疫下中小企絕處逢生
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新冠疫情對香港中小企造成極大的現金流壓力，然而，不少中小企難以獲得正規商業貸款。透過替代數據進行信貸審批的另類貸款，能否扭轉中小企的命運？——區倩怡；編輯 鄧詠筠
「每年7月、8月都是電腦零售業的旺季，除了每年暑假舉辦的香港電腦通訊節之外，我們預料政府派發的電子消費券亦會推動銷售額，」電腦配件零售商2000Fun的創辦人及營運總監李春藝表示，為了確保能準備足夠貨物，公司早於今年初已計劃大手入貨。然而，疫情下的供應鏈不穩令公司的現金流壓力大增，「這一、兩年市場比較不穩定，以往我們只須預備一個月的貨物，但現在船期、貨期都很不穩定，備貨的週期延長至兩到三個月，所以今年需要的資金特別多，現金流壓力也相對大了很多。」為了解決現金流的問題，李春藝決定想辦法獲得500萬港元的資金用於備貨。
這並不是2000Fun第一次嘗試借貸，由於對銀行的借貸服務較有信心，李春藝以前亦曾嘗試透過傳統銀行獲得商業貸款，但最終未有成事。「問過銀行之後，發現要提交很多資料，雖然我們可以做到，但後來又等了很久，」李春藝說，當時等了幾個月才獲得銀行回覆，等到公司已不再迫切需要新資金，「做零售的其實一般不會考慮太長遠，可能只是看未來幾個月的事，所以借貸速度很重要 — — 等銀行審批貸款的時間實在太久了。」
根據香港政府統計處的數字，2021年3月香港共有34萬間中小企，聘請的員工佔非公務員總就業人數的45％，反映這些身為各行業中流砥柱的小公司對香港經濟發展的重要性。「很多大公司其實都是由中小企成長而來 — 這裡就有些矛盾，一方面中小企是不可忽視的經濟增長引擎，另一方面他們其實無法得到融資。」香港大學金融創新及發展研究中心主任林晨說。他指出，以往大型金融機構大多偏向借貸給大公司，除了因為貸款規模問題之外，中小企在資訊方面的缺失亦是一大因素：「上市公司有完善的審計報告、財務披露，還有很多抵押品，從融資角度而言，借錢給他們就很放心；但中小企很多時候沒有財務報告，也沒有抵押品，如果沒有這類硬資訊（hard information），就要使用軟資訊（soft information），譬如這個人是否可靠、做事是否勤勞等等。對金融機構而言，這些軟資訊很難被量化。」因此，不少香港中小企與2000Fun一樣，較難透過銀行獲得正規商業貸款，每當遇上急需資金周轉的狀況，就只能迫於無奈地向非銀行金融機構借貸，或者以個人身分貸款，代價就是需要承受較高的利率。
受新冠疫情影響，中小企面對的現金流壓力前所未有地高，根據環聯及安永-博智隆（EY-Parthenon）聯合發布的《中小企融資的未來》報告，近三分之二中小企表示過去一年曾需要資金援助，以應付營運開支及支付薪金，亦有近兩成中小企期望尋求融資以拓展業務及改變商業模式，應付疫情下不斷變化的市場環境。為了解決中小企在貸款方面遇到的問題，傳統銀行及本地數據提供商開始轉向以往較少受關注的替代數據（alternative data），透過中小企獲得的發票及收款詳情等實時數據提供另類貸款。在中小企數碼化程度較低的環境中，究竟還有哪些適合用於信用審批的商業數據？金融科技的整體發展又將如何影響另類貸款的未來路向？
對於疫情下急需現金周轉的中小企而言，首選的資金來源其實是香港政府推出的「百分百擔保特惠貸款計劃」。該計劃由政府全數擔保，提供較優惠的利率，每間合資格企業的最高貸款額為27個月的僱員薪金及租金開支的總和，上限900萬港元。然而，FundFluent創辦人及行政總裁歐詠曦表示，部分香港中小企的東主與公司共用同一個銀行帳戶，無法證明自己正在營運一盤生意，或者通過有組織的方式發放薪金給員工，因此根本無法獲得這類型的政府貸款。上述的《中小企融資的未來》報告亦提及，雖然銀行貸款仍然是最受中小企歡迎的信貸產品，但有兩成受訪中小企曾選擇透過私人貸款獲得資金。
「香港是一個很特別的市場，中小企使用的工具比較傳統，」歐詠曦說，由於中小企的人手及資源有限，未必能整理貸款所需的數據，甚至不知道有什麼工具可以幫他們做到這件事，「在沒有時間、資源、資金的情況下，中小企就要放棄一些東西。」FundFluent是香港的中小企資金方案諮詢平台，透過數據分析為中小企尋找適合申請的資助或者借貸方案，包括政府資助、初創計劃、融資及貸款等不同資金來源。歐詠曦坦言，單單是讓中小企上載所需文件，已經是不小的困難，有些客戶會提供手寫的發票，甚至會用P2P支付應用程式PayMe發放薪金給員工：「每天見到客戶上載文件時我都會覺得，為什麼這個年代還會有這種情況？ 」
除了由中小企自行上載文件外，FundFluent亦會直接連接客戶使用的網上業務處理工具，將數據接入FundFluent的平台再作分析。「當客戶同意將數據接入，在我們的平台完成數據清理和統一，整件事就會變得容易 — 中小企不需要浪費自己的時間重複告訴很多人自己的每一種資料；資金提供方也一樣，他們也不需要不斷問中小企索取越來越多東西。」歐詠曦說，無法獲得清晰、足夠而且具相關性的數據，一直是傳統銀行為中小企提供服務的一大阻礙。
與此同時，傳統銀行也開始意識到中小企目前面對的融資困境，必須使用新的金融科技解決。星展銀行（香港）企業及機構銀行執行董事陳蓮花透露，疫情令香港中小企需要大量融資以度過難關，但目前有約六成中小企未能得到足夠銀行服務：「因為中小企規模小，財務團隊自然也很小，大部分的注意力會放在營運上。在資源有限的情況下，難以調配人手整理及提交銀行需要的證明文件進行融資。」
隨著數碼經濟的發展，許多與銷售及營運相關的數據都已經數碼化，陳蓮花表示，期望能透過數碼生態系統（Digital ecosystems）為中小企提供貸款服務 —— 星展香港與京東物流以及阿里巴巴旗下的物流平台菜鳥合作，針對位於香港的電商客戶，透過分析物流相關的實時數據，例如訂單及實時庫存數量等，提供貿易融資方案，商戶可以在不提供抵押品及財務報表的情況下獲得貸款。「我們建立了一個分析庫存數量的系統，可以實時追蹤商戶的庫存量，這是人手無法做到的，」陳蓮花說，銀行能透過相關分析確認商戶每天的銷售額是否足夠還款，「因為這些數據每分每秒都在變化，每當一件商品離開倉庫，商戶資金池就會馬上變化 — — 這是只有電腦才能分析的數據。」
除了傳統銀行開始嘗試透過數據為以往難以獲得企業貸款的中小企提供服務，港府亦推出了填補中小企商業數據空缺的「商業數據通」。「商業數據通」為香港金融管理局的「金融科技2025」策略之一，目的是推動金融機構從公私營數據提供方獲得企業，尤其是中小型企業的商業數據，簡化信貸評估、貸款批核等融資流程。流程過於繁複以及缺乏數據正正是中小企信貸面對的兩大難題，根據環聯及安永-博智隆發布的《中小企融資的未來》報告，超過七成中小企表示，繁複冗長的申請流程是融資過程的主要痛點。接受調查訪問的業內人士則表示，處理中小企貸款申請時，最大的障礙包括缺乏特定中小企數據作風險評估，以及欠缺針對中小企信貸而設的風險評估工具。
「商業數據通」於上月底正式推出，參與銀行在試行期間共批出超過16億港元的中小企貸款，星展香港亦是其中之一。今年6月，星展香港與香港貨品編碼協會（GS1 HK）合作推出由替代數據驅動的供貨後貿易融資數碼方案，為GS1 HK電子商貿平台「通商易」（ezTRADE）上的快速消費品（FMCG）和餐飲業中小企提供融資服務。陳蓮花表示，傳統貸款產品未必適合每日需要處理數十以至數百張訂單的快速消費品（FMCG）及餐飲業中小企：「每到月底，這些供應商手上就會拿著一大堆發票，如果想拿著這些發票向銀行申請貿易融資，就必須要先收集、打印然後整理好，這是非常、非常艱難的事。」星展香港現時能透過GS1 HK直接獲得中小企的實時交易數據，批出的貸款限額會根據實際未收帳的發票金額每日更新，商戶可以全額提取可貸款的額度，或者只提取當天需要的金額。
嘗試獲得資金以應對暑期旺季的李春藝最終成功透過「商業數據通」申請貸款。李春藝表示，當時透過已合作近五年的電子支付服務商QFPay HK（香港錢方好近）得知能夠透過「商業數據通」申請貸款，於是在4月底開始申請，短短一個多月後已成功獲批：「這次這麼快就得到貸款，對我們的幫助很大，差不多6月中已經得到一筆過的資金，過程中主要提交了一些簡單的審計報告，還有主要供應商的資料，之後都沒有再要求我們提交更多文件了。」
QFPay HK自2015年起在香港營運支付業務，商戶可經該平台接受消費者以Visa、Master、微信支付、雲閃付等支付工具付款。聯合始創人兼總經理梁生光表示，疫情後中小企客戶的佔比從三成急增至七成，並透過這些中小企客戶，了解到他們在貸款方面的困難：「我們參照了一些海外的模式，發現不少支付供應商會將服務延伸至中小企貸款，參考支付數據完成信用評估。而且還能做到先扣除還款金額、再結算給商戶的模式，這樣做的話，資金提供方的風險就會大大減低，算是做到實時的循環貸款。」
了解到這種新型貸款方式後，QFPay HK開始嘗試設計新的產品，譬如收入共享融資（revenue-based financing）、目的貸款（purpose loan）等等，希望能利用科技對接商戶與資金提供方，並於去年成為首批參與「商業數據通」試行的數據提供方。QFPay HK與恒生銀行合作，以應用程式介面（API）連接恒生銀行及 QFPay HK的數碼平台，擷取QFPay HK客戶的商業數據以簡化融資流程。「我們的好處是擁有商戶的交易數據，而且有過萬名客戶，資金提供方能獲得足夠數據，評估我們的客戶的風險承受能力。」李春藝表示，現時QFPay HK基本上收集現金以外的所有支付數據，至於現金支付的訂單也會透過銷售時點情報系統（POS）進入終端，因此能夠分析商戶的生意額、客戶分佈、交易頻率及趨勢等數據，「基於這些數據，可以判斷他們是否可信，就像企業版的個人信貸報告一樣。而且結算資金在我們這裡，即使需要催收都容易很多 — 商戶無法『走數』的。」
以2000Fun為例，目前該公司有超過一半訂單透過QFPay HK收款，主要是使用微信支付及支付寶的訂單。「我們並不介意將這些數據分享給銀行，他們看到這些即時的數據，就能知道我們究竟做了多少生意，」李春藝認為，QFPay HK獲得的數據能在很大程度上反映2000Fun的業務趨勢，而且可以細分每筆交易紀錄，讓銀行更了解客源規模，「最後銀行也沒有再要求我們提供其他收款方式的數據。」
要將營運數據分享給支付服務商及資金提供方，難免會引起數據私隱方面的隱憂。「當然，如果得到足夠多的數據，就可以做到很好的風險評估，但另一方面也可能會觸犯很多私隱，所以需要在私隱和效率中間找到平衡。」香港大學金融創新及發展研究中心主任林晨表示，不同人對私隱的價值判斷各異，「有些人認為只要能夠容易一點獲得融資，全部數據都拿去用也沒有所謂，但有些人可能不想分享這些數據，寧願付出比較高的價錢。究竟需要多少數據，才可以做到足夠好的客戶肖像（customer portrait）？ 」林晨說，透過機器學習，可以決定哪些特徵能帶來最高的資訊增益（information gain），最終可能只需要揀選十個特徵（feature）已足夠完成信用評級，再配合如人口密度、交通以及碼頭卸貨量等遙感數據，還有流動數據（mobile data）、衛星數據等，對宏觀經濟作出動態的刻畫：「不同的商業周期下，譬如經濟蓬勃發展或者蕭條的時候，可以評估不同特徵，如此一來就不用收集所有交易數據和生活足跡。」
QFPay HK的梁生光則表示，該平台不會獲取具體的消費者數據，例如信用卡發卡機構或信用卡號碼：「數據永遠都是越多越好、越安全，這對資金提供方而言一定是好的；但有時候需要取得平衡，了解商戶是否想提供這些資料。」他又指出，數據越豐富或交易額越多，借貸能力就越強：「在銀行借錢而又能準時還款的話，信譽就會越來越好，對中小企而言也是一樣的，想發展的時候現金流可以更寬裕，毋須另外融資或者自己投資。」不過，他認為與貸款相關的業務難免受外部環境影響，目前香港營商環境不算理想，因此部分中小企在借貸方面會更謹慎一點。「明年對『商業數據通』貸款的需求應該會明顯增長，關鍵在於營商環境會否變得更穩定，」梁生光說，「不過，最重要的是整件事有沒有價值，是否真的能幫到商戶，如果有幫助的話，就是值得推動的。」
除了本地營商環境不理想外，過去幾個月各國央行相繼加息亦嚴重影響全球借貸業務。林晨指出，如果沒有「商業數據通」，要繼續以傳統風險控制方式批核貸款的話，借貸將變得更不可負擔，提升銀行的數據可及性後，既能降低借貸成本，同時亦能增加金融穩定性：「假設全世界的銀行都是由一、兩間公司負責風險控制，萬一模型上有什麼問題，可能就會對整個經濟造成比較大的風險，但當銀行能自行以數據建立不同的模型，系統性風險就會降低。」他又指出，中小企貸款的試錯成本較低，但對訓練金融機構的貸款模型有非常重要的幫助：「大型貸款的試錯成本太高，所以不容有失，但一筆小微貸款違約可能只是1萬港元，違約一千次也是1000多萬，但就能為模型提供一千個觀察點，讓模型不斷學習、更新迭代。」
除了直接有關交易的數據之外，商業數據收集機構亦正嘗試探索更多不同種類的替代數據，以解決信貸分析方面的難題。「如果可以從數據分析和數據管理層面決定風險高低，就能更容易地作出標準化決策。」消費者信貸資料機構環聯的亞太區首席產品官殷虹表示，以往大型企業貸款通常受客戶關係經理的個人經驗，或者遞交的文件是否符合銀行需要等因素影響，涉及很多人為因素，「希望能建立一個更適合就中小企貸款的分析工具，或者分析流程，讓銀行更有效率地作出決策。」
然而，若只使用商業機構慣常收集的數據，未必能反映中小企的營運狀況。殷虹指出，雖然中型和大型公司的數據可經香港商業信貸資料庫（CCRA）取得，但由於一些中小微企擁有的數據不多，有時銀行需要使用東主或股東的個人信貸紀錄審視企業貸款申請：「中小微企持有人的個人信貸評分能反映企業的還款能力。」然而，中小企的營運狀況瞬息萬變，需要以更多元化的角度考慮其信貸表現。「就算知道企業以往的貸款表現，也不代表他們在未來也會維持不變。因此銀行更希望知道企業目前的營業狀況，譬如有沒有繳交物業帳單、每個月的開銷多少。」殷虹以茶餐廳為例，其每月使用的煤氣及電量正正可以反映實際營運狀況，「這就是所謂的替代數據，目前香港市面上仍未算推動得很好。」
殷虹表示，隨著香港金融界別的數碼化程度增加，近年行內持分者已開始利用更多新的技術：「以前在銀行開一個企業帳戶可能需要六至八個星期，還要提交很多文件、拆解整個企業的架構，每個股東又要驗證自己的身分。這些以前真的要靠人手做，現在就可以利用一些系統，再加上我們的中小企KYB（認識你的業務）和EKYC（認識你的客戶）技術去認證KYB。」
為了將替代數據納入信貸評估，環聯今年與聯邦學習平台OpenHive合作推出企業級聯邦學習數據網絡，透過機器學習技術，讓機構在毋須公開私有數據的前提下合作塑造及訓練人工智能模型，例如以租金及水電費支付紀錄為財務機構提供更精準的消費者及企業信貸報告。殷虹表示，希望能透過此系統鼓勵企業採用合規科技，並為信貸紀錄不足的中小企提供信貸風險評估的替代解決方案。
雖然能夠收集並用於信貸分析的數據種類繁多，但數據提供商仍需再思考如何能與資金提供方共享這些繁複的實時數據。Google香港今年發布的《智慧數碼城市－引領金融科技新生態》研究報告指出，98％受訪的金融科技公司認為產品創新是業務發展最重要的一環，其中API、數據分析、人工智能及機器學習更被視為加快創新的關鍵工具。殷虹認為，對於信貸評估而言，API融合將是可行的方案，而且虛擬銀行將更容易實行有關措施：「虛擬銀行更容易擁抱這些新技術，因為他們本身沒有分行，更難直接與中小企見面收集資料，所以更希望通過網上渠道或者API接口對接多方面的數據源，幫他們做到系統自動化。」在環聯的層面，由於銀行本身已會使用標準的個人信貸服務，因此增加使用企業評分或者額外數據時，只需額外增加一個系統接口，但仍需要考慮合規性方面的問題。此外，他亦提到開放銀行（Open Banking）將能提升銀行對批出貸款的信心：「如果能利用開放銀行觀察中小企的流水帳戶，可以看到企業每月的資金淨流入和流出，即使企業不是在那間銀行存款，銀行也會願意借錢給他們。」
為中小企提供資金方案諮詢的FundFluent同樣希望以嵌入式金融（embedded finance）的形式接入更多不同的數據，創辦人歐詠曦說，只要嵌入無程式碼技術（no code technology），就能讓資金提供方直接使用數據提供方的服務。她又指出，市面上有很多不同的第三方數據可供使用，譬如Google商家檔案對商戶營運狀況的分析（第三方數據），以及商戶使用的會計平台的數據（第二方數據），可以透過不同數據來源進行交叉驗證（cross validation），「幫助中小企用數據講述自己的故事。」目前FundFluent已開始與部分合作伙伴以「一鍵通過」（single click pass through）的方案透過API模式傳送數據，亦正與本地銀行討論合作的可能性。歐詠曦表示，整個金融生態系統，包括銀行、虛擬銀行，以至金融科技公司，背後都需要技術協助他們輸入、消化和驗證數據，因此希望專注建立讓整個生態系統都能嵌入使用的技術，解決效率低下的問題，同時提高靈活度和透明度。在中小企方面，她亦希望FundFluent能提供更多資金方面的結構性資訊，讓小企業東主不會因為缺乏對申請資金方面的知識和資源而錯失進一步擴張的機會。她坦言，沒有人生來就懂得融資，而且也不是所有希望做生意的人都需要成為資金專家：「沒有人會每天一起床就覺得今天要借錢。但起床時，他會有一個願景、夢想 — 我想自己的公司成長，資金是過程裡面的一小部分，是用來協助業務成長的其中一個方法。」
隨著防疫限制措施逐步放寬，香港經濟有望逐漸復甦，成功度過兩年營商寒冬的中小企開始摩拳擦掌重新開始拓展業務，預料未來幾年對融資的需求將持續增加。在金融機構和數據提供商嘗試透過新技術為中小企提供更多元化的貸款服務的同時，中小企亦須加強對數據運用及貸款形式的理解，才能達致真正的普惠金融。
普惠金融（Inclusive Finance）是聯合國在2005年提出的金融服務概念，意指普羅大眾均有平等機會獲得負責任、可持續的金融服務，而金融科技正正是近年推展普惠金融的重要力量。「普惠金融不單是可取得，還要是可負擔的，在沒有硬資訊、抵押品的情況下以可負擔的價錢借貸，對數據來源和模型的要求比較高，而這就是金融科技可以發揮的作用。」林晨強調，一定是先有數碼化，才能更好地做到普惠金融，與此同時，普惠金融之下，銀行提供的服務亦能推動中小企進一步數碼化：「普惠金融做好，那麼企業就會發展得好，有更多資源可以做數碼化，其實是一個循環。」 — — 區倩怡；編輯 鄧詠筠
