供应链金融和信用贷款风控逻辑
时间:2019-09-11 14:08

  供应链金融是传统信贷产品风控关注融资人的三品:产品、押品、人品,●三表:电表、水表、纳税申报或海关报表,以及三流:人流、物流、★△◁◁▽▼资金流,基于5C(Character、Capacity、▲=○▼Capital、Collateral、Condition)分析,从公司的素质,人力情况,财报质量,制度建设,○▲-•■□▪•★财务结构,负债能力,◆■★-●=•▽经营能力等定量和定性的评分指标用评分表打分来判断融资企业是否健康,根据融资人主体资质情况给予授信额度。

  但由于抵押估值易变化,▼▼▽●▽●处置麻烦,财务报表、交易数据容易造假或者企业财务管理部规范等问题,所以传统信贷服务仅能覆盖相对优质的小部分客户群体。一般为大型企业,最终大企业融资成本低,额度高,•□▼◁▼容易审批,◇•■★▼中小企业融资成本高且融资困难。

  互联网金融的风控则站在产业链整体角度评估,将供应链中相关企业作为一个整体,基于贸易真实性给予产业链授信,注重资金闭环,◆●△▼●四流合一,通过技术手段大幅降低运营成本,所以能够将资金有效注入到供应链当中,为相关中小企业提供了灵活、全面的金融产品和服务,是金融体系的有力补充。

  如果以一个互联网供应链金融项目过程为例说明的话,从项目前期立项,▷•●到后期资金运作落地,风控要点可以归纳为“项目整体、参与主体、融资标的”这三个主要维度。

  例如,首先从项目维度的宏观分析,产业趋势向三高行业等特殊情况的就基本可以不用考虑,先了解项目合作方的技术程度,可以提前判断项目是否能最终实现线上化落地以及是否有技术风险,△▪▲□△微观上项目是否能获取有价值的数据,★▽…◇核心企业是否愿意分享授信,是否有劣后方参与,闭合式资金运作等是供应链金融服务的刚性要求,都决定了项目能否对接资金最终进行下去。

  参与主体和融资标的的维度,可以简单记忆为从核心企业(数据)看过去,从融资主体看现状,从交易看未来(短期)。◁☆●•○△★◇▽▼•

  风控数据的沉淀与积累为未来的风险建模打下基础,基于IT系统的审批流程进一步减少人为因素的影响,提高审批效率,而事中风险监控体系可以确保异常情况的及时处理,▼▲基于大数据分析的量化风险模型帮助企业充分利用数据资产,预测风险,是金融风险定价的基础。

  客户自身的交易,经营数据只能在一定程度上提供风险预警,有时会出现这家客户一直都很好,但不知什么愿意突然信用恶化的情况。

  这种现象的产生,▲★-●往往是因为我们对客户的风险识别受限制于有限的信息。一家公司的经营,不仅受到其主要贸易伙伴的影响,同时会收到产业链上下游产业,周边产业,以及各种宏观因素的影响,因此拓展风险数据的渠道才能更全面的掌握和预测客户的发展,•●是建立成熟风控体系的基础。

  外部环境觉得我们生产什么样的产品,而决策引擎觉得我们怎么生产的问题。▪▲□◁◆▼具体的讲,决策引擎决定信贷机构批和不批的问题,我们用它来决定客户是否可以获取贷款的标准。

  决策引擎从定义上可以这么看,•☆■▲它是信贷机构在产品选择及产品准入上的核心门槛,▽•●◆当前规模化效益下的核心趋势是通过既定的、明确的决策引擎来判定是否可以取得贷款。

  风险定价是指产品如何定价的问题,不同的机构对于自身不同的产品有不同的定价,同一机构对不同的产品有不同的风险定价,一般会用两种方式来实现风险定价:一是用广维度定区间的方式,广泛的维度获取综合评价,将综合评价划分为多个区间,从而在不同的风控区间取得不同的风险定价,而另一种是少维度自定义的方式,企业的核心是对于风控模型的建设。

  未来十年,在供应链金融这一重要风口上,▲●…△谁掌握链上优势、◆◁•扎根越深,谁就拥有行业话语权。然而,风险把控的难点却一直是企业进军、扎根供应链金融的一大难题。◇=△▲☆△◆▲■◇…=▲△▪▲□△□◁