从狭义上而言，
信用风险多为经济损失风险，认为交易双方中至少一方的违约行为是造成风险的根本原因。经济损失越高、企业存在的信用风险越大，反之，潜在的经济损失越低，企业潜在的信用风险越小。
从广义上而言，企业的信用风险不仅涵盖了经济损失的不确定性这一内涵，也
包括了交易双方至少一方的违约行为所造成的信用质量的变化所带来的未知机会成本的升高。
因而，无论从狭义抑或广义范畴来看，企业信用风险的提升、信用质量的降低，将
对企业个体以及与其相关的交易方或相关群体带来极大的经济损失和极高的未知成本。
一、小微企业融资信用风险
早期，企业融资的信用风险主要指未来无法偿付的可能性，然而随着金融产品的多样化发展，企业与银行等金融机构之间、企业与企业之间的交易日益复杂，
现代企业融资的信用风险已经突破了传统借贷风险的范畴，具有多种多样的形式。
具体到小微企业的互联网融资信用风险而言，能否按期、如数偿付本息，是银行等金融机构在进行风险评估时着重考虑的要点。在小微企业互联网融资过程中，大
数据技术对于小微企业信用的评价发挥着极为重要的作用，能够更为有效的识别、判定小微企业互联网融资信用风险来源。
1.
信息不对称的风险
一直以来，信息不对称是制约小微企业顺利获取融资的瓶颈，也越来越成为影响小微企业业务发展和风险防控的关键。小微企业规模较小、预算紧张，企业运营管理以及财务管理方面的专业人才相对紧缺，企业难以开展科学化的现代管理。
因而，
小微企业本身很难向银行等金融机构提供符合要求的企业经营管理信息和数据，这从客观上导致了小微企业与银行等金融机构之间的信息不对称。
信贷人员对小微企业的认识较为孤立、片面，形成了“信息孤岛”，难以形成对小微企业发展现状和发展潜力的正确判断。部分小微企业主观上造成了与银行等金融机构之间的信息不对称。
为获取更大的收益、获批更多的资金，
部分小微企业构造虚假交易、虚假流水、虚假物流信息，这为银行等金融机构的风险评估工作带来极大的困扰，很难形成小微企业融资风险的正确评估。
例如，
小微企业的违规操作，以虚假流水、虚假 POS 记录、虚假应收账款、虚假物流信息等骗贷问题。因此，大数据背景下针对小微企业互联网融资信用评价的研究，必须通过科学的指标构建涵盖更为广泛、多元的小微企业信息。
并通过先进的互联网技术、大数据技术，实现海量数据信息的搜集、分析和挖掘，
最大限度的降低信息不对称对于小微企业互联网融资风险评价的影响。
2.
财务风险
财务风险是各类企业融资过程中风险的最重要来源，小微企业的互联网融资亦是如此。财务风险主要是指
由于企业的经营不善带来的经济损失，致使企业既定时期内的财务绩效和还款能力与预期相比发生的较大偏差。
由于财务风险与融资者的权益、负债、资金流动性、还款能力等具有密切的关系
，财务风险的发生极易导致企业资金流发生严重问题，继而导致违约率的发生和升高。
财务风险是小微企业互联网融资风险的重要来源。一方面，由于小微企业与银行等金融机构之间存在极大的信息不对称性，小微企业的财务风险很难被准确衡量，或者由于信息的缺失被放大，或者由于虚假信息被缩小。
另一方面，总体而言，
小微企业规模较小、能力较弱，容易受到国际形势、经济社会形势、自然灾害及社会事件的影响，企业经营过程存在极大的波动性和脆弱性，因而导致小微企业可能存在突发性的财务风险。
例如企业经营不善，导致企业利润率、速动比率、库存周转率较低等状况。因此，大数据背景下针对小微企业互联网融资信用评价的研究，一方面，
必须考虑如何更为合理、准确地获取企业的财务数据。
另一方面，针对小微企业特征，分析、探索能够反映财务风险的多元指标集，例如小微企业的社会评级数据、小微企业以及企业相关方的行为数据等，
实现对企业财务数据的补充、替代，进而快速、准确的给出小微企业互联网融资信用的有效评价。
3.
关联关系复杂性风险
小微企业间复杂的关联关系，是导致互联网融资信用风险的另外一种重要来源。由于企业规模较小、管理较为混乱，
小微企业间往往存在难以被发现的不正规关联行为，使得大量小微企业之间构成了直接或隐性的关联关系，成为了小微企业互联网融资信用风险发生的重大隐患。
小微企业间的关联关系包括企业法人代表、出资人、财务负责人等在其他企业的交叉任职行为、
企业之间的拆借和互为担保行为以及企业之间的交易行为等。
上述关联信息很难通过一般的方式发现，
人工审查模式难以应对小微企业的刻意隐瞒行为，必须借助大数据技术和手段，深入挖掘企业间不同数据的内在关联，进而对小微企业之间是否存在复杂性关联关系的风险形成判断。
4.
脆弱性风险
相对大企业而言，小微企业面对国际形势变化、国内经济社会变革、自然灾害及社会事件的能力较弱，
在面对宏观环境变化导致的经济系统性风险过程中，小微企业具有较高的脆弱性。
相对于其他融资途径而言，互联网融资的约束性相对较弱，因此，在总体经济环境相对较好的情况下，
小微企业互联网融资违约率相对较低，反之违约率相对较高。
小微企业往往存在于较为末端的行业和服务业，
突发状况对某些行业造成严重损害时，小微企业的脆弱性更高，违约风险极大。例如，小微企业所属行业属于夕阳行业或急需转型、淘汰的行业类型，抑或所处地区的经济环境、金融环境、市场环境极为不健全等情况。
同时，由于小微企业存在地理上分布的不平衡性，
在集中分布的地区，脆弱性风险由于当地的经济社会情况，存在差异性。银行等金融机构为小微企业提供的互联网融资形式带有普惠金融的内涵，涉及面广，某些具体金融产品具备政策性扶持的特点。
因此小微企业的脆弱性风险在互联网融资条件下存在被放大的可能，银行等金融机构在小微企业信用评价的过程中必须加以考量。
因此，对于小微企业互联网融资风险的评价，必须考虑脆弱性风险来源，借助大数据技术和互联网技术，获取更广泛、更及时的宏观经济环境信息，并利用先进的评价技术，
对宏观经济环境变化所导致的小微企业互联网融资脆弱性风险进行有效评估。
二、传统与互联网信用评价异同
1.相同点
无论融资渠道或模式产生怎样的变化，在小微企业融资信用评价的过程中都应该遵循。
构建系统性的评价指标体系，注重对多类信息的综合评价，以更好地反映出小微企业融资信用的潜在风险，为信贷服务的提供与否奠定基础。
不断优化对于小微企业融资信用评价的模型与方法，提升评价模型的有效性，一方面注重模型和方法适用的普遍性，另一方面要针对不同地域、不同行业以及不同规模小微企业的差异化需求，提供针对性的模型和方法的构建思路。
评价模型和方法的选择，不能脱离社会实际，应充分考虑小微企业发展中的实际情况，
既考虑到小微企业部分信息数据缺乏、数据可得性较差的事实，又不能因此而太过放松对于小微企业信用评价数据的要求，以免评估效用较差，无法识别潜在的风险及可能的违约情况。
2、
差异性
相较于传统融资渠道，小微企业互联网融资信用评价具有一些新的特征。互联网融资更突出的是基于小微企业的信用融资，针对可能存在的财务风险和扩大化的信息不对称风险，
银行等金融机构可充分利用互联网背景下的大数据技术和数据挖掘技术，提升风险评价的有效性和便捷性。
首先，传统融资过程中小微企业由于缺乏有价值的抵押品，难以获得抵押融资，同时又无法提供较为全面的财务信息，基于信用的融资也存在困难。
互联网融资对于小微企业良好的适用性在于，能够有效地使小微企业的融资类型实现抵押融资向信用融资的转变，因而大数据背景下的小微企业互联网融资信用评价，应在大数据技术的辅助下。
强化与税务系统、物流系统、征信系统、工商系统，甚至电力、水务等相关数据库的对接，加强识别、
剔除小微企业可能的虚假交易和虚假流水的能力，进而测算小微企业融资的真实需求。
补充小
微企业由于管理水平较弱、人力资源不足、财会体系不健全导致的财务信息匮乏状况，也补充小微企业互联网融资信用评价所需要的结构性数据，实现对小微企业财务状况的评价。
其次，
“信息不对称风险”在互联网融资中得到了进一步的放大，银行等金融机构应拓展用于信用评价的数据来源，将小微企业与其他企业的互为控股关系、担保关系、交易关系等信息，以及小微企业实际控制人的个人信息、征信信息、社交信息、任职信息甚至出行、个人信用信息等加以融合，获取、
构建可用于小微企业融资信用评价的多元数据库。
作为小微企业互联网融资信用评价的非结构性文本数据；最后，充分发挥大数据技术对数据挖掘能力，构建融合结构数据和非结构文本数据的综合评价模型，
强化对文本信息、图片信息、甚至语音信息和影像信息的挖掘，实现对小微企业互联网融资信用的有效评价，降低信息不对称风险。
结语
基于大数据的小微企业互联网融资是基于企业信用、企业相关方信用以及企业实际控制人个人信用的信用融资形式，
信用的评价结果直接决定小微企业融资申请是否获批。
因此，对银行及第三方金融机构而言，大数据背景下小微企业互联网融资信用评价通过对信用的深度挖掘，进而对潜在履约、违约客户实现有效区分，达到为优质客户快速提供贷款、杜绝劣质客户融资申请的目标，
既能够为优质小微企业提供必要的资金支持，又能大幅度提升不良贷款的风险防控能力。
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