供應鏈金融數(shù)據(jù)風控術(shù)
供應鏈金融具有服務對象特定、與實體經(jīng)濟聯(lián)系極為緊密、業(yè)務具備自償性、風險可控、收入來源多樣化等。下面是小編為大家分享供應鏈金融數(shù)據(jù)風控術(shù)，歡迎大家閱讀瀏覽。
一、準入紅線
任何業(yè)務都會有門檻，零供業(yè)務要想解決降低風險、提高效率的矛盾，首先就是要科學定義紅線和準入條件。這些門檻不是拍腦袋出來的，也不是照搬銀行等同業(yè)的，一定是基于我們對行業(yè)和業(yè)務的深刻理解才能得出來的。經(jīng)過多次修正，我們現(xiàn)在已經(jīng)有一個關(guān)于紅線和準入的文件。比如我們的紅線定義為： 申請人應收賬款有瑕疵，被重復轉(zhuǎn)讓、質(zhì)押的不做;融資額未在30萬-300萬區(qū)間，期限不在3-6個月區(qū)間的不做;申請人交易和結(jié)算數(shù)據(jù)不能按要求實時監(jiān)控的不做等。客戶準入也會涉及融資人主體資質(zhì)、融資主體實際控制人、融資主體所處細分行業(yè)、融資主體經(jīng)營狀況、與金融機構(gòu)合作記錄等數(shù)十項指標。 這是業(yè)務開展的基礎，是一個憲法類的東西，必須予以足夠的重視。
二、違約成本
違約成本過高是此項業(yè)務開展的理論基礎之一，比如一個供應商對應著十家零售商，按照行業(yè)慣例，一個年銷售額千萬的供應商每對應一家零售商，除去鋪貨外的平均入門費用(包括進場費、條碼費、上架費等)為50萬，如果對應十家就是500萬，再加上商家的應收賬款和庫存平均不低于200萬。單就交易來說，我們給出的額度不高于月均銷售額的80%,也就是60萬左右，對于一個正常經(jīng)營的供應商來說，為了60萬的融資丟掉大于700萬的投入從邏輯上是講不通的(當然還涉及到其他問題，比如真實的負債率是多少，如果企業(yè)不止有60萬的負債而是2000萬的負債，那他就有足夠的動力去違約甚至跑路了，因此對企業(yè)隱性負債及其還款日期的調(diào)查是此項目的重中之重)。因此，在我們的調(diào)查報告里，除了對負債的內(nèi)容需要進行關(guān)注之外，還要引入違約成本的量化結(jié)論，以便于審核人員評估。
三、識別風險
此項目的核心風險有三：分別是交易風險、信用風險與操作風險。其中最難把握的是后兩者。
1、交易風險
在這一風險的應對方面，因為我們乾潤厚樸是做供應鏈SAAS系統(tǒng)以及ERP系統(tǒng)起家，對數(shù)據(jù)的把握和行業(yè)的理解層面是有優(yōu)勢的，這也是我們做零供項目的核心。目前的貿(mào)易融資，管理交易風險非常重要的一個參考指標就是歷史交易記錄。歷史數(shù)據(jù)的搜集、整理、分析也是數(shù)據(jù)風控的核心所在，未來發(fā)生什么、會發(fā)生什么、怎樣發(fā)生什么，我們都不得而知，但可以從歷史來推測可能會發(fā)生什么，發(fā)生什么的概率有多高等等(其實也是一種應用統(tǒng)計學)。這里就涉及到我們所說的核心數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)我們可以基本判斷近一年內(nèi)，融資企業(yè)的履約能力和履約情況，以及零售商的付款能力和付款情況，從而對未來3個月或6個月的風險做一個基本的預測。從某種程度上來講，這個交易風險是相對容易把握的，是可以通過定量分析法來實現(xiàn)的。在這個分析的過程中需要側(cè)重的主要是四點：一是數(shù)據(jù)的連續(xù)性;二是數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性;三是數(shù)據(jù)的.趨勢性;四是數(shù)據(jù)的異常性。最后，我們會得出一個結(jié)論，這個結(jié)論是僅僅針對交易風險得出的，但交易風險在整個項目風險評估中的比重只占到三分之一。需要特別指出的是，核心數(shù)據(jù)的分析中要特別注意對銀行流水的分析，這是一項極其考驗耐性和專業(yè)性的工種，我們對銀行流水的分析主要采取人腦+電腦的形式進行分析、整理、預測、驗證。
2、信用風險
關(guān)于信用風險，是一個老大難問題。在零供項目中，主要體現(xiàn)為融資企業(yè)的主體信用以及零售商的主體信用風險。基于零供行業(yè)的特點以及我們的準入中對零售商的鎖定以及供應商一般對應多個零售商的現(xiàn)實以及對所有逾期案例的分析，決定了此處的信用風險主要體現(xiàn)為供應商(即融資企業(yè))的信用風險。此處的信用風險中主要包括企業(yè)以及實際控制人個人的主體信用，或者說是他們的資產(chǎn)能力，IPC中有類似的表述。資產(chǎn)=負債+所有者權(quán)益;所有者權(quán)益=凈利率*銷售額。這些信息的準確取得，除了有技巧的訪談以及上述核心數(shù)據(jù)或多項數(shù)據(jù)的分析之外同時需要借助一些第三方的反欺詐工具。
3、操作風險
這里的操作風險主要分兩類：一類是專業(yè)能力以及疏忽懈怠風險;另一類主要是員工的道德風險。第一類操作風險需要我們的員工在盡職調(diào)查時，要注意嚴格按照流程和要求搜集材料、簽署文件。第二類操作風險涉及到人性問題，我們解決不了，能做的就是不要對人性和道德抱太大希望，通過制度化手段以及相應的懲戒措施去強化、管理。
四、信用分析
1、定性與定量分析
一般的信用分析都需要包含定性和定量兩部分內(nèi)容，單一的定性或者定量都不能囊括所有的風險。在我們運作零供項目的過程中會發(fā)現(xiàn)，前期數(shù)據(jù)的采集、分析、結(jié)論以及真實負債率的計算等是可以通過量化實現(xiàn)的，而有關(guān)企業(yè)的經(jīng)營、資產(chǎn)、擔保、征信、庫存合理性、實際控制人的專業(yè)、經(jīng)驗、對外經(jīng)營、民間借貸、是否炒股、是否經(jīng)營高危行業(yè)、人品、性格特點、員工評價、商界地位、名譽、愛好、忌諱等等很多對項目的評審具有非常核心意義的信息都是難以計算的，而且是很難去絕對量化的。 想實現(xiàn)二者的結(jié)合，又能高效率低風險的完成授信，這幾乎是一個悖論，我們能做的只能是盡可能的完善，而不要去妄想堵死所有的漏洞和風險。
2、二維評級與信用風險量化管理體系
二維評級中的二維是指客戶主體信用與債項信用。此種評級體系除了要求對客戶在未來一定時期內(nèi)發(fā)生違約的可能性(PD)進行測算中戶外，更要求以貿(mào)易雙方交易穩(wěn)定性和自償性為核心，以金流、物流、信息流三流合一為標準，通過對交易數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合產(chǎn)品類別、擔保方式、還款優(yōu)先性、客戶地區(qū)行業(yè)、第一還款源的還款能力和還款意愿等對債項本身的特定風險進行計量和評價，以反映客戶違約后債項損失的大小(LGD)。與傳統(tǒng)評級模型不同的是，除了精準的評級模型之外，還需要利用內(nèi)部穿行測試的方法，利用內(nèi)部控制測試體系表通過關(guān)鍵內(nèi)部控制、常用控制測試及實質(zhì)性程序等常量，從多維度測試交易發(fā)生以及入賬的真實性、完整性和準確性。
信用風險量化管理體系與傳統(tǒng)的信用風險度量方法有本質(zhì)區(qū)別。傳統(tǒng)的信用風險度量方法側(cè)重于定性分析，主要包括專家系統(tǒng)、評級方法和信用評分方法，更確切地說，他們都只是一種分配排序，并不能準確指出風險的大小。而信用風險量化管理體系的簡歷體現(xiàn)了對信用風險的合理測度，即運用有效模型對信用風險進行評估。體現(xiàn)在PD、LGD、EAD的測度上。
3、在信用分析的過程中，要突出三個側(cè)重:
首先，定量分析與定性分析相結(jié)合。其中，財務指標基本實現(xiàn)定量分析，考查數(shù)據(jù)時間跨度要求為三年及三年以上。針對定性分析設置了相應的比對標準，盡可能的實現(xiàn)評分有依據(jù)，依據(jù)值得推敲;
其次，從買賣雙方的自身實力及應收賬款交易本身的真實性兩方面進行考量。針對買賣雙方應收賬款交易流程的考查程序要重于對企業(yè)財務數(shù)據(jù)、主體資質(zhì)和硬性資產(chǎn)本身的評價。力圖通過雙方的交易習慣，結(jié)算習慣來驗證雙方往來交易的真實性、完整性、準確性;
最后，突出較強的延展性。以針對核心企業(yè)立賬模式的傳統(tǒng)供應鏈金融為出發(fā)點，該評級體系可向供應鏈平臺+金融和互聯(lián)網(wǎng)金融等融資指標體系拓展。針對供應鏈融資平臺，該指標體系加大了對歷史交易數(shù)據(jù)的審核且關(guān)注企業(yè)客戶的數(shù)據(jù)從財務數(shù)據(jù)向生產(chǎn)數(shù)據(jù)延伸。生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括但不限于：存貨進銷存、企業(yè)費用成本控制制度、現(xiàn)金支付管理、稅款繳存管理、員工數(shù)量及工資支付、社保計提與支付、產(chǎn)能利用、固定資產(chǎn)管理等多個方向�？紤]到眾多供應鏈融資企業(yè)對系統(tǒng)平臺的依賴性較強，該評級體系設計了針對系統(tǒng)平臺利用控制測試原理的穿行測試。另外，系統(tǒng)平臺的安全性也是評級的重要指標之一，我們或借助于外部IT 審計或通過系統(tǒng)自評的方式實現(xiàn)對系統(tǒng)的測評。
五、第三方工具
據(jù)統(tǒng)計，除了經(jīng)營風險之外，供應鏈金融業(yè)務90%以上的風險來源于客戶欺詐，客戶欺詐的表現(xiàn)形式多種多樣，其中關(guān)于隱性負債、非相關(guān)多元化投資、實際控制人不良嗜好、資本抽離、控制權(quán)爭議等情形最為常見，尤其是銀行征信信息之外的隱性負債問題，是一個世界性的難題，因此就需要金融機構(gòu)善于利用第三方工具所提供的外部數(shù)據(jù)來建模，重點評價經(jīng)營之外的欺詐風險。
目前比較權(quán)威、與金融相關(guān)性又比較好的數(shù)據(jù)源有以下平臺：全國工商企業(yè)信用網(wǎng)、中國裁判文書網(wǎng)、中國人民銀行征信中心、風險信息網(wǎng)、被執(zhí)行人信息查詢網(wǎng)、中國執(zhí)行信息公開網(wǎng)、風控搜、巨潮資訊網(wǎng)、安融惠眾、IPC分析法、信用評級模型、百分點、千家客、鵬元、國政通、東方航空、新浪微博以及一些安融匯眾、同盾科技、好貸網(wǎng)、量化派、譽存科技、企查查、啟信寶等信用評價和反商業(yè)欺詐工具等等。以上各項工具既相互獨立又相互印證，需要綜合起來研究，找出欺詐的可能性。
六、專業(yè)判斷與機器計算
我們一直在探究零供行業(yè)授信的風險本質(zhì)，也無時不在做多與做精、風險與效率、收益與成本之間徘徊、糾結(jié)。我們也找出了問題的答案，那就是采用專業(yè)判斷與機器計算相結(jié)合(又稱“人腦+電腦”)的風險管理方法來找到解決零和博弈問題的出路。人腦偏重于對定性的分析，電腦偏重于對定量的分析，但兩者沒有嚴格的界限，往往是互相交叉的。比如一定時間端內(nèi)數(shù)據(jù)的真實性、連續(xù)性、趨勢性、波動性等既需要電腦予以呈現(xiàn)，也需要人腦結(jié)合行業(yè)和企業(yè)特點進行分析。零供項目的業(yè)務審核流程一般都是通過人腦負責前期大部分的分析審核，再集合到一個數(shù)據(jù)庫中進行積累、整理，再通過共性信息的提取以及對個性化信息的處理，中間輔以異常信息提示、預警，通過各項數(shù)據(jù)和資料之間的交叉，最終呈現(xiàn)一個人腦+電腦的評級結(jié)果。人腦+電腦一定要在系統(tǒng)中得以實現(xiàn)，電腦可以極大提高審核效率，加上人腦的現(xiàn)實判斷，最終才能實現(xiàn)規(guī)模取勝與業(yè)務精煉的共贏局面。
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