筆者認為，對於傳統金融領域而言，在解決小微企業融資難問題上存在先天不足或缺陷，如成本高、風險識別難等。如果還是按照傳統思維來解決小微企業融資難，恐怕很難有大的突破。類似於ABS融資(項目資產支持的證券化融資方式)，依托金融科技，為平臺生態中的小微企業提供低成本的普惠金融服務，可以有效識別和規避風險，降低識別成本，可能是目前解決小微企業融資難的新途徑之壹。在大力倡導解決民營企業和中小企業融資難的背景下，監管層的這壹舉措是壹次有價值的探索。
小微企業融資難、融資貴是世界性難題。我國小微企業融資難、融資貴的問題由來已久，社會各界呼聲壹直很高。雖然有關部門出臺了很多文件要求包括銀行在內的金融機構積極向中小企業放貸，但金融機構作為自負盈虧的獨立個體，由於中小企業規模小、信用等級低、抵押房產或其他資產少、沒有信用良好的大型集團擔保，始終缺乏積極性。
從金融機構的角度來看，上述問題的存在意味著向小微企業放貸會使金融機構面臨巨大的風險，而如果要詳細調查小微企業的經營狀況，金融機構就要付出巨大的成本。要保證壹定的利潤率，就得提高貸款利率。而且，如果從銀行貸款的成本過高，小微企業就會轉向其他融資渠道，金融機構為獲取信息所做的努力也就白費了。
這才是問題的根源——金融機構和小微企業之間存在嚴重的信息不對稱。為什麽這個問題總是很難解決？深層原因在於技術條件的約束，使得金融機構無法采取有效措施以較低成本解決與小微企業的信息不對稱問題。好在現階段大數據、區塊鏈、人工智能等技術的出現，為解決小微企業融資難提供了絕佳的機會。因為，科技與金融業融合後，成為了壹種金融科技，並且是通過互聯網呈現的，具有公開、透明、即時享受等明顯特征。大數據大大降低了信息不對稱，從而降低了信息收集和交換的成本、客戶交易成本、資源配置成本、人力成本等。，所以金融企業的服務邊界擴大了，即金融企業的服務對象和範圍也擴大了。從資金供給端，出現了“1元能理財”。從需求端來看，小微企業資金需求中存在的成本和風險問題可以在很大程度上得到解決。
近年來，包括美團金融在內的螞蟻金服、騰訊金融等金融科技公司都在積極布局普惠金融。螞蟻金服和騰訊金融有各自集團平臺的海量數據支持，美團金融也有美團點評提供的到、到、行、遊四大LBS場景積累的數據支持。這些掌握了大數據、雲計算等技術的金融科技公司，在發展小微企業貸款方面具有得天獨厚的優勢。與傳統金融機構相比，數據和信息采集的成本大大降低，但效率更高。有了科技加持的金融業務，識別信用風險和欺詐風險、提高運營效率、降低運營成本和監管的能力大大提高。
與螞蟻金服、騰訊金融不同，美團在餐飲行業深耕多年。餐飲經營者的融資需求簡單而迫切:需要解決短期資金周轉，獲得心儀的店鋪位置，適時加大投入，裝修，幾乎每壹項都是大額投入。多年來，美團積累了龐大的行業數據。美團商貸借助自主研發的預測模型，可以給用戶更精準的畫像，多維度快速判斷商家的經營狀況。美團將場景、營銷、物流、供應鏈、管理等能力與資本、風控等金融機構的能力相結合，構建“場景+金融”的生態圈，從而依托場景化產品為實體經濟的毛細血管輸送資本血液，助力實體經濟健康發展。
央行行長易綱曾表示，央行正在會同有關部門綜合施策，重點關註三個主要融資渠道，即設立民營企業債券融資支持工具、綜合運用貨幣信貸政策工具引導金融機構加大對民營企業信貸投放、研究設立民營企業股權融資支持工具，以支持民營企業拓寬融資渠道，幫助民營企業渡過難關。可以預期，這三項措施壹旦有效實施，將極大緩解小微企業融資難、融資成本高的問題。但這些政策都有全局視野，實際執行時難免會遇到不和諧等問題。說到金融機構，還是很難克服其與小微企業之間的信息不對稱矛盾。因此，解決小微企業融資難的最佳姿態可能是左手政策，右手技術，宏觀政策與微觀金融科技緊密配合的綜合效應值得期待。
(文章來源:上海證券報)