數據分析下的企業(yè)賒銷信用風險

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摘要:隨著市場的開放，在產品和服務同質化越來越嚴重、同行競爭越來越激烈的今天，企業(yè)為了能繼續(xù)搶占市場，運用賒銷的手段來不斷刺激銷售，以期進一步擴大市場占有率、緩解庫存壓力、融通資金。同時，賒銷也是懸在企業(yè)頭上的一把利劍，必然不得不面對客戶拖欠的風險和壞賬發(fā)生的可能。現代社會是契約經濟，建立在彼此遵守契約的基礎上，信用制度的規(guī)范化和信用管控能力的建設，可以保障未來市場交易的正常運行。為防范賒銷過程中可能遇到的風險隱患，增強對信用風險意識，做到貸前客戶的甄別、貸中的風險監(jiān)管以及貸后應收賬款的管理。需從大數據視角，研究在信用風險領域如何預警潛在的風險，尋求最佳合作伙伴，利用過去歷史表現來構建企業(yè)風險評估模型，進一步提高企業(yè)對風險的管控能力。

關鍵詞:信用風險;征信;數據分析;評估模型

一、研究背景

隨著國際石油市場的持續(xù)低迷，國內政策把石油進口權和進口石油權兩權開放，也就意味著開放政策打破了原有的壟斷局面，民營資本的涌入將和國有企業(yè)同臺競技、一教高下，國有企業(yè)處境愈發(fā)艱難。越來越多企業(yè)選擇主動開展賒銷業(yè)務，以進一步擴大市場占有率，同時不惜降低準入門檻以換取更多的銷售業(yè)績。如何在良莠不齊的市場上開拓新的客戶資源，業(yè)務單位開始重視信用風險管控，科學合理的授信，以降低潛在風險。

二、研究難點

(一)信用信息很難做到共享

企業(yè)雖然越來越多關注信用風險，不同程度地開展了信用管理工作，但受制于對客戶信息了解很有限，僅有的也只是從人民銀行征信報告中獲悉，如客戶方無任何銀行信貸記錄更是無從查證，無法獲悉企業(yè)真正的還款實力。想真正了解一家公司的信用狀況，少不了政府部門司法披露、民事訴訟、工商稅務、不動產抵押公示各類信用信息，但政府部門對社會開放程度低且缺乏統(tǒng)一的信用平臺，擁有信用資源的部門間往往畫地為牢，各管一方，更有一些部門依托信息壟斷地位進行尋租，難以有信用信息共享的內推驅動力。而且信用信息在采集及使用過程中會涉及到很多敏感問題，如工商企業(yè)的商業(yè)秘密、消費者的個人隱私，都使得信用體系建設之路難上加難。

(二)缺乏有效的信用評估模型

以往的企業(yè)賒銷額度評判，全賴業(yè)務人員過去經驗值做判斷，受一定主觀意識干擾，缺乏事實根據，即使是經驗判斷加上內部交易數據和回款情況反映客戶的償債能力，也未免過于片面。還需要搜集第三方的數據來參與分析佐證，如借款人的關聯乖的關聯公司是否有發(fā)生重大經營管理變化，大量涉外投資、存在拖欠和違約的行為、是否卷入刑事案件，這些都影響對企業(yè)信用的評級。這些個內外部因素和企業(yè)法人行為分析（網上頻繁申請貸款、近期出入境頻繁、不接聽電話等等）都應該考慮參與到評估模型中，根據業(yè)務專家和數據建模師，去定量或定性去衡量每個指標所占比重，綜合評價客戶的信用風險。對于新準入客戶，也缺乏行之有效的評估模型去判斷它的“好壞”，缺乏對客戶信用評級的機制，無法綜合衡量企業(yè)償還債務能力和違約風險的高低。

(三)傳統(tǒng)下征信報告作為評判依據

過于單一企業(yè)想要了解競爭對手和潛在談判的客戶方的資料、企業(yè)間商業(yè)往來做交易時，都需要從一些征信公司的渠道或者實地派人調查，拿到第一手的信用資料。但即使拿到征信報告，也很難有企業(yè)過往的全部交易數據和付款信息、交稅信息、發(fā)票信息等關鍵核心業(yè)務數據。對于評估報告的真實性和可靠性，還無法直接驗證，還有賴于通過與之打交道的上下游企業(yè)關聯方的內部情報才可證實。

三、大數據在信用管理方面應用方向

(一)從內在聯動挖掘有用信息

將企業(yè)與客戶方往來的各種交易數據和銷售訂單等內部數據，和第三方征信公司提供的各種評估報告（外部市場環(huán)境評價、競爭對手的交易量、客戶方投資產業(yè)分析、客戶方的財務狀況和股本結構、償債能力分析等等）統(tǒng)一成數據集市，通過分析某個風險因素異動，與之關聯的其他指標的變化情況，比如：客戶方近期的下單量明顯減少，可能導致的原因是投資的產業(yè)市場前景不好，引發(fā)資金不能快速收攏，回款有難度，資金鏈斷裂，可能遭遇滑鐵盧式崩塌，最終表現就是訂單量銳減，無限期延長應收賬款期限。通過企業(yè)內部數據和外部數據、企業(yè)法人行為分析，可以綜合來判斷客戶方的信用風險，能及時提前預知風險的可能性，遏制事態(tài)進一步惡化。

(二)輔助科學建模，確定授信額度

基于大數據技術建立信用評估體系，可以利用模型算法把客戶分類貼標簽，符合某種特質的屬于優(yōu)質資源，屬于某類特征的，屬于黑樣本的顯著表現來剔除出局，其他的樣本按照好壞程度來進行分類，綜合判定客戶風險等級。將客戶分成低風險客戶、中風險客戶、高風險客戶，對客戶分級管理。針對不同的風險類別開展不同的信貸政策。低風險客戶盡量增加用戶粘性，提供增值優(yōu)質服務或享有一定的優(yōu)惠折扣，高風險的客戶應適量減少供應量，適時跟進回款情況，增加質押物、保單等方面的補償措施。

(三)經營風險預警運用信息化手段

根據市場風險評估體系和風險預警規(guī)則，搭建企業(yè)銷售應用平臺及風險預警機制，利用各種圖形化展示工具，關系拓撲圖、領導駕駛艙等手段來進行風險提示。通過監(jiān)控風險因素的變動趨勢，評價各種風險狀態(tài)偏離預警線的強弱程度，向決策層發(fā)出預警信號并提前采取預控對策，以快速應對市場反映，謹防重大失誤。風險預警方向：催收賬款逾期未響應、監(jiān)控到客戶方在多家都有拖欠行為、法人變更、多重騙貸行為、負面報道信息、投資產業(yè)由于政策影響受到很大沖擊、突然激增或減少的進貨量、貸中行為監(jiān)控等等。

(四)消費者行為分析

利用網上消費數據的監(jiān)控，可掌握消費者的偏好傾向，對客戶群體做出用戶畫像分析，判斷哪些群體屬于潛在待開發(fā)人群，根據他們的喜好，定制個性化優(yōu)質服務來增加產品吸引力，激活他們購買欲。根據對客戶群體的分析，制定相對應的組合營銷策略和定價策略，并分析競爭對手的優(yōu)勢，知己知彼，更加貼合用戶喜好。大數據在企業(yè)信用賒銷方面起到不可或缺的作用，未來將更加人工化、智能化，代替人為主觀判斷，用模型算法來更精準預測信貸額度，規(guī)模化可復制評估客戶信用風險度，可自動識別優(yōu)質客戶，拒絕高風險客戶，提前預知潛在風險，加強企業(yè)自身的信用管理能力和對客戶的把握。

作者:孫杰 單位:中國海洋石油總公司