中小微企业融资难？那你应该不知道，软信息的作用出乎你的意料！

　　头条创作挑战赛
　　中小微企业是国民经济和社会发展的生力军，是扩大就业、改善民生、促进创新创业的重要力量。
　　商业银行在小微企业融资活动中扮演着重要角色。为支持商业银行小微信贷活动，实践中还采用如融资担保、风险补偿以及健全征信体系建设等方式以应对银企信息不对称问题。
　　硬信息由于可编码、可数字化的特性，大大提升了金融活动的效率、
　　降低了金融服务的成本。
　　01软信息的介绍
　　信息是一切金融活动的基础，对信息不同的应用方式产生了不同的金融交易形式，而信息本身的特征与信息的应用方式密切相关。
　　信息有着软、硬之分，二者在信息的搜集、处理与传递等方面有着显著的差异，因而在应用时，也形成了各具特色的金融活动。
　　以银行业信贷为例，便有主要基于软信息的关系型信贷与基于硬信息的交易型信贷的差异。
　　软信息是相对硬信息而言的，一般认为软信息指代企业本身及企业主的关联信息，包括企业主的人品、能力、与上下游客户的关系以及在社区中的形象等。
　　与硬信息不同，其难以量化、难以传递，可观察而难以证实，且具有强烈的人格化特征。由于缺乏统一的标准，软信息的信息搜集与应用具有更强的主观性，而硬信息则相对更为客观、中立与独立。
　　正是基于主观性与客观性的差异，软信息和硬信息具有十分不同的信息特征，在金融活动的应用中也有着不同的优劣势。
　　02软信息与硬信息的区别
　　相比于硬信息而言，软信息更难以量化。硬信息往往能够以数字、评分的形式予以体现。
　　例如企业提供的统一、规范的财务报表，信用评级机构对企业主体或发行的债务所出具的信用评级，企业的征信记录、履约记录等。
　　而软信息往往以非结构化的形式存在，形式上可能记录或存储在文本、图片等多种格式的数据中，内容上包含着如企业主的人品、管理者能力、企业的长期规划与前景等。
　　对这些信息的评估和评价缺乏统一规范的评判标准，难以对其编码，利用数字或评分的形式展现出来。软信息的传输容易失真。由于软信息不是标准化的信息。
　　意味着不同的信息应用主体可能有不一样的评估标准，主观性的评价导致同一个判断结果在不同主体之间可能存在不同的含义，软信息的传递存在很大的噪声。
　　软信息可观察而不可证实的特征还说明，软信息的价值难以由第三方进行验证，因此，信息含量很难由信息的搜集者有效传递给其他人。
　　03软信息在银行业的应用
　　在传统商业银行的信贷活动中，对企业尤其是中小企业软信息的挖掘
　　主要靠密切的接触，依赖大量的人力。
　　对科技型企业而言，其科技属性还对专业化程度提出了更高的要求。互联网的普及积累了个人、企业等主体海量的留痕数据，而大数据技术的发展成为从数据中提取信息的有力工具。
　　基于替代性数据，创新型的银行应运而生，网商银行、微众银行等互联网银行便是其中的先行者。相比于传统银行，其没有线下网点，软信息来源不依靠于点对点接触的人力。
　　而在于背靠的蚂蚁金服、腾讯平台。网商银行为蚂蚁金服牵头发起的中国首批试点的民营银行，于2015年6月开业，定位于专注服务小微企业、农村新型经营主体的互联网银行。
　　依托于大数据技术，网商银行实现了极致的310服务：3分钟申请、1秒钟放款与0人工干预。2017年，网商银行联合支付宝收钱码推出多收多贷，开始服务线下码商。
　　基于线下小微经营者移动支付所沉淀的丰富数据维度，网商银行能够分析其经营状况、客户群体与现金流等。
　　在匹配店铺地理位置与地图数据后，通过周边的地标建筑、人流状况、买家结构以及同类商家情况等。
　　经商圈聚类和行业识别，实现对店铺未来经营潜力与经营风险的识别传统商业银行也开始应用金融科技开启战略转型。
　　以建设银行为例，2018年建信金科作为建行旗下全资子公司成立，发力金融科技在银行的应用。
　　从软信息应用角度，建设银行打通对公、对私业务系统，与央行征信系统、税务、工商、海关、司法等政府公共信息平台对接，实现了对小微企业和企业主的内外部数据信息的整合、挖掘与分析。
　　从而更加直观、精准地为客户进行画像，实现大数据立体评价和风险识别。结合场景化创新与定制化服务，截至2018年末，建设银行的小微快贷累计为55万客户提供了超7100亿元贷款。
　　除建设银行外，兴业银行、招商银行、光大银行等传统商业银行也纷纷成立金融科技子公司，还通过与金融科技公司签署战略合作协议方式，创新金融服务。
　　04信息不对称理论
　　信贷市场上信贷配给产生的原因在于信息不对称。信息不对称是指借款人与贷款人之间所掌握的信息资源不对称，借款人往往比贷款人掌握更多的信息。
　　信息不对称导致的问题分为两类：一是由事前信息不对称导致的逆向选择，即隐藏信息，贷款人由于信息有限无法分辨借款人质量，通过提高利率覆盖风险时更可能吸引的是高风险的借款人群体。
　　二是由事后信息不对称导致的道德风险，即隐藏行为，借款人在贷款期间可能为使自身效用最大化而选择高风险项目等，造成贷款违约可能性上升。
　　由于两类信息不对称问题的存在，银行在面临贷款的超额需求而无法分辨借款人质量时，为避免逆向选择或道德风险问题，银行会在低于均衡利率的范围中。
　　选择能够使银行预期收益最大化的利率水平，对借款人实行配给，因而不会使所有借款人的信贷需求都得到满足，仅有信息更为对称的借款人的资金需求得到满足，中小微企业的融资难题正是源于此。
　　针对中小微企业的融资难题，除了增信举措外，对软信息的研究开始推进。由于软信息难以量化、转换和传递，从交易成本的角度看，最适用关系契约的治理结构。
　　即在关系型借贷活动中，银行通过与企业的长期合作，获得关于企业的软信息或专有信息，降低信息不对称程度，并通过长期合作所获取的收益以弥补较高的交易成本。
　　以往关系型借贷多由中小银行采用，大银行由于层级复杂，代理成本更为高昂，更倾向于使用标准化、易于传递的硬信息进行贷款决策。
　　随着信息技术的进步，技术超越以往提升效率的作用，在软信息搜集、处理与应用等方面实现突破。
　　05结论
　　（1）显著提升规模较小、信息不对称程度高的企业的融资可得性。
　　在财务信息、政府认证信息之外，企业的自身简介，以及对主营业务的描述、对管理者团队的介绍以及对贷款用途的说明，能够影响到企业融资的可得性。
　　且相比于只有硬信息的模型，加入文本信息后的模型对于融资可得性的预测能力上升，说明在硬信息之外，以企业的借款描述文本为代表的软信息能够提供增量信息。
　　其包含企业信用能力的关联信息，具有信用价值。本文的实证还表明，软信息的价值对于信息不对称程度更高的企业的作用更加显著。
　　（2）贷后风险分担能够缓解银企事前信息不对称问题。
　　在具有第三方担保或风险分担设计下，银行的贷后风险降低，软信息甚至财务信息不再影响银行的贷款决策。
　　相应地，信息不对称问题由银企之间转移到企业与提供担保、风险分担的机构之间。在政银担项目背景下，政府在银行贷款决策前先行筛选。
　　在企业硬信息的基础上，还发挥出企业提供的文本信息的价值，筛选出企业并向银行推荐，为企业提供信用背书及信用担保。
　　银行在决定是否对政府推荐的企业贷款时，不仅借款描述文本，甚至财务信息等硬信息也不再影响企业的信贷可得性，银行此时更青睐于其中的首贷企业，即此前没有信贷记录的企业。
　　（3）银行能够识别并利用企业软信息的价值。
　　企业主、核心创始人以及管理者团队的人品、能力等，与企业的经营管理息息相关。
　　本文以管理者能力视角切入，发现企业管理者的能力越高，从银行获得的信贷规模越大，且融资成本越低，说明银行能够识别企业管理者能力这一软信息，进而影响银行对企业的贷款决策。
　　本文的实证研究还说明，银行对软信息信用价值的发掘，在信息披露质量较低、信息不透明程度更高的企业更显著。
　　（4）信息技术能够提升银行识别软信息的能力。
　　信息技术的进步，尤其是金融科技的发展对银行软信息的识别起促进作用，且这一作用呈现异质性：对于信息不对称程度更高的企业更显著。
　　金融科技的发展强化了管理者能力促进信贷规模、降低融资成本的作用，且金融科技的作用对信息披露质量较低、信息不对称程度相对较高的上市企业更为显著。
　　这说明金融科技能够帮助银行更好的识别企业管理者能力这一软信息，发挥出软信息在信贷决策中的价值。
　　信息技术能够强化征信活动促进信贷规模的积极作用，在征信活动促进信贷表现的传导过程中，信息技术表现出不同的效应：
　　一是增强了征信活动对信贷规模的促进作用，二是对征信活动对信贷风险的抑制作用产生了一定的替代性。
　　与公共征信相比，私营征信较为有效地利用了信息技术进步的优势，在控制信贷风险的同时促进了信贷规模的增长。