- 相關(guān)推薦
2017供應鏈金融上游融資風(fēng)險定量識別
2017年有關(guān)供應商應收端的數據的分析方法，利用大數據的技術(shù)和服務(wù)，對供應鏈金融中資金端風(fēng)險進(jìn)行定量識別，起到保障護航作用。下面就是小編收集的供應鏈金融上游融資風(fēng)險定量識別知識，歡迎大家閱讀與學(xué)習。
根據國家統計局數據，2015年全國規模以上企業(yè)的收入是110萬(wàn)億，這些企業(yè)產(chǎn)生6.4萬(wàn)億的利潤。為了實(shí)現這6.4萬(wàn)億的利潤，產(chǎn)生了11.5萬(wàn)億的應收賬款，對比國外成熟市場(chǎng)的供應鏈金融轉化率，基于應收賬款的供應鏈金融業(yè)務(wù)在國內還是有很大發(fā)展空間。
在信用風(fēng)險管理中，應收賬款管理則尤為被關(guān)注。面對持續低迷的市場(chǎng)需求和日益緊張的資金壓力，應收賬款拖欠則會(huì )蠶食實(shí)體經(jīng)濟薄弱的利潤空間，企業(yè)需要比以往更關(guān)注應收賬款的安全。
所以在采購端的供應鏈金融中需要從以下幾個(gè)方面建立科學(xué)化、數據化、模型化的風(fēng)險信用管理機制：
1.明確核心企業(yè)需求和參與度
核心企業(yè)參與供應鏈金融業(yè)務(wù)，或自建保理等金融財務(wù)公司、或與外部金融服務(wù)機構合作，其參與供應鏈金融的本質(zhì)目的，決定了交易關(guān)系鏈中主體的大方向，也決定了供應鏈金融業(yè)務(wù)的持續性和抗風(fēng)險性，所以核心企業(yè)的目的和可承擔的責任至關(guān)重要。
通常的目的會(huì )有降低采購成本、增加供應商粘性、報表優(yōu)化、結構化付款條件、同業(yè)供應鏈統籌、增加金融平臺屬性等，往往核心企業(yè)的中心目標影響了業(yè)務(wù)模式 、融資規模、轉化率、以及風(fēng)控手段等各執行要素。
2.雙維度的警戒線(xiàn)設置
從核心企業(yè)和供應商的兩個(gè)維度設定警戒線(xiàn)，包括：賬款余額、逾期天數、預期比率、壞賬比率、受信總額等，并通過(guò)歷史數據分析支撐預警線(xiàn)的動(dòng)態(tài)調整，嚴控紅線(xiàn)。并且嚴格跟蹤預警線(xiàn)的高頻誘發(fā)因素，提前發(fā)現風(fēng)險源。
行業(yè)經(jīng)驗和自動(dòng)化的數據支撐對預警線(xiàn)的設定同樣重要，當在數據的深度、廣度、完整性不齊備的情況下，通過(guò)行業(yè)經(jīng)驗選擇適合的規模上限、模型計算標準、風(fēng)控制度和執行策略，可以很大程度的降低結構性風(fēng)險。
3.根據行業(yè)特點(diǎn)定位供應商的應收確認環(huán)節和付款特點(diǎn)
不同行業(yè)交易過(guò)程中的采購訂單確立時(shí)間、訂單過(guò)程變更頻率、供應商的履約達成率、應付確認的事件節點(diǎn)、付款條件、采購合同付款條款等均有著(zhù)或多或少的差異，即使同行業(yè)的不同企業(yè)，也有著(zhù)較強的差異性。當然也有著(zhù)很多的共性點(diǎn)。
通過(guò)系統模型化的識別和處理差異，提取共性，建立風(fēng)險影響的程度系數，等級化的分列不同采購交易的特點(diǎn)組合，對應不同的額度計算模型和風(fēng)險額度模型，配合不同強弱程度的供應鏈金融流程，將會(huì )很大程度提升執行效率和行業(yè)性抗風(fēng)險能力。
比如工程裝飾行業(yè)的應付賬款會(huì )直接和工程進(jìn)度掛鉤，也與工程規模和實(shí)施參與供應商結構有著(zhù)很大的關(guān)系，所以這個(gè)行業(yè)受信額度的計算就需要增加一些工程信息參數，并根據核心企業(yè)的整體運營(yíng)情況周期性的調整權重，利用供應鏈金融優(yōu)化供應商融資結構的同時(shí)，促進(jìn)核心企業(yè)工程項目的良性運轉。
4.交易數據的真實(shí)性識別
傳統的供應鏈金融保理業(yè)務(wù)，需要核心企業(yè)確認訂單或者發(fā)票，用以保障交易的真實(shí)性，在實(shí)際的操作流程中，還是會(huì )存在較多的潛在風(fēng)險點(diǎn)。但采用基于大數據的量化分析，可以進(jìn)行財報還原、成本還原、交叉數據校對、集成系統比對、外部數據匹配等手段，提升交易數據的真實(shí)性識別能力。
由于數據化的分析具備實(shí)時(shí)性、自動(dòng)化 、客觀(guān)性等特點(diǎn)，也支撐了多樣性金融產(chǎn)品的設計，提供了場(chǎng)景化金融的可能性。所以具備交易業(yè)務(wù)的大數據分析能力，可為供應鏈金融的業(yè)務(wù)安全和發(fā)展提供了穩定運行的基礎保障。
5.還款路徑設計降低風(fēng)險級別
將貿易中買(mǎi)方的支付環(huán)節融入產(chǎn)品設計和過(guò)程管理，可以很大程度降低風(fēng)險級別和管控難度，通常的做法有：監管賬戶(hù)、托管賬戶(hù)、保理虛擬賬戶(hù)、票據標記系統等管理方式，但根本的目的都是保障融資的資金安全，從而降低供應鏈金融的風(fēng)險級別。同時(shí)也可通過(guò)隨借隨還模式提升融資資金的利用率，降低融資綜合成本。
6.持續的貸后監控和預警處置
大量的供應鏈金融風(fēng)險問(wèn)題，都出在貸前各事項合規正常，但貸后發(fā)生了各式各樣的問(wèn)題，或沒(méi)有及時(shí)的發(fā)現問(wèn)題，或沒(méi)有快速采取有效的處置手段，導致逾期和不良。本質(zhì)原因是沒(méi)有良好的手段來(lái)降低貸后監控的成本。
此環(huán)節如果可以高效的采集和分析交易過(guò)程數據、企業(yè)經(jīng)營(yíng)數據等，確定多維度的貸后預警標準，并定義不同預警級別采取不同的處置方式，可以很大程度的提早發(fā)現問(wèn)題，降低風(fēng)險，防治風(fēng)險范圍的擴散。整個(gè)處置執行過(guò)程和效果也可平臺化的紀錄下來(lái)，形成風(fēng)險處置方案數據庫，不斷優(yōu)化處置手段和動(dòng)態(tài)受信模型。
針對以上各風(fēng)險控制節點(diǎn)的核心問(wèn)題，文瀝通過(guò)多年的技術(shù)和金融服務(wù)經(jīng)驗沉淀，可提供從數據采集到數據報告，從金融系統作業(yè)流程到完整的風(fēng)控解決方案、資金管理解決方案的全面供應鏈金融服務(wù)能力。文瀝也希望可以與各界共同努力，推動(dòng)大數據征信和大數據金融的科學(xué)、有序、良性健康的發(fā)展。
關(guān)于作者：龐凡現任上海文瀝信息技術(shù)有限公司副總裁，之前具有十余年SAP實(shí)施和管理咨詢(xún)經(jīng)驗、云供應鏈管理平臺管理經(jīng)驗。對化工、電子、分銷(xiāo)、汽車(chē)整車(chē)&配件、大型機械、項目型基礎建設、電力、家電、高科技和生物行業(yè)等行業(yè)模式有深入理解。
【供應鏈金融上游融資風(fēng)險定量識別】相關(guān)文章：
融資規劃：供應鏈金融存在哪些風(fēng)險點(diǎn)?03-24
關(guān)于創(chuàng )業(yè)融資與風(fēng)險06-25
融資租賃存在的風(fēng)險03-03
民間融資、類(lèi)金融機構融資、金融機構融資的方式匯總12-07
融資租賃的風(fēng)險包括哪些？03-07
創(chuàng )業(yè)融資的風(fēng)險評估及管理03-16
創(chuàng )業(yè)融資與風(fēng)險投資12-09
民間融資風(fēng)險以及防范12-17
民間融資法律風(fēng)險解讀02-25