益达，又说：“当然，我这里没有任何指责的意思，每个人的选择不同罢了。
B端目前还是一片蓝海，也有一定的进入门槛，所以可以安安静静的搞研发、打基础。”
中国没有B端互联网的巨无霸，也确实让人感觉匪夷所思的。
张益达相信迟早会涌现出这么一家公司的，当然大概率是在阿狸和企鹅中孵化出来。
无他，扎根太深了。阿狸的可能性甚至还要更大一些，因为钉钉比企业微信要好很多。
卖弄一通之后，许卫开始回到主题，他说道：“那我简单谈一下我对小微企业贷的看法，不足之处，还请张总见谅。”
“许总谦虚了，还请赐教。”
许卫继续讲道：“涉税数据在贷款领域的使用是一种中国创新。
中国在根据国情进行了税务的营改增之后，涉税数据价值大增，这对于中国金融业来说是一个非常大的机会，可以直接迈入数据化的时代，在国际上进行弯道超车。
通过税务局的专线接口调取相应的数据进行清洗、分析，通过模型形成可视化报告，并且给企业评分。
而金融机构可以基于这些信息给企业贷款。
在这个过程中，更现实的方式是实现自动化，用“人工+机器”学习的方式，让金融机构多了一个工具，以提高贷款效率。
在深入数据建模的过程中，我们发现了中小微企业在当下有着更多的独特数据特点。
比如对于互联网企业来说，他们没有厂房、办公楼，以及大量的设备。
所以在设置影响他们信用的权重时，会和传统企业有非常大的不同。
同时我们还得出一个结论：针对不同的行业，必须进行不同的模型构建，这可以让影响因子有着更强的行业属性。
小微企业如果运营状况非常好，财务上往往会有较高的管理费用，这样一来日常开支增加，企业就会降低账面上的利润。
所以，小微企业管理费比例这样一个传统财务分析不会覆盖的指标，也成了反映企业运营的一个重要参考。
这些都和传统应用企业资产负债率等评估标准有着很大的不同。”
张益达赞赏地看了许卫一眼，不愧是行家，看来微众税银的确摸索出了一些税贷领域的门道。
买，一定要把这家公司买下来。
“除了涉税数据，小微企业贷款也还可以纳入其他的企业运营数据作为参考吧？”
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