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AI大數據徵信融資 有助日本新創發展

  • 范仁志
資料融資事業將搭配資料銀行應用快速成長,圖為已展開資料融資事業的日本樂天集團。法新社

創業資金需求最難之處,在於缺乏足夠信用資料讓銀行提供低利貸款,日本新創企業多困於此,只有大企業或大學獨立創業者可免於這項困擾;另外,中小企業周轉問題也受限於金融機關的貸款條件,這讓日本中小企業常需依附大企業,而且容易因為大企業發生問題受到牽連。

隨日本政府鼓勵金融科技(FinTech)應用,加上逐步修法解決大數據(big data)應用與個人隱私之間的矛盾,現在個人與中小企業開始出現新的貸款方式,稱為資料融資(data lending),以個人過去的交易資料為徵信基礎,提供相對低利高額融資,且處理快速。

資料融資乍聽之下類似日本銀行從2000年開始的融資模式「Lead Scoring」,就是分析個人或企業的資料,作為融資判斷的基礎;但實際上,Lead Scoring由於還是人工處理,只能分析企業財報與事業計畫等資料,對於新創業的中小企業效果不好,加上評分依據少,多以爛尾收場居多。

而資料融資利用人工智慧(AI)處理,可以在1小時內完成人工要超過1個月的資料審核,而且可以輕易處理1萬筆以上的交易資料評分,評分依據多,可靠性高。

亞馬遜(Amazon)從2011年起,就與經常交易的廠進行資料融資服務,後來逐步擴大到英國與日本等地,到2017年已有超過2萬家公司與亞馬遜交易,累積融資金額超過30億美元;日本樂天集團(Rakuten)現在也對往來企業進行資料融資,強調融資審核快速的優點。

對中小企業而言,因為財報與實際經營成績較為缺乏,貸款審核通常要1個月,難以應急;資料融資審核程序理論上只要1天,實務上常常也是1~2週撥款,而且利率低又不需保證人等,已成為受重視的融資管道。

據德國市調機構Statista報告,資料融資這類不透過傳統金融機構的替代性融資(alternative lending),2017年全球市場規模達3,800億美元,2022年估計將增為9,780億美元,成長達2.6倍,市場規模驚人。

當然,金融機構不可能放任這些融資管道自行發展,如日本瑞穗銀行(Mizuho)便與軟銀(SoftBank)合作,以手機話費支付記錄作為貸款授信標準;而隨日本資料銀行事業推動,有新的個資徵信管道後,可以從企業掌握的資料來源以外獲得徵信資料,有助資料融資事業爆炸性成長。