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    金融科技視角下的供應鏈金融風控

    發布來源:         發布日期:

    2019年9月21日,由中國供應鏈金融服務聯盟、湖南三正電子商務有限公司聯合主辦,上海華能電子商務有限公司、湖南睿祥信用管理有限公司協辦的2019中國供應鏈金融風險管理大會在長沙順利召開。大會以“供應鏈金融風險管理的新模式、新技術、新趨勢為主題,來自全國各地金融機構、電商平臺、供應鏈公司、物流企業、院校等相關機構代表400余人參加了本次大會。嘉賓分別從供應鏈金融創新,產業供應鏈金融生態圈建設,金融科技如何賦能供應鏈金融,供應鏈金融法律等多角度分析供應鏈金融風險管理,為供應鏈金融發展共獻良策!匯融數科創始人&CEO曾再興帶來了主題為《金融科技視角下的供應鏈金融風控》分享:

    做供應鏈金融分三個要素,產業、科技、金融,缺一不可,產業是核心企業、上下游、物流、倉儲,提供的是供應鏈交易的場景和客戶。資方,銀行、保理、集團自有資金、托盤資金,提供流動性支持,科技其實原來覺得比較弱化的,覺得科技只是信息化,我要做一個供應鏈金融系統而已,我個人覺得這種觀念是錯誤的,科技在供應鏈金融里面的價值和以前所謂的企業內部信息化做ERP系統是不同層面的東西,科技本身是供應鏈金融業務的一環。

    從我個人的觀點來看,風控分為三塊,資金端的風控,對資金方,銀行,比如說從他的角度對你的主體,包括你的平臺的風控怎么來做,風控結構,包括平臺上的融資方他們的情況,以及可能會要你提供保證金、以及資金流的把控,資金方天然是對資金的把控是有優勢的。從產業端來看,有場景,提供數據,核心企業對應收帳款進行管理,物流相關的對貨物的管控,回款帳戶的管控,核心企業對回款帳戶的管控,貨物的處置。這是產業端風控的角度。     

    供應鏈金融的風控,分為兩大塊,一是說結構化的設計,你做這個風控一定對整個的供應鏈金融有整體化的設計,后面也會涉及到,結構化設計更偏咨詢和規劃層面,往下是融資主體的信用,準入管理、額度的管控,貨值的管控以及資金的管控,我覺得都可以用金融科技的手段幫助咱們從五個層面進行管控。     

    剛才說交易結構設計這塊,我個人分為兩部分,一是產業的交易結構,每個產業有自己的產業交易結構,你要做供應鏈金融就得把產業的交易結構搞清楚,分析清楚每一個角色主體的特性、訴求、痛點;再就是供應鏈金融的交易結構,你不是把產業的交易結構簡單拿過來而是基于供應鏈金融有供應鏈金融的交易結構,上游、下游是誰,有可能的話未來做金融服務,可能會加入進去,會改變原來產業的交易結構,因為你為了更好控風險,你得了解和深刻理解產業上的交易結構系怎樣的,角色的主體都是什么樣的邏輯關系,或者他們的優勢劣勢訴求在哪里,他們的交易關系是什么樣的。一定要先把握你所要做行業的交易結構,以及供應鏈交易結構,主體之間的關系,法律這塊的關系一定要明確關系,明確規劃和設計清楚之后,再往下開展。     

    前面也提到很多數字化風控,我的理解是數字化風控可以落地的。供應鏈金融不是消費金融,不能完全依賴于數字化風控的結果實現自動化審批,但是可以對金融的結果提供非常好的幫助,比如是價格的監控,如果不用科技的手段是做不到的,不能說天天派一個人盯價格,這些方面是可以通過金融科技和內部外部各種數據的清洗、整理、分析建立模型,為我所用,對金融的決策起到輔助的作用。     

    數據來源有三種來源方式,一是企業內部的供應鏈管理系統或者是采購系統,可以通過接口對接的方式來實現數據中心;第二塊是外部系統,可以通過對接或者模擬登陸的方式。這種模擬登陸和爬蟲或者是導入只要是合法的手段,盡量減輕靠人去做,人去做天天盯著找價格,一定是不可能做到的,而且是有問題的。所以外部系統有接口、爬蟲、EXCEL導入的方式。供應鏈金融更重要的數據是企業的數據,以及行情的數據和價格的數據,這是公開的數據,我怎么來用?怎么拿過來用,也會通過數據抽取,因為也有很多企業的公檢法,包括行情價格數據,通過爬蟲等方式得到數據。     

    比如說這個企業相關的有100個緯度的數據,哪些數據作為風控的規則,哪些作為評分卡來評分,然后可以對貸前、貸中、貸后,客戶的定價、客戶的評級以及評估報告的輸出。我們實踐過程當中還是很有價值的。如果靠人去干,可能效率很低,而且容易出錯,通過數據化風控這種方式不會犯錯誤;有些事情是靠人無法做到的,建立你數字化風控的體系,你可以讓很多事情讓機器去做,但是前面得建立這套體系,包括數據中心,數據體系,風控體系,如果數據量不夠大,你可以建立風控的規則,數據量足夠的話可以做評分卡,而且這個過程當中是動態的過程,不是說我現在做好了就一直好用,隨著業務的開展會不斷的調整風控模型,根據業務的狀況,根據人工評估的結果不斷修整風控的模型,最終達到跟人工判斷是比較相符合的,慢慢人為判斷的因素更小。

    剛才提到風控引擎,簡單介紹下匯融的風控引擎產品,它的價值可以自動化進行風險的評估,可以提高整體的審批的效率,你的業務過程當中審批效率得到提升?,F在做供應鏈金融都是場景化的供應鏈金融,場景很關鍵,不同的場景有不同的產品,不同的產品有不同的資方,你不同的產品來講風控邏輯是不一樣的,不同的產品有不同的模型,就意味著多個金融的產品,每一個產品都有風控模型,風控引擎幫你更好的管理。另外風控引擎可以做到風控邏輯和業務邏輯相分離,比如說前面有準入的規則,授信的策略,有后續的策略,貸后預警的策略等等,這些策略是可以通過風控引擎統一管理起來的。業務歸業務,風控歸風控,可以做到很好的分離。我們有一個客戶,現在100萬以內基本上可以做到人工不用干預,因為他做了4年時間,剛開始是一個月一次調整一次模型,后來是三個月一次,到現在為止,基本上是可以相信風控引擎跑出來的結果,跟人工判斷已經相差不大了。這塊100萬以內的基本上可以做到自動化的審結,人工干預非常少。這是4年沉淀下來的結果,而不是剛建立出來可以達到這個效果。     

    一定要建立自己的風控模型,并把它當成你未來的核心競爭力,數據的沉淀,模型的沉淀和優化當成自己的核心競爭力來做,因為這個東西不是靠花錢就可以買來的,真正好用的模型一定是你自己通過業務跑出來的,而不是別人幫你做出來的。很多客戶問,你們能不能給我一個模型,這個模型用了之后風險就沒問題了?這是不存在的,這也是我跟很多客戶交流過程當中他們的誤區。     

    再回到主題,供應鏈金融風控這塊,我把他如果再分解的話,分為五個層面,主體,你主體的風險的評估,相關的貸款主體的信用情況,包括準入模型、主體信用平分、額度的管控,對每一個主體做額度的管控;交易層面,主要是交易真實性的驗證,四流數據交叉驗證;交付,交付風險管控,在途、在庫貨物管理,貨值的管理;資金層面,資金帳戶體系、定向支付管控和銀行流水的監控;還款來源的鎖定都可以通過帳戶體系來實現。風險敞口,通過保證金和備付金的方式,主題擔保機制、貨物處置機制,我從這幾個層面,金融科技做的事情,一些具體的點來做分享。     

    融資主體信用的評分,更多是通過線上、線下各種手段,從行業、交易交付數據,企業主體數據,企業實控人數據等多個角度,收集數據,通過專家經驗和數據分析手段,建立風控模型,為前中后提供風控依據。我們做的大宗行業基本面的數據,期貨現貨的價格,貨值行情的數據。交易平臺中客戶的基本情況,和歷史交易數據的情況,包括當次定單和物流交付數據,物流交付數據就包括剛才提到的GPS、運單等等數據都是驗證真實性的環節。企業主體來講包括基本面的數據,公檢法、企業輿情、財務、人行征信數據、銀行流水、水電。還有企業實控人的數據,個人征信的數據、社會化的數據、非銀借貸數據、涉訴信息。     

    交易真實性驗證,前面各位也提到了,我們實踐當中一般是通過像有的可能會結合ERP,或者是結合交易平臺,B2B平臺的產業互聯網平臺,像WMS物流交流的信息,TMS的數據,這些作為你的數據來源,通過這種交叉的驗證這個定單是不是真實的定單,包括定單數據,發票、資金等等這些結合在一起做真實性的校驗。     

    貨值監控的邏輯,如果你要做到控貨的,你的貨值監控是很關鍵的,有是是一些價格波動大一點的,第一是物聯網,通過RFID等手段去傳達數據,包括物流系統的數據,再接一個價格的數據,到數據中心里面形成庫存的信息、商品的信息、價格的信息,商品有效期,是否達到警戒線了,動產質押貨是拿錢贖貨,每天都有還款贖貨的動作,倉庫里面的貨的價值是多少,是實時可以計算的,如果不通過系統的方式是無法做到這一點,不可能完全靠人盯,在貨的監控里面,通過各種數據的收集,去判斷你的貨值,如果貨值到警戒線采取措施。     

    銀行帳戶體系用于供應鏈金融公司控制資金這塊很有價值。包括在線開戶,因為很多的經銷商客戶都是在全國各地的,沒辦法線上開戶。融資資金的定向支付,包括說確?;乜畹膩碓?,實現在線的資金清結算。因為在供應鏈金融平臺里面資金的清分可能會涉及到多方,通過帳戶體系可以實現在線和合法合規的資金清分,實現的邏輯來講,我們的方案里面平臺有一套平臺的帳戶體系,因為有可能做的比較好比較大的平臺,有可能對接多家存管體系。你平臺有一套平臺帳戶體系,跟不同的銀行賬戶體系做打通,做數據的對賬和清分,通過這種方式可以很好的做到平臺可控,并且資金流和票據留可以對應上,這是比較好的手段。


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