“既然通過大數據技術，可以對小微企業提供貸款，能不能再探討股權融資？”在近日舉行的第十一屆全國虛擬經濟研討會上，國務院參事湯敏表示，如今大數據技術在債權融資上的探索，給小微發展股權融資提供了新思路，有助于提高對小微企業的金融服務水平。

　　針對小微企業的重要性，湯敏表示，小微企業是我國最活躍的市場主體，在促進經濟增長、擴大就業、確保產業鏈供應鏈穩定等方面發揮著獨特作用，關系億萬家庭的就業與生計。

　　長期以來，小微企業獲得金融服務難是社會各界關注的話題，但隨著大數據等技術的應用普及，難題正在得到緩解。湯敏說，近年來互聯網銀行通過合法利用小微企業及個體工商戶的數據，極大提升了債權融資的服務效率。例如，有的金融機構通過“310”模式，3分鐘在網上填寫申請貸款表格，1秒鐘人工智能決定能不能貸、貸多少錢，0人工干預。此前由于缺乏大數據技術的支撐，傳統銀行12個月以上的貸款占比過半，1個月左右的貸款很少。而當前，互聯網銀行1個月左右的貸款超過50%，還能夠隨借隨還，大大減少了資金的使用成本。

　　“互聯網銀行在債權融資上的實踐給了我們很大的啟發，能不能根據這些數據和技術，探討適用于股權投資的金融服務。”他說，早前由于企業規模太小、財務信息不透明、缺乏退出機制等原因，小微企業很難獲得股權投資。但數據顯示，小微企業盡管整體利潤不高，但是利潤率不低，這說明這些企業是有投資價值的，具備長期投資潛力。

　　針對投資者如何更精準地找到可投資的對象？湯敏認為，可以先從互聯網銀行現有4000多萬的貸款客戶中找到成長性高、風險小、有發展潛力又愿意擴大投資的小微企業來投資。在投資退出方式上，不是靠上市退出，可以探討通過每年分紅獲利的方式退出。

　　具體到怎么才能分紅、分紅的“紅”是多少、由誰決定？湯敏認為，可以發揮人工智能的作用，利用大數據給企業重新定價，并細化分紅的解決方案，重塑小微企業的股權投資方式。

　　“借助大數據技術提升小微企業的金融服務需求，一定要先做試點，再有序推廣。”湯敏說。