在互联网时代，银行在对企业贷款进行风险控制方面面临着巨大挑战，尤其是面对中小企业的放贷业务，银行很难获得产业链上数以万计企业的完整数据，并基于这些数据打造出立体的风控模型。

针对于这一难题，与金融科技类企业进行合作，是目前银行开展中小企业贷款业务最有效的方法之一。金融科技企业的优势在于拥有庞大的数据，其可以通过给银行提供不同交易场景的大数据，来保障银行对互联网贷款业务进行有效的风险控制。

该类金融科技企业的模式众多，如以税银服务起家的微众信科，掌握发票数据的诺诺金服，以及手握ERP数据的金蝶金融。

ERP数据是颗粒度最为细致的数据，包括财务数据、生产库存数据等，通过分析ERP数据还原企业经营能力，与大数据信息交叉检验，构建风险量化模型，实现风险因素判断，能够帮助金融机构了解企业全面经营状况。

以金蝶金融为例，其在供应链数据的掌握上有着天然的优势，毕竟对于中小企业来说，最能反应其经营状况的数据是基于产业链的物料、资金等流通信息。得益于掌握这类丰富的产业链数据资源，金蝶金融可以通过ERP数据的挖掘，帮助金融机构更好识别客户风险，提前进行风险预警以及采取相应措施。

通过一个典型的小微企业贷款案例可以窥见ERP大数据风控的价值：某主营业务为机械设备配件生产的设备公司，其2018年营收约500万元，在经营上一直较为稳定。此前，某互联网银行基于传统的风控模式，在19年向该设备公司发放了5万元的经营性贷款。

然而，在放款后的经营过程中，金蝶金融的ERP数据监控发现了该设备公司的经营问题。首先，该企业在2018年的ERP财务数据中，“员工薪资”相关科目有明显的数据异常，出现了疑似多次拖欠员工工资情况。此外，该公司同时还出现了“税收滞纳金、罚款”科目的异常，疑似有欠税风险。

利用ERP数据综合判断，该企业的上述两个情况属于重大风险预警。在ERP数据监控异常的一周后，该设备企业因欠款产生了法律诉讼，被判败诉后被法院强制执行，最终该笔5万元的贷款出现了逾期。

案例充分显示了企业ERP数据对于中小企业经营风险的识别和预警功能。因此，在针对中小企业的贷款业务领域，具备大数据优势的金融科技企业，可以为银行等金融机构搭建风控模型时提供强大的数据支撑，并保障金融风险的有效控制。

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