俞杨
十年磨一剑，成立十个年头的金电联行，已经逐渐完成了在金融大数据、
政务大数据、产业大数据领域的深耕
3月5日，在十二届全国人大五次会议开幕式上，李克强总理代表国务院向大会作政府工作报告。在政府工作报告中，李克强总理提到：抓好金融体制改革——有效缓解中小微企业融资难、融资贵问题。
“从最开始做的大数据破解中小企业融资难，到后来通过大数据来监控或者管理金融风险，都是跟金融紧密相关的。金融相关的业务可以说是我们企业的半壁江山。”金电联行（北京）信息技术有限公司（以下简称“金电联行”）董事长范晓忻说。
不仅如此，金电联行还同时在社会信用体系建设、大数据底层建设同时发力。这些都在政府工作报告中体现：推动社会治理创新——加快社会信用体系建设；强化创新引领——深入推进“互联网+”行动和国家大数据战略。
十年磨一剑，成立十个年头的金电联行，已经逐渐完成了在金融大数据、政务大数据、产业大数据领域的深耕。
破解融资难
的确，中小企业融资一直是个大难题，没有值钱的抵押物和担保，中小企业很难从银行拿到贷款。但这不意味着融资无门，如果有很好的手段评价和量化中小企业的信用和风险，银行也是愿意为中小企业贷款的。
金电联行利用大数据技术填补了这个空白。自2007年至今，金电联行通过挖掘分析中小企业的生产、经营、技术、人才、交易等各项明细数据，客观评价中小企业信用，为数千家中小企业提供了超过60亿元人民币的纯信用授信服务，其中，单笔最高授信额达6800万元。
除了中小企业，银行也在其中受益，范晓忻说，“金电联行与银行的合作，早在多年前就已经从贷前往贷中和贷后转移，不仅服务于中小企业，也在帮助银行追踪计算贷后风险的状况。”如今，金电联行已经为多家银行提供了存量超过600亿元人民币的贷后风险跟踪监测服务。2014年7月25日，金电联行获得了中国人民银行颁发的首批全国性企业征信牌照。
作为大数据公司，金电联行成立四年就已经开始与政府部门合作，进入政务大数据领域。“不分析政府数据，不跟政府合作，我们的应用领域就会受到很大的限制。所以，我们选择在适合的时机进入政府大数据领域，政府也对我们有着旺盛的需求，而且保持增长的势头。”目前，金电联行在上海、天津、杭州、南京、贵阳、长春等地建有近20家子公司和合资公司，助力政府提升了对区域和自身的认知、搭建数据驱动的投融资平台并帮助政府财政加强支持中小微企业的效率。
范晓忻说，“政府应该更多地依靠‘无形的手发挥作用。我们通过对企业数据的分析，可以助政府一臂之力。”
深耕信用体系建设
深耕市场多年，范晓忻在国内接触过非常多的优质中小企业，但它们的信用没有被量化，无法被查询。因此，金融机构难以获得量化后的企业信用，计算其信用的对等金额。
在中国，信用体系缺失确实是个亟待解决的问题。近年来，一些政府部门邀请金电联行一起参与社会信用体系顶层设计的建设，以信用体系建设的需求最为突出，主要是把传统方式改变为大数据方式，大幅度提升效率和准确性。“信用体系不是一天能建成的，需要不断在人与企业的诚信等各方面不断积累，形成一种社会道德约束力。随着经济的发展，我国需要与国际接轨，打造具有中国特色的先进信用体系。大数据是在这个领域弯道超车的好手段，但需要政府、企业、金融机构以及个人齐心协力，共同推进。”
以上海市安亭镇为例。安亭镇是以轿车工业和轿车生产配套工业为主的现代化综合性工业城，不仅是上海国际汽车城的核心区域，也是上海市“一城九镇”建设的重点镇。2013年11月，上海市区政府委托金电联行在安亭镇试点开展国内第一个区域社会信用体系建设项目，计划短期内把安亭建设成为高品位、高起点、特色鲜明的现代化城镇。
金电联行通过大数据技术为安亭了打造大数据信用管理平台，建立规范化、常态化的数据归集与管理机制，实现以数据为基础的信用信息管理，目前已经在多个领域展开应用。以外来人口子女入学资格审查为例，只需提供父母的姓名、身份证号，工作人员可在平台查看父母的个人信用页面，了解他们的户籍信息、居住证信息、工作信息等基本信息及公共信用记录，判断是否满足资格条件。大数据信用管理平台帮助政府形成了“数据约束+制度管理”于一体的社会信用管理新机制，如今该机制已经在全国多地落地应用。
大数据的下一个风口
无论是信用融资、风险量化还是信用体系建设，其实都是基于信用的分析和计算。用大数据挖掘和分析技术，对企业日常生产经营的明细数据进行计算和分析，把毫无关联的数据，变为各项信用指标和信用报告，将无形的企业信用计算出来，使银行、政府能够跨过财务报表中的合计数字，清楚地看到企业的真实运营情况，甚至可以了解某个行业、某条供应链的现状和趋势。
范晓忻创办金电联行时，当时还没有大数据的概念。从两三年前开始，大数据已经从催化剂的角色走向产业链。范晓忻说，“大数据是重要的国家资源。而且它不像石油，石油是不可再生的资源，数据是可存留、可再生的，而且数据越多，起到的作用也越大。”
如今，金电联行通过科研，将算法模型延伸应用到了多种应用场景，实现了数据采集、调度、分析、应用等一系列大数据产业流程的工业化创新，研发了“数据工厂”并实现了应用。据介绍，“数据工厂”作为大数据智能生产平台，已经应用于多家银行。范晓忻打了个比方说，“相当于金电联行以前是挖金子，在挖金子的过程中，造出了挖掘机，提升了效率、降低了成本。于是金电联行将这一智能高效的产品推广出去，使整个大数据行业的生产效率得到了极大的提升。”
清华大学学计算机出身的范晓忻很清楚，大数据的本质是数学，任何一个数据，只有利用数学方法分析出来才能产生价值。为进一步探索和研究大数据技术，金电联行很早就成立了自己的科研团队以及人工智能实验室。2016年11月，金电联行与清华大学合作成立了金融大数据联合研究中心，共同研究大数据相关课题和技术，并在清华大学设立了大数据基金，将清华大学的科研力量与金电联行的实践应用经验相结合，彼此互补共进。
经过十年的积累，目前，金电联行客户数量飞速增长，直接服务对接的企业超过十万家，间接服务的企业或客户数则超过百万家。在谈及公司未来的发展时，范晓忻表示，数据应用和发展前景都有待不断地突破。作为国内大数据信用领军企业，未来，金电联行还将继续加大科研投入，用更先进的大数据技术手段支持金融体制改革、支持社会信用体系建设。
