小企業缺錢，大家都知道；融資貴，融資難一直都是目前是現狀；所以很多小企業沒有辦法才去民間借貸，民間金融。沒辦法啊，銀行不給貸，企業要生存。為什麼融資貴和難？是銀行不知道嗎？並不是，而是小企業活著就不容易，你借錢給小企業，萬一小企業創業失敗咋辦？銀行借出去的債就變成了不良貸款。

還有，去銀行貸款，流程複雜繁瑣，放款慢。對於很多小企業來說，是遠水解不了近渴。並且，你借多了， 銀行處理起來麻煩，手續複雜，銀行也樂意這種大業務；你貸款少了，銀行也麻煩！

其實就目前來說，這種狀態已經得到緩解，我們也希望，銀行能夠藉助大資料，為更多壯大的企業送去活水！

並不會，銀行是做的錢生意，只要是生意都會追求高利潤，低風險兩個方面，大資料只能協助銀行進行風險判定，不能提高利潤，也無法控制風險。大資料嚴格來說只是對過去資料的積累和對將來的輔助推斷，無法把風險這個充滿變數的因子進行解決。所以銀行不會自找苦吃。。

如果說沒有，肯定是說不過去的，因為網商銀行已經在這麼幹了。但是網商銀行也只是個例，大多數銀行依然看不起小微企業，這也是事實。

我認為從技術上，銀行完全有這個能力。現在很多企業資料都是能在網上搜集到，例如企業資訊公示系統、徵信系統，銀行本身又有企業銷售流水，這些條件足可以讓銀行從中篩選符合要求的小微企業。

但是銀行不願意這麼做。第一是投入與產出不匹配。軟體開發成本比較大，但是做小企業產出又不高。第二是風險與收益不匹配。小企業風險大，收益又不如做大型企業那麼大。最後一點也是關鍵一點，之前銀行的內部軟體都是外包的，大資料分析出發點都是基於風控而不是找客戶，因此與收付場景脫節，難以得到有效的資料。有意思的是，現在銀行信審考察企業風險用的都是人工使用外部APP，如天眼查等，這也說明銀行的大資料分析系統的落後。

因此，銀行的風險偏好決定了不會為企業雪中送炭；其孱弱大資料分析能力更加難以讓銀行有效掌握小企業風險。這兩點，決定了銀行不會用大資料分析為企業雪中送炭。