数据分析下的企业赊销信用风险

摘要:随着市场的开放，在产品和服务同质化越来越严重、同行竞争越来越激烈的今天，企业为了能继续抢占市场，运用赊销的手段来不断刺激销售，以期进一步扩大市场占有率、缓解库存压力、融通资金。同时，赊销也是悬在企业头上的一把利剑，必然不得不面对客户拖欠的风险和坏账发生的可能。现代社会是契约经济，建立在彼此遵守契约的基础上，信用制度的规范化和信用管控能力的建设，可以保障未来市场交易的正常运行。为防范赊销过程中可能遇到的风险隐患，增强对信用风险意识，做到贷前客户的甄别、贷中的风险监管以及贷后应收账款的管理。需从大数据视角，研究在信用风险领域如何预警潜在的风险，寻求最佳合作伙伴，利用过去历史表现来构建企业风险评估模型，进一步提高企业对风险的管控能力。

关键词:信用风险;征信;数据分析;评估模型

一、研究背景

随着国际石油市场的持续低迷，国内政策把石油进口权和进口石油权两权开放，也就意味着开放政策打破了原有的垄断局面，民营资本的涌入将和国有企业同台竞技、一教高下，国有企业处境愈发艰难。越来越多企业选择主动开展赊销业务，以进一步扩大市场占有率，同时不惜降低准入门槛以换取更多的销售业绩。如何在良莠不齐的市场上开拓新的客户资源，业务单位开始重视信用风险管控，科学合理的授信，以降低潜在风险。

二、研究难点

(一)信用信息很难做到共享

企业虽然越来越多关注信用风险，不同程度地开展了信用管理工作，但受制于对客户信息了解很有限，仅有的也只是从人民银行征信报告中获悉，如客户方无任何银行信贷记录更是无从查证，无法获悉企业真正的还款实力。想真正了解一家公司的信用状况，少不了政府部门司法披露、民事诉讼、工商税务、不动产抵押公示各类信用信息，但政府部门对社会开放程度低且缺乏统一的信用平台，拥有信用资源的部门间往往画地为牢，各管一方，更有一些部门依托信息垄断地位进行寻租，难以有信用信息共享的内推驱动力。而且信用信息在采集及使用过程中会涉及到很多敏感问题，如工商企业的商业秘密、消费者的个人隐私，都使得信用体系建设之路难上加难。

(二)缺乏有效的信用评估模型

以往的企业赊销额度评判，全赖业务人员过去经验值做判断，受一定主观意识干扰，缺乏事实根据，即使是经验判断加上内部交易数据和回款情况反映客户的偿债能力，也未免过于片面。还需要搜集第三方的数据来参与分析佐证，如借款人的关联乖的关联公司是否有发生重大经营管理变化，大量涉外投资、存在拖欠和违约的行为、是否卷入刑事案件，这些都影响对企业信用的评级。这些个内外部因素和企业法人行为分析（网上频繁申请贷款、近期出入境频繁、不接听电话等等）都应该考虑参与到评估模型中，根据业务专家和数据建模师，去定量或定性去衡量每个指标所占比重，综合评价客户的信用风险。对于新准入客户，也缺乏行之有效的评估模型去判断它的“好坏”，缺乏对客户信用评级的机制，无法综合衡量企业偿还债务能力和违约风险的高低。

(三)传统下征信报告作为评判依据

过于单一企业想要了解竞争对手和潜在谈判的客户方的资料、企业间商业往来做交易时，都需要从一些征信公司的渠道或者实地派人调查，拿到第一手的信用资料。但即使拿到征信报告，也很难有企业过往的全部交易数据和付款信息、交税信息、发票信息等关键核心业务数据。对于评估报告的真实性和可靠性，还无法直接验证，还有赖于通过与之打交道的上下游企业关联方的内部情报才可证实。

三、大数据在信用管理方面应用方向

(一)从内在联动挖掘有用信息

将企业与客户方往来的各种交易数据和销售订单等内部数据，和第三方征信公司提供的各种评估报告（外部市场环境评价、竞争对手的交易量、客户方投资产业分析、客户方的财务状况和股本结构、偿债能力分析等等）统一成数据集市，通过分析某个风险因素异动，与之关联的其他指标的变化情况，比如：客户方近期的下单量明显减少，可能导致的原因是投资的产业市场前景不好，引发资金不能快速收拢，回款有难度，资金链断裂，可能遭遇滑铁卢式崩塌，最终表现就是订单量锐减，无限期延长应收账款期限。通过企业内部数据和外部数据、企业法人行为分析，可以综合来判断客户方的信用风险，能及时提前预知风险的可能性，遏制事态进一步恶化。

(二)辅助科学建模，确定授信额度

基于大数据技术建立信用评估体系，可以利用模型算法把客户分类贴标签，符合某种特质的属于优质资源，属于某类特征的，属于黑样本的显著表现来剔除出局，其他的样本按照好坏程度来进行分类，综合判定客户风险等级。将客户分成低风险客户、中风险客户、高风险客户，对客户分级管理。针对不同的风险类别开展不同的信贷政策。低风险客户尽量增加用户粘性，提供增值优质服务或享有一定的优惠折扣，高风险的客户应适量减少供应量，适时跟进回款情况，增加质押物、保单等方面的补偿措施。

(三)经营风险预警运用信息化手段

根据市场风险评估体系和风险预警规则，搭建企业销售应用平台及风险预警机制，利用各种图形化展示工具，关系拓扑图、领导驾驶舱等手段来进行风险提示。通过监控风险因素的变动趋势，评价各种风险状态偏离预警线的强弱程度，向决策层发出预警信号并提前采取预控对策，以快速应对市场反映，谨防重大失误。风险预警方向：催收账款逾期未响应、监控到客户方在多家都有拖欠行为、法人变更、多重骗贷行为、负面报道信息、投资产业由于政策影响受到很大冲击、突然激增或减少的进货量、贷中行为监控等等。

(四)消费者行为分析

利用网上消费数据的监控，可掌握消费者的偏好倾向，对客户群体做出用户画像分析，判断哪些群体属于潜在待开发人群，根据他们的喜好，定制个性化优质服务来增加产品吸引力，激活他们购买欲。根据对客户群体的分析，制定相对应的组合营销策略和定价策略，并分析竞争对手的优势，知己知彼，更加贴合用户喜好。大数据在企业信用赊销方面起到不可或缺的作用，未来将更加人工化、智能化，代替人为主观判断，用模型算法来更精准预测信贷额度，规模化可复制评估客户信用风险度，可自动识别优质客户，拒绝高风险客户，提前预知潜在风险，加强企业自身的信用管理能力和对客户的把握。

作者:孙杰 单位:中国海洋石油总公司