《供应链金融的风控之锚》

雁阵科技 , 雁阵科技 , 2019-04-15 , 浏览:73

在大力提倡服务实体经济、支持中小微企业发展的环境下,供应链金融以其对产业天然的结合优势及强大的触及力量,备受金融机构的重视。在供应链为背景下,多种多样的金融服务应运而生。

 

伴着供应链金融业务的日益丰富,多样化的金融风险也随之而来。从风险种类来看,供应链金融面临信用、操作、流动性等风险,其中又以信用风险为主要风险形式。

 

对供应链金融信用风险的控制有其规律,雁阵科技在业务实践中逐步总结出三种控制手段,昵称为风控之锚

 

一、以物为锚  

 

以物为锚就是通过物权管控风险,是指在融资方有能力提供一定的实物或权利作为抵押或质押物的前提下,对抵质押物的价值进行评估,并根据抵质押物的流动性、价格波动性等情况确定授信敞口,最终进行融资决策的风险管理办法。这种手段把控实质是将企业的信用和经营风险以等值甚至超值的抵质押物来进行对冲。

  


在物权管控中,对抵质押物的识别、管控和处置是风险管理的要点。

 

【识别】识别包括对物质的识别和价值的识别。是物权管控的核心,对的准确识别和价值确认,是风险管控的重中之重。这需要对有详细的了解,敏锐关注市场及环境波动对价值带来的影响,以保证抵质押物价值的充足。


 

 

 

【管控】自抵质押权益生效至结束,要贯穿全程做好对“物”的控制、管理和监督的权利及责任。一方面是物质上保管,良好的储存条件、维护保养等等,避免主观条件带来的价值损失。另一方面是对权利的监督和把控,特别是与第三方合作过程中,实时掌握抵质押物的动态,确保物的控制与安全。

 

 

 

【处置】对抵质押物的快速妥善处置,是化解物权管控风险的救命稻草。所以在对“物”的识别和管控同时,关注市场处置渠道,能够第一时间处理减免损。


 

 

随着对区块链、物联网等技术的发展运用,我们可以提高对抵质押物“识别、管控”的能力和速度,在科技推动下的物权管控手段,将会更加方便、高效的为供应链金融提供风控服务。

 

二、以核心企业为锚

 

以核心企业为锚就是围绕核心企业的信用来控制风险,通过对核心企业能力、价值、风险的评估,利用自身信用传导帮助其在供应链体系中的上下游中小企业获得融资的风险判断方法。此类方法的重点在于对核心企业信用的评估和信用传导的判断,将融资人自身的风险转移到实力较强的核心企业。

 

 

 

所以这种方法的风控要点在于对核心企业能力的评估,与核心企业信用关联的确认,以及资金流向的监管。

 

【评估】作为信用传导主体,对核心企业价值的评估尤为重要。通过定期现场尽职调查及运营数据的收集管理,调查企业的资产、运营、财务等状况,掌握企业真实的经营信息。基于核心企业的信用及预期业务、预期现金流等,监控融资期间核心企业的信用传导能力。

 

 

【关联】建立上下游企业与核心企业的信用关联,是核心企业信用传导的前提条件。例如上游对核心企业的应收账款;由核心企业提供担保的上下游企业融资;以及核心企业额度让渡等方式。我们可以根据购销合同、发票、行业基准数据等信息,验证借款企业与核心企业贸易关系的真实性及价值,以此确认核心企业的信用关联。

 

 

 

【管理】做好对贷款资金流向的监管是加强信用传导风控的重要手段。对贷款资金放款流向的监控,甄别真实用途防止骗贷;对回笼资金的流动监控,防止出现资金拦截等风险。

 

 

 

以核心企业信用传导的风险控制手段,应用更加灵活,普及的中小企业越来越多。随着互联网技术将数据渠道的打通,我们可以更加简单的验证核心企业数据,做好价值评估和经营监控;同时通过电子合同等技术发展,加强对核心企业贸易关系的鉴别,进一步提高对上下游企业的风险识别。

 

三、以数据为锚

 

以物和核心企业为锚的信用风险控制手段,都是借助于借款企业本身以外的实物或外部企业的价值来管控风险,反而没有突出借款企业本身的资质。随着“互联网+”的浪潮,数据范围规模扩大、收集渠道增多,推动我们研究出以借款企业的风险管理为根本,通过企业自身的数据驱动自动化的信用风险决策。

 

数据化决策就是利用互联网技术所带来的丰富数据,通过充裕的计算能力和智能的计算技术,来构建有针对性的企业价值形成模式,进而实现从更细粒度的把控企业的风险,通过企业的预期数据来决策。这种决策方式以数据为基础,风险控制点在于数据收集、模型建立及贷后监控。

 

【数据】数据是驱动准确决策的关键。我们通过系统对接等方式,收集借款企业核心数据以及外部行业数据,通过内部逻辑关系及外部结合等校验手段,验证数据的真实性。

 

 


【模型】模型的搭建是得到准确决策结果的重要导向。我们根据企业及行业的特征,有针对性的设计符合企业行业背景的计算模型,实现通过数据构建企业的经营行为,从行为判断企业价值,通过预期数据得到合理的决策结果。


 


【监控】监控是对模型结果的调整与优化。借款企业的经营情况不断变化,数据化决策可以实现动态监测风险。我们需要将企业内外部更新的数据代入模型,根据实时的经营状态自动化的校准决策结果,实现敏锐的风险监督和控制。 


 

 数据化决策手段的运用,将供应链金融风险点根基于借款企业,更能稳定的控制风险。数字化、自动化的决策方式,将风险判断变得更为高效简单,大大提高了决策效率。未来随着数据获取渠道的增多,以及计算能力、智能技术的进步,数据化决策技术将会有更高的优化空间。

 

在互联网、产业链和金融相结合的快速发展下,“数据化决策”就是科技与产融结合的“硕果”。雁阵科技运用数据化决策,围绕供应链行业核心平台,为链条上的十万余家中小企业成功提供融资服务,放贷金额27亿元,不良率稳定在1%左右。未来雁阵科技将紧跟时代的步伐,发挥其在供应链风控体系的经验优势,积极创新,推动供应链金融风控的更高发展。

 


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