杨斌:供应链金融风控模式及防范手段的创新

中国贸易金融网 , 杨斌 , 2017-05-02 , 浏览:29

杨斌

浦发银行总行公司业务管理部总经理、

兼总行交易银行部总经理、

中国交易银行50人论坛(CTB50)理事

杨斌:

去年年底中央经济会议提出稳中求进供给侧结构性改革的方向,这其中关键是要倡导工匠精神,通过体质增效创新驱动来促进中小企业提升供给结构对需求变化的适应性。好风凭借力送我上青云,供应链金融是传统信贷业务的有效补充,可以有效解决中小企业营运资金不足的困境,打破传统信贷场景和服务客群的限制迎来更好的发展机遇。

刚刚结束的两会传来利好信息,《政府工作报告》指出规范发展互联网金融,大力发展普惠金融和绿色金融,一再强调金融机构要增强服务实体经济的能力,坚决防止脱实向虚。并且专门提交了关于“应收账款融资”一些立法的建议,这些都对供应链上下游企业都是福音,对我们未来融资都有非常重要的促进意义。

供应链金融目前已经成为各类型经济会议论坛当中出现频率比较高的热词,也是当前各类金融机构重点的业务。接下来我想从发展、创新、融合这三个方面与大家做一些分享。

供应链金融在短短十多年间,迎来了日新月异的发展和变革,从1.0时代“1+N”的模式到2.0全流程在线模式,到3.0时代供应链生态圈模式,到本次大会提出的4.0时代产融结合的模式。供应链金融的每一个进步都是所有供应链金融参与者的心血与智慧的结晶,也都承载了大家对供应链金融未来的期许。

当下供应链金融的创新模式也正在不断深化、变化,发展的势头锐不可当。回顾供应链金融发展的历史,我们会发现大数据、物联网、云计算、区块链以及金融科技这些领域的飞速发展,也促使供应链金融快速地从2.0时代转向3.0迈向4.0一个飞速的演变。这其中最本质的变化在于金融主体和核心企业关系的变化,从1.0“1+N”紧偶尔向平台松偶合的变化,“1+N”是1.0、2.0的重点,核心理念是不可替代的风险增信的作用,依靠资金占用和责任担当才能有效推动供应链金融在中小企业层面落地。当时供应链金融风险管控模式紧紧围绕核心企业这种背景使供应链金融一度步履维艰。

随着大数据、云计算新技术普及,供应链金融3.0乃至4.0时代,发现数据获取不再简单依靠核心企业,供应链技术可以从多方位第三方平台获得,导致风控手段迎来全面变革。核心企业其中更多地起到辅助作用,金融机构对风险关注点从原来单一核心企业延展到整条供应链。甚至未来4.0时代会面临多条供应链穿透和跨接,链条与链条的串联和并联。这时风险不再单纯来自客户的信用风险、贸易背景的真实性等传统风险点,而更多由贸易环节为出发点,向供应链上下游的扩散和延展。因此不仅是客户自身的信用水平和还款能力要继续得到关注,更应该对整个链条整个供应链交易过程中的商流、物流、资金流、信息流都要予以关注。

二是供应链金融风控模式、风险防范方面的常识和探索。早在2008年浦发银行一直探索全新的供应链金融风险管理之路,核心理念是基于供应链金融的自偿性采用精细化管理方式形成相对的封闭流程,从而降低风险管理的难度。简单来说自尝性就是从银行传统的以风险报表为传统风险判断当中进行转轨,转向以企业销售收入或以贸易产生的未来现金流作为切入点,通过实行严格的贷前、贷中、贷后全过程管理,进行贸易背景的真实性的甄别和早期风险的识别,真正做到金风未动蝉先觉,将风险控制在萌芽之中。

我们一直在说风险,到底什么是风险?风险就是对未来不确定并且可能造成的损失。这里的关键词就是“不确定”,什么是不确定?不确定就是信息的不对称。因为信息的不对称,所以在供应链中各方参与者都可以获益,当然这也是我们产生风险的主要原因,也是风险管理的主要对象。过去我们把风险管理对象放在企业,在供应链当中我认为对象应该是交易过程中的不确定性。

供应链金融风险管控的核心问题就是要解决信息不对称的问题,只有信息对称了风险才能有效识别、管理和控制。如何来解决供应链当中信息不对称的问题呢?有以下三点:

第一点数据的获取。供应链金融与贸易背景、贸易环节紧密相连的特征,决定它的风险评准当中不仅局限于单一的授信主体,我们传统讲依靠企业资产抵押担保。更应关注企业所处供应链中的位置,以及交易标的风险缓释条件,从而对单笔融资做出准确评估。传统风险体系考量下,中小企业财务数据不占优势,供应链金融视角必须引入到物流、商流以此作为新模式和新手段。

如何获取供应链环节的数据更为重要,数据来源有四方面:

一是银行,银行掌握客户大量的支付数据和企业的其他融资行为,同时还有有关企业的财务信息和相关的资产情况等等;

二是来自企业自己以及核心企业,这些数据体现了客户的订单信息、交易关系、付款习惯、生产能力、履约情况等等;

三是来源于物流运输企业,这些企业服务于整条供应链,每一个供应链的交易活动都离不开贸易标的的运输和仓储,这些数据包含了贸易标的的规格、型号、出厂时间、运送目的地等等。

最后数据来源海关、工商、保险、征信等数据平台,这些数据涵盖企业方方面面的经营情况,只有这样才能真正渗透到产业中去获得不同的产业信息,才能为提高贸易背景的可视性提供重要保障,为供应链风险管控的可视化和动态监测的实时性提供数据支持。

前面第一个是数据,第二个关键点是信息。信息是在数据基础上的加工,是基于某一个特定目的对它的加工和处理就形成信息。取得数据以后可以将这些数据直接转化为风险管理中的管理依据,在大量的数据当中,我们要去除数据的冗余甚至错误的数据,需要我们对数据进行甄别。

对各个数据的甄别,比如过去传统风险认为把一个企业当作白盒子来看,通常叫“白盒子方法论”,总是以穷尽的方式不死心地了解这个企业,形成路径的依赖,我们认为我们看到的企业都是它的全部的真相。

如果是通过数据和信息的角度,以一个新的方式供应链的方式完全可以有黑盒子的方式,假设我们对企业不了解怎么观察管理呢?我们把它用黑盒方式输入和输出。像我们在软件测试中黑盒的方式,不管软件是怎么开发的,弄一些测试数据进去,输出结果正确就达到了我的要求。

比如一个企业经营活动当中,需要输入的是原材料,需要输出的是产品。掌握这两个信息基本掌握这家企业的运营情况,企业如果只有输出端信息,比如只有销售最近没有输入的数据,很有可能在消化它的库存。如果一个企业只有输入的信息而销售的信息没有产生,它很有可能在同货或销售不畅的情况,而这些数据的情况往往预见的未来近期和财务状况的一个因素。

各类信息整合至关重要,目前大多数情况下参与方各自维护各自的信息,不愿意将数据分享给其他机构,形成数据孤岛存在大量信息整合难度。信息识别过程中,需要通过多个渠道获取信息,交叉验证确保信息的真实性。

以汽车供应链为例,在信息识别过程中,过去的焦点集中在汽车企业财务报表资产核定,通过供应链信息的角度来看,可以通过物流企业提供对汽车零部件的运送量,只要通过这些信息,比如通过方向盘的运输数据,我们就已经可以分析出企业大致车辆生产情况,大致每一辆车产生的现金流和利润,我们就能够预测到未来的时间里面,企业对它的现金流的影响。

如果运送量照前次大幅减少,可以推断出未来一段时间产量将会下降,从而可以判断企业未来现金流的变化。可以进一步通过仪表盘、发动机和其他输入端数据与方向盘数据进行比对,交叉验证信息真实性推导还原真实场景。

同时物流企业获取信息,避免核心企业财务报表中关连交易等因素的影响,真实性更高,从而帮助我们更好地了解企业的经营情况。同样道理输出端可以通过链接下游销售企业输出端信息判断销售情况,结合输入端信息形成完整的信息点和逻辑点。对下游销售信息同时构成另一方买方的信息,链条与链条的传导和输入将是供应链关键的信息的重点。

第三个观点是方法论。在获取到数据转化到有效信息之后,如何才能把这些信息参与到风险控制当中?一条信息的产生可以来自于买方也可以来自于卖方,也可以由买卖双方共同提供通常叫第三方平台。这些订单信息如果仅仅是订单信息,真实度还是不够,如果同时加载了物流再增加支付信息,这几个信息的整合才能够验证这条历史订单信息的真实性和未来真实信息的可获得性。

所以这个方法论的建立非常重要,需要根据不同的交易场景,结合行业的研究、经验的验证、数据的试算等多维度的积累,才能转化为实际的生产力,为供应链风险管理提供各种场景的模型、模板、工具。

又比如针对汽车供应链,可以通过订单、物流、付款等全流程的信息,结合收入、利润、库存等关键性的指标,利用管控物流的方式来进行风险指标的动态管理,强化过程中的风险的预见性和动态调整的能力,从而弱化对中小企业供应商的财务报表的审核,包括很多现场的贷后检查跟踪的工作量也可以得到大幅减少提升处理业务效率。

进一步讲如果把供应链所有信息都整合起来,对每一个客户都可以根据历史交易的信息现有订单的信息和未来履约能力的判断,从而直接地为企业提供融资支持。并且根据融资后的物流配送付款履约情况,进行全流程非贷款贷后的跟踪,实现闭环式供应链金融的管理。这样的风控模式风险防范的手段,体现真正意义上监管部门强调的KYC、KYB,不但深入了解客户经理也了解整个链条的运作,深入切入交易过程中,这样能有效放空供应链金融风险。

第三是融合。供应链金融发展不仅需要产融结合更需要跟金融科技的有效融合,金融科技是另一个层面产融的融合。目前供应链金融当中核心企业、物流公司、电商平台甚至第三方支付包括软件服务商,以及保险、保理、担保等信息中介机构,都纷纷认识到他们各自具有的信息的价值,在很多股权投资当中往往盯着这些数据,因此也都开展了相应供应链金融的相应业务,这是供应链金融发展的大势所趋,但也仅仅是蓬勃发展的一个开端。

我们必须清醒地认识到,无论产业链哪一个单独主体开展供应链金融业务,它依托的信息相对片面和局限,只有将各个参与者信息整合在一起,才能实现信息的有效验证,才能有效地形成风险防范的一张网络。

所以现在有很大一部分供应链金融的商业模式是源自于零售业务或者信用卡业务单点式的复制,它主要面向长尾客户,面向一些个人企业和共商企业小企业主的。真正面向生产型企业需要更多地站在面向债项为主的评估,而不是面向主体的评估。目前急需有真正具备供应链基因的企业开展供应链金融的业务。

真正的供应链金融如果我们像前面把这些链条从数据到信息到方法论打通,如果是一个100万的订单理论上第一层融资,如果毛利是20万,第一层的融资需求应该不会超过80万,因为一个企业不应该毛利也需要融资。当这个订单又成为另外一个企业的销售,它由此再产生订单,一层一层传递是衰减的,脱实还虚有很多路要走。

从刚刚揭牌成立的中国供应链金融生态产业联盟,联盟的搭建有助于更多参与者加入跨界合作,只有跨界融合才能真正实现信息交流,原本分散在产业链各个环节的数据整合起来,通过一系列匹配、印证、异动的识别分析等,将数据加工成信息,将信息转化成价值。

产融的结合不仅仅是对接融资机会的问题,过去粗浅地认为产融的结合是把企业介绍给银行,不仅仅是对接融资机会,而是创造挖掘出新的商机,这里最重要的实际是帮助银行提高风险管控的能力,我们就能够为更多企业提供服务。银行要急迫在这个过程中提升自己的反欺诈能力,降低在供应链当中的重复融资过度融资的问题。

第二供应链金融风险控制与金融科技的融合,物联网、区块链、云计算这些金融科技手段对供应链金融风险控制提供一个助力。距离物联网可以帮助我们在信息传感设备,在任何的物品和互联网之间连接,通过信息交换通讯实现物品智能化识别定位监控和管理,这样对很多物流信息以及基于物资和物权的质押和融资,提供极大便利和管控手段。

除了物联网,下一步区块链技术也是一个重要切入点和未来发展方向。区块链技术作为能够记录全部交易的去中心化的公开数据库,它能呈现多方参与资产唯一资金清算不可篡改的特点,可以多方确认完成数据真实性的验证,解决链条中各个主体信息的完整和通畅,提升各个主体中的信用资质,建立分布式的信用体系,实现各个环节共享信息的透明,这将有助于保障供应链当中数据的安全,降低数据获取成本,深度融合物流、资金流、信息流,进一步解决链条当中的信息孤岛和信息不对称的问题。对未来也是我们必须认真面对和努力的方向和领域。

我们相信随着信息不对称的解决,就一定能够帮助金融企业更好地服务好链条上的企业,尤其是解决更多的中小企业融资困难,更多地服务实体经济。以上是个人观点供大家参考。

新的时代赋予了我们新的使命,新的技术带给我们新的机遇,我们既然选择了远方便只顾风雨兼程,我们有理由相信在各级监管部门的引领和关怀下,在各级供应链金融人的积极参与下,中国的供应链金融业务将不忘初心,在扶植中小企业支持实体经济的道路上砥砺奋进,让大家同心协力继往开来,携手开创更加美好的明天。

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