說到民營企業，很多人知道有個“56789”，即民營企業貢獻了50%以上的稅收、60%以上的國內生產總值、70%以上的技術創新成果、80%以上的城鎮勞動就業、90%以上的企業數量——不難看出，民營企業在中國經濟發展中發揮了重要作用。但是我們對民營企業提供的金融服務支持，跟它發揮的作用和地位是不相稱的。

民營企業長期面臨著“融資難”“融資貴”等問題，背后的因素是復雜的。部分原因在于，民營企業抵質押物不足、基礎信息數據缺乏，影響和制約了民營企業的發展。怎么來解決呢？金融科技的確是一個很好的手段，利用大數據、人工智能等手段有助于緩解上述難題，而這些手段的應用依賴于各類信用數據信息的支撐。

信用信息的重要作用

在我國，信用數據比較分散，主要來自“一個中心、多個來源”：“一個中心”是央行征信中心，“多個來源”包括政府部門公共數據、金融機構借貸數據、互聯網巨頭用戶數據、通信運營商有通訊數據等。近幾年來，金融機構、政府部門在整合開發數據、服務實體經濟方面進行了很多探索，創新了不少產品和服務。

一是“銀稅互動”助力小微企業。2015年，國家稅務總局與中國銀監會聯合發布的《關于開展“銀稅互動”助力小微企業發展活動的通知》，開啟了助力民營企業發展的新篇章，也取得了很好的成效。截至2017年底，全國銀行業金融機構已累計向守信企業發放貸款63.2萬筆，其中涉及小微企業50.4萬筆，小微企業借助“銀稅互動”，獲得貸款7100多億元。從具體的產品看，有中國建設銀行的“稅易貸”、中國農業銀行的“稅銀通”、廈門銀行的“稅e融”、光大銀行信用卡的“稅信通”等。

二是國家發展改革委牽頭整合政府內部公共信息。國家發展改革委建設了全國信用信息共享平臺，守信聯獎、失信聯懲。2015年底，由國家發展改革委牽頭建設的全國信用信息共享平臺初步建成并上線運行。截至2018年5月底，全國信用信息共享平臺已連接44個部門和全國32個省級信用平臺，歸集各類信用信息175.28億余條，并與所有接入部門和地方平臺實現了核心數據機制化共享。目前，正聯合工信部、公安部、民政部等多個部門建立二期工程，進一步擴大覆蓋面。

三是央行牽頭整合互聯網巨頭數據。2018年1月，在央行監管指導下，中國互聯網金融協會與芝麻信用、騰訊征信、前海征信、考拉征信、鵬元征信、中誠信征信、中智誠征信、華道征信等8家市場機構共同發起組建了市場化的個人征信機構——百行征信。央行征信信息主要來自銀行、部分證券公司和保險公司，百行征信信息主要覆蓋銀證保之外的互聯網、網貸、類金融等非傳統金融領域放貸活動的信息和服務。

四是地市級層面的跨部門信息整合。從縱向來看，一些地方政府也在做一些跨部門的信息整合，紓解企業融資困境。比如，2014年，蘇州市金融辦與人民銀行聯手，推動成立了蘇州企業征信服務有限公司，匯集了72家政府部門信用信息，涵蓋了包括納稅、財務報表、社保公積金繳納、水電氣、立案涉訴等信息。截至2018年9月末，已累計為8624家企業解決了5105億元融資。其中，1900多家企業獲得了“首貸”突破，貸款額總計達121億元。

五是通信運營商數據開發利用。目前，我國移動電話用戶達14.1億，移動寬帶用戶總數達11.1億戶。金融機構與通信運營商合作，加大雙方數據整合開發，能起到較好的作用。比如，招商銀行與中國聯通合作，成立招聯消費金融公司，依托雙方客戶數據資源創新業務，2017年招銀消費金融公司凈利潤位居消費金融公司榜首。

當前信用基礎建設存在的主要問題

信用基礎設施建設對促進金融服務實體經濟尤其是服務民營經濟有著重要作用。雖然當前政府、金融機構等在信用信息領域已經開始進行整合，也有不少跨部門合作，但仍存在一些問題。

一是政府部門間公共數據仍未有效打通。有學者形象地把這種政府內部各部門信息之間壁壘森嚴的現象稱之為“數據煙囪”，一個部門一個“煙囪”，互不聯通。造成這種現象的原因是多方面的，可以總結為“不敢開”“不愿開”“開不了”。相關法律法規、政策制度和技術標準缺失，不敢開放；從部門利益、資源管控等角度考量，不愿開放；政府部門存在較多條塊分割信息，導致開不了。所以，公共數據未有效打通經常會導致“怎么證明我是我、我媽是我媽”等問題。

二是跨領域的信用數據共享仍有待加強。跨領域的信用數據共享還是不夠，要解決各個層面的信息平臺如何銜接等問題。一是省級層面的信息平臺加強銜接。當前跨部門、跨機構的數據共享主要以省級、地市級層面的合作為主，今后這些省、市級信用信息共享平臺如何無縫銜接值得進一步研究。二是國家層面的信息平臺有待擴容。目前，國家發展改革委牽頭的全國信用信息共享平臺正逐步對接工信部、公安部、民政部等部門數據，后續仍有待進一步擴容。

三是金融機構存在“信息孤島”現象。我們經常講“信息孤島”，往往是指政府部門之間的“數據煙囪”，其實金融機構自身在解決“信息孤島”問題方面，還有很多工作沒有做好。

首先是金融機構內部。金融機構背后一般會有多家IT供應商，所提供的系統是相互獨立的，并且一般采用非開源的技術，這就會形成一個個獨立的數據庫，這就是“信息孤島”。每個部門都掌握了一套數據，信用卡部門是信用卡的數據，公司業務部門是企業客戶的數據，相互之間往往是割裂孤立的。

其次是金融機構之間?？蛻魯祿墙鹑跈C構的重要資源，可以說是其安身立命的基礎。因此，金融機構間共享數據存在較大困難?，F在有一個很熱門的詞叫“開放銀行”，比如英國在2016年開始制定了開放銀行的監管框架，強制要求9家銀行開始開放一些接口，通過一些技術處理之后，把標準和技術開放出來，提供給第三方，這也給我們提供了很好的啟發。

四是數據采集、保護等法律法規有待完善。對數據的采集可能涉及個人信息泄露、數據權屬、數據交易、數據濫用等一系列問題。特別是因個人信息泄露，容易產生推銷騷擾、金融詐騙等問題。這就需要盡快完善數據保護方面的立法，明確大數據的采集標準及使用界限等，妥善保護個人隱私。即使不談到信息泄露很嚴重的問題，之前討論很熱門的“大數據殺熟”等問題，也需要進行約束。

進一步打通信息孤島的建議

針對上述問題，我們要采取切實的措施，不斷來加以改進?，F在每個部門、每個地區、每個銀行，都在談怎么支持民營經濟和民營企業。要支持民營經濟，最核心的是要給民營經濟一個“競爭中性”環境。從信用基礎設施建設的角度看，也有很多工作亟待推進。

一是政府部門間要破除壁壘，拔掉“數據煙囪”。要破除政府部門之間的信息壁壘，需進一步完善自上而下的頂層設計和整體規劃，破除各自為政的局面。如由國務院牽頭構建統一的政務信息共享平臺，以統一標準、統籌建設為原則，整合構建統一的數據共享交換平臺和政務服務信息系統。

二是金融機構要加強合作，打通信息孤島。未來，金融機構間可依托各自優勢，通過“消費場景+業務產品”“線上+線下”等合作模式，完善客戶信息鏈條，進而提供更有針對性的金融產品，實現合作方的雙贏。

金融機構內部統一建設標準，整合內部數據資源。在數據采集方面，統一數據的建設標準，建立自上而下、協調一致的數據治理體系。同時，要明確系統間數據交換的流程和標準，實現各類數據的有效共享。在業務應用方面，要整合內部業務系統，打造統一的用戶入口，如移動端，做好信用卡APP、直銷銀行APP等移動端的整合。

三是要進行跨業態的合作，合縱連橫，延伸數據范疇。大數據時代，客戶立體畫像的塑造需要多維數據的支撐，這就需要多部門、多領域數據的合作。比如，通過政府部門獲取用戶社會屬性信息、通過金融機構獲取用戶財務狀況等金融信息、通過互聯網平臺獲取用戶消費行為信息，進而全面勾勒用戶的立體畫像。

四是完善信息保護立法，構建信用共享環境。在基本法層面，盡快制定《個人信息保護法》，明確個人信息權的法律地位、權利屬性以及個人信息的收集使用原則，為個人信息保護提供依據；在規章制度層面，在基本法框架下，在金融、通信、電子商務、教育、醫療衛生等重點領域制定個人信息保護的行政法規、部門規章；在行業自律層面，引導重點行業、領軍企業在國家法律框架內建立個人信息開發利用從業規則，充分發揮行業自律管理機制。

解決小微企業、民營企業的融資難題，還要在認識上進行糾偏。本來民營企業、小微企業信用風險、違約概率就高，如果又要求貸款利率更低，銀行干脆不愿意提供貸款。所以，最重要的是要解決“最先一公里”，讓小微企業、民營企業到正規金融機構貸款，第一筆貸款發生后就建立了業務關系，以后有數據支撐，就可能更方便地貸款。“最先一公里”問題解決了，有助于“最后一公里”解決?？傊覀円扇〈胧┍M力緩解“融資難”，而所謂的“融資貴”應交由市場決定。

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