2017税银互动普惠金融论坛

　　图为招商银行南京分行小企业金融部总经理彭彤 新浪财经讯 11月2日消息，“2017税银互动·普惠金融论坛”今日在北京召开。图为招商银行南京分行小企业金融部总经理彭彤。[详情]

　　图为江苏银行总行运营部总监赵辉 新浪财经讯 11月2日消息，“2017税银互动·普惠金融论坛”今日在北京召开。图为江苏银行总行运营部总监赵辉。[详情]

　　图为中国银行江苏分行副行长徐效强 新浪财经讯 11月2日消息，“2017税银互动·普惠金融论坛”今日在北京召开。图为中国银行江苏分行副行长徐效强。[详情]

　　图为厦门国际金融技术有限公司CEO朱从双 新浪财经讯 11月2日消息，“2017税银互动·普惠金融论坛”今日在北京召开。图为厦门国际金融技术有限公司CEO朱从双。 以下为嘉宾发言实录： 朱从双：尊敬的各位领导，各位来宾下午好！我简单介绍一下厦门国金，厦门国金15年成立，注册在福建，我们主要依托领先的金融科技，金融技术和信息技术，以新一代的互联网为信息交互和交易流转的平台，主要是以ABS，以资产证券化为业务引领的核心工具和理念，以ABS云平台为支撑，致力于在资产评估、模型研发、信用评级、风险定价、信息披露等等多方面推动ABS在中国发展，助力ABS流程化、标准化、电子化这么一个企业，同时也提供了整体的打包服务。 ABS云平台是什么平台呢？ABS云平台是厦门国金和夏金中心和一些战略伙伴共同发起的，共同开发和运营的国内首家资产证券化的云平台，它是存储在应用和部署在腾讯最高安全级别的金融，ABS云平台功能包括三项，ABS工厂、ABS数据库、ABS研究院。ABS研究院是ABS厦门国金内部和外部的专家学者，关于ABS在全球和中国专业的视角。我主要介绍一下ABS云平台里面最核心的功能ABS工厂。 ABS工厂我们现在拿到的资产包100亿，每笔10万块大的资产包看不清楚，这个资产包进到ABS工厂，储量就是可交易的。中间经过什么步骤和环节呢？资产包进去100亿10万笔，一个资产分析报告，多维度的分析资产主要的资产方，或者债务人的区域、收入分布、最高金额、最低金额等等，同时用我们的金融技术，多种多类现金流的模型进行现金流预测，进行评估，进行分层，选择相应的法律文本输出可交易的法律文件，签字、成交，这是简单的理解。其中很专业的步骤，第一，资产池的导入、资产包的管理、风险评估、产品设计和发行、存续期管理，出厂的时候变成可交易的金融资产，在金融资产的交易平台进行交易，包括厂内的上交所、深交所，还有我们的金交所，这是ABS工厂全生命周期管理的流程，这是ABS工厂。 为什么说ABS云平台资源成为我们中小企业融资的一个服务平台呢？这是顺应了国家市场和中小企业的需求，在这之前，感谢主办方给我们这个机会交流，前面不管是会长还是我们的专家学者，还是业内的中小企业这块的风险管理专家，都讲了，特别是我们税银也讲了，中小企业融资难、贵、慢，所以ABS云平台成为了为中小企业服务的平台。在ABS云平台下我们成立两年，对客户利用我们的金融服务，为四类企业做了大量的ABS。第一消费金融类，第二，供应链金融类、第三收费型类、第四所有型物业类。对于四类企业资产证券化，将资产证券化的新理念，利用ABS云平台这个工具，对企业标准化、电子化、流程化做了大量ABS的业务。在这个基础上顺应了国家中小企业的需要，自愿成为中小企业融资服务的平台。这张图基本上就是这个平台的流程图，就从左边中小企业需要融资，其实我们各位看完以后我说一下我们投资银行已经落地了，这个品牌很多业内的银行都问到，怎么有中小企业融资找ABS云这么一个品牌联想呢？我们是专业的ABS服务商或者技术服务商，这就是因为基于前段做的ABS云平台做的专业ABS服务商，自愿的成为中小企业融资的服务平台这么产生的品牌联想。 这边小微企业与ABS云作为流量的入口，在ABS云上申请融资，我们调用小微金服的风险管理，对于小微金服B端的风险管理技术的基础上，需要再调用中小企业的法人，我们再调用我们对C端的风险管理专家，我们有一套对C端的风险管理系统，其中核心功能，包括大数据风控、信用评估、反欺诈模型，流量入口中小企业申请，基于大数据、人工智能的风险管理之后，我们通过银行或者其他的金融机构，有资质的金融机构放款，形成资产、信贷资产或者其他的资产，我们将资产进到ABS云工厂，就会变成可交易的资产，可以给其他的资金方去进行资产管理或者财富管理，不管是持有型还是交易型，整个链条ABS云作为中小企业融资的服务平台，它是搭起了整个价值体系，构建了整个平台和生态。ABS后，ABS工厂还有继续管理的功能。 ABS云作为一个服务平台，它有几大优势，一个是获客优势，多渠道合作，多体系合作，多区域合作，因为是对B端的互联网打破区域的限制，可以实现多渠道、多体系的获客。互联网大部分是对C端的，对B端是非常挑战，我们也产生了多入口的获客，不断的增加流量。B端有小微金服，在ABS工厂里面有评级、评估、现金流预测，既保证ABS后资产的风险，保证存续期管理，有跟踪、服务报告，保证进行首次交易之后，还保证信息的透明性，对资产评估的报告，增加资产的二型流转。还有ABS本身服务的优势，风险评估、存续期管理等等。这是工厂做了两年非常成熟的功能。还有资金优势，对接多元化的资金，这是我们平台的优势。 这就是我们厦门国金和ABS的平台。最后切换一下视频，请大家看一下ABS云作为中小企业的融资服务平台，它的客户体验和整个流程是怎么样的，有请视频。 （视频播放） 这是我们ABS云平台作为一个流量的入口，为中小企业融资提供的服务。看起来是9步，从购物体验来说，融资确实是又难、又贵、又慢，看起来是9步，从客户来说就是两步。中间有调用小微金服的风险，有连接，有专业化的进行中小企业融资和贷款的机构来所这个事情。所以ABS云平台作为一个流量入口，能满足中小企业很快、很简单的进行融资。 这个产品的发布，其实应该是我们的落地，今天首家合作银行是我们赣州银行，赣州银行在近期业内是非常积极拥抱互联网，拥抱金融科技、创新意识非常超前的商业银行，我们中小企业融资服务平台，加盟的银行是赣州银行。今天我们赣州银行的代表，总行的资产管理部的曾总也来到我们现场，非常感谢！我们整套体系的搭建和落地在加速的运转，给中小企业带来了一些便利，也有很多的金融机构或者银行，希望在我们建立这套价值体系内，在这个平台上，进行合作共赢。欢迎各位的银行有任何的问题，可以随时联系和关注、关心我们，共同为中小企业服务！感谢各位！[详情]

　　图为小微金服CEO马林 新浪财经讯 11月2日消息，“2017税银互动·普惠金融论坛”今日在北京召开。小微金服CEO马林在论坛上分享了信用风险管理的心得。 以下为嘉宾发言实录： 马林：各位领导，各位嘉宾，大家下午好！非常荣幸今天参加咱们税银互动普惠金融的论坛！今天我分享的题目是中小企业信用风险管理智能化及应用。今天来的嘉宾很多是风险体系的。我在咱们商业银行从事信用风险管理30年，一直是搞对公管理的，以前服务的银行包括建行、招商银行、深圳发展银行，一直对信用风险管理很熟悉。所以今天讲一下信用风险管理这方面的问题。 长期以来中小微企业融资难、融资贵，是全社会关注的一个热点问题。有两个问题，第一个问题，我主要是从银行角度，与大企业相比，中小微企业总是受到不太公平的待遇，金融机构从他的角度认为，和大企业相比，中小微企业是天然的高风险，这是一个问题。 第二个问题，从信用风险管理角度，核心的要点大家都很清楚，中小微企业和金融机构如何对中小微企业持续经营能力，持续经营的意愿，这么一个判断标准，能不能达成共识。如果说这两个问题解决了，我们中小微企业和金融机构就会搭成共同对话的平台。 我讲一个例子，2003年我在某家商业银行，当时有家分行报了一个超过分行极限，他们做了5年的业务，做的过程中超过了，到了那个极限。这家企业是做猪肉加工的，平常我们总行很少到分行做现场调研。这个企业报上来以后我们就去了现场，我们在分行的陪同下去了他们的厂房，他们的加工工厂，里面很多人。我们走过过道的时候，我看到边上的操作人员手上有东西，其他的工作人员是没有东西的，操作台是干净的。我们跑到他的卫生间去一下，结果一看很多人在这里上班，但是厕所很干净，很长时间根本就没有用过。后来也证实了我的看法，我们回到酒店以后又返回来去看，他们的门是关着的，后来我们了解到这个企业停产了三年，但是银行还继续跟他往来，而且往来的过程中他还还款，他今天还款明天贷，实施了三年。 这个是当时给我们非常震撼，企业正常的经营已经停了，但是银行还持续给他们代换，他可以把所有的流程都记错了，最终结果大家应该很清楚，有一个非常巨额的损失，这是一个真实的经历。我讲这个经历是为了看后面的内容。 首先看一下，我们今天讲得比较窄，首先是市场分析、信用风险和操作风险，我们今天重点信用风险。信用风险包括十个环节，第一个环节就是申请，这是建立一个法律上的委托关系，提交一些资料。第二个就是我们银行做的就是尽调，健康值、变动值和判断值，就是基本资料、生产、经营。第三是评审，因为银行内部流程是做要审贷，这个评审有一些自己固有的参数的比，然后做一个判断。第四个是核准，银行会说你是单签，还有双签，这是一个内部授权的过程。 第五个就是放款，就是落实审批的条件，签署一些法律文件。放款结束以后就进入了贷后管理阶段，我们在实务里面，往往把贷后管理就做得没那么实，实际上贷后真正的风险才开始，因为你的款已经出去了，所以有一个监测，我们叫健康值，就是给他做一个体检，他的各种指标体检是不是可以的。如果发现这个体检的变动值，有一些逆向的变化，如果你发现它是逆向的，这时候就可能会做预警。 这两个结束以后，我们会对企业有一个分类，五级分类也好，我们内部做其他的分类也好，就是分类，就是健康值加变动值。分类以后会有拨备，最后如果说这笔款回来就结束了，如果没有回来就处置，就是价值信息。 下面我们看一下传统流程里面的信息和数据流以及它的问题。我们做智能化首先是信息和数据流的关键点。我们基本上是这么一个状态，客户有了，包括客户的实际控制人，或者法人代表，两方面的信息。到了我们客户经理，基本上可以说是银行和客户接触的核心，有的是惟一的通道，因为内部的管理后台不能到客户那里去。客户的信息客观的可能是这样绿色的，由于经过他本人的通道，变成了橙色，放款以后客户的信息是客户经理做，有的银行防止客户经理独有这个信息，加风险经理，风险经理是风险部，客户经理是市场部，这两个有管理上的矛盾，所以一般情况下客户经理或是负责客户的信息。 我们可以看一下，这么一个机制设计，我们觉得有一些弊端，第一是信息渠道垄断和客户私有化。第一个客户经理几乎垄断了银行与客户的联系渠道。第二是银行内部难以形成有效的客户移交机制。第三，中小微企业跟随客户经理变动现象频繁。大企业非常稳定，就是某家银行，但是中小微企业跟客户经理不变动。 第二个是信息和数据失真。第一个原因信息来源本身就包含一些虚假内容。你在客户那得到的信息就是有这个虚假内容。第二个，客户经理本身他自身的绩效考核或寻租行为而对客户信息做主观性处理。第三，客户经理由于资力有限，他对客户信息识别与分析与客观实际偏离。 第三，评审人员的局限性。做过银行的都很清楚，评审人员贷款放以及不放，什么时候不放，起决定性的影响。跟他打交道的客户经理体验特别好，但是本身是有一些局限性的。第二，评审人员主观的倾向性，评审人员经常这样的，A银行我对它很了解，很快就可以放。但是另外的银行管理程度很差，我就不一定批，有这样的倾向性。第三，评审人员的岗位天然的保守和风险厌恶倾向。他在可批可不批，没有明显差异的时候，他会倾向于我先不做。所以这样就会有一个这样局限性评审的问题。 第四，成本和效益的差异，在咱们这个流程里面，针对大企业和对中小微企业所有的信息，我们的要求是一样的，你还是要提交这么多资料，要做这么多审查，但是对客户经理的绩效考核是不一样的，因为他对大企业和十个小企业绩效是一样的，所以他倾向于先做大企业，而不是中小微企业。 最后一个是贷后管理，往往这是最忽略的一个点，但是风险都是在这里。中小微企业经营稳定性比较差，客户数量多，贷后管理往往难以落实。 这个表是某一家银行的，贷后管理里面列了这么多项，就是风险预警信号，如果出现这些信号，客户经理就要做出一些新的安排。这里面有54项，除了14项以外，你很难去做出判断的。所以客户经理一看这个就发出。 另外一个有一个授信监测预警工作时间表。定期的报告也是有客户经理要写的，一共有15项，他要写这些出来，时间真的不够，所以这也是中小微企业为什么不太敢做的原因。 客户经理贷后管理的清单，一共22项，仅仅是这三张表，我要是客户经理的话我就会很发怵，我的工作量太大了。 有没有可能传统的不改变，我们就把这些工作做完了？比如说我增加一些人员，设置一些岗位，搞一些授权，我们这么多的工作量，传统方法是很难适应的。现在智能化是最重要的趋势，我们也列了一些。如果解决以上的问题，我们怎么样去做一些安排，去解决它。 第一，如果我们做到智能化，第一，可以客观、高效、自动的采集信息，提高效率，降低成本。我们做了大概1955个企业贷后管理的模型，对我们来讲，如果把数据整理得比较规范的话，它的效率不是50%、100%，是好几个数量级的变化，所以推出就是瞬间的事。做这个过程中不依赖于任何相关人员，彻底解决信息个数据的失真。 第二，客户经理完全可以不受因管理客户数量而产生的编辑工作量影响，他可以有多少客户都可以，极大的便利了中小微企业在金融机构内部获得平等的考核介入机会。 第三，贷后监测预警工作可以高效落地，便利金融机构及时处置风险隐患。智能化可以使这些非常轻松简单，而且可以主动的提示你。 第四，在不干预现有流程和操作的前提下，我们提供一个完全第三方的信息，看起来非常简单，实际上从管理层的角度，我要有第三方告诉大家有第三方的信息，仅仅这一条客户经理和中间的所有相关人员都会约束他自己本身的行为。所以从而你其他东西都没做，就可以大大提升风险管理的效率。这个作为一个银行的管理层，我们体会特别深。 第五，以海量数据分析为支撑，极大的扩展专业的视野，就是我们评审人员和客户经理们，帮助他们高效判断，更好的平衡审慎与市场的关系。 最后一个，税务数据我们提供一个非常好的分析依据，风险管理你就得保守，如果有两个数据，有一个非常非常乐观，有一个非常悲观，风险管理会管理这个悲观的数据。我们觉得税务数据是可以采纳的一个理想的数据源。我们公司做了一些样本，大概2100多个样本，我们测试以后出来的结果，税务数据还是非常好的反映了审慎的原则。 如何才能实现智能化呢？智能化有什么要求和条件呢？在流程里面，怎么样发挥智能化的作用？ 第一，抛开银行本身的流程，机构的流程，到目前为止风险识别的关键环节就是信息和数据采集，以及数据的完整性和及时性。我们在实战中有比较大的困惑，我们的模型建立在某一个完整的数据基础上，但是在现实情况下，很多客户只能满足很少一部分，我们的算法可以做得很好精准的情况下，搭的现实模型就不是问题，所以数据的完整性和及时性是特别重要的一环，如果做不到的话，我们只能做简化。 怎么样对这些大数据进行风险识别和基本判断呢？这是很难的事情。我们刚才讲的智能化，你给它一个方法论，给它某一个逻辑，在这个逻辑方法论下面它就做一些快速的聚焦，它会在你认定的情况下把数据做聚焦，最后得出快速的结论。 我们公司做这个过程中，把国内风险管理专家实战的经验，他们长期体系化的思考，我们做我们的方法和逻辑处理。穆迪基于一些样本做违约率出来，他们前面的指标是静态的，分一些行业，行业里的样本也是不够的。我们的想法是这样，我们想找一个弹性的样本，我们的样本数比如说2000个合格的样本数，我们把我们的客户放在这个样本里面，找到他根据这个样本变化的值，它是一个相对的指标，也就是说把它在同类里面区分出来。尤其中小微企业边界本身就是这样的，它在哪个行业里面怎么去选择客户呢？我觉得更好的逻辑方法就这是种，我把你的同类都拿过来，把你的客户放在同类里面，然后把它区分出来，这样你更好的做一个选择，更直接一些。 现在我们有这样的一些大数据已经到了这个时代，这个做起来更直接，更方便。所以我们这个模型和逻辑就基于这样的做法，我们做了四个产品，第一个产品就是准入，我们根据我们模型搞出一个评级和分类，然后做判断，这个企业是不是在它的同类里面是健康的，如果是健康，他在健康哪一个区间，然后把它分类到一个级别里面。如果他的级别刚好够，可以做的一个条件，我们就判断它可以准入，就是它可以准入是健康的。 评审，我们有海量的数据提出来，我们把各种样本的均值、各种指标的分类都做一个值放在那里，然后做决策。你到底给他100万还是1000万，这个事你很难讲清楚，原因是他提供的条件不一样，有的条件你给了1000万，有的你给了100万，金额是每个银行本身的考量有关系，但是我们给你一个平台让你做这个决策。 第三就是监测，时时跟踪，打出一个健康值。 最后就是预警，关键给出变动和趋势的值，你自己去选择。 最后我想分享一下咱们非常火的阿尔法狗的说法，阿尔法狗确实有强大的智能，但是无论它怎么样智能，前提条件总是人类的思维逻辑和方法论，它只是在框架下应用计算不断的聚焦。我们相信智慧在赋能基础，职能是思维逻辑的数据验证，而服务是我们的终极目标。过去未去，未来已来，让我们张开双臂拥抱数据时代和智能时代的到来，让数据智能成为信用风险管理最深切的抓手，助力解决中小企业融资难、融资贵，谢谢大家！[详情]

　　图为微众税银董事长赵彦晖 新浪财经讯 11月2日消息，“2017税银互动·普惠金融论坛”今日在北京召开。微众税银董事长赵彦晖在论坛上表示，税银互动服务有效的解决了小微企业融资难、融资贵、融资慢的问题。 赵彦晖：各位领导，各位来宾下午好！我先简单回顾一下税银互动服务的由来。我们应该是在2012年，国家推网络发票的时候，我们和银行接触的时候就提到这样一个概念，涉税数据能不能应用于小微企业的评估和融资。在早期很多银行也做过，过去都到税务局打一份这样的网税凭证，这样一个模式第一效率低下，第二有人就开始走一些PS等等。当时研究了这个之后，我们和一家银行做了一个试点，在2013年成功上线，很快的放贷突破30亿，在当年税务总局的创新评估会上获得了一等奖。这样被全国人大的财经委看到了，他们做了专项的调研，最后提交给国务院，国务院最后把这件事批复给银监会，作为正式的国家政策推广下去。2015年的时候由银监会和税务总局正式推动税银互动服务。这是整个的由来。 今天我重点分享一下，我们微众税银公司在实现税银互动过程中的一些经验。一直以来小微企业有三个，融资难、融资贵和融资慢的问题，从我们的经验来看，慢也是一个很大的特点，包括贵。像现在来说，按照统计来说，小微企业的融资成本很多时候应该是高于10%以上的，长期以来对于小微企业的融资是难以承受的成本。 第二，由于信息的不对称，银行找不到好的资源，小微企业也缺少门路。很多小老板很多是没有资金规划各方面的能力，所以他在用款的时候很急，一个订单来了，他要马上响应它，所以这块就没有充分的准备，他没有好的办法的时候，才会出现比如说通过其他的方式，小贷也好、民间借方式来融资。 银行业其实也有一个难、贵和慢的问题，针对现在的银行业难在哪里？对于中国的小微企业来说，如何评估这家企业的经营状况是很难的。小企业没有什么不动产做抵押，或者用别的形式，其次，包括信息各方面比较落后，可能从业人员的水平也差一些等等。其次对银行来说获客也谈，因为小微企业比较多，全中国大概应该有8、9000万的机构，这里面活跃的企业大概3000万。像这样的情况下企业在哪里？如何获取他们？传统的风控模型没有针对小微企业。 贵在哪里？我们认为银行业的成本在增加，因为要服务这么众多的小微企业，从获客成本到评估成本，按照传统的做法，不管基于信贷工厂，还是IPC的人工走访，都会出现需要大量的客户经理去走访面谈这样极大的成本。 还有就是慢，对于银行的慢，在于有没有做到基于全流程的线上打通，采用智能化的审批模式。过去传统的模式需要人工的干预，银行没有针对小微量大的批复。如何解决银行业面临难、贵、慢的问题，才是真正解决小微企业融资难的问题。 我们推出四个模块的服务，作为税银互动服务里面的核心模块。第一的产品是定位于破壁，如何找到符合你要求的，或者有融资意向需求的企业，这是我们所面临的难题，我们通过一些模型筛选找到他。 第二，水滴，对于这个小微企业如何做他的信用评价。 第三，质子，对他做一些监控，风险是动态产生的，从一开始审批的时候放的款，但是事实上在动态经营过程中，企业的经营状况是在变化的。如何去监控他经营状况的指标。 具体介绍一下破壁，小微企业很多，每家金融机构在定自己服务目标客户的时候，其实是有差异华竞争的，可能在客户的定位上是有区别的，这时候如何找到这样的客户，我们提出获客选择，就是客户预选的模型，根据他的行业、规模、区域、经营历史等等等等，来找到符合我们要求的企业。这里面根据他的经营情况，预测他的每年资金使用情况，预测他是不是有资金需求。 刚才我们实践的情况来看，通过这样预筛选的模型，在实际后续产品和客户实际服务过程中，第一效率提升，第二，通过率也大大提升，降低了我们银行很多无效的营销。 第二块是得到客户之后，我们如何去评价这样一个客户真正的风险能力。我们有一些理论化的方法，我们现在总结起来有12个因子，针对不同的区域，包括行业，包括规模大小，包括其他的情况，如何去评估它，作为一个企业信用的评价。 在征信领域我们有一个创造，传统的征信很多时候是把信息预先采集加工，可能会生成报告放在这里。在税银互动小微企业的征信里面，因为信息是瞬息万变的，所以我们是在每一次金融产品申请的同时，时时去加工生成这样一个征信报告、征信评估。 第二，和银行对接我们走的是专线的方式，时时提供的。 第三，关于风险预警这块，这是现在目前来说基于数字化来做全流程、全生命周期的风险管理。我们通过对企业经营过程中，大概有77项指标，包括你连续6个月的经营变化情况、增值税变化情况、上下游变化、包括注册地址变了，也包括其他的行为指标，平常都是正常的申报时间，突然出现了延迟异常的现象等等紧密监控。现在在国家税务改革里面带来几个重大的利好，第一个是金税三期的推广，第二，营改增之后，所有的企业基本上以增值税为主，这两个带来的好处在哪里，现在可以做到按天时时对一个企业的经营状况做一个贷后的监测，我知道你每天、每周的收入和支出，做一个指标。 比如说从按天、按周、按重大客户的方式来监测，会把这样监测的指标，根据我们事先设好的值来预先把警示信息发给我们银行的客户经理，或者风险管理人员。我们事先就可以知道，就像我们体检一样看血常规，这样的一个方式做指标的提醒。这样智子的监控模式会带来什么变化呢？传统的银行业贷宽监控是实际上门，团队人员考察现场，包括访谈等等。现在的做法，可以通过我们总行或者分行的风控管理人员，在发现预警指标有异常提醒的时候，从上往下安排下面的人有的放矢的进行实际的贷后管理。可能根据这个指标值的变化，可以欲判到传统的贷后管理五级的模型里面去，从使用的情况来看，效果还是非常好的，对于很多预期可能会出现不良情况可以提前预测到。 传统银行业过去针对小微企业的特点，没有一个全套的产品解决方案。我们推出的信贷解决方案，第一块是信息系统，可部署到决策引擎，直接作为于业务决策，实现在线审批，第二块是模型建设，把模型部署在我们银行的决策引擎上去，辅助我们决策。第三块会针对场景下来进行金融产品的设计。针对小微企业的产品，可能也会是多样化、丰富化的。第四块是运营推广服务，银行最终还是要获取到优质的客户资源，如何更好的推广宣传出去，也是我们需要的。我们提供线上线下多渠道的获客的解决方案。 这是我们正在推出的一些新的应用，一个是基于全线上的供应链金融。所有的商事活动理论上都有一些发表产生，这样就是供和求之间的连接关系，如何人都可以放在中间，成为供应链的中间环节，这是我们基于大数据技术来实现，基于上下游模式供应链的产品。 第二块是针对出口退税的企业，出口退税企业采用对于退税额的质押模式来实现子融资方的产品。我们针对出口退税的上下游关系来提供服务。 税银互动的本身并不局限于只是将企业的涉税数据用于金融的引用评估。我们最开始开展服务的时候，包括把自动办税机部署到银行的营业厅，比如在银行业，一个企业开办的时候需要到银行开户，我们现在也有一个产品服务到银行和企业之间。在五证合一之后，这样的信息在办税的事就可以在线下连接银行开户，完全可以在线上完成，减少企业多次往回的服务形式。 像我们传统的金融服务里面，像承兑汇票、包括其他的一些贷后管理，包括对公贷款，都有一个来验证企业发票的真实性，我们有一个专门针对发票的查验，包括动态的监控。 税银服务里面税数据的特点，我们开始和银行业交流的时候，双方都有因为信息和知识上的差异。因为中国的税务信息化发展周期比较长，从最早的1.0到后来的2.0，到现在，像我们个人所得税也有独立系统，税务局的系统相对来说是比较复杂的，现在总局也在做这块的改进，早期的评价比较简单，目前基于大数据的方式来做信用评估。 首先我们对整个来源不同的数据，从转换包括清洗等等，最后转换成我们能用的模型里面去。我们在一开始做税银互动平台的时候就提出来三化，首先这样一个服务要线上化，就是走互联网化。第二块是要自动化。第三块批量化，在计算机下批量化，主要是解决小微企业量大的问题。 税银互动服务里面的主要形式，是要通过这样一个线上服务，流程首先一个是入口，我们银行业的人都知道入口渠道对我们来说选择客户是非常重要的，2017年5月份国家银监会的文件为主，我们会拓宽更多的入口。像我们在有些地方的参加里面，在电子税务局里面就有金融街的模型，我们有一系列的银行摆在这里，企业办税的时候，根据自身的需求是不是要进行这样的融资，包括传统的银行入口和我们平台的入口。通过这样的系统进入到税务局办税系统中间，我们先把符合条件的客户找回来，然后再经过我们水滴系统的风险评估，最后传给银行的决策系统，最后放贷。在放贷之后，我们会对已经获得授信的企业有贷后的风险监控。 如何能让一个税银互动服务，让更多的小微企业得到普惠的服务？我们和税务机关，包括和银行，做了一个预测额度测算，纳税人在办税的时候就可以预先知道你可以贷多少，很多人在消费贷里会看到，比如你打开微信，你可以贷10万、20万。小微企业是不是可以事先知道，我在税银互动下获得20万还是80万的融资，这是一个动态的。其实税务机关也在做定期的推送，通过微信、短信或者其他的方式，把额度的额度推给银行或者企业。 税银互动里面互动什么？包括信息的互动、工作机制的互动。按照发改委促进信用社会体系建设里面，对失信的纳税人也应该是要有一个惩戒的行为。 下面我介绍一下微众税银的团队，我们在12、13年开始做这项业务，公司正式成立是14年，我们一方面是税务方面的专家，第二块是金融业的专家，第三块是IT和DT的人员。我们提供的服务主要包括模型和系统服务，企业征信和运营推广。今年9月1号，全国人大新修订的中小企业促进法的第三章叫融资促进，中队中小微企业融资问题专门写了一章，国家要求征信机构要合作开展面向中小微企业更多的征信类的产品。 第二块包括未来针对中小微企业，有条件的提供评级服务。目前我们赛全国18个地方有这样的分支机构。 现在我们已经合作的银行有70多家，包括大的银行像中行、一些股份制银行，包括城商行，也包括互联网银行。未来到明年，我们可以实现全区域的落地覆盖。这就是我们大概的情况，谢谢大家！[详情]

　　 新浪财经讯 11月2日消息，中央财经大学财政税务学院党委书记、博导樊勇在“2017税银互动·普惠金融论坛”上表示，税银合作对降低企业的融资成本，减少金融机构的风险，发挥了很大的作用，未来也有很大的前景。 以下为嘉宾发言实录： 樊勇：尊敬的各位领导，各位嘉宾，大家下午好！非常高兴受邀参加今天下午举办的这次论坛！我个人是从事税收政策的法律研究的，今天下午跟大家分享交流的主题，是关于中小企业税务管理模式创新的。 刚才有领导，还有嘉宾也做了介绍，我也是第一次关注税银这个平台，税银创新的模式，这印证了我们现在在一些理论或基础创新的背景下，我们传统的公共管理模式存在非常大的创新的空间。因为我关注到这次会议主要由咱们中小企业协会承办的，所以我分享一个中小企业纳税的问题。 税银平台还少了一个，应该是企业税务、金融或者银行三个之间的平台，这个平台目前通过税银的合作以后，对降低企业的融资成本，减少金融机构的风险，发挥了很大的作用，未来也有很大的前景。我们还看到中小企业如果在税银至今还有一个可以扩展的空间，就是关于企业税务管理的问题，这也是中小企业非常关注的。小了讲是企业的纳税成本问题，打了讲是企业一个很大风险的问题。所以我通过今天这个机会，给大家分享一下中小企业纳税的问题。 税银这个平台想法未来可以做很多的事情，主要是跟企业做账。其实做账一方面是我们对股东，或者管理者要提供有用的决策信息。另外一个目的就是报税，你要根据财务真实账目的情况去申报信息。我们之前也参加过税务总局最早在推纳税信用等级办法的时候，当时也说怎么样构建企业的纳税信用等级，考虑到银行信用的信息，这是一个互动的过程。 我们今天讲这个，这是一个数据，中国有很多的数据，不完全等同。这是我们5年以前，我们某个政府部门在分析税务管理难题的时候说到这么一个比例，我们我们征管面临很多的问题，税源和税收是呈不相对称的比例关系。我们大概全国2.28%的大企业交的税收到97.72%，这是若干年以前的数据。现在目前这种态势还是没有发生变化，97%的企业交的税就是大概10%。我们现在数据大量的资源在被大数据征管，对小企业可能关注的不是太多，因为小企业数量多，交的税也少，所以我们体现小而散，在征管资源的配备上面可能就有一些问题，但是我们关注得比较少。 我们很多人关注中小企业税制的问题，一个所有的税收成本里面，除了你按照实体法交税，还你面临一个申报，税务管理的成本其实也是很高的，还不仅仅你雇一个人去申报，心理成本还有时间成本是比较高的。 对中小企业的管理，大家关注的还不是太多，所以我们提议，在现在的管理模式里面它存在什么问题？这里不是税制的问题，我们中小企业面临着纳税环境和纳税管理的问题。我们看企业外部的环境当中，我们中小企业有哪些？大概有几个情况，会导致我们中小企业纳税成本相对会比较高。比如大企业报1000万的税，中小企业报1万块钱的税，相对的成本会比较高一点。怎么样解决中小企业纳税成本里面成本相对比较高，风险相对比较大的问题，这个是一个事关整个国家治理，税收治理环境的问题。 中小企业相对来说对税制的复杂性适应程度是比较低的，我们现在的营改增以后，增值税相对比较复杂，包括优惠也是有很多的环节需要了解，不是普惠式的减免，它有一定的门前，这种会导致我们中小企业税制相对比较复杂一点。 第二，这个对所有的企业都一样，就是企业自行申报报税，你要有核算能力，你要有会计，有财务制度，你自己要申报，而且你要对自己申报的结果准确性、合法性要承担责任，这就导致我们中小企业在纳税方面管理的时候，你要承担一定涉税方面的责任。 第三，以票控税的方式为我们企业管理提高了很大的难度。所有的中小企业哪怕是微利企业，小型企业，都是一般纳税人的话，都得去管理，否则你管理非常大，它不仅仅是经济违法的问题，很多上升到刑法问题，这种风险是比较高的。对中小企业来说是趋紧的。 第三，从内部来看，这跟我们中小企业的特征非常强，前面是所有企业都面临的环境，这个下面讲的就是相对中小企业的。中小企业里面有一些相对来讲大企业，会计核算的能力不是很高，人员不是很稳定，财务管理相对不大规范。我们缺乏专门性的财务人员，尤其像税务管理人才，税收不仅仅是报税的问题，还有很多的问题。 第四，我们信息化程度不高。中小企业规模小，企业所有管理的信息化程度肯定不会太高，更多靠人工纸制的东西去进行管理，这就导致了在内部管理方面，会导致我们中小企业相对一些大型企业，一些集团企业来说，可能纳税成本相对更高。第二个，他的风险也会比较大，一般大企业抗风险能力相对是比较强的。这个问题怎么办？我们挑战的是什么？所有的企业，包括中小企业都要想着发展，竞争加剧。从企业端来钢，中小企业竞争加剧，成本控制意识非常强，他需要更多的纳税成本的控制，包括风险的管理。 征税方也一样，从税法上讲，你企业交一亿和交一万都是平等的，都是一视同仁管理的，法律面前人人平等。所以随着征收征管能力的加强，他们有一些评估的模型，也用大数据来分析，慢慢也会关注到中小企业交税的情况。所以征收成本的上升，都催生了我们要对税收管理，一方面中小企业的特点，另一方面，怎么样去构建一个更好的模式，让中小企业能够有效的控制风险，这个就是我们今天索要探讨的问题。 因为我们前段时间有一个课题，名字叫互联网+税收背景征管模式的研究探讨，也是探讨在大数据互联网背景下，怎么样有效的管控征纳双方的风险，降低征纳双方的成本。一个是理论上的变化，我们强调整体形式里，现在全球都讲治理，治理还不是简单的治理方式，是整体性治理的方式，强调的是个体思维方式不同，强调的是整体性，这种治理的理论变成政府联合纳税人各方主体利益进行多方治理。比如我们在治理过程当中，可能政府会出现购买一些服务，更多减轻纳税方成本。 第二，我们也看到征纳双方最大的矛盾，也是信息不对称的问题，银行和企业也是这个问题，征纳信息对称了这个事情就好办了。征纳双方互相的征纳信息，在传统的方式下面，显然这种信用成本是非常高的，或者达不到信息强度。在现在的条件下，由于信息技术的出现，关键是信息技术能够应用普及。互联网+这个概念，98年比尔盖茨提出信息高速公路，我们现在强调互联网+，主要是信息化应用的程度比较高，所有的企业都可以线上进行办税的事项，因为我们现在智能化的终端在全球是领先的，所有的企业都可以通过智能手机处理很多的事情，这在十年以前是想都不敢想的，你有网络，但是客户不用就麻烦。我们客户信息化的普及程度一定是到终端的，信息的对称性技术上还要解决。所以新技术的发现，包括现在出现AI的技术，能够更好的进行处理。 怎么创新呢？我们提出一个概念，在高校在理论上有一些创新，我们提出生态圈的构建。这个生态圈里面就有一个税银互动的生态圈。我今天所讲的税银以后，未来你应该不仅仅是银行和企业征信信用的问题，未来还体现出更多的，就是涉税的生态圈概念。以网络为依托，实现税务信息的共享，你把税银申报的信息作为银行的信用评估的信用基础，不就是税务信息共享。另一个角度来讲，我们把所有企业在银行贷款交易的信息，税务局利用企业在银行金融系统的交易信息，完全可以生成一些企业的申报数据，这就是税务共享中心的概念，银行的数据也可以为税务管理服务，这就是一个互动的过程。 包括买方、卖方，政府机关、金融机构，包括涉税第三方，这些东西构成了税务生态圈，这个生态圈体系的一个综合，大数据肯定也是在这里面产生的，大数据肯定在这些关联的交易方，或者主体当中产生的。不管是有没有新技术，它应该都是客观存在的。但是这个生态圈能够有序的运转，一定要借助我们的网络技术。我们原来说的线上线下相结合的模式，促进高效的运转，通过税收服务，从线下到线上，从分散走向集约的管理，实现服务共享、技术共享、知识共享、信息共享。 这个图当中涉及到的主体就是所有的，包括我们税银这块都在里面。互联网的技术出现，它就是能消除一些中间环节，解决信息不对称的问题，可以将政府、税务机关、纳税人、利益相关者进行有机整合，形成互相补充、互相制约的有机的整体，促进多维度的服务协同共享，实现资源配置的最优，是这么一个理念。这个模型当中传统理念有没有呢？实际上它是存在的，客观上它是存在的。如果没有互联网+的技术，或者我们没有这种税银沟通的机制，我发现很多的线是断的，过去要通过人工的方式去取得一些信息，现在这个可以打通了，我们要建立这种机制就非常好了。 税收征管法当中增加了一章信息披露，涉税主体的相关信息应该申报，税务局掌握信息以后，就能够减少成本，增加信任，这是非常有前景的。所以这些东西解决在新技术整理理论上，理论解决我们的认识，我们制度就出来了。我们现在提整体性治理，提服务型政府的概念，就催生出治理，包括我们领导人的理念也在发生很大的变化。我们政府够服务，这个有可能，美国个人所得税的申报都是由很多非营利组织提供的，主要是支持低收入群体，他没有这个报税的能力怎么办？很多的非营利组织就提供这个服务，这些组织是政府认可的，也可以是政府给一定的钱，达到整个社会的和谐。 最后我们举一个简单的例子，增值税一般纳税人要进行核算的，我们的企业一般消项，流水都比较低，但是关键的是你要做进项的时候发现，你买了多少东西，什么抵扣的，对我们中小企业来说是比较麻烦的，你要雇专门的人进行管理。现在通过这个平台以后，如果我们要应对增值税管理模式的话，这种第三方平台的出现就非常有必要，通过银行信息的获取，获得一些进项的采购信息，都可以代开发票进行回冲，这样解决中小企业在核算当中成本比较高，风险比较大的问题。在市场上已经出现了这种平台，帮企业去申报增值税。申报前提是我要获取企业的交易信息，交易信息最主要还是在银行，所以银行所有的资金流都在这个平台上，可以解决企业至少在流转税环节非常好的管理。 今天时间关系我就分享这些观点，讲得不成熟，不正确的地方，请各位批评指正，谢谢大家！[详情]

　　图为北京大数据研究院金融大数据研究中心主任王冉冉 新浪财经讯 11月2日消息，“2017税银互动·普惠金融论坛”今日在北京召开。图为北京大数据研究院金融大数据研究中心主任王冉冉在论坛上作主题演讲。 以下为嘉宾发言实录： 王冉冉：今天很荣幸来参加这个税银互动的高峰论坛！我今天主要是从技术的家度，包括大数据技术、人工智能的角度，怎么推动从征信、在金融行业的应用。这是我们大数据研究院，在北大的院子里面。首先说一下大数据和人工智能，我们刚刚过去的十九大，习近平总书记在会议报告上明确说，我们要用互联网大数据、人工智能的技术来助力实体经济。我们说到人工智能的时候，往往会提到另外两个概念，就是云计算、大数据，作为人工智能实现的基础设施。所以实现人工智能的时代，其实我们要做的事情，首先是信息化，通过数据的采集、存储，我们有了数据，通过大数据的技术我们来做分析，通过算法使得我们有一个智能的决策体系，来提高我们的工作效率，提高人工。 这边举一个例子，我们在新的审批场景里面，以往的经验我们会有信审员，经过长时间的经验累积，我们在人脑里面，通过我们经验累积，我们会形成一些归纳总结出来一些规律，什么样的人，他的年龄、工作地址、收入水平，我们判断他的承载能力等等，形成规律。新来的申请人，我们通过思考输出，我们对他未来授信的时候会不会违约，这是我们人脑的工作机制。 在人工智能的情况，我们把这件事情交给计算机，它通过历史数据的广泛采集和学习，训练的过程就形成了模型，这就是我们经常说的，比如在审批的信用屏风模型，之后来的申请人，我们经过模型预测他未来还款违约的概率，这个其实就是我们在做大数据分析、大数据建模，一直到人工智能我们政治的流程。 我们要实现人工智能的事情，我们需要做信息化、数据化和智能化。现在很多网络爬虫的技术，可以采集一些信息，再通过分布式存储、云计算的技术，通过机器学算法，我们可以对这些数据进行分析预测。最后基于像现在生物学习的算法和应用落地，使得我们整个人工智能可以和应用进行紧密的结合。 举一个例子，这是一个人工智能时代非常具有代表性的伟大的企业，就是谷歌的例子，最开始谷歌做的事情是搜索引擎，就是通过网络爬虫的技术来采集全网的数据，通过我们的关键词的查询，我们搜索出对应的网络和新闻的主页是什么。它最开始实现的技术，就是全网数据的时时抓取技术。在这个之上，怎么最快的找出我最想要的文章，或者我最想要的主题，它其实是需要算法的。谷歌做的最创新的事情，其实就是通过基于它的关联算法使得它搜索引擎整个效率和准确性达到非常高的提升。 在这个之上，我们有数据，同时，全网数据时时的爬取，大量的数据，靠传统的一台电脑是不能存下来的。最开始其实谷歌开发了基于分布式的存储系统，在这个上面形成了像现在我们分布式大数据这样完整的一套生态体系衍生出来的云计算的生态体系。在这个之上，他不只是搜索引擎本身，我们用户到搜索引擎做点击，一些用户行为，我们的搜索行为，我们对于一些物品的关注度，这些数据他们也采集下来，就形成了一个广告推荐，这个就是基于用户搜索点击行为形成的广告推荐，就衍生出了一个新的商业模式以及新的学科，像计算广告学，里面的一些算法、理论，都是来自于这样一个创新性的产业。 在这个之上有了底层的基础设施，让我们来存储数据，处理数据，有了创新的算法，有了新的商业模式和应用场景，现在像深度学习，以及非常火的阿尔法狗，其实就是基于深度学习、深度增强学习的算法，使我们有了机器可以挑战人、战胜人的一个时代的冲击。这就是云计算大数据，以及人工智能，整个对于我们现在这个时代带来的一些影响。 在金融行业，大数据分析、人工智能算法，这些对于我们金融的场景有哪些应用呢？我们现在提得比较多的就是大数据征信、信用风险评估，尤其基于消费金融，小微企业金融的发展，这些使用也是越来越多。首先信息化是要解决数据的问题，从数据源上已经和传统的银行授信有了非常大的改变，用户在手机端，在企业我们可以通过一些新的记账平台，或者税务数据，我们更多更海量的数据源，给到我们的风险评估的场景里面。 接下来我们用大数据的手段，来了解申请人贷前的风险，因为这些数据源，有了海量的数据源，也会带来一些问题，像用户行为端的数据，噪音是非常大的，而且可能会影响一些用户有这方面的数据，但是没有那方面的数据，数据的缺失度也会比较高。这些数据的问题，其实我们需要更好的算法来帮助我们提升算法的准确率，以及整体的运算效率，这也是我们从信息化系统升级，以及大数据的运用，到智能算法的运用，帮助我们整体的生态流程。 比如说在信用评分的征信场景里面，像人行征信报告，也是我们金融机构依靠非常多的权威的数据源，还有很多外部的数据源，帮助我们可以从侧面了解企业的运营、信用风险等等，再通过算法，我们可以对于整个风险审批的过程进行监测。 我们主要说一下模型，在建模的过程中间，信用评分模型就是一个预测模型，我们申请人来到金融机构贷款的时候，我需要他各种数据源的采集，预测未来12个月、24个人申请人的违约，这个过程中间，我们对于历史数据的清洗、整合、预处理，来提取风险变量指标，最后通过我们的预测模型，来识别他的违约概率，用这些中间用到一些算法，来提升我们模型的准确率。 我们和中国人民征信中心进行了一个合作，这是在个人的场景里面，包括很多的小微企业，目前在办卡的时候，其实很多也是通过像个人金融代，调取个人征信报告这样的信用贷款的方式来做。其实征信报告也是非常重要的一个信息来源，征信报告是有我们贷款人之前，他之前的代换信用记录非常重要，在之上，人行征信中心花了很多时间建立了信用报告解读，通过这些方式，辅助金融机构对于个人信用风险进行评估。 像传统的评分公司用的方式，包括我们跟人行合作的过程中间也法相，这样的评分首先模型相对比较陈旧，沿用上世纪5、60年代的方法。还有一个问题，模型做出来的分数区分相对比较低，这也是因为我们中国金融市场的发展，使得我们每个人之前有的信用历史，要不然就没有信用历史，要不然同质性比较高。我们每个人其实就是一个车贷、一个放贷、几个信用卡，这造成我们模型的区分度比较低，模型也会存在易被解读。 包括我们在合作中也发现，尤其针对一些中国特色的贷款，比如说像农户贷、个人金融性贷款，这个模型预测的效果相对来说是比较差的。在这个之上，我们通过和征信中心的合作，基于全量的征信报告，我们建立模型，包括使用了很多现在行业比较领先的，基于大数据的创新算法，可以在数据的噪音比较大，缺失率高，同时模型的预测效果上面进行提升。和国际领先的咨询机构的评分，包括在准确率上区分率上，这个模型都可以得到有效的提升，这就验证了像这些领先的算法，可以在我们做信用评分的场景里面，起相当的作用。 我们和一些互金合作，很多的互金机构他们的数据源更广了，包括互联网端、个人的消费记录、行为标签等等，这个数据来源越广，其实数据质量相对来说越差。我们也是通过建模的方法优化这个模型，和历史数据进行比较的时候可以发现，使坏账坏率降低40%。 在大数据的场景里面我们有历史数据，有正常还款和违约人群的标签，我们通过历史数据来建立模型。说到智能算法的场景，很多时候我们可能是都不知道，我们可能没有一个好的，或者长时间的历史数据的累积。针对这样的场景我们要做的就是，更需要通过一些分析方法和算法的创新来做这个事情。这是我们和全国股份制商业银行合作的过程中间，基于电子渠道端的异常交易，现在我们很多的商业银行电子业务的占比越来越多，包括人行去年261文下来，也是要求对整个银行的反欺诈形成平台，形成自己的规则和算法。 在这样的场景下，我们遇到很多的问题，历史数据的累积相对比较少的，我们不太知道在这些样本里面，哪些是真正的欺诈人群，而且数据来源也非常的广泛，包括我们可能在电子渠道端，像IP访问、一些设备的数据，其实都是可以通过我们去分析的，同时这个数据量也是非常大的。一个百万级的用户量，在一年之类交易数据是有上亿的交易数据，这样大量的数据，其实我们也是需要新的数据的存储和处理的基础设施和系统，以及新的算法来处理这样的问题。 在这个过程中间，我们也是通过多渠道数据源的采集，对数据进行清洗。在这个过程中间，因为并没有历史标签，我们会通过目前我们可以采集的数据来发现异常，通过一些算法发现异常，在有异常之后，我们发现的正常交易和异常交易进行对比，形成规则，完善行业的规则库，形成有效的循环。 这是我们通过算法自动识别出来的，比如说一个频繁的电子支付转账的用户，出现了IP地址在物理条件不允许的情况下出现这样的一个变化，这些规则把它整合起来，这个其实可以形成很有效的对于异常交易的识别和理解。 再回到我们企业征信的场景中间，在中国来说，我们很多的专家也提到，中国的小微企业的情况相比个人来说，其实更加的复杂。首先我们在个人渠道，比如企业的主控人、企业法人，很多的个人信息我们可以采集。企业的财务、工商、企业报告、企业的招投标、一些担保的信息，其实都是可以供我们作为一个数据源的参考。但是在这个之上，我们怎么形成有效的模型？ 这边我们也是在和微众税银进行模型的合作，目前我们在判断企业风险的时候用到企业的基础信息、税务征收、申报信息、稽查、信用的相关信息、企业财务信息以及上下游，这也是非常重要的数据来源，可以帮助我们判断企业在供应商的稳定程度，以及销售方的稳定程度，来帮助我们判断。通过6大一级指标，以及上百维度数据的指标，我们来综合判断企业的信用风险、运营风险。 比如这个注册资本这个图，这边我们可以明确的看出，比如说注册资本越小的企业，出现坏账风险的概率其实越高，包括像我们通过纳税总额的数据，可以看到近期纳税总额越余，经营风险越高。我们通过上下游，像销售方占比，这就是他下游的客户端，我们发现一个有意思的现象，如果他的前几大客户占比越高，其实这个企业出现坏账的风险也是越高的，客户如果集中度非常高的话，客户如果出现问题，这是企业很容易出现联动问题的，这都是我们在数据分析中间发现有意思的现象。我们希望跟更多的税务专家一起来持续的完善。 包括像企业本身的控制链、投融资的关系、供应链的关系、资金链的关系，其实这些我们都可以把这些数据整合起来，不同的关联关系，对我们企业经营风险、信用风险有一个什么样的传导，这些也是我们正在通过一些数据源的采集和合作，使得我们的模型可以更多元，更全方位的解读这些企业的风险，服务到金融机构。 最后简单介绍一下我们研究院，我们其实是15年成立的，在北京市政府的支持下，由海淀区政府、中关村管委会海淀去政府、北京大学、北京工业大学四方共同筹建成立的。光在实验室里用公开数据源做出来的算法，在真实的应用场景中的应用其实会出现偏差。我们也是希望通过和业界合作的方式，使得我们的创新科研，可以有更好的产业化的落地。这边是我们的三位院士。 我们在金融大数据的场景里面，一方面基于信贷数据、金融市场数据以及用户行为数据，都是我们主要分析的方向。我是15年从美国回来，一直跟股份制商业银行、城商行做各种方面基于大数据分析建模的应用。这是对于我们中心的介绍，就是这样，谢谢大家！[详情]

　　图为中国人民银行征信中心副主任汪路 新浪财经讯 11月2日消息，中国人民银行征信中心副主任汪路今日在“2017税银互动·普惠金融论坛”上表示，征信机制在解决中小企业融资难问题上，发挥了很大的作用。 以下为嘉宾发言实录： 汪路：今天我重点想分享一个想法。这个会议前期有两三年的税银互动的工程，取得了很大的成果，影响很大，我们也看到了这方面很有成效的工作。普惠当中的中小企业融资，特别小微企业融资难的问题，从政府的各方面都是社会关心的问题。解决这个问题，征信机制应该是发挥很大的作用。 我和一些朋友说，征信分两部分，一个是个人，再一个就是企业征信，要把征信再分一下，基础征信，在这个基础上，基础征信主要就是为小微企业。 我们在这方面也做了一些工作，我们系统里面的企业征信的企业信息，大约是2500万，但是这里面中小企业是居多的，但是这里面获得银行贷款的，也就300万，曾经获过贷款的。全国的小微企业大概3000万，我们系统内应该是比较全面的，就是十分之一才曾经获得过银行的支持和贷款，就是这样一个状况。这个难题始终还没有十分有效的解决这个问题。 融资难的问题，主要问题还是一个信息不对称的问题，我们各方面要共同努力，来进一步解决这个问题。其中有一个问题，就是从整个社会的企业报表不太真实。中小企业在银行贷款的时候，他可能没有详细的报表。但是一个企业风险投资以后，他走上正常经营，要发展肯定需要银行的支持，所以你因此做出相应的报表给银行，但是现在整个不乐观。 我提的一个建议，政府机构能不能出一点资金，让会计师事务所帮中小企业记账。中小企业聘请会计师事务所来做，每年几千块钱就差不多了，一年就可以把记账做好。这个服务政府能不能购买？这是我建议的核心问题。政府的购买哪怕三分之一，或者三分之二，三分之一费用企业自己出。当然这里面要有监督机制，补贴怎么发，他一定要做真实的账。如果可行，像我们这样的机构，像中小企业协会，我们可以很好的合作，应该可以有效的解决问题。我们可以开发出一个系统，包括中小企业记账的一套系统，做了以后会计师保证这是真实的，只要是真实的。 如果这个能实现，小微企业做一套报表，银行通过我们的系统采集可靠的报表，因为可能多家银行都为中小企业服务，征信这个平台有一个机制，能够至少首先约束他，中小企业做符合他特点的、真实的财务报表。在这个基础上，有很好的税银公司这样的专业机构，大家再进一步的合作，把这个系统做下去，他财务状况主要的信息有一个核对的机制。税银这两大部门看到的报表是一致的，那就没问题。我希望看到这个局面，迟早有一天会实现的，但是多少时间我不知道，需要靠在座的各位大家共同努力，才能解决这样的问题。 总之希望大家能够有效的合作，我们的工作也是这样的，我们更多的为小微企业融资能够做更多的服务。谢谢大家！[详情]

　　图为中国中小企业协会会长李子彬 新浪财经讯 11月2日消息，由中国中小企业协会主办、《当代金融家》杂志社联合承办“2017税银互动·普惠金融论坛”11月2日在北京召开。中国中小企业协会会长李子彬在论坛上表示，为全国中小微企业提供快捷、优质、全方位、可持续的金融服务，是当前阶段非常迫切的问题。 以下为嘉宾发言实录： 各位来宾，各位朋友，大家下午好！今天国家税务总局、银监会各位中心的领导，来自全国各地金融机构的代表，学术界的专家，以及征信企业的代表相聚北京，举行以税银互动助力普惠金融论坛，各界工商大计，对推进税银互动深入开展，支持国家实体经济建设，实现普惠金融等方面，都具有十分重要的意义！ 首先我谨代表中国中小企业协会对于各位领导，各位嘉宾，各位朋友的到来，表示诚挚的欢迎！ 本届论坛以税银互动赋能实体经济，助力小微企业发展为主题，具有很强的现实意义，截止到今年9月底，全国有各类市场主体9400多万户，其中大企业的有100多万户，中型企业近700万户。另外包括中小企业个体工商户，还有农户的这些农村合作社小微的市场主体，总数大概在8600多万户。在我们国家的实体经济当中，面广量大的小微企业，虽然个体的规模小，但是总体上起的作用不微，对扩大社会就业，推动双创活动发展经济，改善民生，发挥着重要的作用。 近年来多方面国务院各个部委连续出台多项政策来支持实体经济，支持小微企业。党的十九大总书记进一步强调我们必须把发展经济的施力点放在实体经济上。中国中小企业协会在长期与企业的合作交流当中，实体走访调研当中，深刻理解中小微企业在社会稳定、经济发展、科技创新方面起到的重要作用。全国中小微企业2800余万户，创造了全国80%以上的就业，60%以上的GDP，50%以上的税收，75%以上的发明专利。但是小微企业多年存在着融资难、融资贵的问题依然十分突出。因此为全国中小微企业提供快捷、优质、全方位、可持续的金融服务，是当前阶段非常迫切的问题。 2015年国家税务总局与银监会联合推进了税银互动助力小微企业发展的活动，经过三年的努力，建立起了良性的适应的合作机制，通过税银互动互通，以税定性的方式，推宽企业的征信渠道，积极的化解小微企业融资难题，至今已有50多万户企业通过微众税银公共服务平台，获得了税银服务。截止到2017年一季度，全国金融机构已经累计向守信企业贷款38.8万笔，金额达到3700多亿元。 银行业在税银互动当中担当了重要的作用，在十九大金融系统代表团讨论会上，郭树清指出，实体经济70%以上的资金来源，来源于银行，这个数我没有进行核实，大概他讲的差不多。在未来几年银行业仍然是服务实体经济，扶持小微企业的金融主力军，银行服务小微企业的能力，还由来进一步提高。据最新数据显示，小微企业个体工商户贷款达到30万余元，并在逐年增长。 但是小微企业融资难的问题仍然远没有解决，支持普惠金融的呼声仍然很高。就是从2008年国际金融危机以来，全国有几百万户企业破产，下岗的工人3500万人，已经不仅影响了经济发展，而且影响了社会稳定。从那以后，党中央国务院以及各个部门，对于中小微企业的重要性，它在我们国家经济社会发展当中起到的作用，就认识得更加进一步得到提升。以后在金融方面，努力缓解中小微企业贷款方面做了大量的工作，出台了大概170、80个文件，采取了很多的措施。 但是这些措施主要的还从传统的金融产品来所的工作，通过债券市场、股票市场、不动产抵押银行贷款等等。这些传统的金融产品解决小微企业的贷款基本上不起多少作用。因为到现在为止28年了，中国上市公司就3200多，发债企业4000多户，这对于2800万户中小微企业来说微乎其微，而且小微企业基本上没有不动产。因此这两三年，以这种动产做抵押、融资的各种方式、产品，技术创新、创造创新层出不穷，解决了很大的问题。据我知道，动产融资里面以应收账款融资的这一项，从15年12月开始，经过16年的发展到今年年末，有望突破6万亿。像税银合作这个服务平台也取得了很快的进展。这一类的公司在全国最近两三年得到了快速的发展。 深圳汉德公司下面的一个资产证券化这类公司，要说雨后春笋般的出现，快速的出现了各种机构和金融产品，创新的技术、创新的产品。 税银互动是一件实现政府、银行、企业三方共赢，利国利民的好政策，好措施。一方面打破了信息孤岛效应，体现了税务大数据的价值，另一方面解决了政企银三方面信息不对称的问题，更重要它能够很好的化解中小微企业融资难题，提醒企业诚信经营的意识。税银互动在广度、深度、参与度方面，仍然还有很大的空间，特别是2017年税银互动之后，在税银互动政策的推动下，银行积极开展小微金融服务，各地涌现出很多的经典的案例，在小微企业服务方式、推广手段等方面，一系列的创新举措，都值得思考和借鉴。 科技发展日新月异，互联网、大数据、云计算等先进技术被广泛的应用，在税银互动方面，许多产品创新、模式创新、技术创新正在不断涌现，很当好的技术可以被广泛的应用，更可喜的是，今天税银大数据研究院今天要宣布成立，还要揭牌。未来将专注税银大数据相关的技术与融资应用方面的研究，为税银互动提供更多的决策数据。 中国中小企业协会将一如既往的发挥好政府与企业桥梁与纽带的作用，加强与各界的交流与协作，希望嘉宾能够畅所欲言，为服务实体经济，为推动小微企业健康发展，我们大家共同的努力，做出更大的作用！最后祝大家快乐！万事如意！谢谢大家！[详情]