供应链金融风控体系应该这么做还有这3个关键点一定要知道

发布时间：2021-01-18 来源：文档文库

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供应链金融风控体系应该这么做！还有这3个关键点一定要知道
在国家政策支持下和市场各方努力下，供应链金融已成为金融行业热点和各路金融资本角力的焦点领域。

随着业务模式的创新和金融科技的深入应用，供应链金融的服务效率逐步提高，服务成本日趋下降，风险管理能力也得到迅速提升，供应链金融已初步完成了技术迭代，成为公司金融最具创新活力和技术含量的业务。

目前商业银行供应链金融的融资规模难以满足市场需要，供应链金融的发展在银行内部仍存在重重阻碍，特别是在严监管和不良资产压力之下，传统银行的风控体系难以有效支持供应链金融的创新发展，如何突破供应链金融的瓶颈，一直以来都是银行业内急需解决的问题。

供应链金融可以解决中小企业供应链中资金分配的不平衡问题，打通上下游物流链、资金链、商流、信息流，提升整个供应链的群体竞争力。

因此，供应链金融，备受中小企业青睐。在“供应链金融——电商企业——实体小微企业”产业链互利共赢下，可以看到电商供应链采购、销售均离不开背后的众多小微企业，供应链金融服务的对象仍覆盖实体企业，三者形成协同效应。今天详细跟大家讲讲供应链金融的风控体系。

在供应链金融发展中，数据化风控体系的构建是突破供应链金融发展障碍的关键点，本文将对此进行分析，以促进中国银行业进一步转变观念，强化创新，增强服务实体经济和小微企业的能力。

一、供应链金融风险特征

供应链金融的对象是核心企业上下游的供货商、经销商和终端用户，企业数量众多，且多数规模较小，供应链金融的流程复杂，涉及供应链核心企业、上下游企业、物流企业、电商平台和商业银行等多个主体，因此供应链金融的风险也较传统双边贷款复杂得多。

供应链金融的风险可以按三个维度来看。

按照主体来看，供应链金融的风险包括借款人风险、担保人风险、押品风险和第三方风险，特别是供应链金融中需要依靠物流监管企业、电商平台和数据商等第三方的配合，就产生了不同于传统信贷的第三方风险。此外还有来自于外部行业与市场的风险。

按照风险类型来看，重点是信用风险和操作性风险，特别是由于供应链金融流程环节涉及多个主体，且操作复杂，产生了大量的操作风险，如核保不实不严、未落实质押权，虚假出置、押品高估和悬空、未办妥抵质押登记和付款方未将应付帐款支付到银行指定账户等操作风险，这些操作风险甚至在一定程度上引致信用风险。

按业务流程来看，在准入环节的风险，包括行业准入、模式准入、集群准入和客户准入等环节的风险，在贷前调查环节的风险以及贷中审查审批环节、用信放款环节以及贷后管理环节的风险。

供应链金融的服务对象实际上是供应链中核心企业上下游的企业，这些企业通常都是小微型企业，小微企业具有以下特点：

首先，小微企业经营非常不稳定，变化非常快，抗风险能力相对较弱，风险相对较高；其次，小微企业信息对外披露较少，且可信度较低，存在高度的信息不对称，收集小微企业信息非常困难，风险管控难度大；此外，小微企业规模小，银行风险管理成本高。

基于以上特点，小微企业融资难融资贵就成为难以破解的金融困局，这不仅在中国如此，也是世界性难题。

二、供应链金融风控措施

与传统供应链金融不同，供应链金融可以通过以下方式实施风险管控：首先，利用大数据、云计算替代抵押或质押。京东为什么能为它的平台购物的消费者提供贷款(或赊销，原因就是它的后台可统计、分析该消费者消费行为习惯与还款能力。

其次，使用区块链技术，提供B2B2C的电子商务平台本身是一个生态系统，提供了一个完整的闭循环，在该闭循环中使用区块链技术，可防止互联网金融的道德风险，减少资金挪用、侵占或转移的风险。

再次，通过资本运作，将金融风险从内部转化为外部风险或化解。当接受资金的某供应链出现风险，可通过重组，将几个供应链进行合并，并达到上市条件，然后通过资本运作实现上市。供应链上市后，融资能力加强，还款能力提高或股价高于贷款或众筹投资原始投资金额，P2P贷款方可通过债转股或众筹投资人通过溢价出售股票将风险转移或化解。

1、不同类别核心企业的风控优势

金融竞争本质在于风险定价能力。在供应链金融领域，核心企业相对于传统企业优势的本质即在于风险定价能力的增强。电商类核心企业优势在于大数据下的信用评估体系，产业类核心企业优势在于对动产融资的把控力。

产业类核心企业风控：产品标准化+仓储能力。产品标准化程度越高，价值评估越容易，同时高度标准化的产品在资产处
置上更容易，降低流动性风险。核心企业自建仓储可以有效控制信用风险，也是产业类核心企业风险控制能力的最重要因素之一。

平台类核心企业风控：大数据优势。电商平台类核心企业，拥有更高的业务频次，上下游分别为供应商和消费者，基于应收账款、预付账款贷款以及信用融资是主要形式，风险控制主要依靠平台交易往来所形成的大数据优势，比如京东白条的风控模式。

2、供应链金融中的大数据风控

供应链金融大数据风控体系包含三个层次：数据层、实践层、技术层。

其中数据层包括风控主数据的获取、风险数据的拓展、数据的维护；实践层包括高效的在线审批、精准及时的事中风控；技术层是指利用先进的模型科学地处理和分析数据，帮助预测和决策。

完善的风险主数据管理使风控数据维度更完整全面、信息提取更高效，避免人为因素干扰。此外，风险数据的积累与沉淀为未来的风险建模打下坚实基础；基于IT系统的审批流程进一步减少人为因素影响，提升审批效率，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。

我们依照以下规则将供应链金融大数据风控成熟度分为三个等级：

知识延伸：为什么要丰富风控数据？

一家公司的经营不仅受到其主要贸易伙伴的影响，同时会受到产业链上下游产业、周边产业，以及各种宏观因素的影响。产业、周边产业，以及各种宏观因素的影响。因此，拓展风险数据的获取渠道从而更全面掌握和预测客户发展，是建立成熟风控体系的基础。

无论银行、互联网或者核心企业，在未来，供应链金融乃至整个金融领域的核心都在于大数据，谁在大数据上占有优势，谁才能走的更稳、更远。

而数据愈加开放的趋势使得大数据风控的优势愈加明显。一方面，核心企业规模发展到一定阶段，开始考虑整个产业的生态，更有意愿开放数据。另一方面政策角度也在推行地方政府、部委分层次的开放数据。据估算，80%的企业数据在政府手中，目前越来越多的政府向社会开放企业支付、税务、能耗、社保等方面数据。这些数据介入市场后，信用机构对它们进行加工，即形成信用产品。这些公开信息加之直接从群体数据获得的行业数据，征信企业就可以形成对企业全方位、立体化的评价。

大数据突破了金融市场以抵质押和担保贷款为主的传统方式，解决了金融机构对财报信息不充分，信用积累和抵押、担保资源不充足的中小微企业难以进行有效的信用风险评价的关键问题，能够创建了高效能、全风控、低成本的信用评价模式、风险控制模式和信贷管理模式。

三、如何构建新型的供应链金融风控体系

开展供应链金融就必须破解小微企业融资困局，寻找到以下三个战略支点：第一，成本必须降下来；第二，效率必须提上去；第三，风险必须控得住。

要达到降本增效控险的目标，需要银行在获客、服务、风控和运营等多个方面进行创新，其中的关键突破点还是风控，只有在风控环节建立了以上支撑点，才能使得供应链金融具备商业可持续性，才能成为商业银行可以正常开展的业务。

风控创新就是要建立不同于传统的新型风控体系，内容包括包括模式创新、流程创新和技术创新等。

1、模式创新

首先是模式创新，小微金融风控模式经过了三个阶段：

第一个阶段：全手工线下模式，也叫供应链金融1.0，完全依靠客户经理人工线下收集客户信息，并通过信审经理进行经验判断。

第二个阶段：半自动信贷工厂模式，将流程进行集中化处理，在若干流程中引入标准化作业工具，例如信贷打分卡等。

第三个阶段：全自动数据融资模式，也称为大数据风控模式，技术基础是互联网，人工智能AI（Artificial Intelligence）和流程自动化RPA（Robotic Process Automation），通过互联网和内联网获取客户数据，然后通过规则模型对数据进行处理，并根据处理结果去驱动业务流程。

此外，还要建立银行与外部机构协同的业务模式，在风控体系中建立银行、电商平台、物流企业和金融科技公司合作的机制，通过合作获取多渠道的数据，建立联合风控体系。

电商平台或供应链核心企业负责提供供应链的交易数据，物流企业负责提供物流数据和货物仓单风险管控，金融科技公司可以提供数据分析服务，而商业银行则负责核心的风险管理和融资服务。这种跨组织的风控模式也将成为供应链金融独特的风控模式。

2、理念创新

业务模式创新需要理念创新作为基础，必须对传统授信理念进行颠覆，主要有以下方面：

首先是要重用信、轻授信。传统的授信业务往往在授信过程中花费大量时间，但是在用信这个阶段，却流于形式，没有进行实质性风险审查，而形成实质性风险的恰恰是用信环节。

在供应链金融中，可以把授信彻底舍弃，直接进入用信，每一次用信就相当于是授信，授信额度相当于未结清余额加上本次用信额度。这样做的好处在于认真全面的审查每一次用信的风险，更加回归风险管理的实质。

其次是要重债项，轻主体。银行的主体评级是基于企业过去三年的财务报表，但供应链金融小微企业往往还没有三年的历史，即使有，财务报表可信度也非常低。

通过财务报表做评级这种方式适用于大中型企业，很难即使反映小微企业的实时风险状况，所以我们在供应链金融风控
中，要更加注重企业的交易，而不是企业主体，根据每一次交易来判断企业的风险。

再次要重短期视角。多数小微企业没有遥远的过去，也很难有遥远的未来，小微企业平均寿命只有三年多，因此银行更应注重小微企业的当下，关注其现时的经营状况。

最后要以交易额度代替授信额度。根据企业的每一次交易，给予一个额度，这种额度的基础就是交易以及交易形成的数据、债权和物权，和企业主体关系不大。由于额度与交易相关，交易结束，贷款就应该收回，因此这种额度是小额高频短期的，是可以根据企业的经营状况及时调整和收回的。

3、手段创新

理念创新需要相应的手段创新，必须从原来传统的作业手段过渡到基于金融科技的手段。

首先从手工录入到线上获取信息，通过与企业系统直连以及部署网银等方式，实现线上自动获取数据，无需再通过资料收集后手工录入的方式获取数据。

其次是从单一数据到多渠道，数据不再单纯依靠客户经理采集，也不局限于客户以及银行系统等单一方式和，电商平台、企业ERP、物流系统、政府信息等各类外部大数据都是可利用的数据。

再次是数据处理方式从专家经验到规则加模型，模型包括简单的规则模型，也包括统计模型和复杂的机器学习模型，这些模型可以实现专家经验的积累和传承，保持理性和决策一致性，能够标准高效的执行信贷审批。

最后是从人工到自动化和智能化，自动分析业务中的数据和信息，从中挖掘出数据规律、趋势等，并加以有效应用，达到“总结过去、预测未来”的智能化效果。

4、流程创新

手段创新需要落地到流程创新，以线上化和自动化的操作优化供应链金融的流程体验，达到降本增效控险的多重目标。

在整个流程中，开户、贷款申请、审批、放款、签署合同、抵质押登记、贷后管理、预警催收等环节其实都可以通过系统自动处理，每一个环节的分析判断与决策，都是由数据模型来做出决策的和推动流程。

实践中也可以在若干节点设置人工干预，特别是对难以直接通过或拒绝的犹豫状态，可以借助专家来判断和决策。

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本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/c6691dd9b5360b4c2e3f5727a5e9856a57122632.html