保機構數量有限，且擔保費用較高，導致中小企業(yè)貸款獲取成本居高不下。二是風險共擔機構以政府單方面為主。在風險共擔業(yè)務方面，沒有形成有效的銀行、擔保、保險協同共擔機制，難以形成擔保業(yè)務規(guī)?；l(fā)展，導致中小企業(yè)信貸獲取難以產生規(guī)模效益。
三、政策建議
建議“信易貸”的未來發(fā)展要重點圍繞數據融合、標準規(guī)范制定、平臺搭建、政策扶持和金融機構支持等方面開展。
（一）加強信用大數據的融合共享和綜合治理
信用大數據是“信易貸”平臺的原材料，信用大數據的充分融合是“信易貸”平臺能否真正發(fā)揮實效的關鍵。期望通過大數據打破空間界限，打破行業(yè)壁壘，將相關平臺連接起來[6]，必須規(guī)范信用大數據共享管理制度，推動企業(yè)公共信用信息與非公共信用信息的融合共享和綜合治理。
1.自上而下協調垂管部門的公共信用信息。整合稅務、市場監(jiān)管、海關、司法、水、電、氣費以及社保、住房公積金繳納等領域的信用信息，“自上而下”打通部門間的信息孤島，降低信息收集成本。
2.推動人行征信信息與公共信用信息融合。借助信用領域大數據、區(qū)塊鏈、人工智能、聯邦學習等技術創(chuàng)新，加快推進人行征信信息與公共信用信息融合應用；健全完善人行征信信息與公共信用信息開放授權機制, 提升數據獲取的便捷度。
3.以應用為導向規(guī)范企業(yè)市場信用信息的歸集共享。堅持數據最小化原則，以應用導向制定市場信用信息的應用場景目錄及信息歸集目錄，努力提高企業(yè)市場信用信息歸集的規(guī)范性、準確性、完整性和實效性，實現“應用告知-授權同意-歸集數據-開展應用”全過程管理。
4.加強信用數據的綜合治理。厘清數據提供方、數據使用方、共享監(jiān)管方等共享主體責任邊界，規(guī)范數據發(fā)布、數據使用、數據銷毀等環(huán)節(jié)，構建覆蓋所有責任主體、覆蓋所有關鍵環(huán)節(jié)、覆蓋所有數據的管理體系，做到數據流程可追溯，關鍵環(huán)節(jié)可監(jiān)管，保障信息共享管理有據可依、有痕可循。
?。ǘ┤嫣嵘?/span>“信易貸”平臺服務功能
“信易貸”平臺作為中小企業(yè)融資貸款服務的窗口，應推動平臺不斷迭代升級和完善應用服務，以“純線上無接觸操作”的優(yōu)勢幫助中小企業(yè)最大化發(fā)揮信用價值，快速便捷地獲得貸款。
1.提高智能融資撮合服務水平。依托全國中小企業(yè)融資綜合信用服務平臺，優(yōu)化企業(yè)自主申報信用信息和具體融資需求信息功能，同時，完善和細化金融機構的產品展示功能，基于大數據不斷調整優(yōu)化撮合算法，主動為中小企業(yè)推送當前平臺上適用的融資產品，實現自動精準匹配，提高撮合效率。
2.開發(fā)政策兌現功能。依托全國“信易貸”平臺引導各級政府設立中小企業(yè)融資支持政策（信貸風險補償資金或信用保證基金、貸款貼息、應急周轉金等），提升平臺的政策匯聚、發(fā)布、智能匹配、申請、兌現、效果監(jiān)控等功能，幫助中小企業(yè)一站式申獲各類扶持政策，協助政府部門提高施策效率，實現精準施策。
3.強化統計及監(jiān)管服務。各級政府部門、各金融機構可通過全國“信易貸”平臺，可視化監(jiān)測所轄中小企業(yè)融資業(yè)務開展情況，政府部門通過平臺可掌握轄區(qū)內企業(yè)融資余額、融資綜合利率、不良率以及各金融機構放款數額、機構業(yè)務排名等，為后續(xù)精準施策提供有效支撐；金融機構可在平臺上實時掌握具體融資業(yè)務進度、企業(yè)放款總體數額、企業(yè)逾期等數據，為后續(xù)業(yè)務改進優(yōu)化提供幫助。
?。ㄈ┘涌焱七M“信易貸”標準體系建設
綜合全國各地“信易貸”建設成效，加快推進全國“信易貸”的數據標準、技術標準、服務標準等基礎性標準建設，優(yōu)化“信易貸”模式，促進“信易貸”在全國全面開花。
1.推動企業(yè)信用信息數據標準建設。明確用于“信易貸”應用的企業(yè)信用信息數據范圍及數據指標體系，在數據匯聚環(huán)節(jié)中制定數據項名稱、數據字段、數據類型及格式、代碼標識符、數據元標識符等標準；在數據共享環(huán)節(jié)中制定數據字段、數據接口等標準，確保涉及國家利益、社會安全、商業(yè)秘密、個人隱私等信息受到合理保護。
2.推動企業(yè)信用評級評價標準建設。以行業(yè)、場景為基礎，建立企業(yè)信用評級標價規(guī)范性指標體系，指導建設企業(yè)信用評級評價模型，明確中小企業(yè)信用等級劃分標準，促使金融機構之間的風險評價達成共識。
3.加快“信易貸”平臺建設及服務標準建設。明確地方平臺、金融機構、信用服務機構的準入及退出條件，對各方提供的服務內容、服務流程、服務時效、服務質量、監(jiān)督評價以及信息系統安全提出要求。
?。ㄋ模┨剿鹘ㄔO企業(yè)信用大數據交易市場
以企業(yè)信用大數據為試點，探索建設數據要素市場化交易平臺，逐步明晰數據溯源、確權等關鍵問題，實現企業(yè)信用資產評估交易。
1.研究數據溯源確權。由于數據不具有專有性、地域性及時間性的特點，為有效保護被收集者利益，建議加快數據確權、個人信息安全保護等相關法律法規(guī)的研究制定。運用區(qū)塊鏈等新興技術，實現數據溯源與確權，使數據需求方能安全、快速地查看數據質量、獲取所需數據。
2.開展信用資產評估。探索將企業(yè)信用作為企業(yè)資產，建立企業(yè)信用資產評估標準體系，依托公益性第三方機構客觀、公正地開展評定，推動社會各界對企業(yè)信用資產的認可和應用。
3.開發(fā)數據交易系統。以數據資源開放、流通和應用為宗旨，推進數據交易系統開發(fā)建設，加強數據交易對象的審核與監(jiān)督管理，開展數據質量論證、數據交易標準化及數據衍生金融服務等專業(yè)服務。
?。ㄎ澹┓e極拓展“信易貸”創(chuàng)新應用場景
充分發(fā)揮金融科技的積極促進作用，結合行業(yè)特性、場景需求、知識產權情況等，創(chuàng)新開發(fā)和拓展各類“信易貸”產品[7]。
1.建設信用大數據國家實驗室。通過央地聯合建設，以國家宏觀指導、地方實操為引導，聚焦信用大數據風險預警和信息分析、信用評價模型、信用服務產品等領域，聯合相關機構共同研究“信易貸”數據模型、中小企業(yè)風控模型、中小企業(yè)綜合評價模式等，為創(chuàng)新中小企業(yè)融資貸款新模式，實施精準信貸供給提供基礎保障。
2.大力拓展“行業(yè)信易貸”。依托能源、交通、物流、稅收、貿易、電商、建筑工程、家政服務等行業(yè)，開發(fā)垂直領域行業(yè)信易貸產品，推動以中小企業(yè)為核心的金融信用服務體系建設。
3.創(chuàng)新開發(fā)“場景信易貸”?；谡型稑?、政府采購、供應鏈、特色商圈、履約保證、特定人群等實際應用場景，歸集供應鏈全鏈條數據，實現數據和業(yè)務閉環(huán)，開發(fā)服務于不同場景主體的“信易貸”產品。
4.提升知識產權“信易貸”應用。充分發(fā)揮知識產權市場價值，建立完善的知識產權融資評估管理體系、質押融資風險管理機制、流轉管理機制等，創(chuàng)新知識產權質押融資的服務機制，加快知識產權信易貸的廣泛應用。
?。┏浞职l(fā)揮第三方服務機構作用
加快推進第三方服務機構的培育，對于加強對中小企業(yè)經營數據、交易數據、財務數據、稅務數據等企業(yè)信用信息綜合分析與評價具有重要的現實意義。同時，通過第三方服務機構能夠有效挖掘企業(yè)經營狀況，有利于金融機構在中小企業(yè)信貸供給方面實施精準供給，提高金融機構信貸供給的決策效率和風控水平。
1.充分發(fā)揮信用服務機構作用。傳統的融資貸款業(yè)務實施過程中，金融機構注重的是貸款申請人的財務數據，而以信用為基礎的融資貸款新模式更注重企業(yè)綜合信用評級評價，并注重與金融機構實現數據資源實時共享。發(fā)揮信用服務機構專業(yè)職能，提供融資貸款盡調前置、信用評級評價等服務，金融機構可依據實時數據采取動態(tài)授信、貸款審批和風險管控。
2.培育融資中介機構。加快對企業(yè)無形資產評估機構、項目風險評估機構、融資咨詢服務機構、融資擔保機構的培育，加強融資中介機構公信力，改進和開拓業(yè)務形式和范圍，形成中小企業(yè)企業(yè)融資貸款服務全鏈條。
3.充分發(fā)揮行業(yè)協會作用。行業(yè)協會是緩解中小企業(yè)融資難的有效載體，在規(guī)范行業(yè)管理、加強行業(yè)自律、促進行業(yè)發(fā)展、倡導誠信經營等方面有不可替代的作用。行業(yè)協會掌握行業(yè)內大量信息、了解業(yè)內企業(yè)信用狀況，是溝通企業(yè)與銀行合作、化解和轉移信貸風險的重要一環(huán)。
?。ㄆ撸┘涌鞓嫿ㄑ氲卣邊f同機制
由政府和金融機構共同出資成立“信用保障基金”，為中小企業(yè)融資保駕護航，是全世界政府解決中小企業(yè)融資的有效手段。
1.明晰國家、省級以及轄區(qū)融資擔保機構的職能。建議轄區(qū)融資擔保機構直接承接融資擔保業(yè)務，省級再擔保機構對轄區(qū)機構業(yè)務進行再擔保以分散轄區(qū)機構的擔保風險；盡快在國家層面設立規(guī)模足夠大的國家融資擔?；?，增加系統性風險或省級大規(guī)模風險防范手段。
2.建議國家融資擔?；鸪浞职l(fā)揮全國范圍統籌協調功能。建立風險準備金制度，向下級擔保機構和再擔保機構按照其各自總擔保費的一定比例提取風險準備金，按照約定彌補地方擔保機構的代償額缺口。
?。ò耍┙⒔∪珨祿踩徒鹑诎踩Ｗo機制
貫徹《網絡安全法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》以及金融業(yè)相關法律法規(guī)，加強與落實網絡運行安全、網絡信息安全、金融安全等相關制度的研究與施行，加強關鍵信息基礎設施的防護建設，提升攻擊研究能力。
1.完善法律監(jiān)管機制。盡快就數據安全開展立法工作，完善數據安全相關法律法規(guī)，建立數據安全監(jiān)管機制。
2.建立“信易貸”平臺數據清洗加工市場準入機制。由指定信用服務機構參與信用信息數據的清洗加工，為金融機構提供數據需求服務。
3.建立全國“信易貸”平臺數據安全等級保護機制。采用關鍵技術強化共享安全，滿足對共享主體的責任界定。采用數據加密、數據脫敏、數據安全標識等關鍵技術，結合數據流動特征和風險，從數據梳理出發(fā)、到內控管理中防止敏感及隱私數據泄漏、數據共享全過程審批記錄等多維度，構建數據安全合規(guī)管理解決方案，滿足對共享主體的責任界定。
