财税大数据分析

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财税大数据分析范文第1篇

2小微企业发展现状

小微企业是我国经济社会中必要的组成部分，在解决就业、活跃市场、提供民生服务领域起到了重要的作用；在促进社会主义市场经济稳定增长、民生改善方面起到积极作用；在增加国家税收、财政收入等方面也发挥着不可或缺的作用。据统计，截至2019年底，我国小微企业数量为10140万户，占全部市场主体的90%以上，随着各地方政府努力改善营商环境，积极落实大众创业政策，小微企业数量剧增。但是由于小微企业的特点，其经营风险较高、抗风险能力弱，经营管理中也存在很多问题，特别是财务管理模式、财务工具及财务目标存在较多问题，不能为企业健康持续发展提供必要的财务支持。

3小微企业财务管理概述

3.1财务管理模式分析

目前，除少数微型企业经营活动不连续外，开展实际经营活动的小微企业财务管理模式一般采用财务外包和独立设置财务机构2种模式。

财务外包是通过记账公司完成财务服务。这类小微企业为了控制成本，一般不设立专门财务机构，除货币资金管理放在企业内部外，其他业务如财务核算、纳税申报等外包给记账公司或者兼职会计。该模式的优势是企业能以较小的费用成本完成基础财务核算任务，特别是税务申报工作。同时，该模式也存在一定缺点，因记账公司只提供核算和填报税务平台等规范性流程服务，财务决策、战略分析、业务指导等关乎企业长远发展的服务欠缺，数据挖掘和决策建议等服务水平较低，对小微企业的价值创造与持续发展不能提供支持，加上财务数据存放于第三方，不便于小微企业及时查阅，财务仅仅解决外部需求，很难对内创造价值，财务服务与业务决策基本脱节，管理会计无法发挥作用。

设立独立机构的财务管理模式一般适用于已经发展较成熟的小微企业，经过一段时间的经营活动，已经度过高风险期，并有继续扩大规模、向管理要效益的需求。此时，企业会健全管理机构，设置财务管理机构、配备专门人员，加强业财融合，发挥管理会计的作用。

3.2会计电算化普及应用

随着信息技术的全面发展，各类个性化的财务软件、平台被广泛应用，会计电算化在小微企业基本普及。小微企业中设置会计机构、配备财务人员的企业普遍实现了电算化，主要选择了总账、报表、固定资产、应收账款等模块。除了制单、审核、对账等需要手工操作外，核算工作都实现了自动化，少数企业也使用Excel配合手工账方式完成财务核算，极大地减少了记账、算账、查账、报账的工作量。财务外包的企业也由记账公司根据不同的客户分别设置账套，实现信息化核算。但是，这与大中型企业相比，对大数据、智能化工具应用较少，数据分析挖掘不足。

3.3财务活动单一，财务目标短期化

小微企业经营管理活动比较单一，一般依附于价值链的大中型核心企业而存在，或者满足于终端消费市场，因此，在财务管理活动上主要以财务核算、营运资金管理为主，很少涉及项目投资、证券投资、股权设计、融资上市、利润分配等问题。由于小微企业的主要目标是满足持续经营需求、解决生存问题，与企业目标对应的财务目标就是追求利润最大化。同时，规避短期风险，保证财务资料规范、合法报税、满足融资需要等。由于缺乏对企业价值的关注，对未来现金流量的考虑不足，使得财务管理目标短期化，增加了企业风险。

4小微企业智能化财务转型的策略

4.1加强业财融合

业财融合是财务智能化转型的前提和基础，将业务和财务相互结合，使得小微企业的财务人员或第三方记账单位对企业的业务有更深入的了解，也使业务人员及时掌握财务数据，科学准确地指导业务。基于以上目标，在业财融合过程中要注意以下内容：第一，建立业财融合机制，小微企业行政部门大多集中办公，信息传递方便快捷，这为业财融合提供了条件。为保证信息传递不受人为因素影响，也避免随着企业规模扩大沟通日趋不畅，要建立业财融合的有效机制。例如，企业经理定期召开经营决策会议，召集业财部门共同决策；制定信息传递制度，保证时效性和通知到人。第二，借助移动办公手段，广泛运用智能化办公程序，通过智能手机实现数据上传、查阅、分析、审批等工作，提高业财融合的效率和准确性。第三，实施必要的绩效管理。通常，企业建立了成熟的业务人员绩效管理制度，但是对财务人员的绩效指标不明确，为提高财务人员对业务支撑的积极性，应将财务人员的绩效与业务挂钩，实现业财利益一体化。

4.2搭建智能化财务与业务系统架构

首先，财务智能化必须依赖于财务系统与业务系统的有效对接，将实际问题转化为数据需要；其次，通过系统数据采集、人工数据维护、外部数据支撑使财务数据与业务数据有机融合，形成企业大数据，原始的、分散的、海量的数据成为企业智能化财务分析的数据基础；再次，运用数据关联技术对数据进行标准化处理，运用分析方法理论、云计算、商业智能等分析工具对数据进行分析；最后，根据不同信息使用者需求，运用智能专家系统提供更加准确的决策建议，提供可视化的图表及决策结论。

4.3合理选择智能化财务软件

财务智能化的转型，必然需要智能财务软件的支持，当前可选的高端智能化财务软件价格昂贵，动辄几十万元、上百万元，小微企业很难负担。小微企业对智能财务软件的选择可以参考2种模式。第一，租用在线智能软件平台。可以选择面向小微企业的云财务平台，适用于企业设有独立财务部门且配有专业财务人员的企业，例如，好会计—智能云财务，其可以帮助财务人员管理财务内容，智能提升小微企业的财务管理水平，有效实现发票、单据一键生成凭证，自动匹配会计准则，自动识别会计科目。在税务工作中，能够实现自动生成税表，并具有直连税务局、一键报税功能，税务监控指标能够自动检查财税风险，最大限度享受税收政策优惠。第二，通过专业记账公司，例如，慧林记账公司拥有慧算账平台和大数据分析系统，为小微企业提供记账服务同时，兼顾智能财税服务，为小微企业提供诊断和数据支持，解决了小微企业缺少智能化硬件设施、没有存储大量数据的服务器及足够多的数据信息问题，为小微企业提供了大中型企业能够享有的数据服务。互联网和云计算共享服务器虚拟架构，清除了财务智能化的障碍，业务、财务数据的汇总和分析都在云财务上实现。

4.4提升财务人员的智能化水平

在实施智能化财务转型的过程中，能够将财务人员从重复性、流程化的工作中解放出来，进而从事有助于企业价值创造的工作。但是并不代表智能财务完全替代人工，并且智能化财务下的流程设计、系统维护、审核验证、政策解读、沟通表达还是需要人工完成。这就要求财务人员具有智能化思维和理念，能够熟练地掌握智能化工具的使用，熟练地运用互联网、云财务、数据库等技术。为此，企业要树立勇于创新的思维，企业管理者要鼓励新管理工具的使用和实践，使人人敢于创新实践，主动运用新工具解决工作中的实际问题，对青年财务人员更要发挥他们在信息技术方面的优势，既要“以老带新”，也要“以青促老”，避免企业太过死板、理念陈旧、不愿改革。在具体实施过程中，小微企业要加强对财务人员、业务人员的培训，加快实现办公“无纸化”，费用报销“在线化”，在选用云财务平台的过程中，由平台方进行专门培训，有条件的企业可以聘请专门的IT人员与财务人员对接，既提升财务人员的智能化水平，又能促进企业流程再造，提升企业整体智能化水平。

5小微企业智能化财务转型的实施流程

在确定了财务转型的目标，选择了适合企业的财务管理模式，明确了实现途径及智能财务软件的功能之后，就要实施财务转型。为此，本文结合小微企业是否独立设置财务部门两类情况，梳理出智能化财务转型的流程，供小微企业参考借鉴。

第一，对于没有设立独立财务部门的企业来说，需要在企业之外的第三方记账机构内实现智能化转型。首先，由记账公司与小微企业签订委托合同，保证小微企业的数据、账号安全，同时，方便小微企业共享记账公司的大数据。其次，小微企业业务部门通过云平台将财务数据分类上传到数据库，双方在平台内实现对接，完成从远程提取发票信息、票据沟通、业务凭证、纳税申报直到归档的全面会计核算流程。实施过程中，小微企业业务部门可以利用客户端APP或者图像识别系统自动扫描发票等票据信息，系统完成校验真伪，将财务信息和业务数据实时传递给记账公司，记账公司实现实时记账，可以最大限度减少票据的传递成本、人工成本，提高了工作效率，业财数据同步传递，实现了业财融合。同时，财务数据、财务报表无须等到月末才能查看，而是随时可以查阅。最后，双方共同读取数据，小微企业可以随时查看并管理数据，记账公司运用大数据分析提供智能化财税服务，将结果通过客户端供小微企业实时查看，保证数据真实、完整、及时地反映给企业。企业业务部门随时能够以可视化的图标形态看到当期数据与往期数据的对比情况，便于纵向比较。同时，可以看到企业在同类型企业中的位次，便于横向对比，还可以进行财务指标分析，测评企业财务风险、经营风险、纳税风险等，尽早地规避风险。

第二，对独立设置财务部门、配备财务人员的小微企业的智能化转型要考虑到企业的实际情况，这类企业一般为生产型企业或者业务规模不断扩大的成长型企业。这类企业大多可以运用在线云财务平台或者少数选择自建智能财务平台，这里主要介绍在线云财务平台模式。首先，发生业务时业务部门运用图像识别系统上传电子票据或者以扫描二维码读取数据的形式上传信息，智能票据分析系统自动识别对比验证，并对发票、银行单据、费用票据进行信息整合，分类存储到各个模块，并保存路径，上传到云财务系统，传输到财务系统中，生成不同的标记，便于查找。对系统不识别的票据，将会做提示预警，转入人工修改审批。其次，业务信息转入云财务平台后，企业可以通过大数据结合人工智能凭借记账流程经验，自动生成记账凭证，自动形成摘要。云财务与互联网对接，随时调整会计工作流程，保证会计数据实时符合最新要求，智能校验系统还可以自动对账，对比对有误的信息进行预警，转人工处理。最后，小微企业税务服务是重点，云财务实现了增值税进销项发票自动比对，具有一键报税、审核税表、缴纳税款的功能。

财税大数据分析范文第2篇

【关键词】智慧城市；大数据；数据挖掘；数据分析

【Abstract】With the development of urbanization and spatial distribution， wisdom city construction has become the hot issues in current study， large data is the cornerstone of wisdom city construction， is a key of city construction， management decision. We introduce the large data play in the role of wisdom City， lay the foundation for further study on Application of big data technology， provides the reference for the building wisdom city digital platform.

【Key words】Wisdom City； Big data； Data mining； Data analysis

0 引言

大数据时代的到来打破了数据的垄断，信息源的扩大化和丰富化是大数据时代的重要特点。在未来，大数据将遍布城市各个角落，不管是人们的衣食住行，还是城市的运营管理，都将在大数据支撑下走向“智慧化”，而大数据将为智慧城市提供“智慧引擎”。

1 大数据的含义以及特征

大数据又被称为巨量数据，指的是所涉及的数据规模巨大，以至于无法在合理时间内通过人工截取、管理、处理并成为人类所能解读的信息[1]。这些数据来自方方面面，比如传感器采集的气候信息、数字照片和视频、购物交易记录、手机信号等。

大数据具有四个特征：

（1）数据量大，大数据的起始计量单位至少是P、E或Z。

（2）数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，因而对数据的处理能力提出了更高的要求。

（3）价值密度相对较低，信息海量但是要完成数据的价值“提纯”难度较大。

（4）巨大的数据价值，包括商业价值、社会价值、科研价值等。

2 大数据与智慧城市建设

近年来，国内外掀起了智慧城市建设的热潮，仅我国明确提出创建智慧城市行动计划及发展战略的城市已有200多个。大数据为智慧城市建设提供了新的技术、路径、要求和机遇。

2.1 大数据是智慧城市建设的关键技术

智慧城市相对于数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的数据进行大数据处理，从而获得支撑和保障智慧城市顺利运营的多元信息。

要实现对数字信息的智慧处理，前提是引入大数据处理技术，从而来整合分析跨地域、跨行业、跨部门的海量数据的处理，将特定的信息应用于特定的行业和特定的解决方案中。

智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用的过程[2]，大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术。

2.2 大数据在智慧城市中有广泛的应用领域

大数据在智慧城市中的落脚点是为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持，大数据就像血液一样遍布智慧交通、智慧医疗、智慧生活等智慧城市各个应用系统，科学治理城市。

在智慧交通系统中，通过对道路、车辆、天气、行人等大量交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。

在智慧安防系统中，通过平安城市、智能交通管理、环境保护、危化品运输监控、食品安全监控等大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力等。

在智慧城管系统中，通过对不同时间段、不同区域、不同部门获得的大量监测数据进行实时采集、实时处理及深度挖掘，实现对城市管理实时监控与长期管理优化。

2.3 大数据对智慧城市建设提出了新的要求

大数据为智慧城市建设提供了新的技术和手段，同时也为智慧城市建设提出了新的要求。

一是，要更加注重信息共享。我国智慧城市建设的一个瓶颈在于“信息孤岛”效应[3]，各政府部门间不愿公开、分享数据，无法产生数据的深度价值和综合价值。在大数据时代，智慧城市建设应大力推进大数据基础平台和基础网络建设，积极推进信息资源数据交换和共享体系建设，使大数据真正产生“大智慧”。

二是，要更加注重信息安全。大数据时代，数据资产化成为趋势，企业内部运行数据和客户资料成为宝贵的数据资产，而且很多智慧城市应用系统涉及公民财产安全甚至国家安全，数据价值很高，因此信息安全问题成为大数据时代智慧城市建设重要难题。

三是，要更加注重大数据产业的发展。智慧城市必然催生大数据运营行业的快速发展，包括大数据的采集、储存、分析、挖掘等相关技术并且市场潜力十分巨大。未来三年我国智慧城市大数据应用市场年均将翻番。因此，在智慧城市建设过程中，要高度重视、积极培育围绕大数据运营管理的相关产业和龙头企业。

3 智慧城市与大数据实践经验

从国家政策来看，中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市（一期）”项目的支持下，提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进，最下层的是城市的感知层，再是传输层，再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层，最上面是智慧应用层，贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。而要真正实现智慧城市，必须引入大数据技术，主要包含以下三大方面的需求。

3.1 大数据融合技术

我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发[4]，给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。

3.2 大数据处理技术

大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。

3.3 大数据分析和挖掘技术

相比于大数据融合和处理技术，大数据分析与挖掘技术更为复杂，是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。

4 大数据时代推进智慧城市建设的几点建议

4.1 强化对大数据的研究

引导科研院所和相关企业成立大数据技术创新联盟，进一步加强对大数据发展前沿技术和信息的持续跟踪研究。积极开展以社会需求为导向的大数据科学研究，建立大数据分析平台，努力推出具有自主知识产权的大数据分析设备、软件和服务，加速大数据理论、技术和应用的创新。

4.2 优化大数据形成机制

加强政府部门在管理和服务过程中对数据的主动采集，在构建人口、法人、自然资源与空间地理、宏观经济等基础数据库，经济社会重点领域的信息资源综合数据库和专业数据库的基础上，建立政府大数据库。鼓励制造业企业和商业机构加强对生产经营活动中的数据采集，形成覆盖生产过程和商业各环节各流程的数据库。推进无线识别技术、传感器、无线网络、传感网络等新技术的广泛应用，提高数据采集的智能化水平。强化对大数据建设工作的组织协调，打破地区和部门数据壁垒，实现数据资源联合共建、广泛共享。

4.3 加快大数据产业发展

出台大数据产业发展与应用规划纲要，规划建设大数据产业基地，出台专项政策，成立产业发展基金，搭建研发创新平台，吸引电信运营商、知名大数据企业以及互联网领军企业落户。积极培育本地大数据企业，进一步培养和引进大数据专业人才、领军人才、应用型人才，重点发展数据获取、存储、集成、挖掘、管理、融合、安全、可视化、建模等技术以及大数据一体机、新型架构计算机、大数据获取工具、大数据管理产品、大数据分析软件等硬件装备和软件产品。

4.4 推进大数据普及应用

从推进大数据商业化应用、推动政务大数据应用两方面入手，大力促进大数据普及应用。在政务方面，重点选取医疗卫生、食品安全、港口物流、智慧交通、公共安全、科技服务等具有大数据基础的领域，建设大数据公共服务平台，强化大数据在智慧城市建设应用系统中的应用。

在商业方面，实施典型应用示范工程，支持和鼓励行业协会、中介组织开发深度加工的行业应用数据库，建立行业应用和商业服务大数据公共服务平台，提供数据挖掘分析和商业智能等大数据应用服务。推动大数据在生产过程中的应用，鼓励有条件的企业运用大数据开展个性化制造，创新生产管理模式，提高企业竞争力。

4.5 加强大数据规范管理

研究大数据产业相关的政策法规，提出数据资源权益、隐私保护等方面的法规细则建议，制定大数据相关标准，并提出技术解决手段，在保护数据资源的同时，促进数据资源合理有序地开发利用。在人才、财税、科技金融等方面出台有利于数据人才和数据产业发展的政策，逐步建立有利于大数据研究与发展的制度法规体系。重视大数据及其信息安全体系建设，加大对大数据信息安全形势的宣传力度，明确大数据的重点保障对象，加强对敏感和要害数据的监管，加快面向大数据的信息安全技术的研究，培养大数据安全的专业人才，建立并完善大数据信息安全体系。

5 结束语

智慧城市是城镇化进程的下一个阶段，是城市信息化的新高度，是现代城市发展的远景。无线城市、数字城市、平安城市、感知城市是智慧城市的必要条件。诚信城市、绿色城市、健康城市、人文城市是智慧城市应有之意，智慧城市产生大数据，大数据反过来支撑智慧城市。智慧城市与大数据技术相结合一定会有璀璨的明天。

【参考文献】

[1]李小龙.基于MapReduce的电子商务个性化推荐研究[D].北京：北京交通大学，2014.

[2]王静远.以数据为中心的智慧城市研究综述[J].计算机研究与发展，2014，51（2）：239-260.

财税大数据分析范文第3篇

关键词：大企业；典型案例；税务风险防控

一、大企业税务风险背景及税务管控特点

（一）大企业税务风险背景随着国地税合并推行大数据技术管理，大企业税收管理的重点是以大企业业务流程分解为起点，以企业纳税风险识别、风险评估、风险应对为抓手，有效整合第三方信息，进一步拓宽数据采集范围和渠道，依托“互联网＋税务”新时代的海量数据运用，完善税收风险特征库、风险分析识别模型和风险应对策略库的建设，强化了税务机关对大企业的税务风险管控，有效满足区域内重点企业的税源监控。

（二）大企业税务风险管控特点（1）税务基础数据标准化：实现税务管理信息自动化，企业需要将生产经营中各经营要素（如人、财、物）和各流程环节（如研发、采购、生产、储运、销售等）形成的各种涉税数据，以及经营链条中实物流和资金流等形成的“信息流”，按照税收法规和内部管理的要求进行标准化处理，形成可用的涉税风险基础数据，为税务标准化信息建设系统打造良好基础。（2）涉税数据计算自动化：纳税申报信息和税负测算的自动化，是指通过信息系统自动采集、计算和生成各税种的定期、不定期申报和缴纳的过程，并为财务报表提供当期和有关应缴税额与已缴税额的比对结果信息；各税种税负的计算和申报信息的生成，与企业其他信息系统中有关的涉税数据的录入和输出有密切关联，比如企业所得税信息需要账务、生产、销售、投资、内部交易结算等多个系统的过程数据和不同信息来源确定；需要指出的是，目前我国税收法规还在不断变化完善中，企业尚不能很好地适应纳税人自我遵从的期望要求。（3）税务风险监控数据化：成员企业个体微观既有税务事项操作差错风险的动态监控，又有集团内部各成员间企业宏观税负指标的动态监控和风险预警阈值及涉税指标的统计和分析；集团总部对成员企业实行日常税务事项自主管理模式下的总体税务风险管控的手段，就是监控和统计分析集团内各法人单位或纳税实体的宏观税负指标及选定的个别关键性涉税指标；对涉税指标的监控和分析，应集中在对集团内部关联交易政策执行状况的动态监控、集团宏观税负，包括分业务板块的税务贡献（或负担）的统计和分析，这些统计和分析可以为总体税务风险管控决策提供信息支持。（4）使用大数据税务筹划：通常需要对历史经营成本费用，盈利水平，供应链条中地域划分和各项要素（如原材料、无形资产、市场、成本）单位贡献值等方面进行数据分析，进而对未来的营业利润和供应链环节成本等场景进行模拟和预测。税务数据化系统的建立，可以为大企业税务管理团队进行税务规划和决策提供了大数据分析的基础条件和可操作的工具。

二、大企业部分典型案例的分析

笔者曾参与XX省大企业管理局部分行业重点企业（千户企业）涉税风险检查，抽查样本为房地产行业的部分龙头企业，通过案头分析及实地调研后，发现部分大企业的税务风险具有较为显着的分行业特征，具体情况如下。

（一）房地产行业的部分典型案例：

（1）背景情况：XX集团初创于1992年，总部设于中国上海，在中国A股实现整体上市，并控股多家中国香港上市公司，XX集团房地产开发经营作为XX地集团的核心主导产业，建设项目遍及上海、北京、天津、西安、武汉等全国24个省54个城市；商业地产、建筑、能源、金融、汽车服务等产业也已经具有了较大的规模和较强的实力，2016年，XX集团实现2474亿元的营业收入、144亿元的利润总额、94亿元的净利润。

（2）在对XX集团公司西安地区旗下XX实业房地产开发有限公司、常X置业有限公司、西安XX置业有限公司、XX北城实业有限公司等四家房地产企业进行2013年至2017年的关联税务风险排查时，发现故流转税方面问题较小，该行业属于政府严控领域，住户取得房产证的之前必须取得发票；而在财产及行为税方面，则呈现出一些有意或无意的问题，如契税出现一些问题，主要表现未将土地拆迁补偿费或取得城市基础设施配套费纳入契税计税基础，未按照规定足额缴纳契税，存在拖欠问题，且欠缴税额一般都在百万元级别以上，经与企业沟通，反馈理由主要是先拿地后补办手续纳税积极性不高及业务人员缺乏足够的税务知识及资金紧张所致；房地产行业的特色税种—土地增值税则出现较为严重的问题，如表现为只预提不申报缴纳或少申报缴纳现象突出，少缴税额一般都在千万级别以上，同时造成年度企业所得税虚减，加大了集团整体税务风险，经与企业沟通，反馈的主要理由也是资金流较为紧张正与税务机关协议延缓缴纳税款事宜及普通住宅预缴容易以后退税难。

财税大数据分析范文第4篇

“智慧中国（Smarter China）”是以信息化为龙头，以科技为支撑，以创新为驱动，以环境为载体，以智慧为本位，涵盖城乡管理生产、生活、环境、文化等方面的智能化。“智慧中国（Smarter China）”是“数字中国（Digital China）”发展的高级阶段。形象地讲：数字中国+物联网+云计算+大数据+……=智慧中国。因之，智慧中国离不开大数据技术，我们必须用大数据技术来建设智慧中国。

大数据的定义及特征

联合国资料显示，全球互联网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天。未来10年里预计数字信息总量将从2009年到2020年增长44倍，全球数据使用量将达到大约35.2ZB（1ZB=10亿TB）。

大数据（Big data）泛指P（1000个T）级以上的数据（包括E（100万个T）、Z（10亿个T）级大数据）。维基百科把大数据定义为一个大而复杂的、难以用现有数据库管理工具处理的数据集。广义上，大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。因之，业界将大数据的特征概括为4V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和“1秒定律”。

大数据技术包括信息的采集技术、整理加工技术、存储技术、管理技术、传输技术、搜索技术等各个方面，涉及到数据库、网络、人工智能、通信、地理信息系统、多媒体、仿真等信息技术的各个专业领域，其核心技术是数据挖掘（DM）和数据分析技术，其本质是知识发现（KDD）。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。在智慧中国建设中，大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成智慧中国的一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元

大数据对智慧中国建设的推动作用

大数据将对智慧中国的科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域产生革命性的影响；对培育数据产业，服务智慧中国，促进经济结构调整和产业转型，将产生巨大的推动作用。

大数据将改变智慧中国的治理模式、企业业务流程和个人生活方式。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，将对智慧中国治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。

大数据将引发智慧中国新一轮信息化投资和建设热潮。据麦肯锡预测未来智慧中国大数据产品的潜在市场规模有望达到1.57万亿元，给IT行业开拓了一个新的黄金时代。数据处理技术和设备提供商、IT系统咨询和ERP/CRM/BI改造服务商、智能化和人机交互应用以及信息安全提供商将获巨大需求，相应公司将获得机会。

大数据为智慧中国拥有数据资产的企业提供发展机遇。预计今明两年将是大数据市场的培育期，2015年以后大数据产品将会形成业绩。由于国际巨头在硬件层和基础软件层垄断优势明显，本土企业将主要依靠对客户需求的了解和客户资源优势，以及本地化服务的优势，在应用软件层分得蛋糕，拥有大数据处理、挖掘技术、数据分析人才以及数据资产的公司值得看好，将在智慧中国建设中迎来难得的发展机遇。

大数据反映智慧中国的舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2013年底我国网民数已超过8亿，手机网民已超过6亿，通过分析相关数据，可以了解智慧中国的大众需求、诉求和意见。

大数据将对智慧中国社会发展带来巨大推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据，根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。智慧中国倘若能够更有效地组织和使用大数据，国家将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。

选择重点领域推进智慧中国大数据建设。

用大数据技术建设智慧中国要重点选择以下八个具有大数据基础的领域和具有迫切需求的行业，探索“数据、平台、应用、终端”四位一体的新型商业模式，推进大数据产业发展，促进大数据技术成果惠及广大民众。

城市规划。根据全国城镇化建设工作会议的战略部署，重新搞好各地的城镇建设规划；通过对城乡地理、气象等自然数据和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，为城镇规划提供强大的决策支持，强化城镇规划的科学性和前瞻性；尽快实施数字化城市管理新模式，使城市管理实现快捷有序科学化。

智慧交通。针对交通规划、综合交通决策、跨部门协同管理、个性化的公众信息服务等需求，建设全方位交通大数据服务平台。整合城乡道路交通、公共交通的大数据资源，汇聚气象、环境、人口、土地等行业数据，逐步建设交通大数据库，提供道路交通状况判别及预测，辅助交通决策管理，支撑智慧出行服务，加快交通大数据服务模式创新。针对现代物流业务的需求，建设物流大数据平台。汇聚整合城乡货物、运输车辆等数据，融合多源物联网、北斗导航等数据，实现货运数据共享服务，建立基于大数据的现代货运物流服务体系。

医疗卫生。针对临床质量分析、医疗资源分配、医疗辅助决策、科研数据服务、个性化健康引导的需求，建设全民医疗健康公共服务平台。在健康信息网已有数据的基础上，汇聚整合医疗、药品、气象和社交网络等大数据资源，形成智能临床诊治模式、自助就医模式等服务模式创新，为民众、医生、政府提供医疗资源配置、流行病跟踪与分析、临床诊疗精细决策、疫情监测及处置、疾病就医导航、健康自我检查等服务。建设完善涵盖城乡所有患者的电子诊疗档案库，形成PB级的医疗健康大数据资源，实现支撑城乡主治医生同时在线诊疗的辅助能力。

食品安全。针对食品安全和管理的需求，建设食品安全大数据服务平台。汇聚政府各部门的食品安全监管数据、食品检验监测数据、食品生产经营企业索证索票数据、食品安全投诉举报数据，建成食品安全大数据资源库，进行食品安全预警，发现潜在的食品安全问题，促进政府部门间联合监管，为企业、第三方机构、公众提供食品安全大数据服务。

数字生活。针对日益增长的现代化生活需求，建设数字生活大数据服务系统。收集整合流行时尚、行业发展指数、用户消费习惯、收视记录、社交媒体、地理位置等大数据，充分挖掘用户的消费习惯和兴趣偏好，提升企业辅助决策能力，形成有市场竞争力的创新商业模式，面向所有消费者提供个性化衣食住行生活互动信息。

制造业。针对科学评价生产系统规划、降低产品缺陷率等需求，建立制造业大数据系统。整合已有的车间制造、质量体系、工序数据、成本核算等建模数据，为工厂生产、实际建设提供决策依据。收集产品生产过程各环节的实时质量数据，实现敏捷的一体化质量监测和管控，并支持产品质量追溯，形成基于大数据的一贯过程质量控制及分析系统，并向第三方提供服务。

公共安全。针对治安防控、反恐维稳、情报研判、案情侦破等实战需求，建设基于大数据的公共安全管理和应用平台。汇聚融合涉及公共安全的人口、警情、网吧、宾馆、视频、人脸、指纹等海量业务数据，建设公共安全领域的大数据资源库，全面提升公共安全突发事件监测预警、快速响应和高效打击犯罪等能力。

科技服务。针对科技服务数据整合、交互式服务、发展趋势预测、战略决策支持等需求，探索科技服务链整合、众包分包、供需对接的交互式平台型服务模式，建立科技服务业资源共享体系，建设跨领域科技服务与工程创新平台。汇聚科技成果、项目、人才、服务、互联网创新创意等大数据资源，支撑研发设计、技术转化、创新创业、科技咨询等方面的科技服务。打造“科联工程”，形成跨领域的大数据服务模式。

依托统计部门为全国大数据采集应用探索新路。

统计部门是城乡大数据采集应用的主导部门，在业务工作中要不断明确工作重点，有条不紊地落实和推进大数据应用工作，为全国大数据采集应用探索新路。一在专业突破方面，以价格统计和贸易统计为例，逐步研究采集互联网信息特别是电商交易数据和价格数据以补充完善调查样本，研究建立商场、超市和电商企业向统计部门提供完整电子化交易记录的制度。二在企业电子化记录应用方面，要与有关高校和科研部门协作，积极研究开发企业电子化生产经营记录自动导入统计联网直报系统的技术，争取2014年在联网直报平台正式加载自动导入软件。三在应用政府部门电子化行政记录方面，进一步加强与民政、工商等部门的协作配合，推进电子化行政记录和统计信息的共享。在居民收入、劳动工资等统计中，要不断研究通过对税务、银行等部门行政记录的分析，评估公民收入、工资、家庭资产等统计数据，特别是评估与校验高收入阶层的相关数据。四在利用大数据开展经济走势预测方面，各级统计部门要与网络公司、科研单位和咨询机构等开展合作，探索利用网络搜索数据建立相关统计分析和计量模型，进行经济形势分析预测，为各级政府决策提供服务。

用大数据建设智慧中国应采取的对策

大数据的应用与分析对做出科学决策具有重要意义，我们从现在开始就应该为数据收集和数据分析做好充分准备，以确保智慧中国快速建设。

建设“大数据”宽带高速通道。大数据如同节假日高速公路上的汽车，如果路面狭窄就会发生严重拥堵。该文原载于中国社会科学院文献信息中心主办的《环球市场信息导报》杂志http：//总第535期2014年第03期-----转载须注名来源对此，我国电信、移动、联通、广电等电信企业要积极落实“国家宽带工程战略”，争取在“十二五”末建成融合3G（第三代移动通信）、4G（第四代移动通信）、WLAN（无线局域网）、宽带固网及NGB（下一代广播电视网）等城域高速网络，实现高速安全、多层次、立体化网络覆盖；实施“宽带中国”战略，全面实现“百兆到户，千兆到企”的宽带接入能力，城域网全面支持IPv6（国际互联网协议第6版）访问与解析；WLAN热点覆盖广泛，城乡无线宽带网络覆盖率达到90%；力争实现TD-LTE（分时长期演进）网络全面商用，极大满足智慧中国建设的需求，为大数据的广泛应用拓宽通道。

实施“三网融合”和数字家庭试点。推动基于互联网、通信网、广播电视网的产业转型和资源融合，重点发展基于广电网的电信增值业务、互联网接入业务和电信运营商的IPTV（交互式网络电视）业务；开展“三网融合”数字家庭试点示范，普及家庭高清互动娱乐、视频通信、节能管理、安全监控、远程教育、家庭医疗保健等智能化信息应用。到“十二五”末，形成全国统一有线广播电视网，建成IPTV、手机电视集成播控平台和综合业务管理平台，全面实现广电和电信业务双向进入，使数字、图像、视频等大数据公开使用，畅通无阻。

构建各级政府大数据中心。建设和完善人口、法人、空间地理和宏观经济等基础信息数据库，以及市场监管、社会信用等专题信息数据库，制定管理办法，完善信息动态更新机制，依托各级云计算中心建设政府大数据中心，提高从大量数据中采集、访问、组织、分析和可视化处理信息的水平。到“十二五”末，各级要建成多层次的空间信息云服务体系，建成宏观经济数据库，为贮存、计算、处理、分析大数据，满足城乡管理、企业生产经营、公民生活需求和政府智慧决策提供服务。

建立政府和社会联动的大数据形成和应用机制。各级政府部门和各行业要全面实施信息公开制度，推动公共数据资源的开发利用，提高信息资源社会价值和经济价值。积极推行政府网上办事，收集分析挖掘社会政务服务需求，推进公共服务个性化和政府决策智能化。支持公共服务机构和商业机构开放与社会民生密切相关的公共数据。推进国民经济各行业和企业数据开发，发展商业智能。鼓励开展服务大众的大数据应用，提升智慧生活品质。

制定实施大数据的有关政策措施。大数据就是资源，建设智慧中国离不开大数据的开发应用，必须制定有关政策措施，确保大数据这一科技生产力发挥作用，以推动智慧中国建设。

创新体系建设。各省市要成立“大数据产业技术创新战略联盟”，设立“大数据科学实验室”、建设“数据工程技术研究中心”等，以大数据技术创新及产业应用为目标、以联盟为纽带促进形成若干引领大数据产业技术创新的企业联合实体；以合同契约为保障有效整合产、学、研、用等各方资源，以技术创新为驱动力、市场刚性需求为推动力，发展拥有自主知识产权且符合国内外产业发展需求的共性应用技术、产业标准和产品规范。

培养专业人才。开展数据专业领域人才的培养，培训一批资深数据工程师，培育跨界复合型人才，与国内外数据专家形成持续稳定的协作关系。鼓励高等院校和企业合作，开展数据科学和大数据专业学历教育，依托社会化教育资源，提高大数据产业人员的业务水平，发挥大数据高层次引进人才的重要作用，开展大数据专业培训，形成人才梯队。

完善制度法规。研究大数据产业相关的政策法规，提出数据资源权益、隐私保护等方面的法规细则建议，制定大数据相关标准，并提出技术解决手段，在保护数据资源的同时，促进数据资源合理有序地开发利用。在人才、财税、科技金融等方面设计有利于数据人才和数据产业发展的政策，逐步建立有利于各地大数据研究与发展、并保障大数据安全的制度法规体系。

财税大数据分析范文第5篇

文章编号：1005-913X（2015）08-0172-03

一、引言

近年阿里巴巴、京东、苏宁等电子商务企业相继成立小额贷款公司（简称“小贷公司”）。不同于针对本地区农户、小微企业发放线下小额贷款的传统小贷公司，电商小贷公司向电子商务平台内用户提供网络贷款，业务流程网络化，运用基于大数据技术的风险控制机制，具有服务范围广、贷款环节简化、不良贷款有效控制的优点，对其存在问题加以分析并提出相应对策，对其未来发展有借鉴意义。

二、电商小贷公司存在问题及成因――以蚂蚁微贷为例

蚂蚁微贷（原名“阿里金融”）是阿里巴巴集团关联企业蚂蚁金融服务集团[蚂蚁金服现由马云及其高管团队间接持股实现控制，拥有支付宝、天弘基金、芝麻信用等子公司，负责阿里巴巴的金融业务。]旗下向阿里巴巴电子商务平台内的小微企业和个人用户提供网络贷款的独立事业群，包括浙江阿里巴巴小额贷款股份有限公司和重庆阿里巴巴小额贷款股份有限公司（简称“阿里小贷”），采用完全网络化运营模式，通过互联网批量开展小微企业小额信用贷款服务，其信用评估与风险监控基于大数据技术对阿里平台内用户沉淀大数据的挖掘。

（一）法律法规的限制

依据《关于小额贷款公司试点的指导意见》（银监发〔2008〕23号，简称“指导意见”），小贷公司被定性为一般工商企业而非金融企业，资金来源为股东缴纳的资本金、捐赠资金、至多两家银行业金融机构融入且不得超过资本净额50%的资金，仅能在本省的县域范围开展经营。因此蚂蚁微贷面临如下问题。

1.融资渠道限制。按《指导意见》蚂蚁微贷的融资渠道主要为内源融资和银行贷款的外源融资，不能吸收公众存款、发行债券，无法以金融机构身份进入银行间同业拆借市场拆入资金。蚂蚁微贷虽然通过信托计划、发行银行理财产品、信贷资产证券化的方式暂时缓解了资金压力，但银行贷款成本高且额度受限，[1]资产证券化等表外融资渠道程序复杂，难以及时补充流动性，更无法充分发挥财务杠杆的作用。[2]

2.资金规模限制。由于融资渠道限制，蚂蚁微贷注册资本合计16亿元，若向银行贷款8亿元，资金规模至多24亿元。 2012年6月至今，通过信贷资产证券化等渠道弥补资金不足，截止2014年11月可贷资金规模150亿元，累计放贷2100亿元，仍远小于普通商业银行的资金规模和放贷规模，难以满足小微企业日益增长的贷款需求，流动性长期偏紧，只能依靠提高放贷效率和仅提供期限短、金额小的贷款来加快贷款周转速度从而缓解资金压力。

3.税收政策限制。蚂蚁微贷被归为非金融企业，按一般工商企业缴纳相关税费，无法享受金融机构及其涉农、小微企业金融业务的税收优惠政策，税费负担沉重，[3]须缴纳5.56%的营业税及附加、25%的企业所得税、0.5%的印花税，计提的贷款坏账准备为未经国务院财政、税务主管部门核定的准备金支出，在计算企业所得税时不得税前扣除[《国家税务总局关于企业所得税执行中若干税务处理问题的通知》（国税函[2009]202号）]。同样向小微企业提供小额贷款服务的村镇银行、贷款公司被列为金融机构则获得税收政策大力支持，如对农户小额贷款的利息收入免征营业税、按90%计入应纳所得税额[《关于延续并完善支持农村金融发展有关税收政策的通知》（财税[2014]102号）]，对金融机构与小微企业签订的借款合同免征印花税[《关于金融机构与小型微型企业签订借款合同免征印花税的通知》（财税[2014]78号）]，准许其对中小企业贷款计提的贷款损失准备金按风险分类后在计算应纳税所得额时按比例扣除[《关于金融企业涉农贷款和中小企业贷款损失准备金税前扣除有关问题的通知》（财税[2015]3号）]。

4.经营区域限制。浙江阿里小贷和重庆阿里小贷分别在浙江杭州和重庆注册成立，按规定只在注册地县域范围开展贷款业务。经与浙江、重庆的监管部门沟通，蚂蚁微贷被准予跨省经营，但争取其他省份的地方监管部门认可十分艰难，业务跨区推广的进展缓慢，例如贷款产品“天猫贷”历经8个月逐一推广才最终实现面向全国范围的小微企业开放，但部分贷款产品目前仍仅能向部分省份的小微企业提供。

（二）业务经营的困境

1.客户规模增长面临瓶颈。蚂蚁微贷的目标客户仅限于阿里巴巴电子商务平台内符合其划定的经营区域、经营年限、年销售额等标准的部分小微企业，以贷款产品“阿里信用贷款”为例，申请条件有：平台会员企业，工商注册地在北京、上海、广东、浙江、山东、江苏、浙江，营业时间一年以上，有一定的操作记录，一年内销售额至少100万元。因此平台外企业、平台内非规定区域企业和规定区域内新生企业即便发展前景和信用状况良好，仍丧失贷款申请资格。在挖掘符合条件的潜在客户后，客户规模即达到瓶颈，因此阿里平台内小微企业数量众多，据阿里集团数据，B2B平台阿里中国站企业会员800万户，B2C平台天猫店铺13万户，C2C平台淘宝商铺900万户，但截止2014年11月网络贷款仅覆盖110万户。

这是由于资金规模有限、经营区域限制和数据资源的约束。其中数据资源的约束是蚂蚁微贷的信用评估和风险监控依赖大数据技术对借款企业积累大数据的挖掘，蚂蚁微贷虽已接入人民银行征信系统，但所获信用记录尚未达到大数据挖掘对数据的海量规模和实时性的要求，因此数据资源主要是借款企业在阿里平台中沉淀的动态信用数据、交易数据、行为数据等底层数据，[4]在平台中缺乏数据基础的平台内新生的和平台外的小微企业自然被排除在外。

2.贷款质量控制与规模扩张矛盾。一方面，贷款质量控制要求设置严格的放贷标准，对贷款企业数量、授信额度加以控制，优选符合标准的高信用评级企业审慎放贷，在客户规模有限的情况下，会限制贷款规模增长。[5]另一方面，逐利冲动与信贷资产证券化会推动贷款规模扩张，在高信用评级企业数量有限且已被完全挖掘的情况下，会逐渐吸纳信用评级较低或不完全符合标准的企业易产生更多不良贷款而非稀释不良贷款，将影响贷款质量。

这一矛盾无法调和缘于蚂蚁微贷客户规模有限、现有高信用评级企业客户存量小以及无法像银行一样通过不良贷款处置机制剥离不良贷款以保持贷款质量，无法通过吸收公众存款等融资渠道保持流动性以维持贷款规模扩张和稀释不良贷款。只能以内部核销的方式处理不良贷款，将降低流动资金头寸、侵蚀规模有限的可贷资金，抑制贷款规模扩张，即无法同时实现贷款质量控制和规模扩张。2010年12月成立之初的蚂蚁微贷不良贷款率不足0.5%，随着贷款规模扩张，不良贷款率持续上升，在2011年4月一度超过2%，随后因主要贷款产品淘宝贷、天猫贷的经营范围逐渐扩大，增加了客户规模，得以吸纳更多优质客户，不良贷款率逐渐下降，但至2014年6月的1.21%仍高于2010年末水平[数据来自阿里巴巴集团研究院《“互联网+”――中国经济新引擎》]。

3.无法满足小微企业长期融资需求。蚂蚁微贷的网络贷款产品仅针对小微企业短期融资需求，额度最高100万元、期限最长一年，具有金额小、期限短、随借随还的特点，据蚂蚁微贷数据，截止2014年11月，户均贷款余额约万元，平均每笔贷款额度约7000元，平均贷款周期123天，其中订单贷款的平均占款周期仅4天，这是基于资金规模有限，需提高贷款周转速度使资金效率最大化、兼顾分散和降低风险的考虑。随着经济结构转型深入，诸多小微企业开始转型升级或扩大规模，该过程资金投入大、投资回报期长，应有额度高、期限长的贷款产品相匹配，但蚂蚁微贷无法差别化满足此类长期融资需求，不少小微企业反映所获授信额度、期限远低于期望水平，不足以支撑长期发展。

（三）多重风险的压力

1.政策风险。政策风险是小贷公司的政府监管主体不明确、现有法律法规不完善、未来相关政策变动对蚂蚁微贷造成负面影响的风险。一是小贷公司监管主体由地方政府指定，多为省金融办等部门联合管理，缺乏专业能力和经验，存在多头管理、政策缺乏可操作性、出台法规的法律效力层次低等问题。二是关于小贷公司的现行法规仅为银监会会同人民银行的和地方监管部门的各类指导意见、暂行办法，尚无成熟的法律体系，并且各地方法规不统一、监管尺度不同加大了蚂蚁微贷跨区经营的难度。三是试点阶段的《指导意见》亟待完善，未来出台的正式管理办法必将对小贷公司提出新的监管要求，对其经营活动产生重大影响，增加了不确定性。

2.合规风险。合规风险是蚂蚁微贷没有遵守法律法规和监管要求而遭受法律制裁或监管处罚的风险。由于制度设计缺失，小贷公司游离于监管边缘，业务探索或触及监管底线。如《指导意见》对小贷公司经营区域、融资渠道有严格限制，蚂蚁微贷部分贷款业务跨省开展已经突破县域经营范围的限制，蚂蚁微贷的银行理财产品、信托计划、资产证券化融资方式已超出《指导意见》所示三种资金来源。

3.信用风险。信用风险是借款人没有按期归还贷款本息使蚂蚁微贷遭受损失的风险。小微企业抗风险能力弱、道德因素的影响及蚂蚁微贷的数据质量的瑕疵和风险监控的缺陷都会导致信用风险。

（1）小微企业（借款人）的原因

一是抗系统性风险能力弱。蚂蚁微贷借款人主要为零售业、批发业小微企业，相当部分为外贸企业，抗系统性风险能力弱，在外需疲软、人民币升值、产业结构调整等宏观经济新常态持续影响下，易陷入经营和财务困境，导致其偿债能力下降、履约意愿减弱。二是道德因素影响。小微企业在提交信用审核材料时倾向隐瞒负面信息以粉饰信用状况，如隐瞒对其他非金融机构的负债状况，由于平台对此没有数据沉淀，人民银行征信系统的信用记录主要来自银行业金融机构，使蚂蚁微贷错误判断其信用水平，从而不合理授信。

（2）蚂蚁微贷（贷款人）的原因

一是数据质量的瑕疵。基于大数据技术的信用评估和风险监控的效果依赖数据质量，但工商总局2014年披露的《关于对阿里巴巴集团进行行政指导工作情况的白皮书》已指出，阿里巴巴对平台内企业的准入把关不力、交易信用评价存有缺陷、内部员工管控不严，致使长期存在卖家虚构交易、刷好评，甚至虚报、假冒工商注册信息的情况，导致数据承载信息严重失真，大量噪音数据既加大了数据分析的工作量又会覆盖有关信用状况的关键数据。证资管-阿里巴巴1-10号专项资产管理计划”和“民生通惠-蚂蚁微贷1-2号支持计划”进行，前者采用循环购买基础资产的运营方式，作为标的的信贷资产不良贷款率超出8%的预警值将停止滚动受让，蚂蚁微贷要购入占总额10%的次级资产支持证券，需优先承担发生的资产损失，后者的模式与之类似。因此资产证券化并非完全转移风险和损失，最终流动性风险仍停留于蚂蚁微贷内部。[6]

三、电商小贷公司发展对策的建议

（一）加快制度建设，完善监管体系

一是完善监管法律体系。尽快出台正式管理办法，以行政法规甚至法律的形式给予小贷公司法律保障，消除原有法规的模糊和各地区间的不统一。二是确定其金融机构身份。相应给予非银行业金融机构待遇，包括涉农、小微企业贷款的税收优惠、财政补贴和参与全国银行间同业拆借市场的资格。三是放宽政策约束。取消县域经营的限制，准予网络贷款跨省经营；放宽融资渠道和规模限制，适当提高向银行贷款的比例，肯定已有的资产证券化的融资形式，准予符合条件的小贷公司进入银行间同业拆借市场拆入资金、向股东定向借款、进行回购式资产转让。四是是明确监管主体。将小贷公司纳入现有金融监管体系，由人民银行和银监会共同实施专业化监管。[7]

（二）拓展数据来源，提升数据质量

1.加速小贷公司接入人民银行征信系统，实现数据查询和报送的双向传递。符合条件的小贷公司以集中接入或托管接入的方式实现对接，可实时查询企业和个人信用记录，同时履行按要求向征信系统上传信用数据的义务。随着征信系统对小贷公司覆盖面增加，能降低行业间的信息不对称，避免多头贷款行为，对借款人加以约束，对恶意违约企业起到惩戒作用。

2.对接民间征信机构和其他电子商务平台，多方位获取数据资源。民间征信机构拥有多层级的数据资源，尤其是2014年以来获准从事个人征信业务的第三方机构如芝麻信用，能提供经过大数据技术处理后形成的结构化数据，其底层数据来自电子商务平台、社交网络等动态数据源，数据质量高、具备实时性，可以直接利用，能对现有数据资源加以补充。不少电子商务平台拥有海量数据沉淀却没有成立小贷公司，与之对接将数据入库，可作为向其他电子商务平台的用户发放贷款的数据基础。

3.电商平台加强对平台内小微企业和个人用户的信息管理，确保数据质量。一是提升用户注册信息的真实性和完整性，严格审查用户自行填写的注册信息、上传的身份资料，敦促用户完善信息，清退资料虚构、假冒的用户；二是加强打击用户虚构交易、刷好评等信用炒作行为的力度，对这类用户给予扣减信用评分、关闭店铺等处罚；三是电商小贷公司应主动向电子商务平台反馈业务中发现的用户信息问题，协助其信息管理工作，形成信息提供和反馈的良性循环，促进数据质量的提升。

（三）延伸业务范围，建立与银行的合作机制