2018年12月04日 星期二
融资难,试试工业互联网这剂药方
本报记者 张 晔
视觉中国

    上线18个月,先后帮助1200余家工业小微企业,获得各类贷款超过12亿元。

    这是哪家银行的新业务?不是。或是担保、小贷公司的业绩报告?也不是。

    在江苏常州,有一家“不务正业”的激光设备制造企业——常州天正工业发展股份有限公司,通过他们开发的“i-Martrix”平台,连通全国2.6万台设备、1.5万家企业,每天收集工业生产数据1.5亿条。

    这些看似只能反映设备运行状态的数据,却巧妙地经过“生产力征信”模型,转化为小微企业的征信报告,让企业征信摆脱了对财务数据的依赖。

    “企业利用我们提供的‘生产力征信’,就可以真实地反映出生产运营情况,金融机构也就能据此发放贷款,解决小微企业流动资金不足的问题,同时也能大大降低金融机构的坏账率。”天正股份董事长张翀昊说。

    生意做大了为何还亏损

    如果没有5年前的一次“头脑发热”,张翀昊还在世界500强企业,干着海外并购重组的工作。

    那次,他回到国内进行并购重组调研,被国内的创新创业氛围所感染,“一激动就辞职留下来创业了”。张翀昊曾在意大利国家激光实验室工作多年,因此他的创业项目也选择了这个最熟悉的领域。

    2013年10月,张翀昊创立的常州天正工业发展股份有限公司从激光切割设备起步,2015年销售就超过亿元,2016年即成为国内较大的激光装备生产商,最高峰时,细分市场占有率超过10%,华东地区市场占有率甚至超过一半。此后,装备业务每年的增长都保持在60%以上。

    然而,随着生意越做越大,张翀昊却发现公司却越来越“难赚钱”了。2016年,企业销售突破3亿元,应收账款逐渐增加,资金链一度紧张。

    经过一番调研发现,原因不在于公司的产品或管理,而是来自客户的账款拖欠。一方面,企业客户普遍存在融资难问题(天正80%的客户为中小微企业),导致设备货款回收困难。

    “我们6个月回款率大概在50%,8个月能达到70%,这在行业内已经算是非常不错的了。”张翀昊说,但是装备行业的净利润普遍低于10%,所以每到年底一算账,现金流往往都是负值。

    另一方面,银行等各类金融机构,虽然有服务的意愿,但由于中小微企业普遍缺乏客观的财务数据,导致企业征信、授信等工作很难展开——国内充沛的资金端,与工业领域巨大的资金缺口(特别是工业中小微),形成了严重的矛盾,极大阻碍了工业制造的技术更新。

    小微企业贷款难在哪里

    如同天正股份的客户主要是中小微企业一样,我国的工业中小微企业达2000万家,也占了工业企业的绝对多数。

    “不是我的客户不想给钱,而是他们生产也需要资金,但是他们的客户也拖欠货款,一环套一环。”

    调研的结果,让张翀昊发现一个矛盾的现象:工业中小微企业体量巨大,但融资困难,“我国每年新增设备12万亿台套,存量设备达50万亿台套,且平均8年就要更新一次,年融资需求超过12万亿。”

    据统计,在工业制造领域、产成品流通领域的金融服务,有超过10万亿的缺口。而目前投向工业制造领域的金融信贷,大部分又集中在大中型企业。融资能力最弱的中小微企业,往往反而得不到信贷支持。据统计,工业中小微的资产负债率,不足大企业的10%,严重缺乏流动性。

    而江苏作为工业大省,有55万家工业中小微;常州作为工业重镇,有5万家工业中小微企业,矛盾尤其突出。

    “主要原因就在于,按照目前金融机构的风险管控要求,工业中小微企业与金融机构之间,存在巨大的信息不对称。”张翀昊说,一方面是中小微企业缺乏完整的财务数据,更缺乏不动产抵押;另一方面,客观的设备开工时间、有效生产、满负荷时长、8小时外工作、故障信息等生产数据无法作为征信基础。

    也就是说,即使中小微企业有订单、在生产、能盈利,由于信息不对称,也很难获得授信与贷款。这样的问题普遍存在,张翀昊作为一个企业家,想要改变这一局面,似乎是天方夜谭。

    但他认为,如果不解决这个问题,自己辛苦创业一手培育起来的企业,就要卡在“应收账款”这个环节上,难有寸进步。

    工业数据化身征信指数

    2016年末,为解决客户融资问题,由张翀昊博士牵头,研发了“生产力征信”模型——该模型针对工业中小微客户,以设备运行数据为基础,对企业的真实生产状况进行多维排序,从生产力的角度对企业画像,描述企业的信用状况。

    记者走进天正股份公司,一面24小时开启的数据大屏,连接着全国范围内的各类生产设备。设备运行的生产数据,通过无线网络传回数据库。

    “我们把所有企业的生产数据做交叉对比,建立征信的基准面,从而测算单个企业的信用水平,并以此对企业信用进行排名。”张翀昊介绍说,这个排名是采用标定竞争半径的方式,以半径内的社会生产数据为基准面,通过对比基准面波动与个体波动的偏差,标定客户相对信用。

    2017年初,“工业大数据金融服务平台”经各类金融机构尝试运行,效果显著——半年就帮助300余家小微客户,获得各类金融服务1.3亿元,平均坏账率比传统方式减低了60%,也解决了天正本身的资金链问题。

    “我们现在给自己的客户完成服务后,发现大部分工业中小微企业还是缺钱。”张翀昊说,2017年下半年,应多个金融机构的要求,天正股份开始将征信业务作为主营业务之一,为其他装备制造企业提供数据服务,解决装备制造上下游行业的征信与融资问题。

    迄今为止,平台上共有上线设备2.6万台/套,各类企业1.5万家,合作的金融机构共计22家;先后帮助1200余家企业,获得各类贷款超过12亿元;目前,这个征信平台已经拥有各类知识产权达60余项。

    为了解决“设备上云”标准不统计的问题,天正股份又开发出“多源异构设备信号的数据化解析技术与模型”,以及各类相关硬件——该系统不再从设备直接采集数据,而是从设备采集统一的电磁信号,然后根据海量的后台算法,将普通的电磁信号,解析成设备的生产数据,避免了数据直接采集的各项难点。

    现在,最让张翀昊头疼的是“钱太多贷不出去”,多家金融机构前后提供了近300亿元可利用授信,远远超过线上1.5万家企业的需求。2018年9月,天正开始尝试为常州本地的中小制造企业免费部署信息化系统,希望帮助尽可能多的小微制造业尽快连入工业互联网,与各类金融机构完成对接,真正形成一种“产融结合”式的发展。

    专家声音

    融资道路上,征信平台作用比想象中更大

    通常,企业精确的产能数据的获得和统计缺失的程度各异,直接影响了金融机构对此类企业的授信。报道中提及的企业通过自主研发的i-Martrix工业互联网开放平台,连接整合全国2.6万台激光设备真实的实时运行数据,准确度量企业生产力水平,为工业中小微企业的信用风险评估提供了合理完整的依据,从而有效解决了企业因生产力水平指标缺失或不足引起的信用评估不准确问题,同时缓解了此类企业融资难的问题。

    在工业重镇常州,企业进行了新工业价值的创新,率先完成了传统工业企业产线数据化、知识软件化、服务平台化的转型升级,完整、准确、及时收集产线、设备的实时生产数据。

    从信用管理方面来讲,这相当于给中小微企业的每台设备都装了一个智慧的大脑,其生产数据源源不断地传输进入信用管理系统,通过交叉比对平台企业生产数据建立生产力水平基准数值,根据拟评估企业与基准值的偏离度进行信用排序,为金融机构对相关中小微企业的信用风险的控制提供了合理有效的依据。

    工业大数据信用管理平台,掌握行业生产指数,亦是对供应链金融建立的初步尝试,合理的信用管理,可以把单个企业的不可控风险转变为工业链企业整体的可控风险,立体获取信息,将风险控制在最低,拓宽融资渠道,打造良好的工业生态金融环境,真正形成创新、开放、连接、融合的工业应用的组态化环境。

    (南京财经大学金融学院 胡子江)  

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