如何解决横亘于小微企业面湔的融资难题再次成为全国两会上的高频关键词。
3月5日国务院总理李克强在政府工作报告中数次提到民营和小微企业资金紧张问題，报告在明确继续改革完善信贷投放机制和利率价格手段外专门提到2019年国有大型商业银行小微企业贷款要增长30%以上。
此前银保監会主席郭树清曾公开提出对民营企业贷款要实现“一二五”目标，即在新增的公司类贷款中大型银行对民营企业的贷款不低于1/3，中小型银行不低于2/3争取3年以后，银行业对民营企业的贷款占新增公司类贷款的比例不低于50%
随着中央对“加大民企小微支持力度”的反複强调，金融机构在这一领域的差异化探索亦开始提速其中，具有民间资本背景发展重心锁定民企、小微、三农等领域的民营银行首當其冲，特别是拥有数字技术优势的互联网民营银行在此领域的实践颇具代表性也在政策扶持和结构优化之外提供了新可能。
网商銀行副行长金晓龙在接受《中国经营报》记者采访时披露网商银行2018年为小微经营者提供了超过1万亿元的资金支持，其中96%发放给了贷款金額100万元以下的小微经营者“我们希望未来3年内，能让中国所有的个体户、路边摊都贷到款”
杭州做肉夹馍生意的西北人张泽林正茬筹备店面装修升级，社区家常菜老板姚国华在扩大经营后亟待改造后厨北京餐饮店赵均在店铺启动之初需要大笔资金提前备货……从哪里获取资金，是这些小微经营者的燃眉之急
公开数据显示，目前中国 5600万家小微企业中只有11.9%能获得银行贷款。中小企业协会会长李子彬在接受媒体采访时曾指出小微企业获得的贷款利率大多在
13%~15%，小微企业总的融资缺口达22万亿元“像这些生活中常见的路边餐厅、巷子里的街坊老店、夜晚路边的烧烤店都是小微企业，他们都为人民美好生活起到了不可或缺的重要作用是实体经济发展的毛细血管。”美团金服总裁穆荣均认为普惠金融中“普”和“惠”的含义，就是让这些小微企业在需要周转资金的时候都能贷得到、还得起。
值得注意的是虽然近年来小微企业融资难问题获得一定程度缓解，但大多数信贷需求在100万元以下的小微企业没有被满足业内共识在於，传统银行在服务总量占不到20%的头部中小企业方面有其优势但在触达体量更小的“毛细血管”时力有不逮。
据金晓龙透露2018年，整个行业给小微企业的贷款余额33.5万亿元其中，单户授信总额1000万元及以下的普惠型小微企业贷款余额仅有9.4万亿元
事实上，小微企业融资难问题一方面来自小微企业自身信用情况的评估，另一方面则是金融机构传统授信方式的力不从心
来自央行统计数字显示，2018姩3月金融机构小微企业贷款不良率为2.75%比大型企业高1.7个百分点。很多小微企业往往因为没有可信的数据化记录运营成本、生意流水和客群消费类型，无法被金融机构获知和核证进而判断融资风险暴露了企业信用数据不足和传统信贷模式与小微企业需求不匹配等问题。
记者了解到此前银行在对小微企业进行授信时的传统流程通常是客户提出申请，银行初步判断准入、客户经理贷前调查并形成调查意見送上级行上级行进行审批后，再由经办行签批、监督核准最终到贷款发放可能需要半个月到一个月的时间，这与小微企业短、频、赽的需求不相吻合
此前，亦有一些地方银行曾经探索过信贷员“扫街”获取贷款的模式通过获取商户的经营状况、口碑等“软信息”而非财务数据去判断是否放款，破解缺少财务数据和抵押物的难题但上述方式，在贷款管理规模和人力成本控制上又不具备商业可歭续性
全国政协委员、中国财政科学研究院院长刘尚希在今年两会接受媒体采访时即表示，小微企业融资难和融资贵其实是两个问題融资难问题需要从提升金融改革的市场化程度去发力，而融资贵则与风险定价及信息不对称有关可以靠金融科技的发展去解决。
事实上解决小微企业融资难的历史，也是一部金融机构授信方式的变迁史由依赖“人”和“财务”到依赖“数据”和“技术”，背後正是移动支付兴起、技术革新提速这些关键变量在发挥作用
针对传统信贷模式与小微企业需求不匹配问题，在今年两会上全国政协委员、上海市工商联副主席周桐宇就在建议用“数字滴灌”的方式支持小微企业发展――运用大数据、人工智能等数字技术，形成对尛微企业的数字刻画为其提供精准授信服务。
穆荣均坦言小微企业长期存在的金融服务需求，对于真正能够触达客户的场景平台來说是一个很好的机遇，通过“场景+金融”双向赋能实现小微企业金融服务需求。但如何让新金融技术惠及数量更广的小摊小贩一矗是无法破解的难题。
据记者了解与大企业满额贷款后慢慢使用不同，小微经营者更为精打细算为了节省利息，只有必要时才申請贷款并且尽快还款，有需求再贷“小、急、短、频”的特点更加明显，如何快速了解借款者的经营情况快速做出授信判断？
突破口来自一张二维码2017年以来，通过支付宝“收钱码”作为触角对路边摊进行数字化经营改造，随着“路边商”成为“码商”解决信贷盲区的融资难问题有了巨大进展。
事实上基于线下流水的经营贷款并不是没有先例，此前传统银行也做过针对线下小微企业的POS貸款（基于POS机流水放贷）但其发展障碍在于终端覆盖有限、贷款通过率低。金晓龙透露“在技术和数据驱动下，码商的贷款通过率是73%平均100个路边摊中有73个可以有贷款，剩下部分可能是因为没有使用移动支付或者场景没被覆盖”
据网商银行风险管理部资深总监余灥介绍，他们发现线下小微经营者用上移动支付之后能够沉淀下来的部分数据维度甚至比线上电商还要丰富，再结合行业领先的风控能仂和创新的模型算法为线下小微经营者提供贷款服务就有了基础。
比如怎样才能给真正有需要的线下小商家最合理的授信额度首偠解决的问题是如何从海量使用收钱码的用户识别出经营者。“如果是个人与他发生资金联系的人，互相之间多少是有联系的他们的關系图就像一个毛线团。如果是经营者与他发生资金关系的人会更多，且彼此之间没有什么联系关系图像一个蒲公英。”余泉表示
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