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當前以互聯網、大數據、人工智能為代表的新一代信息技術日新月異，系統性降低了信息交易的成本，將深刻改變金融交易的方式。而以數據開放和共享為基礎，強化數據源頭治理，依靠數據技術驅動，積極探索精準對接小微企業金融服務需求，有望系統性緩解小微企業融資難題。
破解小微企業融資難題，關鍵是在經濟可行和風險可控前提下，如何有效管控信息交易成本。以金融機構信用為中介，依靠專業調查和風險管控，在一定程度上緩解了借貸分離所導致的信息交易高成本問題。但金融機構專業調查和風險管控的深度和廣度，必須要順應利潤最大化的經營導向，并且受到成本和預算的剛性約束。通常，大型企業公開透明的信息發布制度，以及經營規模優勢的潛在增信作用等，使得大型企業融資在經濟上可行、在風險上可控。對比來看，大多數小微企業經營不穩定、抗風險能力低、真實信息主動公開意愿低等因素，使得小微企業融資的成本和風險高位運行，往往要依靠利率覆蓋風險進行緩釋。由此可見，在風險可控前提下，只要金融機構找到適用于小微企業調查且經濟上可行的有效方法，那么系統性緩解小微企業融資難就不是沒有可能。目前，全國信用信息共享平臺為更加全面、精準、及時地刻畫小微企業信用狀況奠定了數據基礎。
數據驅動將從成本和風控兩個方面為系統性降低小微企業融資成本提供新思路。從成本看，以小微企業多個緯度海量數據為基礎，通過大數據技術進行精準挖掘和深入分析，可以系統性降低小微企業調查成本，幫助金融機構真實全面了解相關信用信息。從風控看，通過人工智能技術對歷史海量小微企業融資數據的挖掘，通過建模并校驗，可以開發出適用于小微企業風險管理特征的風控模型，逐步由“人控”、“機控”向“智控”轉變，將系統性提升小微企業融資風控能力。
當前利用數據驅動助力小微企業融資仍有提升空間。一是強化數據源頭治理。數據源頭治理主要涉及數據的規范性、真實性和及時性。目前還沒有形成統一的數據采集規范標準，數據真實性的核驗手段也還欠缺，各部門數據的采集頻度也不統一。即便在金融機構內部，要完成不同業務條線、不同系統的數據整合，也非易事。二是加強數據開放和共享。對金融機構而言，更多掌握小微企業外部數據，就能更好了解小微企業實際經營和信用狀況，并開發相應風控模型。而外部數據散見于各級政府各主管部門，需要在數據開放和共享上有更大實質進展。三是加快數據技術應用推廣。實踐中有些數據技術有較好的金融應用場景，有些還需進一步探索研究。關鍵還是要改變觀念，解決好專業與技術的關系，加快推進經營和架構轉型，打破部門數據分割壁壘，為數據技術在更大范圍高效應用和推廣創造有利條件。
數據驅動必然產生價值。數據驅動在助力小微企業融資上必將有廣闊空間。當前要圍繞小微企業融資痛點和難點問題，切實在源頭上強化數據治理，加強數據開放和共享，并依靠數據技術驅動，積極探索系統性降低小微企業融資難的有效途徑。
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