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课程回顾

独家 | 供应链业务创新与风险管理秘技


“在大数据的加工利用的过程当中,组合预警的价值往往比单一预警的价值更加巨大。因为银行不怕单一风险,怕的是系统性风险。大数据风控最重要的是把风险预警贯穿于全流程。”

 

“风险管理背后是银行多年跟不良资产打交道,所付出的巨大代价。而很多技术公司根本就没见过什么叫不良资产,自认为就请几家银行或者专家就能把风险体系建立起来,实际上不是那么回事。”

 

“货物其实不重要,货权更重要,事实也不重要,其实数据更重要。所以我们更加注重它的实质,而不是它的形式。”

 

“供应链金融特别强调多家机构合作,因为各类主体各具优势。我们应该通过互联网,生态圈思维以及各种技术,整合更多的金融机构和资源,形成多层次立体式的金融服务,这就是生态思维。”

 

9月14日,在 “大数据时代的供应链金融模式创新与风险管理”研修班上, 中信银行公司业务部副总经理王鹏虎表达了上述观点。
 



听课学员

 

本次课程由国内领先的金融教育品牌——金融城举办,另外两位老师为中国人民大学商学院副院长宋华,国美供应链金融原总经理袁冬松,并安排了一个特别环节——参访京东金融。

 

以下为王鹏虎授课的部分干货:
 


 

中信银行公司业务部副总经理  王鹏虎

 

三足鼎立下最好的合作模式是什么?

 

供应链金融的参与方呈三足鼎立的格局。

 

第一类是金融资本,除了银行,还有一些像租赁公司互金公司等。

 

第二类是产业资本,它可以掌控这个行业的资源,或者掌控供应链上下游的资源,依托它这种地位行业地位或者供应链核心企业的地位去开展供应链金融,典型的就是一些核心企业,也包括财务公司,保理公司,商业租赁公司。

 

第三类是包括第三方支付机构在内的互联网企业

 

资金流、物流、商流、数据流,根据这四流合一,不同机构各具优势。只要在任何一个方面能占据独特地位,都可以开展供应链金融。

 

商业银行资金成本低量大,具有丰富的风险管理经验和技术,产品线丰富,但对产业了解不深入,缺乏对企业的控制力,创新不足。

 

产业金融对产业了解深入,对上下游企业控制力强,但资金成本相对银行较高,资金来源受到限制。

 

互联网企业创新能力强,运营成本低,效率高,但资金成本最高,且量少,缺乏对产业的而了解和控制,风险管理检验技术不足。

 

如果商业银行仅充当金主获取利差,没有与客户的粘性,就没有交叉销售的机会,综合收益不会很高。但在此过程中,银行承担的风险并不小,其收益和风险是不匹配的。这种合作模式不好却大量存在,银行应尽量避免沦为这种角色。

 

那么最好的合作应该是什么?由产业资本来提供专业经验和对上下游的控制,由互联网企业来提供一些技术平台数据,由商业银行来提供资金和风控以及更多的交叉销售。更多的交叉销售是很重要,因为商业银行有着产品线丰富的优势。

 

变“坐商”为“行商”,将服务嵌入客户场景

 

无论是自建场地、输出场景,还是嵌入场景,其实都是把金融产品服务跟整个电商场景融合。

 

将来供应链金融一定是在电商场景里为客户提供服务,银行一定要变坐商为行商。坐商就是开个网点为客户提供服务。而派客户经理上门服务,甚至把网点开到客户的场所就是行商。开一个网站或者APP,客户来办业务,仍然是坐商思维,这种思维是out的,尽管有了互联网的因素,技术上先进,但是理念上非常之落后。

 

银行面对大客户转变为行商,就是把产品服务直接嵌入客户的场景当中, 有两种模式。

 

一种是API(应用程序接口),银行把产品和服务通过API的接口推给客户,其优势是在于可以个性化开发,而客户端也需要进行API接口的开发与改造,双方联调测试,所以周期比较长,成本比较高,这是对大客户的一种方式。

 

第二种是SDK(软件开发包),这是近一两年才比较流行的一种模式。即将产品服务分装成一个软件包,提供给要嵌入的系统当中,对方只需要做一些简单的开发,即可调用该软件包,这种模式成本低,上线效率高。但是它的缺点恰恰是标准化,不容易实现个性化的嵌入。

 

在嵌入的过程当中,除了银行的金融服务,我们还会把其他的各种各样的服务都嵌入到这个平台里,包括物流公司服务,政府服务等各种各样的服务。

 

颠覆性创新破解“小微”融资难题

 

供应链金融本身为什么风险大?因为面临的都是小微企业,而我们要通过供应链金融解决传统授信模式对小微企业的局限。小微企业抗风险能力弱,就像是海上行船,大船应对一般的风浪没有问题,但是小船可能就翻掉。

 

小微企业有以下特点:

 

 
 

一是主体抗风险能力低,普遍规模较小,业务或产品缺乏多样性、较为集中,同时抵押物有限,导致其承受风险的能力较弱。

 

二是信息不对称,相较于大企业,小微企业的财务制度不健全较为普遍,信息透明度不高,公开信息较少,使得银行对其经营状况和未来发展前景不易准确判断。

 

三是融资金额小。从成本效益来看,付出同样的人力成本收益却并不高,单位融资量管理成本高。

 

四是经营发展变化快,能及时根据市场和环境的变化调整产品和服务,融资需求以短周期为主,不适合做长周期预判。

 

五是时效性要求高,融资渠道较窄,难以有效开展资金安排和需求预测,容易出现临时的资金缺口。

 
 

 

小微企业“融资难、融资慢、融资贵”,并非银行不愿意去做,而是由其自身风险特点决定的。在此情况下,必须通过数据融资去破解这个难题,技术能起到一定的作用。同时,我们要进行一些创新,我把它概括为三个方面。一个是理念创新,一个是手段创新,一个是流程创新。

 

理念创新,就是从全新的视角来看待小微企业的交易银行融资风险。必须颠覆,才能建立一个新的大数据融资体系,这个体系以理念作为起点,如果理念不改变,后边的技术都是没用的。我提出几下4个颠覆性观点。

 

一是重用信,轻授信。

 

银行在放款审核环节实际上并没有能力去进行实质性的审核,但是,放款即形成了实质性的风险。所以我提了一个概念,以后不授信,直接用信。在每一次开票,每一次放款的时候都相当于给他做授信审查,这个必须是上大数据风控技术才能做到,不给额度,每一笔单独去做,将来根本没有授信额度这一说。

 

二是重债项,轻主体。

 

小微企业变化太快,有的根本就做不了评级,因为它没有连续财务报表,没有完整真实的信息,所以评级没有意义。

 

三是重视短期视角。绝大多数小微企业是没有未来的,所以我们不要看他的未来,每一次就当新人一样,这次行就做,下次不行了就立刻就做,而且之前我立刻加速到期想办法保全。

 

四是以交易额度替代授信额度,基于交易产生的交易数据可以洞察企业经营整个过程,基于历史交易记录确定最高交易额度更能直观反映企业的经营能力。

 

大数据风控的几个关键点,第一就是分析数据环境和技术,我们建立大数据风控体系一定要基于现有的环境与技术去做分析内外部数据,以及政府数据等。

 

第二个要考虑数据获取的方式和成本最优,包括商务购买的成本,技术开发的成本等。

 

第三是数据存储的方式,采用内部存储,还是第三方云平台,或者需要的时候查一下而不存储,都要做一个技术上的考虑。

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