企業(yè)信用評(píng)估全文(5篇)

摘要:

運(yùn)用企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論，在分析中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)與歷史財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)之間關(guān)系的基礎(chǔ)上，提出了企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的指標(biāo)體系，并據(jù)此構(gòu)建了一種基于層次分析法的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。研究表明，該方法有效、可行，有助于企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警管理，提高信用管理水平。

關(guān)鍵詞:層次分析法;信用風(fēng)險(xiǎn);評(píng)估模型

1．引言

近年來(lái)隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，中小企業(yè)在促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、提供就業(yè)崗位、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、保持社會(huì)穩(wěn)定等方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。由于中小企業(yè)自有資金少、知名度不高，所以依靠?jī)?nèi)部融資以及通過(guò)資本市場(chǎng)直接發(fā)行債券股票融資都比較困難，所以中小企業(yè)更加依賴以商業(yè)銀行貸款融資為主的間接融資手段，以商業(yè)銀行為中介的間接融資是目前小企業(yè)資金配置的主要形式。中小企業(yè)與大企業(yè)相比，中小企業(yè)具有信息透明度差，經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性差等缺點(diǎn)，對(duì)中小企業(yè)提供信貸支持時(shí)，商業(yè)銀行很難對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)斷。所以結(jié)合中小企業(yè)的實(shí)際情況，建立起一套中小企業(yè)貸款的信用評(píng)價(jià)模型，這對(duì)于商業(yè)銀行有效地控制中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)非常有重要的。我國(guó)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量、管理的研究始于上個(gè)世紀(jì)80年代末期，目前對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量、管理的系統(tǒng)研究主要集中在對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的分析和預(yù)測(cè)研究。最早根據(jù)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)提出單變量分析企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的是Beaver［1］，Altman［2］將其延伸至多變量，即著名的Z評(píng)分模型，這些分析均采用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。此外，還有幾種常見的用于信用風(fēng)險(xiǎn)分析的統(tǒng)計(jì)方法:k－鄰近法、主成分分析法、聚類分析法、分類樹法等［3］。進(jìn)入20世紀(jì)90年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了銀行業(yè)，用于信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè)［4］。但是這些方法主要是針對(duì)大型企業(yè)而建立的，并不完全適合于中小企業(yè)。本文首先分析中小企業(yè)的特點(diǎn)，建立適合中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，然后將層次分析法與信用風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)測(cè)相結(jié)合，提出了一種基于層次分析法的綜合評(píng)價(jià)模型，結(jié)合企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型的有效性和準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證。

2．中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

中小企業(yè)與大企業(yè)不同，既具有信息透明度差，經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性差等缺點(diǎn)，又具有經(jīng)營(yíng)靈活、創(chuàng)新能力強(qiáng)、發(fā)展成長(zhǎng)力強(qiáng)以及國(guó)家政策扶持等優(yōu)勢(shì)。故而在設(shè)置其指標(biāo)體系時(shí)應(yīng)考慮到其所具有的創(chuàng)新性、成長(zhǎng)性、發(fā)展性等特點(diǎn)。結(jié)合中小企業(yè)的特定，借鑒已有的國(guó)內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)和評(píng)級(jí)公司的企業(yè)信用評(píng)級(jí)模型，在已有的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)研究成果的基礎(chǔ)之上，筆者認(rèn)為在構(gòu)建適用于中小企的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系時(shí)，應(yīng)在分析企業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力、盈利能力、償債能力等財(cái)務(wù)因素的同時(shí)，要結(jié)合企業(yè)所處的外部宏觀環(huán)境條件和行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r來(lái)說(shuō)明企業(yè)的償債能力。此外，在分析償債能力的同時(shí)，還應(yīng)該考察企業(yè)的償債意愿。只有在分析了企業(yè)償債能力的同時(shí)，考察企業(yè)的償債意愿，才能比較客觀地掌握企業(yè)的信用情況，最終在評(píng)定時(shí)才能得出較為科學(xué)的結(jié)果。在此，筆者根據(jù)現(xiàn)有的研究成果和實(shí)際情況，構(gòu)建中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系，并將評(píng)級(jí)的指標(biāo)分為財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)兩大類。

摘要：企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估日益成為銀行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。本文通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，總結(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法發(fā)展的不同階段，并列舉不同階段的相關(guān)代表模型，指出不同模型的優(yōu)缺點(diǎn)，為銀行開展企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；模型；違約風(fēng)險(xiǎn)

引言

信用風(fēng)險(xiǎn)亦稱作違約風(fēng)險(xiǎn)，是指以企業(yè)為主的借款人或者交易對(duì)方由于主、客觀原因不能或者不愿履行合同，使銀行等投資者出現(xiàn)損失的可能性。企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，是通過(guò)對(duì)能夠體現(xiàn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的定性、定量指標(biāo)進(jìn)行分析、計(jì)算，得出作為借款人的企業(yè)最終發(fā)生違約可能性，作為銀行決定是否為其貸款的依據(jù)。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估逐漸成為銀行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法也不斷豐富和發(fā)展。

一、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法綜述

國(guó)內(nèi)外信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法前后大致可以分為主觀定性分析方法、依賴財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的信用評(píng)分方法和信用風(fēng)險(xiǎn)量化管理模型以及結(jié)合了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型等不同方法。

（一）主觀定性分析方法

［提要］本研究針對(duì)多源數(shù)據(jù)融合場(chǎng)景下多維的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，探索有效的模型學(xué)習(xí)方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析，可以得出結(jié)論：XGBOOST能夠較好適應(yīng)多源數(shù)據(jù)分布不一致性和多維場(chǎng)景指標(biāo)數(shù)量繁多的特點(diǎn)，同時(shí)該方法不需要對(duì)數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)進(jìn)行較深入的處理，因此能夠快速調(diào)整模型，適應(yīng)市場(chǎng)監(jiān)管動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)；多源多維；XGBOOST

政府部門作為社會(huì)企業(yè)的主要監(jiān)管機(jī)構(gòu)，職責(zé)涉及海量企業(yè)的大量信用指標(biāo)、安全指標(biāo)、合法合規(guī)指標(biāo)的監(jiān)督和抽查，為企業(yè)的公平穩(wěn)健發(fā)展和社會(huì)的和諧文明與穩(wěn)定提供了最堅(jiān)實(shí)的保障。此外，將各部門負(fù)責(zé)的不同指標(biāo)聯(lián)合用于對(duì)企業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)的考察，不僅有利于對(duì)部門工作任務(wù)和工作流程的優(yōu)化，而且能起到及時(shí)預(yù)警作用，防患于未然?，F(xiàn)有對(duì)于企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究工作多從開展評(píng)估的主體的不同業(yè)務(wù)角度出發(fā)，如信貸業(yè)務(wù)、電力業(yè)務(wù)、供應(yīng)鏈金融、醫(yī)藥等角度，相關(guān)研究所使用的評(píng)估指標(biāo)具有較高針對(duì)性、專業(yè)性，指標(biāo)數(shù)量有限。從開展評(píng)估所用到的評(píng)估模型或算法進(jìn)行劃分：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，如Logistic回歸模型、結(jié)構(gòu)方程模型；現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如SVM、隨機(jī)森林、XGBOOST；深度學(xué)習(xí)算法，如CNN模型。其中，現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)方法由于模型性能較好、便于進(jìn)行適應(yīng)性算法優(yōu)化與集成，成為目前信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主流方法；回歸模型結(jié)果可解釋性強(qiáng)，但該算法對(duì)數(shù)據(jù)分布有一定要求；深度學(xué)習(xí)方法在其他領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)集通常呈現(xiàn)極大的類別不平衡、缺失值現(xiàn)象，難以直接應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，但也有學(xué)者組合其他算法來(lái)解決類別不平衡現(xiàn)象，從而促進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用。本文從多業(yè)務(wù)多維度指標(biāo)出發(fā)進(jìn)行企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，模型所覆蓋的指標(biāo)種類較多，類別不平衡與缺失值現(xiàn)象更為嚴(yán)重，難以保證多源數(shù)據(jù)分布的一致性。因此，本文重點(diǎn)觀察數(shù)據(jù)整體對(duì)評(píng)估性能的影響，提升模型泛化性；模型具有目標(biāo)傾向性，減少“第Ⅱ類錯(cuò)誤”（高風(fēng)險(xiǎn)公司未被識(shí)別）。本研究減少對(duì)各指標(biāo)下數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的考慮，重點(diǎn)研究對(duì)比了不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從中選出針對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)特點(diǎn)與任務(wù)場(chǎng)景效果最優(yōu)、方法最適合的模型。針對(duì)多源多維度企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，借鑒大數(shù)據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)挖掘思想，考察數(shù)據(jù)整體特點(diǎn)，便于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的關(guān)聯(lián)與規(guī)律，同時(shí)能夠提升評(píng)估模型的泛化性。此外，應(yīng)用現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有利于提升信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的客觀性，提高信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估業(yè)務(wù)的效率。

一、數(shù)據(jù)介紹

選擇深圳市市監(jiān)局“雙隨機(jī)、一公開”結(jié)果公示的191，824條餐飲服務(wù)食品安全量化雙隨機(jī)檢查結(jié)果數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。通過(guò)數(shù)據(jù)去重和數(shù)據(jù)清洗，獲得3，827家商事主體，其中291家有違法違規(guī)記錄，2，736家沒有違法違規(guī)記錄。利用當(dāng)下前沿技術(shù)多維度采集3，827家商事主體包括工商登記信息、欠稅記錄等在內(nèi)的52個(gè)維度的公共信息，整合成為模型建設(shè)的樣本數(shù)據(jù)，依據(jù)正負(fù)性樣本比例，從中隨機(jī)選取3，027家上市主體數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余800家商事主體作為模型測(cè)試數(shù)據(jù)。

二、設(shè)計(jì)方案

（一）系統(tǒng)設(shè)計(jì)。本產(chǎn)品按照功能分為三個(gè)模塊，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、指標(biāo)篩選模塊和模型訓(xùn)練與選擇模塊。預(yù)處理模塊對(duì)多維企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化、歸一化、獨(dú)熱編碼等預(yù)處理；指標(biāo)篩選模塊通過(guò)IV值、相關(guān)性、正則化等不同篩選方式為各指標(biāo)打分，保留有效特征供后續(xù)模型使用；模型訓(xùn)練與選擇模塊采用不同機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的方法，建立企業(yè)基本信息和企業(yè)信用間的映射模型，訓(xùn)練后的模型可用于對(duì)新企業(yè)信用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

1．民營(yíng)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1．1評(píng)價(jià)指標(biāo)體系內(nèi)容

針對(duì)我國(guó)民營(yíng)企業(yè)自身特征，在構(gòu)建企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的過(guò)程中要充分對(duì)企業(yè)素質(zhì)進(jìn)行分析，對(duì)企業(yè)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、經(jīng)營(yíng)范圍與產(chǎn)品銷售與盈利水平等進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，同時(shí)也包括對(duì)企業(yè)綜合管理情況的評(píng)估，如企業(yè)職工能力、領(lǐng)導(dǎo)管理能力以及企業(yè)內(nèi)部文化結(jié)構(gòu)等;要對(duì)企業(yè)資金信用進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、資金鏈運(yùn)行以及資產(chǎn)質(zhì)量的分析，進(jìn)行量化財(cái)務(wù)指標(biāo)考察，充分反映企業(yè)資金自有率和流動(dòng)比率，對(duì)信貸情況、貸款承付率等全面評(píng)估;對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)水平與經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，包括對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售、開發(fā)、費(fèi)用核算以及納稅與利潤(rùn)多方面情況考察;另外，對(duì)企業(yè)發(fā)展情景的分析，要對(duì)民營(yíng)企業(yè)進(jìn)行近期考察，對(duì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)情況以及長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃等全面分析，并對(duì)企業(yè)的行業(yè)地位以及多元化市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行分析，對(duì)其目標(biāo)的制定與措施的落實(shí)以及長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析。

1．2指標(biāo)體系構(gòu)建原則

為避免民營(yíng)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇存在隨意性，要遵循全面性原則、科學(xué)性原則、公正性原則、通用性原則、可獲得性原則。民營(yíng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估直接關(guān)系到企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展趨勢(shì)，一旦出現(xiàn)評(píng)估偏差將會(huì)影響企業(yè)信用狀況，給企業(yè)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。因此，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建要全面體現(xiàn)民營(yíng)企業(yè)信用狀況。要積極借鑒國(guó)外信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建更加豐富、全面、科學(xué)。只有在客觀判斷和評(píng)估的前提下，才能保證指標(biāo)體系構(gòu)建的公正性和有效性。另外，指標(biāo)體系構(gòu)建必須要依照國(guó)家政策和法律以及規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行，避免偏離經(jīng)濟(jì)發(fā)展軌道，使其適用于民營(yíng)企業(yè)中，被債權(quán)人和企業(yè)理解和認(rèn)同。

2．基于相似度的民營(yíng)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)方法

信用評(píng)級(jí)方法主要是指基于企業(yè)的信用狀況完成的等級(jí)判定，通過(guò)進(jìn)行系統(tǒng)分析發(fā)現(xiàn)，信用評(píng)價(jià)方式對(duì)于信用等級(jí)的判定具有科學(xué)性。針對(duì)民營(yíng)企業(yè)的信用評(píng)估方法應(yīng)用，我國(guó)多贊同美國(guó)做法，但是也有持反對(duì)意見的。認(rèn)為通過(guò)定量方式分析量化評(píng)估指標(biāo)具有客觀性。而通過(guò)定性分析則相對(duì)比較主觀，需要進(jìn)行相應(yīng)的主觀判斷，可以說(shuō)，采用定量分析相對(duì)于定性具有一定的進(jìn)步性特征。本文中對(duì)兩者之間的關(guān)系與作用并不做機(jī)械性判斷，而是根據(jù)實(shí)際需要選擇定量或者是定性分析。

“本月707戶小微企業(yè)的電力信用綜合評(píng)價(jià)報(bào)告提供給你們，請(qǐng)參考?！?022年2月15日，國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司唐山供電公司（以下簡(jiǎn)稱“唐山供電公司”）通過(guò)小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用電力大數(shù)據(jù)對(duì)小微企業(yè)信用情況開展貸前、貸中、貸后的全過(guò)程評(píng)估，并將結(jié)果反饋給唐山市企業(yè)綜合金融服務(wù)平臺(tái)，作為金融機(jī)構(gòu)授信審批的一項(xiàng)重要參考指標(biāo)。截至目前，已累計(jì)助力212家小微企業(yè)融資貸款78.93億元，有力支撐了唐山市小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展。

一、信用為本銀行放心貸

2020年2月，面對(duì)疫情中實(shí)體企業(yè)遭遇現(xiàn)金流吃緊、融資難等多重壓力，唐山市政府為幫助廣大企業(yè)紓困克難，快速?gòu)?fù)工復(fù)產(chǎn)，及時(shí)出臺(tái)“春雨金服”惠企助企行動(dòng)，搭建以政府、銀行為主導(dǎo)的企業(yè)綜合金融服務(wù)平臺(tái)，讓企業(yè)需求和金融供給無(wú)縫對(duì)接，提升金融機(jī)構(gòu)支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的服務(wù)溫度。但實(shí)施過(guò)程中卻面臨“銀行重風(fēng)險(xiǎn)管控、企業(yè)重資金流動(dòng)”的矛盾，特別是小微企業(yè)由于信用等級(jí)總體不高、固定資產(chǎn)等抵押擔(dān)保品較少，導(dǎo)致貸款審批時(shí)通過(guò)率偏低。金融機(jī)構(gòu)既要快速、精準(zhǔn)放貸又要降低金融風(fēng)險(xiǎn)，急需掌握小微企業(yè)信用情況作為放貸評(píng)價(jià)指標(biāo)。“電力大數(shù)據(jù)可以動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確客觀地反映企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)運(yùn)行狀況，可以為金融機(jī)構(gòu)全面評(píng)估小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)提供極高價(jià)值的決策依據(jù)，既能幫助誠(chéng)信用電企業(yè)更好更快融資，又讓金融機(jī)構(gòu)吃下‘定心丸’?！碧粕绞衅髽I(yè)綜合金融服務(wù)平臺(tái)工作人員許攀表示。唐山供電公司積極響應(yīng)政府惠企助企號(hào)召，全面支持政府“春雨金服”行動(dòng)，于2020年5月26日與市政府金融服務(wù)平臺(tái)簽訂數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供服務(wù)協(xié)議，創(chuàng)新利用電力數(shù)新冠肺炎疫情暴發(fā)以來(lái)，國(guó)網(wǎng)冀北電力唐山供電公司圍繞企業(yè)訴求、金融機(jī)構(gòu)需求，充分發(fā)揮電力大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，為小微企業(yè)信用精準(zhǔn)畫像，提供信用數(shù)據(jù)產(chǎn)品，服務(wù)唐山市政府“春雨金服”惠企助企行動(dòng)，以電力數(shù)據(jù)為“橋梁”，打造供電企業(yè)、客戶、銀行三方共贏的能源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈。據(jù)對(duì)授權(quán)的小微企業(yè)全方位“畫像”，提供多個(gè)維度的電力信用綜合評(píng)價(jià)，作為金融機(jī)構(gòu)授信審批的重要參考。在“電力+金融+客戶”協(xié)同共享的模式下，通過(guò)數(shù)字化技術(shù)“讓信息多跑路、讓企業(yè)少跑腿、讓機(jī)構(gòu)得實(shí)惠、讓融資更便利”成為了現(xiàn)實(shí)。唐山供電公司還促成唐山市政府下發(fā)《唐山市涉電用戶信用管理辦法》（唐政辦字〔2020〕8號(hào)），實(shí)現(xiàn)政府社會(huì)信用治理、電力企業(yè)經(jīng)營(yíng)權(quán)益和誠(chéng)信用電客戶權(quán)益的“三贏”，為全面評(píng)估小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)提供有較高價(jià)值的決策依據(jù)，搭建起小微企業(yè)、銀行、政府的信用橋梁，更好地服務(wù)征信體系建設(shè)。

二、數(shù)據(jù)說(shuō)話企業(yè)融資快

為小微企業(yè)全方位“畫像”，準(zhǔn)確性是關(guān)鍵。如何讓大量的電力數(shù)據(jù)發(fā)揮出價(jià)值，讓企業(yè)融資難變成融資快？唐山供電公司多維度探索電力大數(shù)據(jù)在企業(yè)信用領(lǐng)域和小微企業(yè)融資支撐領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，創(chuàng)建小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，快速出具評(píng)價(jià)報(bào)告提供給金融平臺(tái)，破解小微企業(yè)“融資難、征信慢”難題，實(shí)現(xiàn)銀行對(duì)優(yōu)質(zhì)小微企業(yè)的快速放貸。唐山供電公司從企業(yè)屬性、企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、企業(yè)繳費(fèi)行為、企業(yè)信用歷史、行業(yè)用電行為等5個(gè)維度進(jìn)行指標(biāo)設(shè)置，共選取“違法違約用電”“企業(yè)電量增長(zhǎng)”等8個(gè)一級(jí)指標(biāo)和“企業(yè)立戶時(shí)長(zhǎng)”“企業(yè)電量波動(dòng)”等16個(gè)二級(jí)指標(biāo)，各級(jí)指標(biāo)分別設(shè)置權(quán)重和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建“5816”客戶用電信用評(píng)價(jià)體系。通過(guò)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)態(tài)勢(shì)、繳費(fèi)情況、信用風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力等多維度、多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)，構(gòu)建企業(yè)用電行為分析模型，更加實(shí)時(shí)、全面、客觀、準(zhǔn)確地為小企業(yè)用電信用畫像，全面展示企業(yè)的優(yōu)勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)，為金融機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)對(duì)接小微企業(yè)融資需求、降低普惠金融服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)?！敖鹑谄脚_(tái)通過(guò)唐山供電公司出具的企業(yè)電力信用綜合評(píng)價(jià)報(bào)告，可高效而靈敏地洞察企業(yè)運(yùn)營(yíng)和生產(chǎn)狀況，在融合其他領(lǐng)域的信用行為數(shù)據(jù)信息后，利用大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)開展全面評(píng)估，輔助金融機(jī)構(gòu)快速對(duì)用戶進(jìn)行貸款審批發(fā)放?！痹S攀坦言，有了企業(yè)電力信用綜合評(píng)價(jià)報(bào)告，金融平臺(tái)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益等情況“一目了然”，促進(jìn)了平臺(tái)簡(jiǎn)化流程、優(yōu)化授權(quán)，提升了平臺(tái)服務(wù)小微企業(yè)融資的效率和效果。

三、體系升級(jí)服務(wù)更精準(zhǔn)

隨著“春雨金服”行動(dòng)不斷深入開展，越來(lái)越多的小微企業(yè)得到了資金支持，有效減輕了企業(yè)資金周轉(zhuǎn)壓力。與此同時(shí)，金融平臺(tái)、銀行以及企業(yè)又有了新的需求?！敖鹑跈C(jī)構(gòu)了解企業(yè)貸前情況，但無(wú)法及時(shí)跟蹤掌握企業(yè)貸款后的經(jīng)營(yíng)動(dòng)態(tài)，特別是小微企業(yè)在獲得資金后是否投入生產(chǎn)、是否實(shí)現(xiàn)資金增值增效，直接關(guān)系到金融機(jī)構(gòu)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理。”許攀介紹說(shuō)，“有的企業(yè)借助貸款實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大生產(chǎn)后需要再次融資，也需要重新對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)估?！碧粕焦╇姽踞槍?duì)這一需求，進(jìn)一步拓展小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，按照貸前、貸中、貸后三個(gè)階段和費(fèi)控、后付費(fèi)兩類用戶，依據(jù)不同用戶類型、不同貸款階段的側(cè)重，相應(yīng)調(diào)整指標(biāo)和權(quán)重設(shè)置，形成貸前—費(fèi)控用戶模型、貸前—后付費(fèi)用戶模型、貸中—費(fèi)控用戶模型、貸中—后付費(fèi)用戶模型、貸后—費(fèi)控用戶模型、貸后—后付費(fèi)用戶模型共六個(gè)小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型。“通過(guò)信用評(píng)價(jià)中的‘貸中預(yù)警’功能，企業(yè)一經(jīng)放貸即進(jìn)入實(shí)時(shí)監(jiān)控流程，目前已對(duì)貸款成功的212家企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)價(jià)，對(duì)電量持續(xù)下滑或出現(xiàn)繳費(fèi)異動(dòng)的5家企業(yè)進(jìn)行紅牌警示，提前告知金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)跟蹤測(cè)評(píng)和管控?！碧粕焦╇姽净ヂ?lián)網(wǎng)辦公室負(fù)責(zé)人李鋼介紹。通過(guò)“貸后評(píng)估”，將貸款超過(guò)6個(gè)月的企業(yè)進(jìn)行量化評(píng)估，對(duì)4家電量穩(wěn)定增長(zhǎng)且用電信用良好的企業(yè)發(fā)布綠卡，為金融機(jī)構(gòu)加大貸款額度和辦理貸款展期提供有力數(shù)據(jù)支撐。目前，唐山供電公司通過(guò)小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)還可以展示企業(yè)貸前、貸中、貸后綜合得分，按照行業(yè)、區(qū)域、分值區(qū)間多個(gè)維度展示企業(yè)總體信用情況，具備特定企業(yè)信用評(píng)分查詢、信用預(yù)警查詢等功能，實(shí)現(xiàn)綜合實(shí)力較強(qiáng)的優(yōu)質(zhì)企業(yè)的篩選，為金融平臺(tái)提供貸前反欺詐、貸中交叉驗(yàn)證、貸后監(jiān)控預(yù)警等更加完善精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)，助力更多小微企業(yè)高效便捷融資。