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无限法则官方网站-腾讯游戏:聚焦“她經濟”場景金融,米么金服獲C+輪戰略融資

發布時間:2018-06-05  作者:本站編輯  來源:投資界  

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對于中小企業來說,最難的無疑于在想貸款時跑到銀行,卻碰了一鼻子灰;而銀行苦于服務小微企業戶均成本高,又無法完善的評估風險,見到中小企業也只能連連擺手。


但只要揭開企業的涉稅數據面紗,就會發現這下面則潛藏著一幅企經營、誠信、成長的全息流動畫像。微眾稅銀,這家創立于深圳的稅銀信用大數據金融科技公司,就是幫助銀行為中小企業“繪制”這幅圖畫的人。運用機器學習等技術,微眾稅銀全程僅需不到10秒鐘就可以出具完整企業信用報告,幫助銀行自動決策審批貸款。


用微眾稅銀CEO耿心偉的話說,稅銀互動還僅僅只是一個開始,相信不久后,銀行中的供應鏈金融、融資租賃等都可以通過數據引擎來審批,而由大量樣本積攢下來不同行業的龐大的違約率數據庫,必將對未來中國商業銀行智能化決策產生變革性影響。


2016年4月,微眾稅銀完成IDG領投的數千萬人民幣的A輪融資,并于今天上午對外公布,已于2017年7月完成由上市公司奧馬電器等領投的億元級B輪融資。


稅銀互動,以稅促貸,以貸促稅


“銀行是一個典型的風險厭惡型機構,而它最強的地方就在于風險定價?!弊諼⒅謁耙本┑姆止糾?,一身黑色帽衫、運動鞋的耿心偉,講起銀行的優勢和痛點每一句都切中要害,激情時更是拍案而起。在傳統銀行業從業25年的他,改變中小微企業貸款難問題始終是他不變的心結。


而且他是一個敢想敢干的行動派。


首先需要解決的是銀企信息不對稱的問題,為此,2014年9月,還是江蘇銀行總行小企業金融部總經理的耿心偉,專門給稅務部門寫了一封信,信中表述希望成為稅務部門開放數據平臺對接的試點,能夠實現“以稅促貸,以貸促稅”。


沒想到,稅務部門也在思考轉型問題,如何服務納稅人,雙方一拍即合。于是打通接口,合作項目即刻立項。但是產品設計并非易事,對數據的專業解讀,銀行原有模型邏輯的修改配對等等一系列具體問題困擾著耿心偉。


而就在這一年前的2013年,在中國最活躍的創新城市深圳,專注于稅務信息化的一家老牌企業也因同樣“稅銀互動”的想法孵化出來了新公司——微眾稅銀。產品在一些銀行試點后,很快的放貸突破30億。


同樣,這個突破性進展也被江蘇銀行發現,同路人注定了會并肩。這也就是江蘇銀行后來風靡全國銀行業的創新產品——“稅e融”的由來。


2017年,懷揣著更深入服務實體經濟、切實解決中小微企業融資難題夢想的耿心偉,放棄20余年的體制身份,正式加入微眾稅銀,擔任CEO。耿以一個創業者的身份,開啟了人生的下半場。


因稅定信,已到天時地利人和


一件事的成功,光有激情不行,還得順勢而為。2016年,國家營業稅改增值稅,這對于稅銀互動又是一大利好?!耙蛭庋氖莞詠詠笠稻惱媸底純?,這種政策優勢在全世界也僅有中國如此,所以現在中國在中小企業貸款領域有一個非常大的彎道超車的機會?!憊⑿奈八?,時機已經成熟。


“數據是屬于每個公司自己的,只要企業授權,微眾稅銀作為一家人行對公征信備案的公司,可以通過稅務局的專線接口調取相應的數據進行清洗、分析,通過模型形成可視化報告,銀行基于征信報告給企業貸款。這樣一來,企業會重視依法按時納稅,提高了納稅遵從度,稅務局因此涵養了稅源,企業獲得貸款后擴大發展又繼續納稅回報社會。企業、銀行、稅務、社會四方獲益?!憊⑿奈敖檣艿?,事實上,在銀稅互動業務的推廣過程中,得到了各省市稅局的認可和支持。


而由微眾稅銀董事長趙彥暉(資深稅務信息化專家)、CEO耿心偉(資深銀行貸款專家)、COO曾源(90后海歸,福布斯亞洲30u30)、包括2018年剛剛加入CRO許衛(前美國富國銀行、Capital One高管,數據建模專家)組成的超強團隊,則是人和。


天時地利人和,微眾稅銀眼前的路愈加清晰。曾源表示,相比國外,中國對于中小企業的征信及評級幾乎空白?!拔夜行∑笠滌諧?000萬家,中小企業占企業總數的99%以上,創造了60%的GDP,貢獻了50%以上的稅收。事實上,如果中國有完善的企業大數據做支撐的企業征信體系,則可能打破金融機構與中小企業之間的信息不對稱的被動局面?!?/p>


數據引擎驚人發現最強因子竟是“上下游”


目前,微眾稅銀的數據分析總共包括了七大類數據,包括企業工商數據、經營數據,稅務數據、財務數據、供應商數據、訴訟信息等。


耿心偉深知,“數據為基石,數據的挖掘、運用才是根本”,除了對這七大類數據進行清洗、加工、標準化外,必須再次升級再造,直接幫助銀行進行決策。


微眾稅銀具體是怎么做的呢?它首先將這些數據清洗、整合成包括財務、涉稅、稽查、上下游等2500個數據指標,然后將原本專家決策法,即貸款審核人腦中的“圍棋棋譜”全部量化成算法,升級成評分+策略模式,這樣微眾稅銀的數據平臺就成為了銀行貸款的新型的決策引擎。


策略相當于電路里的串聯,評分則相當于并聯。評分中某項指標低不影響整體但策略則是一票否決。


計算機按照這樣的要求去跑,不到10秒就可以跑出一個審批結果。


貸款發放,最重要的就是規避風險。通過海量樣本驗證,發現對違約關聯的因子很多,按照排序選出違約關聯度靠前的13-15個指標用于建模。而這些違約因子和銀行傳統關注的“資產負債率“這些指標完全不同。


“對違約關聯最高的因子竟然是企業的上下游信息!“耿心偉介紹,通過上下游,我們可以看到他們對一家公司的認可度,比如訂單穩中有升,由此來判斷公司經營的正向良性經營。這對傳統銀行的審批邏輯就是一種顛覆,而這正是數據驅動的魅力。


在前期開拓客戶的時候,微眾稅銀最常用的方法就是讓銀行拿出過去的貸款樣本來跑,只用其中稅務數據和微眾稅銀的稅務模型來分析,基本與現實情況90%以上吻合??吹秸庋慕峁?,銀行的貸款專家一般都會點頭驚嘆。


創立四年,微眾已經累積為中國80多家銀行總行,向近70萬家中小微企業累計貸款額超過千億元。


全生命周期監控積累中國企業“違約數據庫”


貸款發放之后,微眾稅銀數據平臺的工作卻并沒有結束。


微眾稅銀的審批平臺目前平均的通過率在20%~30%左右。也就是大約每4個人會有一個人獲得貸款。發放貸款后,另一個貸后風險監控的數據引擎又將啟動,將持續跟蹤企業的后續經營數據,預警貸后風險。


授信政策和授信額度是貸前,而客戶最終是否違約,什么樣的客戶違約,什么樣行業違約率更高,將所有的銀行數據匯總統計分析,會形成一個龐大的違約率數據庫。對授信客戶在授信期限內的持續跟蹤,動態調整客戶的授信額度、風險客戶的提前預警、優質客戶的無還本續貸和商機發現。微眾稅銀將會在未來幾年內,完成商業銀行幾十年沒有做到的事情。


目前微眾團隊150多人中,三分之一來自銀行、三分之一來自稅務、還有三分之一屬于技術和算法。他們可以分別在各自的領域里洞察到最深層次的需求,而且還將融合成最專注的獨創的細分領域。


未來,以稅定信的應用場景還很廣泛,比如除了銀行以外,非銀行金融機構也都有很大的需求,微眾稅銀也在進行不同金融領域的嘗試,比如VC投資機構在盡職調查的時候,除了線下也可以結合線上的企業征信,幫助他們實現擬投項目的盡調、輔助決策和投后管理;擔保公司的保前、保中、保后的全流程風險管控等等。除此之外,微眾稅銀也在開發非金融領域之外的商業征信領域的應用,如對供應商的資質審查,入駐平臺企業客戶的真實性審查等。


創業4年,微眾稅銀已經從原來的基礎數據服務,升級到智能化營銷、智能化風險管控、智能化產品解決方案的方向。模型也在根據新增的違約樣本;最新的經濟形勢變化;地區客群等不斷進行迭代和分層。


大數據是未來的石油。未來世界的一個本質特征就是數據,一切的競爭歸根到底都是數據的競爭。而微眾稅銀的企業信用數據也將成為所有數據中的黃金,在未來的金融領域閃閃發光。


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