小微企业融资难这一世界性难题至今仍然待求新解。
世界银行2018年发布的《中小微企业融资缺口》报告显示，在中国，中小微企业潜在融资需求达4.4万亿美元，融资供给仅2.5万亿美元，潜在缺口高达1.9万亿美元，缺口比重43%。
中小微企业嗷嗷待哺，以银行为代表的金融机构却处于“不敢dai、不愿dai、不能dai”的局面，究其原因，主要有三点：一是经营相关数据缺失，风险不可控。长期以来，小微金融有价值的数据一部分沉淀在各个zf部门，如央行征信中心、税务部门、工商部门、电力部门等；另一部分则存在于交易、招采、纳税等经营场景中。金融机构难以掌握多维度动态经营信息，导致“不敢dai”。二是相比大中型企业，小微企业融资在银行眼里只能是“苍蝇肉”，难以调动他们的积极性。“做中小企业的客户成本太高、利润太少。”某业内人士坦言。三是针对企业经营的分析高度依赖于对行业的理解，很多银行无法针对小微企业的行业属性、地域差异、经营特点等，推出有针对性的信dai产品和风险管控手段。
近年来，随着央行定向降准等货币政策工具的实施以及各地的积极探索，小微企业融资服务已呈现出“量增、面扩、价降”的积极变化。作为小微金融的重要服务主体，银行未来需要从数据分析、产品创新、流程设计等方面提高对小微企业的信dai技术能力与服务效率。
信dai技术的突破有赖于数据基础设施的成熟。随着zf数据的打通，银行可从结果数据预测小微企业真实经营状况，实现客户下沉。zf数据因其覆盖领域广阔，理论上可涵盖几乎所有小微经济体各类经营相关数据，包括水、电、交通、税务等不同维度数据，通过数据基础设施渗透，能还原各类企业生产经营活动。
在产品设计方面，银行要将金融能力封装，根据需求嵌入经营生态圈。一方面，银行要提高信用dai款比重，打造类似信用ka的小微金融主流产品，逐步淘汰低效率的传统人工单笔审核与授信模式，实现银行将业务流程线上化、规模化，达到降本增效的目的。另一方面，可通过与场景方、金融科技企业的深度合作，借助金融科技手段不断优化风控模型，并以大数据为依托，实现金融服务的场景化渗透与客群下沉。
中腾信作为专注于消费金融领域科技服务的创新型、专业化、互联网化服务机构，基于在生物识别、机器学习、自然语言处理、知识图谱等人工智能以及大数据、云计算等前沿技术的研发使用上取得突出成果，实现了在智能获客、智能风控、智能反欺诈、dai中决策、dai后管理等业务场景中的成熟应用，覆盖消费信dai全周期，能帮助银行大幅降低信dai业务中的人工干预，满足“期限短、频率高、需求急、金额小”的小微企业融资需求。
研究报告指出，支持民营和小微企业发展是一个长期过程，应建立具有差异性、互补性的小微企业特色金融服务体系，并发挥非银机构在服务小微企业方面的积极作用，努力用金融科技手段解决小微企业融资成本、效率、渠道等问题。