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供应链金融风控立足于大数据法则
来源: 重庆土特产品交易中心 日期: 2016年12月01日

供应链金融服务对象特定、与实体经济联系极为紧密、业务具备自偿性、风险可控、收入来源多样化。项目的产品设计、风险保障措施、贷后管理重点都与传统的信贷不同,最大的不同就是由单一的主体信用考量转为了主体信用以及交易信用的双重考量。如何通过数据实现供应链金融的风险破冰?

首先就是要科学定义红线和准入条件,客户准入也会涉及融资人主体资质、融资主体实际控制人、融资主体所处细分行业、融资主体经营状况、与金融机构合作记录等数十项指标。 这是业务开展的基础,必须予以足够的重视。违约成本也是此项业务开展的理论基础之一,在调查报告里,除了对负债的内容需要进行关注之外,还要引入违约成本的量化结论,以便于审核人员评估。

项目的核心风险有三:分别是交易风险、信用风险与操作风险。管理交易风险非常重要的一个参考指标就是历史交易记录。历史数据的搜集、整理、分析也是数据风控的核心所在,在分析的过程中需要侧重的主要是四点:一是数据的连续性;二是数据的稳定性;三是数据的趋势性;四是数据的异常性。信用风险,是一个老大难问题,主要包括企业以及实际控制人个人的主体信用,或者说是他们的资产能力,除了有技巧的访谈以及核心数据或多项数据的分析之外同时需要借助一些第三方的反欺诈工具。

信用分析都需要定性和定量,二维评级与信用风险量化管理体系以金流、物流、信息流三流合一为标准,通过对交易数据的分析,结合产品类别、担保方式、第一还款源的还款能力和还款意愿等对债项本身的特定风险进行计量和评价,利用内部控制测试体系表通过关键内部控制、常用控制测试及实质性程序等常量,从多维度测试交易发生以及入账的真实性、完整性和准确性。信用分析的过程中,定量分析与定性粉析相结合。其中,财务指标基本实现定量分析,考查数据时间跨度要求为三年及三年以上。针对定性分析设置了相应的比对标准,尽可能的实现评分有依据,依据值得推敲;其次,从买卖双方的自身实力及应收账款交易本身的真实性两方面进行考量。针对买卖双方应收账款交易流程的考查程序要重于对企业财务数据、主体资质和硬性资产本身的评价。力图通过双方的交易习惯,结算习惯来验证双方往来交易的真实性、完整性、准确性;以针对核心企业立账模式的传统供应链金融为出发点,该评级体系可向供应链平台+金融和互联网金融等指标体系拓展。针对供应链金融平台,该指标体系加大了对历史交易数据的审核且关注企业客户的数据从财务数据向生产数据延伸。生产数据包括但不限于:存货进销存、企业费用成本控制制度、现金支付管理、税款缴存管理、员工数量及工资支付、社保计提与支付、产能利用、固定资产管理等多个方向。考虑到众多供应链融资企业对系统平台的依赖性较强,该评级体系设计了针对系统平台利用控制测试原理的穿行测试。另外,系统平台的安全性也是评级的重要指标之一,我们或借助于外部IT 审计或通过系统自评的方式实现对系统的测评。

目前比较有效的风控模型要么是有独特的场景或行业定位,要么就是辅以有抓手的增信措施,比如供应链上的三流闭合,其余都只能作为授信的补充和参考,而非主要参考依据。未来一定会出现一个权威的公共平台,它可能不以盈利为目的,但可以解决供应链金融中的数据问题,这个平台一定要以风险、效率、体验为核心,利用自身的系统对接、数据分析、产品设计、行业把控、风控模型、征信反欺、线上线下结合审批等优势,深入精细做下去,服务供应链条上的中小微企业,解决中小企业融资难困境,最终服务实体经济发展。


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