数字经济时代，客户为了获得商品，不仅要支付货币，还要支付数据信息。商业机构通过积累大量的数字信息，对客户进行更加精确的画像，判断客户的信贷需求和信用，使信用评价和需求评估的相关性更强。基于强大的人工智能和数据存储能力，信用评价可以从更加全面的维度进行，从而构建更加完善的数字化体系。

小微企业是一个比较特殊的经济体，类型复杂，介于正式与非正式之间，有效的财务信息数据相对难以获得。对于小微企业而言，非财务信息覆盖的范围相对更加广泛，也更加全面。若要有效地对小微企业进行信用评级，应根据小微企业不同类型的信息，分别构建有针对性的信用评价模型。

财务信息

小微企业的履约能力和成长性是信贷机构决定其企业信用的核心因素。信贷机构通过分析企业的财务数据可以判断企业运营资金需求、经营能力、偿付能力等指标，进而对企业信用进行评级。例如，根据企业的资产负债率、流动比率、资本收益率、收入增长等财务指标可以对借款人的还款能力进行分析判断。然而，由于我国的社会信用基础比较薄弱，大多数小微企业的财务透明度比较差，财务制度不规范，甚至部分微型企业根本就没有财务报表，这类小微企业即便能够提供一些财务数据，失真度也比较高，显著增加了贷款违约概率。因此，依赖财务数据来评估小微企业信用通常会导致小微企业的信用评级低、信息不对称、还款风险大等问题，从而导致银行放弃贷款，企业失去融资机会。

税务信息

税务数据中有大量可以反映企业第一还款来源的直接信息。按照纳税人、课税对象或纳税环节分类，在我国现行的18个税种中，与企业经营直接相关的税种包括5种，其中增值税、企业所得税是对企业经营情况的直接反映。此外，税务数据更新频率高，增值税相关数据可按月更新；企业所得税相关数据可按季度更新。税务信息用于小微企业融资时可输出的企业信息维度包括企业主营商品分析、采购商品分析、销售额排名区间、水电支出等信息。2015年7月，国家税务总局和中国银监会在全国范围内开启“银税互动”，鼓励税务部门和银行业金融机构探索建立专线、搭建系统平台等方式实现数据直连,通过企业税务信息对企业进行授信。

行业信息

小微企业所处行业的属性对企业信用和违约概率有显著影响。相对于第三产业，制造业通常有一定的场所、机器设备等固定资产，因而信用评级更高，更容易获得贷款；农业企业受惠于政府服务“三农”的政策导向，其受到信贷抑制的可能性也弱于其他行业。对于一般服务业和批发零售业，小微企业处于这些行业的低端市场，其竞争激烈，附加值低，规模较小且抵抗市场波动能力较弱，因而信用评级较低，违约概率较高。

企业主信用信息

相比小微企业数据采集难，对企业主的征信信息的采集更容易实现。个人的信息采集和评估系统相对完善，其稳定性要比企业好得多，因此，小微企业主个人信用状况对小微企业信用评级至关重要。通过分析企业主个人的贷款记录、个人财务能力情况及个人行为可以评估小微企业的履约意愿及能力。国外通过对印度小微企业贷款案例分析发现，信用风险影响因素包括企业主经营理念、企业主经营水平、企业主有无违法记录、企业主经营思路、贷款利率、用途等。

以德国国际项目咨询公司(IPC)为例，IPC是一家专门为以小微企业贷款业务为主的银行提供一体化咨询服务的公司。IPC模式主要考察借款人偿还贷款的能力、借款人偿还贷款的意愿及内部操作风险的控制。关于客户的还款意愿，IPC 公司会首先评估客户个人的信用状况，具体衡量其包括个人声誉、信用历史、贷款申请的整体情况和所处的社会环境，随后要求贷款人提供严格的抵押品以降低客户的道德风险。该公司凭借20多年为小微企业提供金融服务的经验，在10多个国家运作小微贷款项目，平均不良贷款率低于3%。

交易记录信息

就支付信息征信贷款模式而言，小微企业的交易记录数据是影响企业信用评级的主要因素。交易数据主要来源于淘宝、京东等电商平台上形成的购销数据，包括网上商铺的交易流水数据和消费者的消费数据。商铺的在线交易流水能够反映其日常经营情况，可作为信贷风控的评价依据。国内主要电商平台通过获得金融业务资质开展中小微信贷业务，主要依据本平台交易数据，服务其网商生态圈内的小微企业。通常在贷后阶段，传统信贷机构很难知悉贷款资金的使用情况。而在电商平台上，卖家的资金使用行为和运营行为能被部分监控，因此贷款后小微企业的交易行为也会对小微企业的信用评级造成影响。