姜天翔JIANG Tian-xiang;王俊煥WANG Jun-huan
(①北京信息科技大學經(jīng)濟管理學院,北京100192;②北京衛(wèi)戍區(qū)海淀第五十一離職干部修養(yǎng)所,北京100142)
近年來,隨著政府部門出臺相關政策支持融資擔保途經(jīng)促進中小企業(yè)的融資問題,中小企業(yè)融資難、融資貴問題雖然得到了一定程度的緩解,但仍然是我國未來經(jīng)濟發(fā)展的重要約束。由于中小企業(yè)貸款項目風險大、成本高、難風控的特性,商業(yè)銀行出于營利目的往往不予批準中小企業(yè)貸款申請,故憑借第三方融資擔保機構(gòu)對企業(yè)增信的方式從銀行獲取融資未來仍然會是中小企業(yè)融資采取的常見手段。但由于目前我國經(jīng)濟下行壓力較大,中小企業(yè)普遍經(jīng)營狀況不佳,再加上擔保機構(gòu)自身對于項目的征信與風控理論過于陳舊,導致?lián)C構(gòu)普遍入不敷出、依賴財政補貼現(xiàn)象嚴重。在中小企業(yè)經(jīng)營效率多變的背景下,擔保行業(yè)急需引入新的技術(shù)理論進行變革。
隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟將勢必成為行業(yè)未來發(fā)展的主流與趨勢,運用互聯(lián)網(wǎng)對貸款客戶進行全面的數(shù)據(jù)挖掘、存儲、計算與分析,建立程序自動審批的信用評級與風險控制新模式,能夠有效緩解中小企業(yè)擔保項目信息不充分與不對稱的問題;同時基于程序算法建立信用評審模型與全流程系統(tǒng)在線辦理的風險監(jiān)控模式,將會極大地避免傳統(tǒng)擔保模式下依靠信貸人員主觀經(jīng)驗判斷與人為操作帶來的決策風險與操作風險,提高擔保項目審核流程的準確性與客觀性,從擔保的審核、評級、保后管理、風險預警、壞賬催收多領域、全過程、多角度的量化評估擔保項目的收益與風險,對擔保行業(yè)未來的經(jīng)營發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃均有著十分重要的參考意義。
傳統(tǒng)擔保模式的風控失靈與引入大數(shù)據(jù)技術(shù)的必要性:目前我國擔保機構(gòu)對于項目的審核與風控普遍借鑒傳統(tǒng)商業(yè)銀行的信用評級模型,本文通過選取我國中農(nóng)工建四大行針對小企業(yè)客戶的信用評級指標體系進行橫向比對,發(fā)現(xiàn)當下商業(yè)銀行對貸款企業(yè)的信用評估評級體系主要關注于貸款企業(yè)的第一還款來源(預期盈利能力),同時對第二還款來源(是否能夠提供足值抵押物)的依賴性很強。市場上的商業(yè)銀行針對中小企業(yè)信用評級審核標準側(cè)重關注于企業(yè)預期的盈利能力、償債能力以及能否提供足值抵押物來抵御違約風險,并把企業(yè)靜態(tài)的財務統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為財務分析的依據(jù)來判斷是否對該企業(yè)提供貸款服務。然而現(xiàn)實中由于中小企業(yè)的貸款項目具有小散特點,普遍存在著財務核算與統(tǒng)計不規(guī)范、不健全,同時由于中小企業(yè)貸款項目存在著“短、小、頻、急”的特征,其歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)波動較大,導致依賴歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)靜態(tài)的財務分析往往失靈。此外,出于審慎考慮,商業(yè)銀行通常不接受中小企業(yè)其他提高抵押率的反擔保手段,這一特征也與中小企業(yè)普遍缺乏足值抵押物的客觀現(xiàn)實相沖突,導致中小企業(yè)為順利獲取貸款融資必須借助第三方擔保機構(gòu)介入為其擔保增信。
擔保機構(gòu)作為商業(yè)銀行轉(zhuǎn)嫁企業(yè)違約風險而衍生的第三方融資中介機構(gòu),由于貸款抵押物不足是中小企業(yè)項目的客觀現(xiàn)實,市場上擔保機構(gòu)沿用商業(yè)銀行尋求反擔保措施為主的風控理論與擔保的功能相悖;此外商業(yè)銀行貸款的風險五級分類管理中將貸款項目的逾期天數(shù)也列為重要參考指標,這與擔保理論中擔保機構(gòu)具有代償義務和擔保債權(quán)的或有債權(quán)性質(zhì)嚴重不匹配,故也不適用于擔保機構(gòu)。因此,擔保機構(gòu)一味沿用商業(yè)銀行的信用評級體系是當下?lián)oL控失靈的主要原因,擔保機構(gòu)的信用評級與風險控制理論急需引入新的技術(shù)手段去補充與完善。
隨著互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)金融機構(gòu)借助外部專業(yè)技術(shù)來補充與完善自身經(jīng)營管理模式的趨勢愈發(fā)明顯。對于擔保機構(gòu)而言,擔保市場上存在著信息不對稱,處于不同發(fā)展階段的企業(yè)擔保機構(gòu)對于其信息的掌握程度相差較大,而中小企業(yè)由于經(jīng)營時間短,其管理者缺乏足夠組織管理與財務管理經(jīng)驗,信息不充分與不對稱問題尤為嚴重。擔保機構(gòu)作為第三方中介機構(gòu)承擔了銀行轉(zhuǎn)嫁來的項目全部違約風險,但收益來源僅為被保企業(yè)處繳納的少量保費,這造成了擔保機構(gòu)“高風險低收益”的經(jīng)營困境。破解擔保機構(gòu)經(jīng)營困境只有解決中小企業(yè)的信息不對稱問題,擔保機構(gòu)借助大數(shù)據(jù)的信息挖掘優(yōu)勢,迅速有效地獲取與存儲客戶的有效信息,并在擔保期間內(nèi)能夠更加準確的洞察擔保項目資金的使用途徑、收益以及各種風險因素進行風險預警,并對風險預警及時作出各類調(diào)整,有效消除中小企業(yè)的信息不對稱問題,使得擔保機構(gòu)的業(yè)務操作更加科學化與合理化。
大數(shù)據(jù)是指與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化、集中式的小數(shù)據(jù)集不同的多源異構(gòu)、分布式架構(gòu)為主的超大規(guī)模數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)分析通常具有以下五個特征(5V):數(shù)據(jù)量大(volume)、處理速度快(velocity)、數(shù)據(jù)類型多(variety)、數(shù)據(jù)價值(value)、數(shù)據(jù)精度高(veracity)。和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比,大數(shù)據(jù)分析帶來三大實質(zhì)性變革:首先是大數(shù)據(jù)技術(shù)讓人們脫離了對模型與算法的依賴。足夠多的歷史數(shù)據(jù)本身便可幫助人們?nèi)ソ咏虑榈恼嫦?;其次大?shù)據(jù)技術(shù)弱化了因果關系,通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析可以挖掘出不同要素之間的相關關系,因此人們不需要知道這些要素之間相關關系背后的邏輯便可以知曉并充分利用這些因果,該項功能在當今信息錯綜復雜的現(xiàn)代社會下,大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用將大大提高決策效率;再者便是大數(shù)據(jù)技術(shù)可以處理半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),這將使計算機分析的數(shù)據(jù)范圍迅速擴大,大大提高了數(shù)據(jù)的使用方式與效率。大數(shù)據(jù)按照信息處理環(huán)節(jié)可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲及管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)顯化以及行業(yè)應用等六個環(huán)節(jié)。而在大數(shù)據(jù)分析的各個環(huán)節(jié)中,已經(jīng)有不同公司占位。擔保機構(gòu)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺時可以選擇與各環(huán)節(jié)的公司外包,也可以招募專業(yè)技術(shù)人員自建。
由于中小企業(yè)普遍存在著嚴重的信息不對稱特性,傳統(tǒng)擔保模式依靠經(jīng)驗從業(yè)人員對中小企業(yè)擔保項目進行的背景調(diào)查、審核評估以及風險監(jiān)測過程往往成本較高且難以做到全面、客觀、科學。而擔保機構(gòu)通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺、建立大數(shù)據(jù)擔保模式的方法能夠彌補傳統(tǒng)擔保模式的不足。①日趨完善的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展與大數(shù)據(jù)強大的信息搜集功能,通過傳感設備與物聯(lián)網(wǎng)及衛(wèi)星遙感、Web爬蟲、網(wǎng)絡言論匯總、互聯(lián)網(wǎng)平臺業(yè)務場景入口注冊登錄與交易記錄、社交網(wǎng)絡、外部數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)采購等方式可以在擔保過程中對中小企業(yè)項目客戶信息的挖掘、存儲、共享、分析提供足夠的技術(shù)支持。大大減少了擔保機構(gòu)背景調(diào)查的搜集成本費用并提高了調(diào)查效率。②擔保機構(gòu)運用傳統(tǒng)擔保模式中與商業(yè)銀行、政府機構(gòu)的合作關系,將貸款客戶的征信信息數(shù)據(jù)化存儲起來并共享與擔保合作模式中的其它機構(gòu),通過大數(shù)據(jù)技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)中將客戶的社交活動、網(wǎng)絡言論、資金交易信息一并納入進征信系統(tǒng)的考核數(shù)據(jù)中。可以使得金融機構(gòu)(不論商業(yè)銀行還是擔保機構(gòu)) 可以通過多個維度了解客戶的真實經(jīng)營狀況與道德水平,精準定位客戶的真實需求,降低擔保業(yè)務的業(yè)務風險,極大地減少了由信息不對稱產(chǎn)生的逆向選擇與道德風險問題。③運用云計算建立新的大數(shù)據(jù)信用評級與風險控制模型。由于成本與技術(shù)的限制,傳統(tǒng)擔保模式?jīng)Q策與風控過程主要依賴擔保人員的主觀經(jīng)驗判斷,量化風險的手段不夠先進,人為決策風險較大。而大數(shù)據(jù)擔保的擔保決策采用云計算技術(shù),從數(shù)據(jù)分析到擔保審批決策全部由算法完成,避免了人為主觀情緒的干擾,確保了審核評估的客觀性。同時通過客戶實時動態(tài)數(shù)據(jù)的更新情況可以對被保企業(yè)進行全面持續(xù)的風險監(jiān)測,一旦發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)有異常波動立刻提示風險預警,并通知擔保機構(gòu)相關部門針對潛在風險進行及時的補救與化解,盡可能降低擔保機構(gòu)的損失。大數(shù)據(jù)風控為項目的風險管理與控制提供了全方位多角度的量化評估,全面提高了擔保機構(gòu)的風險識別與控制能力,提高了擔保機構(gòu)在保后管理階段的科學性與可靠性。
傳統(tǒng)擔保模式在保前調(diào)查、保中審核、保后管理階段均依靠從業(yè)人員的經(jīng)驗能力,其缺陷在于擔保所有的操作流程均是人為判斷,導致項目審核階段存在主觀性較大且易出現(xiàn)判斷失誤與徇私舞弊的問題。大數(shù)據(jù)擔保通過對客戶數(shù)據(jù)采集、處理、存儲、分析與顯化,分析思路從以往基于財務數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向偏重非財務數(shù)據(jù),從使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并重,從依賴算法和模型轉(zhuǎn)向用數(shù)據(jù)說話,從因果關系分析轉(zhuǎn)向相關性揭示,打造以“大數(shù)據(jù)平臺+云服務+移動端”的方式,實現(xiàn)擔保項目風險評估、預警、控制和管理一體化,打造服務于“輕架構(gòu)、垂直化、短鏈化”中小企業(yè)融資大數(shù)據(jù)擔保模式。大數(shù)據(jù)平臺利用信息化優(yōu)勢與技術(shù)分析,足夠支撐省級區(qū)域內(nèi)的擔保平臺公司及辦事處業(yè)務,優(yōu)化資源配置,提高擔保項目初期審核與風險評估的效率與功能。
目前的關于智能審貸的研究多數(shù)停留在理論研究階段,本文結(jié)合實際案例,為擔保機構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建規(guī)劃提供一套合理可行的建設方案:①擔保機構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺服務于擔保合作模式和業(yè)務產(chǎn)品的創(chuàng)新,降低擔保機構(gòu)對合作銀行、地方政府的依賴,自主研發(fā)互聯(lián)網(wǎng)擔保產(chǎn)品和融資擔保平臺。②擔保大數(shù)據(jù)平臺服務于中小企業(yè)綜合服務體系建設,構(gòu)建中小企業(yè)融資擔保大數(shù)據(jù)綜合服務平臺,采取會員制形式,牽頭建立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,為中小企業(yè)提供增值服務。③擔保大數(shù)據(jù)平臺服務于新型風控體系建設,深化機制創(chuàng)新,由以關注反擔保措施的傳統(tǒng)風控理念轉(zhuǎn)向以對企業(yè)商業(yè)模式邏輯深入研究,以判斷企業(yè)預期還款能力為主的風控理念。擔保機構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺建設規(guī)劃具體如圖所示(圖1)。
圖1 擔保機構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺規(guī)劃與建設
利用大數(shù)據(jù)技術(shù),構(gòu)建包含面向中小企業(yè)的擔保用戶終端與云服務平臺、應用支撐平臺與交換整合平臺以及統(tǒng)一基礎資源平臺在內(nèi)的一整套擔保大數(shù)據(jù)體系,這包括需要IT 資源的擴容(擔保云):CPU、內(nèi)存、存儲、網(wǎng)絡等;基礎工具方面的購置(操作系統(tǒng)、應用中間件、消息中間件、工作流、BI 報表、GIS、云視頻、智能識別):內(nèi)部操作系統(tǒng)、報表系統(tǒng)、云視頻系統(tǒng)、智能識別系統(tǒng)等系統(tǒng)的建設;數(shù)據(jù)采集平臺建設(含數(shù)據(jù)加載平臺購置和按需開發(fā)部分數(shù)據(jù)接口):ETL 和事務性數(shù)據(jù)抽取工具和數(shù)據(jù)采集接口開發(fā)(與政府機關、商業(yè)銀行進行深入合作);數(shù)據(jù)融合平臺建設(數(shù)據(jù)存儲):關系型數(shù)據(jù)庫、分析型數(shù)據(jù)庫、Hadoop 系統(tǒng)、融合工具等;數(shù)據(jù)治理平臺建設與集成運維平臺建設。
為適應我國現(xiàn)行土地產(chǎn)權(quán)特征,由擔保機構(gòu)牽頭,逐步形成擔保機構(gòu)與地方龍頭企業(yè)及產(chǎn)業(yè)一條鏈下的其它供應企業(yè)互保的產(chǎn)業(yè)鏈擔保合作模式,以中小企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈擔保模式為牽引,選擇細分行業(yè)領軍企業(yè)合作建設大數(shù)據(jù)以完善產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)采集也是一條可供選擇的途徑。中小企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈擔保貸款是指以產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)為龍頭,上下游企業(yè)或農(nóng)戶為目標,由擔保公司提供擔保,龍頭企業(yè)提供反擔?;螨堫^企業(yè)上下游企業(yè)互為保證,圍繞產(chǎn)業(yè)鏈開展的一種擔保貸款模式。產(chǎn)業(yè)鏈擔保模式的優(yōu)點在于能夠加強核心龍頭企業(yè)與配套企業(yè)的聯(lián)系,促進產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)共同成長的同時方便對數(shù)量繁多的中小企業(yè)進行數(shù)據(jù)采集工作。同時,擔保機構(gòu)也能通過穩(wěn)定產(chǎn)業(yè)鏈的方式有效地規(guī)避擔保項目的違約代償風險。
中小企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)采集范圍為多源異構(gòu),存量數(shù)據(jù)激活與實時數(shù)據(jù)的快速采集利用。而數(shù)據(jù)的主要采集手段包括傳感設備與物聯(lián)網(wǎng)及衛(wèi)星遙感、RFID 射頻技、Web 等社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)爬蟲、聯(lián)網(wǎng)平臺業(yè)務場景入口注冊登錄與交易記錄、移動互聯(lián)網(wǎng)與移動終端等外部數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)接入,采購等;而擔保機構(gòu)所需的企業(yè)數(shù)據(jù)采集主要涉及其所在行業(yè)的數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng),以實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等;此外,中小企業(yè)擔保機構(gòu)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集還應向當?shù)仄髽I(yè)派駐客戶經(jīng)理發(fā)揮實地項目普查與背景調(diào)查與保后巡檢作用,同時完善縣鄉(xiāng)地區(qū)的數(shù)據(jù)采集體系建設,借助基層推廣數(shù)據(jù)采集隊伍力量。利用智能終端與派駐客戶基層員工實地考察相結(jié)合的方式,將采集的各種項目信息實時上傳客戶端。(圖2)
在數(shù)據(jù)搜集工作完成后,接下來的步驟便是數(shù)據(jù)的清洗與處理、存取、建模、分析與應用過程對于搜集到的數(shù)據(jù)進行校準、核查無誤后進行圖像與自然語義處理和整合,然后通過機器學習建模技術(shù)對導入的數(shù)據(jù)進行分析流程全自動化(圖3)。通過對數(shù)據(jù)的挖掘與統(tǒng)計分析精確預測企業(yè)的預期還款能力、還款意愿,從多個維度評價擔保主體的信用狀況,并相應產(chǎn)生基于大數(shù)據(jù)分析后的信用評級報告、征信評分、欺詐檢測、風險控制方案等一系列評估報告,從而準確計量處客戶企業(yè)的風險敞口,提高擔保機構(gòu)征信與風控水平。
圖2 擔保機構(gòu)大數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)源
圖3 擔保大數(shù)據(jù)模式的分析流程圖
大數(shù)據(jù)的發(fā)展演進趨勢使得人們對于數(shù)據(jù)的使用理念從對數(shù)據(jù)相關關系得出的邏輯判斷轉(zhuǎn)變?yōu)閷ο到y(tǒng)生存關系的思考,并讓人們從通過對數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)與解決問題發(fā)展到了能夠通過大量的數(shù)據(jù)弱化因果關系、重構(gòu)自身決策的思維方式。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)尚未發(fā)展成熟,擔保機構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺在建設過程中會面臨著諸多問題與挑戰(zhàn),未來需要解決與注意的地方頗多:①在中小企業(yè)的數(shù)據(jù)收集過程中,需要大數(shù)據(jù)平臺對來自網(wǎng)絡包括物聯(lián)網(wǎng)和機構(gòu)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)去偽存真,盡可能收集異源甚至是異構(gòu)的數(shù)據(jù)以避免數(shù)據(jù)過于單一,并把這些信息數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進行對照,從多角度驗證數(shù)據(jù)的全面性和真實性。②關于中小企業(yè)各方面的數(shù)據(jù)存儲過程中要達到低成本、低能耗與高可靠性,建立數(shù)據(jù)庫存儲企業(yè)的數(shù)據(jù)過程中通常需要用到冗余配置、分布化和云計算技術(shù),并按照一定規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類,要重視過濾和去重以減少數(shù)據(jù)的儲存成本,同時加入便于日后檢索的標簽,提高數(shù)據(jù)的存儲與使用效率。③對各行業(yè)中小企業(yè)數(shù)據(jù)的分類與處理方面,由于有些行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)涉及上百上千甚至更多的參數(shù),其復雜性不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)樣本本身,更體現(xiàn)在多源異構(gòu)、多實體和多空間之間的交互動態(tài)性,難以用傳統(tǒng)的方法描述與度量,處理的復雜度很大,需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后度量與處理,利用上下文關聯(lián)進行語義分析,從大量動態(tài)且可能是模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合信息中導出可理解的內(nèi)容,以便于后續(xù)的評估分析。④盡量確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化呈現(xiàn),通過對數(shù)據(jù)的挖掘、存儲、處理后,需要合理地建模使得結(jié)果更直觀以便于洞察。盡管計算機智能化有了很大進步,但還只能針對小規(guī)模、有結(jié)構(gòu)或類結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進行分析,談不上深層次的數(shù)據(jù)挖掘,故而現(xiàn)有針對中小企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘算法與模型在不同行業(yè)中難以通用,需要根據(jù)企業(yè)的實際情況做出相應的調(diào)整。
我國擔保行業(yè)理論尚未發(fā)展成熟,主要表現(xiàn)在傳統(tǒng)擔保模式下針對中小企業(yè)的擔保征信與風控的失靈。在數(shù)字經(jīng)濟迅速發(fā)展的趨勢下,合理運用大數(shù)據(jù)技術(shù),構(gòu)造多方合作下的大數(shù)據(jù)征信平臺是隨著時代發(fā)展的必然產(chǎn)物。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)盡可能的發(fā)揮擔保機構(gòu)自身的優(yōu)勢,加強擔保機構(gòu)與政府方、商業(yè)銀行方的合作交流,建立共享的智能企業(yè)征信系統(tǒng),有效解決中小企業(yè)之間的信息不對稱問題,幫助擔保機構(gòu)了解中小企業(yè)的真實狀況并針對不同企業(yè)的經(jīng)營狀況制定相應的擔保方案,以達到徹底解決中小企業(yè)的融資需求。同時本文結(jié)合金電聯(lián)行具體案例進行參照分析,通過大數(shù)據(jù)技術(shù)來完善擔保機構(gòu)的信用評估與風險管理流程,消除擔保過程中出現(xiàn)的信息不對稱問題,提高擔保效率與項目履約率,通過對擔保理論的不斷改革來完善融資擔保合作模式,為我國擔保行業(yè)的未來發(fā)展提供了有效的參考與借鑒。