1、大数据时代下基于云会计的小微企业融资管理探析 程平 姜亭杉 重庆理工大学会计学院/云会计大数据研究所 小微企业向小额贷款公司及民间贷款时通常成本较高且风险大, 向银行贷款时由于信用体系的不完善引发的信息不对称导致银行惜贷。可见, 建立征信数据库和信用评价机制是解决小微企业融资困境的重要手段。而随着云计算、移动互联网技术的广泛应用, 笔者认为, 可通过建立基于云会计的小微企业融资管理平台 (以下简称云平台) 实现小微企业的账务、进销存、税务、融资和风险的一体化管理, 进而解决小微企业征信数据来源少、财务透明度不高、信用信息无法共享等问题。本文拟对云平台整体框架的构建及运作流程进行具体分析。一、基
2、于云会计的小微企业融资管理平台框架云平台的基本结构包括 Iaa S (基础设施即服务) 层、Haa S (硬件即服务) 层、Daa S (数据即服务) 层、Paa S (平台即服务) 层和 Saa S (软件即服务) 层五个层级。其中, Saa S 层可实现融资管理、融资监控预警和小微企业的信用管理功能;Paa S 层用来构建基础服务、融资服务及信用评价服务;Daa S 层用来建立小微企业征信数据库和融资需求数据库, 整合小微企业以融资为主题的数据资源;Haa S 层用来构建服务器集群及数据中心的应用环境;Iaa S 层具备有效的弹性计算能力。(一) 通过 Daa S 层、Iaa S 层、Ha
3、a S 层构建融资管理数据中心Daa S 层可面向信用分析目标需求, 获取联机分析处理 (OLAP) 和数据挖掘的目标数据集, 将采集到的全部数据存储到数据中心, 再应用数据清洗、自动分类等方法把数据分别划分到征信、融资信息、融资需求数据库中。Iaa S 层利用虚拟化的基础设施资源为云平台的数据中心构建应用环境, 再结合 Haa S 层的硬件服务器资源, 满足企业对融资管理服务的安全性、可靠性、可管理性等要求。在 Daa S 层, 企业可将采集到的与融资管理相关的结构化、半结构化以及非结构化数据, 如企业的订单、货单、工资表、财务报表和水电缴费记录等内部数据, 以及金融机构产品信息、政府对小微
4、企业的融资优惠政策、国家货币政策和国内外汇率等市场数据, 通过大数据处理技术进行处理并采用数据仓库技术实现数据的统一存储和管理。(二) 通过 Paa S 层为小微企业和贷款机构提供个性化需求设计Paa S 层通过提供的基础服务、融资服务、信用评价服务和融资后服务, 可搭建小微企业和贷款机构的融资管理交互平台。具体来说, Paa S 层为小微企业定制开发贷前、贷中和贷后的融资管理相关业务信息化应用, 并针对不同行业、不同类型、不同信用等级的小微企业提供个性化的贷款产品服务。同时, 结合小微企业的融资需求, 采用大数据相关技术结合各地区的小微企业融资优惠政策为企业提供融资方案设计服务。此外, Pa
5、a S 层还可根据不同的小微企业信用分析模型和融资需求, 提供不同维度的信用评价, 并根据贷款机构的风控方案, 提供小微企业融资后的监控与预警服务。图 1 基于云会计的小微企业融资管理平台框架 下载原图(三) 通过 Saa S 层为小微企业和贷款机构提供融资对接服务Saa S 层面向小微企业和银行、小额贷款公司、保险公司等贷款机构, 将小微企业的融资管理服务建立在云平台上, 以解决信息不对称和融资业务交互问题, 为小微企业和贷款机构提供透明化的贷前、贷中和贷后的融资对接服务, 包括贷前的做决策支持服务、贷中的融资业务实现服务、贷后的监控和预警服务。例如, 小微企业获得贷款后, 可以通过平台根据
6、小微企业资金使用计划进行监控, 并自动预警变更用途、超额或超期等情况。二、基于云会计的小微企业融资管理平台运作云平台上的小微企业融资管理功能服务, 需要根据企业和贷款机构之间的融资业务流程进行设计和实现, 包括贷前、贷中和贷后三个阶段 (见图 2) 。贷前阶段是利用云会计平台采集企业的征信数据和行为数据, 引入网络数据模型, 形成小微企业的专属融资数据库。贷中阶段是通过云平台搭建企业与贷款机构之间的信息沟通桥梁, 使用交叉检验技术辅以第三方验证等技术确认客户信息的真实性, 将客户在云会计平台上的行为数据映射为企业的信用评价, 利用大数据征信评价小微企业信用状况及预测信贷风险, 智能估算信用额度
7、。贷后阶段是对小微企业融资后的资金使用及还款情况进行监督和风险预警。(一) 构建小微企业征信和融资主题数据库构建小微企业征信和融资主题数据库, 需要一个开放的网络平台和数据环境。首先, 在大数据环境下, 利用数据仓库技术、网络爬虫、Web 信息采集等数据采集处理技术, 可从云会计平台采集小微企业的各项数据, 包括财务报表、纳税申报表、生产经营等结构化、半结构化数据和原始凭证等非结构化数据, 以及从互联网获取的小微企业的商业活动、人力资源招聘、法律诉讼等非结构化数据, 实现对多种类型较大规模征信数据的多渠道采集、处理、存储和分析利用, 进而建立完整的小微企业征信数据库, 使信用评价更加科学、全面
8、、准确。其次, 在云平台上, 可以整合各行业、各主题、各信用等级的小微企业的融资资源, 梳理形成小微企业融资需求数据库, 以智能生成个性化的融资方案, 并向平台贷款机构开放, 实现两者的自动推荐、匹配。图 2 基于云会计的小微企业融资管理平台运作 下载原图(二) 构建小微企业信用评价体系首先, 在云平台上, 通过构建小微企业信用评价模型并改变传统的计算方法, 同时基于小微企业融资主题数据库, 形成供应链、债务偿还能力、借贷者个人信用和企业资产结构等评价模块, 然后通过机器学习的分析模式, 对数据进行统一的标准化整合, 将数据转化成指标, 利用数学模型计算出小微企业的信用评价结果及信用额度。(三
9、) 建立融资后资金风险监控与预警机制资金的风险监控与预警结合账务管理、税务管理, 贯穿于企业整个生产经营过程, 为银行、小贷公司等贷款机构提供贷后智能化风险管理。一旦出现可能影响企业信用的行为, 如还款即将超期时, 云平台将自动对企业发出还款预警提示。在企业日常的经营活动中, 利用平台提供的财务数据、业务数据和税务数据, 通过银企互联或银企直连, 可以监控企业融资后资金的使用状况, 主要按照小微企业融资方案中的资金使用计划, 在使用资金即将超出贷款总额时发出预警提示, 在超出用款计划期限时也会提示贷款资金剩余, 以帮助合理规划使用资金, 避免资金闲置造成财务成本过高。参考文献1程平.云会计环境下人、数据和系统对会计信息质量的影响J.重庆理工大学学报 (社会科学) , 2016, (7) :80-88. 2康书生, 曹荣.互联网大数据技术在融资领域的应用研究J.金融理论与实践, 2014, (1) :108-110.
