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互聯網金融與傳統金融比較優勢明顯，但由于“大數據”是新型市場產物，故完善的企業信用體系和風控標準是否能夠行之有效的起到可供高度識別、審查、監控、監管作用起到舉足輕重的作用。 2014年P2P新型市場的大量不良貸款再一次給互聯網金融敲響了“警鐘”，然而受到經濟影響，傳統金融模式下的風控標準和體系也經受著一次又一次的考驗。例如青島港“倉單重復質押”到上海的鋼貿事件等一再追問我們，信貸過程中到底是哪個環節出了問題，給眾多商業銀行造成如此之大的后果？我想，從貸前的征信到貸后的風控，都有諸多問題。 傳統金融根據授信流程上分析，授信依據主要涉及方面包括借款主體的經營情況、財務情況、庫存情況、個人及企業信用情況、近期是否存在重大隱患以及訴訟、個人和企業負債情況、擔保企業情況、抵押物價值是否有重大變動、近期是否有違約記錄等，這些數據偏于靜態，通常在授信初期一次性提交審核，貸后的監控也大多是這些數據的定期采集。 以企業數據征信為基礎的瀝金所認為，目前的這些偏靜態數據是遠遠不夠的，征信服務提供商如何建立和完善企業的信用體系和新標準下的風控標準，真正的為銀行合作伙伴提供更精準、更有效的目標客戶，提供更科學、更準確的授信評分，提供更實時、更可靠的貸后風控，是瀝金所研究的重點。 瀝金所金融數據模型 瀝金所金融數據模型具有靜態、長周期和短周期三大變量體系，覆蓋企業信息、財務指標、供應鏈交互等全面的業務數據，基于統計模型和專家法，動態反映評級對象的最新現狀，并定期檢驗模型計算結果的妥適性而對模型進行修正。 獲客數據模型 企業的信用一般分為主體信用和債項信用，主體信用關注企業的自身資產實力，債項信用關注企業的償還能力。企業的償還能力的評估，來自于對其業務運營的評估。 通過匯集大量經過有效性校驗的企業業務數據，瀝金所建立數據質量評分表，分析企業業務行為指標，反映企業真實貿易背景，包括但不限于：真實銷量和庫存、真實成本利潤等。金融機構可以依據這些數據，分析和獲取恰當的客戶資源。   授信數據模型 覆蓋完整供應鏈上中下游，掌控真實貿易數據，通過數據交叉驗證，對供應鏈數據本身評級，可以提供給金融機構作為授信依據，或者給金融機構用來做供應鏈金融的風控參數。瀝金所的授信模型一般包括：業務健康評分表、授信額度建議。 風險評估模型 瀝金所通過建立業務指標和數據質量指標，持續監控企業業務健康和數據質量，改變了傳統僅僅依賴財務報表的方式。 如圖反映了一個典型的信貸風險評分模型的預測能力，彎曲幅度越大，或與直線型隨機模型偏離越多，說明評分對經營失敗的預測能力越強。 當包括財務數據時，信貸評分的預測能力最強；在沒有財務數據，但包括貿易數據的情況下，評分的預測表現與最佳模型表現基本相同。 隨著構建瀝金所數據征信平臺，以及在該領域研究的深入，文瀝作為國際征信組織（BIIA）亞太和中東企業征信協會會員，與諸多國際征信機構及領先的商業銀行等在企業征信和風控方面建立合作，設計出基于供應鏈數據的信用評估和風控模型，深獲合作金融機構的肯定。 下期預告：企業數據征信在家電行業的成功案例。   作者介紹 肖慶民先生現任上海文瀝信息技術有限公司(WelinkData)副總經理，中國科技大學畢業后，一直在企業間電子商務和供應鏈協作領域從事咨詢服務工作，并對供應鏈與金融服務的創新性結合有大量研究。