中小微企在采购时经常面对资金周转问题，向传统银行融资借贷，往往因缺乏信用记录、财务透明度低、资金数额小等理由，而被拒之门外。有金融科技初创就推出“先买后付”帮助中小企解决痛点。

   近年市场兴起先买后付（Buy Now, Pay Later）的支付模式，但多以B2C（Business-to-Consumer）市场较为普遍，欧美较知名的平台有Afterpay、Paidy和Atome等。专攻B2B（Business-to-Business）模式的经营者在市场上则较少。去年9月在中国香港推出服务的VMPay Asia，就瞄准中小微企的B2B先买后付市场。

VMPay Asia创办人及行政总裁陈智浩认为，传统银行不轻易批核中小微企贷款，不完全是风险因素，也与银行的资源配合有关。（陈卓贤摄）

   其创办人及行政总裁陈智浩称：“全港有逾40万间中小微企，但银行资源有限，未必有足够人手处理那么多融资项目，再者，出于对成本投入和回报比例的考虑，加上银行受合规监管等压力因素，所以未必会优先贷款予中小微企。”

研发AI模型 分析潜在风险等

   VMPay现时以免利息及免手续费作招徕，为中小微企提供先买后付服务，主要收入来自收取供货商5%至15%分成。曾任职金融投资和支付项目职务的陈智浩强调，该平台的资金来自投资银行、家族办公室（Family Office）和高净值人士（High-net-worth Individual）等，现时可提供达9位数字资金。

   有别于传统银行以财务数据（例如半年度、年度业绩），去判断借贷风险，陈智浩指该平台是透过自家开发的人工智能（AI）模型，分析中小微企的“替代数据”（alternative data），对其营运、财务状况及潜在风险进行精准评估。

   问到人工智能所依靠的数据来源时，陈智浩解释，AI模型利用了其母公司VMission Ventures采集逾4,000家的零售业营运数据作为数据基础，再加上中小企申请先买后付时提供的数据，包括社交媒体、会计系统及库存系统等数据，甚至日常合作供货商数据。他强调，有信心各项数据可帮助平台作出有效决策。

采4千商户数据 评估3方面

   陈智浩进一步解释：“传统企业业绩都是以季、年展现财务资料，未必能完全反映实时状况。”他指出，VMPay会从3方面作评估。

   1.企业的“替代数据”：例如在社交媒体上的互动数据、是否多粉丝追随、有没有采用过知名KOL代言等。陈智浩称，该类数据比较贴近企业现实情况。

   2.检视企业的实际营运系统：如销售点（Point of sale）内的数据，可实时反映业务情况。以餐饮业为例，可透过其营运系统了解过去一周收支状况、什么套餐最受欢迎、什么食材成本出现变化，从而了解其业务前景。

以餐饮业为例，可透过营运系统展示过去一周收支状况、什么套餐最受欢迎、什么食材成本出现变化。（数据图片）

   3.从大环境考虑新兴行业的前景：举例如疫情下，口罩、电商都是受惠行业，增长迅速，即使该客户是新公司，但考虑到行业前景乐观，会为这类客户提供相应支持。

   陈智浩表示，VMPay平台已向逾百间中小微企客户批出货款，借贷额平均是5至6位数，现阶段以零售及餐饮业为主。现亦有数十间合作供货商，可为其客户提供原材料、器材、装修、财务审计等服务。

   未来发展方面，陈智浩期望合作供货商在年底前增至300间，并会放眼亚洲市场，包括粤港澳大湾区、中国台湾、新加坡等地。他又指出，平台由去年9月推出至今，日常营运已经达到收支平衡。

   摘录自香港经济日报。