上線18個月，先后幫助1200余家工業小微企業，獲得各類貸款超過12億元。

這是哪家銀行的新業務？不是。或是擔保、小貸公司的業績報告？也不是。

在江蘇常州，有一家“不務正業”的激光設備制造企業——常州天正工業發展股份有限公司，通過他們開發的“i-Martrix”平臺，連通全國2.6萬臺設備、1.5萬家企業，每天收集工業生產數據1.5億條。

這些看似只能反映設備運行狀態的數據，卻巧妙地經過“生產力征信”模型，轉化為小微企業的征信報告，讓企業征信擺脫了對財務數據的依賴。

“企業利用我們提供的‘生產力征信’，就可以真實地反映出生產運營情況，金融機構也就能據此發放貸款，解決小微企業流動資金不足的問題，同時也能大大降低金融機構的壞賬率。”天正股份董事長張翀昊說。

生意做大了為何還虧損

如果沒有5年前的一次“頭腦發熱”，張翀昊還在世界500強企業，干著海外并購重組的工作。

那次，他回到國內進行并購重組調研，被國內的創新創業氛圍所感染，“一激動就辭職留下來創業了”。張翀昊曾在意大利國家激光實驗室工作多年，因此他的創業項目也選擇了這個最熟悉的領域。

2013年10月，張翀昊創立的常州天正工業發展股份有限公司從激光切割設備起步，2015年銷售就超過億元，2016年即成為國內較大的激光裝備生產商，最高峰時，細分市場占有率超過10%，華東地區市場占有率甚至超過一半。此后，裝備業務每年的增長都保持在60%以上。

然而，隨著生意越做越大，張翀昊卻發現公司卻越來越“難賺錢”了。2016年，企業銷售突破3億元，應收賬款逐漸增加，資金鏈一度緊張。

經過一番調研發現，原因不在于公司的產品或管理，而是來自客戶的賬款拖欠。一方面，企業客戶普遍存在融資難問題（天正80%的客戶為中小微企業），導致設備貨款回收困難。

“我們6個月回款率大概在50%，8個月能達到70%，這在行業內已經算是非常不錯的了。”張翀昊說，但是裝備行業的凈利潤普遍低于10%，所以每到年底一算賬，現金流往往都是負值。

另一方面，銀行等各類金融機構，雖然有服務的意愿，但由于中小微企業普遍缺乏客觀的財務數據，導致企業征信、授信等工作很難展開——國內充沛的資金端，與工業領域巨大的資金缺口（特別是工業中小微），形成了嚴重的矛盾，極大阻礙了工業制造的技術更新。

小微企業貸款難在哪里

如同天正股份的客戶主要是中小微企業一樣，我國的工業中小微企業達2000萬家，也占了工業企業的絕對多數。

“不是我的客戶不想給錢，而是他們生產也需要資金，但是他們的客戶也拖欠貨款，一環套一環。”

調研的結果，讓張翀昊發現一個矛盾的現象：工業中小微企業體量巨大，但融資困難，“我國每年新增設備12萬億臺套，存量設備達50萬億臺套，且平均8年就要更新一次，年融資需求超過12萬億。”

據統計，在工業制造領域、產成品流通領域的金融服務，有超過10萬億的缺口。而目前投向工業制造領域的金融信貸，大部分又集中在大中型企業。融資能力最弱的中小微企業，往往反而得不到信貸支持。據統計，工業中小微的資產負債率，不足大企業的10%，嚴重缺乏流動性。

而江蘇作為工業大省，有55萬家工業中小微；常州作為工業重鎮，有5萬家工業中小微企業，矛盾尤其突出。

“主要原因就在于，按照目前金融機構的風險管控要求，工業中小微企業與金融機構之間，存在巨大的信息不對稱。”張翀昊說，一方面是中小微企業缺乏完整的財務數據，更缺乏不動產抵押；另一方面，客觀的設備開工時間、有效生產、滿負荷時長、8小時外工作、故障信息等生產數據無法作為征信基礎。

也就是說，即使中小微企業有訂單、在生產、能盈利，由于信息不對稱，也很難獲得授信與貸款。這樣的問題普遍存在，張翀昊作為一個企業家，想要改變這一局面，似乎是天方夜譚。

但他認為，如果不解決這個問題，自己辛苦創業一手培育起來的企業，就要卡在“應收賬款”這個環節上，難有寸進步。

工業數據化身征信指數

2016年末，為解決客戶融資問題，由張翀昊博士牽頭，研發了“生產力征信”模型——該模型針對工業中小微客戶，以設備運行數據為基礎，對企業的真實生產狀況進行多維排序，從生產力的角度對企業畫像，描述企業的信用狀況。

記者走進天正股份公司，一面24小時開啟的數據大屏，連接著全國范圍內的各類生產設備。設備運行的生產數據，通過無線網絡傳回數據庫。

“我們把所有企業的生產數據做交叉對比，建立征信的基準面，從而測算單個企業的信用水平，并以此對企業信用進行排名。”張翀昊介紹說，這個排名是采用標定競爭半徑的方式，以半徑內的社會生產數據為基準面，通過對比基準面波動與個體波動的偏差，標定客戶相對信用。

2017年初，“工業大數據金融服務平臺”經各類金融機構嘗試運行，效果顯著——半年就幫助300余家小微客戶，獲得各類金融服務1.3億元，平均壞賬率比傳統方式減低了60%，也解決了天正本身的資金鏈問題。

“我們現在給自己的客戶完成服務后，發現大部分工業中小微企業還是缺錢。”張翀昊說，2017年下半年，應多個金融機構的要求，天正股份開始將征信業務作為主營業務之一，為其他裝備制造企業提供數據服務，解決裝備制造上下游行業的征信與融資問題。

迄今為止，平臺上共有上線設備2.6萬臺/套，各類企業1.5萬家，合作的金融機構共計22家；先后幫助1200余家企業，獲得各類貸款超過12億元；目前，這個征信平臺已經擁有各類知識產權達60余項。

為了解決“設備上云”標準不統計的問題，天正股份又開發出“多源異構設備信號的數據化解析技術與模型”，以及各類相關硬件——該系統不再從設備直接采集數據，而是從設備采集統一的電磁信號，然后根據海量的后臺算法，將普通的電磁信號，解析成設備的生產數據，避免了數據直接采集的各項難點。

現在，最讓張翀昊頭疼的是“錢太多貸不出去”，多家金融機構前后提供了近300億元可利用授信，遠遠超過線上1.5萬家企業的需求。2018年9月，天正開始嘗試為常州本地的中小制造企業免費部署信息化系統，希望幫助盡可能多的小微制造業盡快連入工業互聯網，與各類金融機構完成對接，真正形成一種“產融結合”式的發展。

專家聲音

融資道路上，征信平臺作用比想象中更大

通常，企業精確的產能數據的獲得和統計缺失的程度各異，直接影響了金融機構對此類企業的授信。報道中提及的企業通過自主研發的i-Martrix工業互聯網開放平臺，連接整合全國2.6萬臺激光設備真實的實時運行數據，準確度量企業生產力水平，為工業中小微企業的信用風險評估提供了合理完整的依據，從而有效解決了企業因生產力水平指標缺失或不足引起的信用評估不準確問題，同時緩解了此類企業融資難的問題。

在工業重鎮常州，企業進行了新工業價值的創新，率先完成了傳統工業企業產線數據化、知識軟件化、服務平臺化的轉型升級，完整、準確、及時收集產線、設備的實時生產數據。

從信用管理方面來講，這相當于給中小微企業的每臺設備都裝了一個智慧的大腦，其生產數據源源不斷地傳輸進入信用管理系統，通過交叉比對平臺企業生產數據建立生產力水平基準數值，根據擬評估企業與基準值的偏離度進行信用排序，為金融機構對相關中小微企業的信用風險的控制提供了合理有效的依據。

工業大數據信用管理平臺，掌握行業生產指數，亦是對供應鏈金融建立的初步嘗試，合理的信用管理，可以把單個企業的不可控風險轉變為工業鏈企業整體的可控風險，立體獲取信息，將風險控制在最低，拓寬融資渠道，打造良好的工業生態金融環境，真正形成創新、開放、連接、融合的工業應用的組態化環境。