現有銀行體系的評級方法和小企業自身的特點決定了其很難獲得足以支援無抵押貸款的信用評級，而以財務指標為核心的現有小企業信用評級體系的預測能力又十分有限，以致于銀行和小企業同時陷入了信貸供給與信貸需求相互脫節的饑渴狀態。我認為，這一需求與供給脫節並陷入所謂難解死結的現象，並不是真的無法破解。實際上，關心企業財務指標、要求企業提供抵押擔保措施，不是銀行的根本目的。對於銀行來説最重要的是避免違約，財務指標是判斷違約概率的重要視角之一，但不是唯一的途徑；抵押保證措施是為了通過增加企業違約成本來提高履約概率，並降低違約以後銀行的損失。

　　實踐中我們發現，小企業借款償還的履約能力在很大程度上取決於其實際商業交易的資金流，交易能夠完成就能夠帶來相應的預期現金流，償還借款就有了基礎；如果能夠掌握小企業的交易記錄，判斷其商業交易的真實性及其履約能力，就可以根據其交易規律提供合適額度和期限的小額無抵押貸款，這樣既可以有效管控信貸風險，又能解決小企業的融資難問題。事實上，近年來網際網路商業模式、大數據技術的發展，為商業銀行解開小微企業融資難的死結提供了重要的方法。大數據技術的核心是預測，通過記錄和分析客戶全部、海量的交易行為數據，就能夠較準確地對客戶未來行為進行預測判斷，這為解決小企業融資提供了可靠性強的解決方案，在不少領域已經得到了很好應用。

　　在日常經營過程中，小企業客戶會生成海量的交易行為數據，包括客戶詢價、訂單、資金流、交易對手等。以前，這些數據往往沉澱在企業中，沒有辦法進行整合分析，也無法為銀行所用。網際網路商業革命使小企業的商業行為發生了重大變化，大量小微企業通過網際網路商業平臺實現其商業活動，在網際網路中這些企業的交易行為可以很容易地被記錄、保存下來。在此基礎上，一些網際網路企業漸漸發現，那些交易真實、可以如約完成的商業活動，資金流可以隨著商業交易的完成而自動迴圈，為這種資金迴圈提供無抵押貸款是安全的，這種信用貸款與借款人的規模實力以及抵質押品無關。於是，網際網路企業依託海量交易數據，運用大數據方法，建立了一種基於真實交易需求(訂單)、基於歷史交易數據(交易履約記錄)、基於關聯數據(市場趨勢預測)的網際網路客戶借款安全評級機制和授信篩選原則，使網際網路商業背景下小微企業獲得無抵押信用貸款成為可能。阿裏小貸是這種金融模式的典型代表。截至2013年底，作為網際網路金融領頭羊的阿裏小貸，已經累計為65萬多家小微企業提供了超過1600億元的訂單和信用貸款，不良率卻僅有0.9%左右。

　　從業務邏輯上來看，這是一種完全不同於傳統銀行信貸管理理念與流程的信用放款模式。客戶信用評價不再依賴時效性慢、品質較差的財務數據，而是充分利用海量的客戶實際交易數據，包括訂單數據、交易數據、貨運數據、客戶網路活躍度數據、客戶交互行為數據等，這些數據在時效性、品質和敏感度方面大大優於財務數據。由於數據量極其龐大，運用大數據方法篩選客戶發放無抵押貸款就有了科學依據和堅實基礎，使客戶篩選更加精準有效。通過網際網路平臺，還可以在技術上實現對客戶交易行為的實時監控，客戶的每一筆交易情況都會被數據庫記錄下來，並反映到模型中去。

　　從實踐經驗積累的角度來看，以阿里巴巴為例，僅2013年一年在零售領域就有上百億筆交易以及上萬億交易額，連同大約2.31億活躍買家和800萬活躍賣家，共同構成了一個擁有足夠訂單、付款資訊以及交易記錄的數據庫。在對客戶進行違約概率和履約能力判斷時，利用大量公開、透明、真實可信的電子商務平臺數據，包括訂單數據、交易數據、貨運數據、客戶網路活躍度數據、客戶交互行為數據等，並將這些數據進行量化處理後作為主要的授信依據，納入貸款審核數據模型中，對企業的交易真實性、交易履約能力、還款能力及還款意願進行較準確的評估，大大降低了客戶的違約概率。

　　在貸款發放前，通過客戶在網際網路上進行的所有交易和資金流轉記錄，自動從後臺數據中找到最需要貸款、最有可能獲得貸款的客戶，判斷客戶的融資需求、對客戶進行較為準確的預授信，一旦客戶申請貸款，在提交資料、通過驗證後，直接可以發放貸款，大大提高了貸款發放效率，減少了交易成本。在貸款發放後，通過網上支付渠道監控客戶是否出現與貸款目的不符的資金運用，並且可以輕易實現對客戶的實時監控，客戶的每一筆交易情況都會被數據庫記錄下來，並反映到模型中去。發現客戶存在特定風險時，直接從支付寶賬戶中扣款，即使個別客戶發生違約，也在風險承受範圍之內。這種依託網際網路平臺、基於真實交易活動的信用評價模式，有效解決了傳統金融模式下客戶財務數據不真實、信用記錄缺失帶來的資訊不對稱和企業抵質押資産不足的問題，極大提高了對小微客戶的金融支援能力，代表了未來小微金融的發展方向。

　　與阿里巴巴等網際網路企業相比，商業銀行缺乏真實、實時、足夠的企業交易活動記錄和數據，因此無法簡單複製阿裏小貸等小微金融模式。但商業銀行也有自己的優勢，在現實生活中，很多小微企業是大型核心企業的供應鏈客戶，即核心企業的上游供應商或下游銷售商，這些小微企業的生産和交易活動主要圍繞核心大企業進行，並在整個供應鏈中完成大量的交易活動並形成相關交易記錄。大型核心企業一般都是商業銀行尤其是大型商業銀行的重要客戶，與商業銀行具有緊密的合作關係。因此，銀行可以借鑒阿裏小貸的經驗，發揮與大型核心企業的合作優勢，依據小微企業與大型核心企業的交易記錄，充分挖掘交易記錄和訂單數據，包括商品的運輸、倉儲、流通加工等資訊，商業資訊和交易條件情況，應收/應付賬款資訊，訂購單、存貨記錄、確認函、發票等資訊，運用大數據技術，為核心企業供應鏈上下游的小微企業提供金融支援，即通過供應鏈金融為小微企業進行融資安排。這種供應鏈金融模式，完全基於企業的交易活動，通過大量的、真實可靠的歷史交易記錄，有效識別交易背景的真實性、交易的連續性、交易對手的履約能力，並通過信貸業務的封閉運作和貸款的自償性，保證貸款的安全性。這種業務既突破了商業銀行傳統的評級授信要求，也無須另行提供抵押質押擔保，切實解決了小微企業融資難的問題。

　　由於小微企業的規模實力和生命週期有限，信用水準不足於支撐其在資本市場上直接融資，只能主要依靠金融機構間接融資。隨著市場發育不斷成熟、經濟結構不斷調整、經濟增長方式不斷轉換、市場化改革不斷深入，小微企業將步入快速、健康發展軌道，小微企業金融服務蘊藏著的巨大市場機會。發展小微企業業務對於大型商業銀行同樣具有重要的戰略意義。從國外發達國家的情況看，很多大型商業銀行都把小微企業作為重要的業務支撐。根據統計，2011年底，美國富國銀行小企業貸款佔全部貸款餘額的11.7%，中間業務收入佔比14.44%；摩根大通、美國銀行、花旗銀行、富國銀行四大行的總資産佔美國7000多家銀行總資産的45%，其小企業貸款餘額佔全美銀行的37%。西班牙桑坦德銀行的小企業貸款佔全部貸款的24%，利息收入佔比33%，手續費佔比41%。對於中國大型商業銀行來説，這不僅是大銀行應該自覺承擔的社會責任、也是適應中國經濟轉型的戰略舉措，更是加快自身經營轉型、實現可持續發展的必然選擇。