一、 困境下，中小企业发展需要AI赋能

根据国家统计局数据，　至2016年底，全国实有各类市场主体8705.4万户，其中，企业2596.1万户，个体工商户5930万户，农民专业合作社179.4万户。2016年中小企业主营业务收入实现72.2万亿元，同比增长6.0%，与此同时，中小企业利润总额呈现稳步增长态势，亏损面及从业人员降幅收窄，行业发展整体向好。虽然中小企业整体规模稳步增长，但仍然面临众多问题和困难。如，税费负担过重，企业压力较大；近年来伴随我国生活水平的提高，用工成本持续上升以及部分原材料价格上涨速度快于PPI，造成企业成本大幅增加等。此外，由于中小企业自身财务管理乏力、信用风险较大等原因，无法满足银行贷款的严苛要求，进而使得中小企业融资难。而融资困境成为制约我国中小企业发展的又一突出因素。此时，新兴的互联网金融行业的出现在一定程度上缓解了中小企业融资难问题。互联网金融以其不同于传统融资的方式，有效的降低企业贷款成本、担保不足等问题，为中小企业提供融资服务。

同时，由于中小企业自身特点，为中小企业提供金融服务的金融机构也面临各种风险。例如企业规模小，企业本身抗风险能力较弱，难以保障贷款如期偿还；大部分中小企业缺乏完善的公司治理结构，主要领导人作用过分突出，其主观意愿影响是否要偿还贷款；财务管理制度不规范，财务报表失真，金融机构无法有效衡量其真实的偿债能力；公司短期行为较多，缺少核心竞争力或特色经营，发展受限，可持续经营能力无法评判；企业整体信用观念相对浅薄，信用可靠度低，贷款难如约偿还等风险，而在AI的赋能下，AI的使用能帮助金融机构在一定程度上识别中小企业信用风险，监控中小企业信用行为，降低融资风险，提高融资效率。让一部分真正优质的中小企业快速的获得融资，将改变全国中小企业的生存状态。

二、 AI赋能在中小企业信用评级中的应用

金准数据基于全网、全维度的大数据的前提，利用AI对数据进行标准化处理，通过刻画更加准确的信用画像和更加优化的模型，对目标进行风险分析和预测。

数据标准化处理是形成债务主体信用信息图谱的前提，更是构建债务人信用风险传导路径的基础。AI的应用，可以对线上获取的信用信息数据项的来源、性质、作用、位置、编码进行标准化处理，再由独立第三方审计机构全面审计后纳入信用信息数据库，最后实现科学分类、真实记录、有效建档，为评级提供更加规范的数据支撑。

金准数据利用AI的应用可以刻画更准确的企业信用画像。信用画像的刻画包括多个维度，但不只限于：识别欺诈行为、历史信用分析、行为偏好、多层次风险结构识别等。例如使用AI鉴别刻画对象的欺诈行为实现对中小企业信用行为的监控。通过对海量数据的分析和处理，对目标对象进行信息核实、经营轨迹分析、黑名单比对等来更加准确的甄别目标对象是否存在欺诈行为并根据甄别结果对该企业进行欺诈预警，从而实现对企业的信用行为监控。

与此同时，金准数据的商业模式可以做到，AI还可以优化传统信用模型。在信用评估模型中使用AI技术可以有效的提高分类器的分类精度和稳定性，这是因为AI的加入能使信用评估模型具有优于传统统计学方法的适应复杂非线性分类的能力，从而提高信用模型预测结果的准确度。大公信用评级原理的核心思想是偏离度，把影响债务人信用级别的多个因素归为偏离度表示，并根据债务人的特征规定多个影响偏离度的指标，通过对偏离度的衡量来分析和预测债务人风险。AI的算法可以更加准确的解决评级方法中的关键技术，例如影响偏离度的各指标权重的确定、预测偏离度的变化和对预测结果进行情景分析等。最后用自然语言生成技术对评级报告优化，从而实现高质量的评级报告的自动生成。

三、 意义，AI将改善中小企业的生存状态

AI的基础正是数据分析，数据是燃料，分析是引擎。以前只有大企业可以通过决策支持系统对企业创新的分析、商业智能和数据管理。在AI时代中小企业也可以通过AI获得。以前对中小企业来说AI是独立于分析战略之外的黑盒子，而金准数据通过AI为中小企业赋能。 让优质的企业更容易获得融资，让有信誉的企业更低成本的获得客户。让中小企业时刻都能清晰的看到自己所处行业、地区的发展状况，获得以前只有大企业才能拥有的决策支持系统。这一切都将大大改善中小企业的生存状态。