本文是一篇会计论文发表，本文通过与传统小微企业贷款产品的对比研究发现，该类贷款产品具有缓解信息不对称的作用，并能提高贷款效率，降低贷款成本，提升贷款体验，更符合小微企业贷款需求，而在实践中，该类产品自推广以来得到了快速发展，在解决小微企业贷款难问题上发挥着积极作用。但随着 L 支行对该类产品实践的推进，该类产品资产质量并没有如理论预期有所提高，反而出现了逐渐下降现象，在贷款信用风险识别、评估、控制、监控以及风险控制环境中均呈现出不同的问题。
1 绪论
1.1 选题背景与目的
2009 年，国家发布的《国务院关于进一步促进中小企业发展的若干意见国发【2009】36 号》意见中第(六)条提到“加强和改善对中小企业的金融服务。国有商业银行和股份制银行都要建立小企业金融服务专营机构，完善中小企业授信业务制度，逐步提高中小企业中长期贷款的规模和比重，提高贷款审批效率，创新金融产品和服务方式。”自 2009 年起各银行为响应国家政策要求，纷纷先后成立小企业金融部门加强对小企业的贷款业务。但由于小企业信息不对称以及抗风险能力较弱的特征，使得在 2013 年前后国内经济下行阶段，各银行纷纷涌现小企业贷款违约情况，小企业不良贷款迅速增加。为此，各银行纷纷收紧了对小企业贷款的风险把控尺度，如小企业贷款必须提供抵质押物，对贷款成本设置利率上浮的最低幅度等措施减低风险程度，小企业贷款也逐渐变得难上加难。
为解决中小企业贷款难贷款贵问题，振兴民营经济，2018 年 11 月，习总书记主持召开民营企业座谈会，并在会议上提出“在我国经济发展进程中，要不断为民营经济营造更好发展环境，帮助民营经济解决发展中的困难，变压力为动力，让民营经济创新源泉充分涌流，让民营经济创造活力充分迸发。”其中就是要降低民营企业获得贷款的难度并降低贷款成本，要使金融机构的监管考核和内部激励机制更加完善，使金融市场进入门槛变低，使民营企业的贷款渠道有更多选择，要在财务上对和经济结构优化方向一致、有前途的民营企业实行帮助支持。2018 年起，为发展民营经济，支持中小企业发展，国家多次针对小微企业进行了多次定向降准，使小企业贷款成本下降较快。此后，李克强总理也到四大行总行进行走访，各银行纷纷表示加大支持民营企业力度，特别是中小企业，并在 2018 年起陆续推出了各种依托大数据研发的贷款产品，降低了小微企业贷款的准入门槛并提高小微企业贷款的便利性。
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1.2 本文主要思路
本文旨在结合小微企业贷款、大数据金融、信用风险管理等领域的相关应用理论以及研究，并对国内其他商业银行的同类产品进行介绍，然后结合 G 银行目前主要经营的基于大数据的小微企业贷款产品进行介绍，阐述该类产品的模式、流程与风险管理方法，总结出 G 银行 L 支行在实践该类业务出现资产质量下降现象，并针对该现象找出 L 支行在该类业务的发展中存在的信用风险管理问题，剖析问题形成原因，并提出风险管理完善意见，以促进 G 银行基于大数据的小微企业据贷款业务的健康发展，同时也为各银行利用大数据发展小微企业贷款业务提供参考。
本文的结构安排如下：
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2 相关理论及文献综述
2.1 理论基础
由于本文研究的问题与大数据金融、信息不对称、小微企业贷款信用风险管理等概念及理论都有关系，因此，本文将首先回顾与研究问题相关的概念以及相关理论，为后文的研究夯实理论基础。
2.1.1 相关概念界定
本文研究对象为基于大数据的小微企业贷款业务的风险管理问题，因此以下首先对大数据、大数据金融、小微企业界定、商业银行信用风险管理等 4 方面的概念进行阐述。
2.1.1.1 大数据概念及特点
“大数据”一词来源于英文“big data”,其概念起源于美国。大数据最早在统计领域得到应用，并在计算机通信领域引发了一场革命，随后蔓延至经济、社会、科学、环境等各个领域，并成为现代国家发展战略的重要组成部分。关于大数据的定义，目前尚未有权威机构对其进行统一的规定。研究机构 Gartner 的定义是：大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡的定义是：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。舍恩伯格.维克托在《大数据时代》中的定义是：大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。早在 2001 年，梅塔集团分析师道格.莱尼在发表了《3D 数据管理：控制数量容量、处理速度及数据种类》的研究报告，对大数据提出“3D 数据管理”的看法，即数据成长将朝三个方向发展，分别为数据即使处理的速度（velocity）、数据格式的多样化（variety）以及数据量的规模（volume），也就是“3V 特征”。随着科技的进步，数据量的复杂程度越来越高，在 2012 年，不仅莱尼，而且高科技公司 IBM、国际调查机构 Gartner 等纷纷对大数据提出新的论述，在原本的速度、多样化及规模三个特征上，增加价值型（Value）和在线（online）两个特征。此外，业界还有人总结出大数据的其他特征，包括数据准确性（veracity）高以及存活性（viability）低，即大数据具有很强的时效性。
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2.2 文献综述
本文以小微企业，大数据贷款产品，贷款风险管理，信用风险为关键字对 A 类中文期刊库、B 类核心期刊库、博硕士论文库等 300 多篇文献以及相关书籍专著进行检索，并对相关文献研究内容进行梳理，总结如下。
2.2.1 小微企业贷款难问题的研究
中小企业目前在我国的经济发展中起到了重要作用，但我国中小企业贷款难问题一直未能得到解决阻碍了众多中小企业的发展，国内学者主要从中小企业贷款难的内外部两方面原因进行分析研究，并希望通过分析成因找到解决贷款难问题的途径。
钟田丽、弥跃旭、王丽春（2003）指出中小企业出现信贷配给的原因主要来自于信息不对称造成的“逆向选择”与“道德风险”和企业自身贷款能力低下。吕劲松（2015）分析了我国中小企业贷款难贷款贵的现状，指出中小企业贷款难贷款贵主要是由于金贷款源配置具有二元特征使中小企业贷款供给明显失衡造成，并建议由政府成立政策性金融机构通过提供担保为中小企业增信、引入风险投资、开辟上市贷款等方式解决贷款难问题，但他忽略研究了中小企业内部原因导致贷款难问题。崔连翔（2015）通过对我国商业银行惜贷现状介绍，剖析造成对中小企业惜贷原因一方面包括商业银行自身的激励约束机制不对成、贷款权限上收，信用评级体系不完善、对中小企业放贷成本高收益少等原因，另一方面原因也包括中小企业自身财务制度不健全，信息透明度低、信用观念淡漠、规模小抗风险能力差、抵押担保能力不足，而我国担保机构也没有建立起有效的管理制度和风控制度。郭娜（2013）研究了解决中小企业贷款难问题的途径认为要从政府支持手段以及市场解决机制两个层面入手，一是政府要通过财政支持和对商业银行贷款方面的政策引导来支持中小企业的发展；二是要完善信用评级的方法减少信息不对称，并建立担保机制通过风险分担实现贷款。
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3 案例介绍...........................17
3.1 国内商业银行小微企业贷款现状......................17
3.1.1 国内商业银行传统小微企业贷款介绍.....................17
3.1.2 国内商业银行传统小微企业贷款信用风险管理模式.........19
4 案例分析..........................39
4.1 基于大数据的小微企业贷款产品及传统贷款产品对比分析 .......36
4.2 G 银行 L 支行基于大数据的小微企业贷款业务信用风险管理存在问题分析............................37
5 结论与建议.................60
5.1 结论 ......................60
5.2 G 银行基于大数据的小微企业贷款产品风险管理建议.............60
4. 案例分析
4.1 基于大数据的小微企业贷款产品及传统贷款产品对比分析
由于G银行L支行在开展基于大数据的小微企业贷款产品业务后资产质量出现下降的情况，为了更好地分析 G 银行在该类产品中存在的问题，以下首先对该类产品及传统贷款产品的异同进行对比，并总结出该类产品的特点，作为后文分析的基础。
目前商业银行基于大数据的小微企业贷款产品主要是由传统小微企业贷款产品中的流动资金贷款以及贸易融资这两类贷款衍变而来，主要区别如下表 4-1：
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5. 结论与建议
5.1 结论
通过以上分析证明基于大数据的小微企业贷款产品对G银行L支行的小企业贷款业务确实具有促进作用。本文通过与传统小微企业贷款产品的对比研究发现，该类贷款产品具有缓解信息不对称的作用，并能提高贷款效率，降低贷款成本，提升贷款体验，更符合小微企业贷款需求，而在实践中，该类产品自推广以来得到了快速发展，在解决小微企业贷款难问题上发挥着积极作用。但随着 L 支行对该类产品实践的推进，该类产品资产质量并没有如理论预期有所提高，反而出现了逐渐下降现象，在贷款信用风险识别、评估、控制、监控以及风险控制环境中均呈现出不同的问题。总结其问题与原因，主要有以下几点：一是风险控制环境没有做出调整不适应该类业务的发展，二是由于风险识别目标不清晰导致贷前尽调流于
