2019的春天即将到来，实体经济却仍在寒冬中煎熬。

过去的一年，国家层面曾通过四次降准支持实体经济，引导金融机构加大对小微企业、民营企业及创新型企业的支持力度。数据显示，截至2018年12月底，银行业贷款同比增速12．6％，全年新增人民币贷款15．6万亿元。

一方面是贷款增速和总额的数据统计激增，一方面却是中小微企业融资难上加难、贵上加贵的呼声。当前，各银行在执行落实国家金融扶持政策时，出于自身金融风险等因素考虑，仍然设置了较为严格的放贷门槛，导致缺少抵押物、经营风险较大的中小微企业不仅难以从银行获得贷款，更难通过企业债券、股票等方式直接融资。

尽管国家层面多管齐下，但影响实体经济发展的“痛点”和“堵点”犹存，我国中小微企业融资难、融资贵问题仍未得到根本解决。

大数据＋AI为企业“贷”来真金白银

如何引导金融支持中小微企业由“量变”到“质变”，真正解决融资问题？利用移动互联网、大数据、云计算、人工智能等科技手段创新金融服务，已有部分成功案例，如上海嘉定区搭建的大数据产融合作平台就能够为我们提供一定借鉴。

2017年，上海嘉定区经济委员会牵头建设了嘉定区大数据产融合作服务平台。平台聚合了产业、金融、政策资源，建立政府、企业、金融机构无缝对接合作机制，优化产融信息对接周期，切实提高了金融服务实体经济的有效性。

嘉定区大数据产融合作服务平台

嘉定区政府相关主导部门通过借助平台承建方、运营方金电联行（北京）信息技术有限公司在产融领域的大数据征信评估、人工智能匹配等科技手段，缓解了银企对接难及信息征集难的问题，并借助本地金融机构的产品创新及信贷机制创新，推动金融机构聚焦中小微企业，加大信贷力度。平台最终形成政府、金融机构、第三方服务机构的“三位一体”服务体系，进一步拓宽中小企业融资渠道，解决中小企业融资难题。

一家当地生产制造型企业负责人表示：“今年扩建厂房急需资金，本来抱着试试看的心态在平台上发布了融资需求，没想到非常快捷地帮我们申请到了300万的信用贷款，这对于企业来说真是雪中送炭”。

截至目前，平台已与31家金融机构开展合作，汇聚了89种银行产品，服务企业1098家，放款企业73家，贷款余额5．82亿元。

金融科技风口明朗

2017年被普遍认为是Fintech元年，金融行业将触手伸向新技术。进入2018年，在时代推动、国家鼓励、政策引导、社会需要的背景下，金融机构开始在谋求转型的过程中大范围发展金融科技业务，在完成了内部效率提升、与外部交互等步骤后，逐渐向自动化、智能化趋势发展。与此同时，蚂蚁金服、京东金融、腾讯金融等几大金融科技公司，都在进行利用大数据、人工智能等科技手段服务中小微企业的有益探索。

对此，金电联行董事长、CEO范晓忻表示，中小微企业融资难，究其原因并不是银行不愿意给中小微企业贷款，而是银行没有获取中小微企业信用状况的有效手段，依靠传统手段根本无法评估其贷款风险。金融科技的发展，帮助金融机构从系统上“打通筋脉”，解决信用信息不对称的问题，并能够通过多样化的产品为中小微企业对症下药提供融资服务。

金电联行董事长、CEO范晓忻

除上海嘉定的产融服务模式外，金电联行更为擅长的是提供贷款企业的贷前筛查及贷中风控服务，通过综合评估企业经营效率、企业成长性、运营稳健性、资产规模等2000多个指标项，还原企业真实信用状况，实现企业信用融资、贷后企业风险量化管理，并实时追踪经营情况，预测贷后风险。

大数据＋AI＞1＋1

当前，人工智能虽然一片火热，但更多冷静声音显示，人工智能可做的事情还非常有限，还需要其他技术的加持。比如需要底层的大数据技术、中层的计算能力和上层的应用场景，人工智能在其中做叠加，才能发挥“神威”。只有大数据分析的底层搭建牢固，算法层、应用层才能发力。

作为一家拥有11年大数据坚实根基的行业先锋，金电联行的大数据架构中，人工智能技术扮演着什么样的角色呢？范晓忻提出了一个有趣的观点：不同于业界普遍认知的三层架构，金电联行认为大数据有五层架构。其中，数据处理层除通过数据关系管理平台进行数据治理外，还通过“数据工厂”的智能大数据生产线，让复杂的数据处理流程自动化，生成可直接应用的数据产品；数据分析层通过AI模型开发平台＋建模知识库＋业务知识库，实时建模与分析，跨领域、跨场景快速实现自由组合建模应用。AI与大数据的技术叠加，推动流程化系统向智能决策系统转变，金电联行能随时切换金融、政务、产业等领域的应用场景，让大数据广泛应用更加简单便捷。

去年8月14日，金电联行在中美金融科技峰会中首次公布了创新技术体系，即通过融合大数据、人工智能等科技手段，产生1＋1大于2的效果，助力金融行业业务流程、业务开拓和客户服务等方面得到全面的智能化提升，并向智慧风控、智慧营销、智慧内控、智慧管理方向迈进，这是金电联行在金融科技领域面向未来的战略布局。

大数据、云计算、人工智能等核心技术的融合提升已是未来几年的大趋势，但正如目前我国气象卫星增加了对天气情况科学研判的“智慧”含量一样，“无论‘智能’路在何方，都不是一个空泛的概念，落地应用才是关键”，范晓忻强调。