“相信大数据信用所创造出的经典案例和商业模式，还将更广泛的应用于其他领域，开创更美好的未来。”金电联行副总裁田京海在“数据中国与互联网发展高峰论坛暨2015年度‘互联网+’优秀案例发布会”上表示，首先，大数据有效弥补了中小微企业融资难、融资贵问题。其次，弥补了传统金融机构贷后风险管理过程中人工成本比较高、效率比较低的行业短板。最后，基于大数据技术的企业优权，能够大批量对企业进行精准、综合的信用评价。

　　发言全文如下：

　　尊敬的各位领导，专家，大家好!非常高兴今天能够参加由咱们经济参考报主办的数据中国与互联网发展高峰论坛，非常感谢评委会能够给我们金电联行奖项。我今天跟大家分享的内容是“大数据信用为传统产业带来新变革”。

　　金电联行从2007年开始研发大数据信用技术，我们采用非财报的软信息，为中小微企业提供没有抵押，没有担保的纯信用贷款服务。目前已经为大约一千多家中小微企业提供了总规模60多亿元的纯信用贷款，最重要的是没有发生过一起不良贷款。还为中小微企业的贷款提供了800多亿的贷后风险。

　　大数据信用，实际上跟传统信用区别是非常大的，一个是不依赖财务的数据，不依靠人来做，主要从数据的采集，清洗，分析，评价，全部用计算机完成，不仅有效的化解了中小微企业财报失真，没有信用积累，和资源难以进行评价，难以贷款，也大大降低了人为操作的，道德带来的影响，最大程度保证了评价过程的客观性。从以下三个方面弥补了传统，一个是大数据有效的弥补了中小微企业融资难，融资贵的问题。通过大数据，建立了中小微企业信用融资方式，改变了通过传统抵押，从银行获得贷款的方式，实现了靠信用就融到钱。目前，我们现在给中小微企业的融资成本大约是8%到10%左右。其次，大数据有效弥补了传统金融机构贷后风险管理过程中人工成本比较高，效率比较低的行业短板。相比传统的风险控制，我们通过企业交易情况的实时监测，能够未来三到六个月的发展趋势，帮助金融机构防范风险，提升风险管理的效率，降低监管成本。关键是用大数据的预测能力，能够让风险被提早风险，被提前抑制，大大降低了风险损失。最后，基于大数据技术的企业优权，能够大批量的对企业进行精准的，综合的信用评价，建立区域的健康排名，有利于地方政府了解企业的状况，为政府的定向扶持，招商引资提供科学依据，从而最大限度的改变了政府和金融机构与企业之间的信息不对称。

　　以上是大数据信用和传统信用的对比。具体到传统产业，我想用金电联行大数据加传统纺织业的深度融合案例，跟大家讲一讲。

　　2015年4月份，合成纤维产业技术创新的上市公司，北京(三联红普)合成纤维技术有限公司，在纺织行业长期积累的产业链的数据，资源，技术创新及管理经验，与金电联行的大数据信用，与金融创新结合，以工业发展为主线，以大数据的视角解构(三联红普)，最终推动企业的生产模式和组织形式的变革。我们分成三步走，首先是整合数据，通过大数据信用手段，实现对(三联红普)企业交易数据的整合，改变传统纺织行业内部生产要素间缺乏连通数据转化能力的滞后行业短板，以提供满足企业需要的应用服务为抓手，整合产业化的数据。又通过大数据的信用评价体系，实现了对传统的纺织数据，包括上下游数据，行业协会数据，地方政府的数据等外部数据进行重组整合，有效改变了纺织业的企业对市场需求及潜在客户定位模糊的先准。其次是信用融资，通过大数据金融模式，重构(三联红普)对产业链投资的需求，以企业信用可计算，风险可量化为前提，以企业的增信报告，信用贷款，企业优选，信用体系建设，投融资平台等多种形式，提升(三联红普)资源信息的掌控能力。第三是搭建平台，借助大数据信用和大数据金融手段，联合行业协会，建立了纺织行业的大数据征信平台，建立行业内部企业的机制，通过良好的信用融资环境，在此基础上搭建出了行业的投融资平台，发布了纺织行业的客观信用评价指数，引领整个行业健康的发展。

　　金电联行与传统产业结合还有很多案例，比如去年我们和南京文化投资集团对文化产业的改造，同时也跟四川省物流霸对行业进行改造，都从更多的层次，更多的角度进行服务，也可以相信大数据信用所创造出的经典案例和商业模式，还将更广泛的应用于其他领域，开创更美好的未来。

　　谢谢大家!