“在2015年11月我谈下来一笔业务，但是需要投入研发和购买设备，当时企业资金缺口有200万元，又是着急用的钱。以前企业都是用自有资金接小订单，这次真是难到我了。”深圳领域实业有限公司总经理卢毅在接受中华工商时报记者采访时表示，由于时间紧，我咨询过民间借贷，不过利率太高，而我印象中的银行贷款普遍面临手续复杂需要抵押物，当时很是焦急。
    像这样的小微企业面临的融资难、融资贵往往就在订单突然来的时候，短、急、快是这类企业融资的特点。对于银行来说，小微企业的贷款也存在很多的无奈。用传统的抵押贷款等方式和模型实现风险的控制，多数小微企业跨不过银行贷款的门槛。为了创新传统的贷款模式，建设银行深圳分行先行先试，依托大数据，通过风险模型进行贷款额度测算，用标准化的产品和服务批量解决小微企业的融资问题。
    深圳领域实业有限公司是为手机制造商生产手机出厂保护膜和电池不干胶的制造业企业。记者穿上防尘鞋套进入生产车间，看到基层楼的生产设备在不停地运转，有技术人员穿梭于机器之间进行质量把控，在机器机组上方可以醒目地看到该组生产设备的责任人标示。
    卢毅对记者说，早些年由于生产规模小，一直是自有资金，不过2015年11月，与oppo接触后，希望我们针对现在手机屏幕易碎的状况研发一种四周是曲面的手机出厂膜，减少碎屏率。
    “当时我心里是又高兴又矛盾，能够有自己的核心技术，让企业在这个市场处于领先位置，能极大提高企业核心竞争力，利润率也会增加。不过，原有的设备无法完成要求，需要立即筹措200万元的资金以添置更新设备。”没有什么贷款经验的卢毅咨询附近的传统银行，但因为流程慢、需要抵押物等原因融资问题迟迟没有得到解决。
    对于小企业而言的融资难、融资贵问题，对于银行来说，问题何在？
    建设银行深圳分行行长王业向记者提到银行发展小微企业业务两个痛点：责任追究一刀切，贷款的申请渠道过小过窄。由于小企业贷款往往有金额小、户数多、风险较大的特点，所以责任追究往往会成为商业银行内部绕不过的坎。而很多小微企业不知道如何通过银行申请贷款，不知道怎样贷款便宜，便只能通过民间融资，所以导致融资贵。
    卢毅在了解到建设银行深圳分行税e贷后，便通过网站进行了申请，经过测算，领域实业顺利地申请到184万元信用贷款，贷款年化利率7.55%，随借随还，为企业节省了不少财务成本。从2014年到现在，领域实业每年以60%的速度增长，预计今年销售额将达到8000万元，明年力争1.2亿元。
    作为数据云贷项下的首个产品方案，税e贷运用大数据原理，以企业涉税数据为核心，辅以企业交易流水、工商信息、信用记录以及企业主个人征信信息等数据，对借款人进行主动预授信且在预授信额度内进行标准化审批，是一种向市场而生的信贷授信产品。
    据记者了解，云快贷模式通过1年的运行，贷款投放167亿元，贷款余额143亿元，户均余额270万元，客户数达5280个，服务贷款客户数超过了建设银行深圳分行近十年来小企业客户峰值数的2倍。
    记者在采访中了解到，建行深圳分行依托人行征信系统、深圳市信用网、市场监督管理局、法院诉讼服务平台、深圳市房地产信息系统、第三方房产评估系统、深圳市国税局系统、合作方平台等具有公信力的大数据平台数据，对数据进行综合分析，还原小微企业的真实经营情况，实现对小微企业的综合判断，进而快速选择符合标准的小微企业客户群体。贷前大数据还原小微企业真实经营状况；贷中大数据建模，实现小微企业快速审批；贷后做到大数据监测，保证了小微企业的及时续贷。运用大数据原理，围绕小微企业的核心风险，建立贷后监测预警体系——通过贷后监测预警体系，对于符合续贷条件的小微企业，进行提前评估、提前提醒、提前办理续贷业务，及时地实现了小微企业融资的衔接，帮助企业实现续贷的平稳过渡。
    基于大数据平台下的小微企业信贷模式，对缓解小微企业融资难、融资贵起到关键作用。一方面，银行可以通过丰富、权威的数据来源，判断小微企业风险情况，给出合理信贷额度。另一方面，小微企业申请简便，在线操作降低银行运营成本。随着小微企业融资进入大数据模式，在税务、征信、法律等方面的信息往往作为依据，小微企业经济行为更加重要。