運用銀行交易大數(shù)據(jù)構(gòu)建貿(mào)易型企業(yè)風險識別預警體系

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佚名
貿(mào)易型企業(yè)大多資金在外、市場在外、抵質(zhì)押物少,傳統(tǒng)風險監(jiān)測手段難以有效識別潛在風險。而利用銀行體系交易大數(shù)據(jù)則可以較為準確地反映貿(mào)易型企業(yè)經(jīng)營情況和貿(mào)易背景的真實性,對識別預警貿(mào)易型企業(yè)風險、助力區(qū)域...

貿(mào)易型企業(yè)大多資金在外、市場在外、抵質(zhì)押物少,傳統(tǒng)風險監(jiān)測手段難以有效識別潛在風險。而利用銀行體系交易大數(shù)據(jù)則可以較為準確地反映貿(mào)易型企業(yè)經(jīng)營情況和貿(mào)易背景的真實性,對識別預警貿(mào)易型企業(yè)風險、助力區(qū)域性風險防控意義較大。

背景:

信息不對稱等現(xiàn)狀亟待改善

近年來,貿(mào)易型企業(yè)風險聚集,已發(fā)生風險的企業(yè)涉及銀行多、授信額度高,對轄區(qū)銀行信用風險管控形成較大壓力,成為區(qū)域性系統(tǒng)性風險的隱患所在。

風險頻發(fā)深層次的原因,主要是信息不對稱導致銀行對情況看不清、摸不準,未及時發(fā)現(xiàn)貿(mào)易背景虛假及企業(yè)經(jīng)營異常。受貿(mào)易型企業(yè)經(jīng)營特點影響,銀行授信時可獲得的信息有限,實際操作中,銀行只關(guān)注形式性合規(guī),通過收集交易單據(jù)進行表面性審核;企業(yè)則使用假單據(jù)虛構(gòu)交易背景,挪用銀行授信。

合同、發(fā)票等大多數(shù)單據(jù)資料均存在造假風險,而銀行較為看重的報關(guān)單,作為直接記載企業(yè)進出口交易數(shù)據(jù)的載體,目前由海關(guān)部門掌握,共享機制尚未建立,銀行很難獲取。

思路:

深入挖掘企業(yè)特征與數(shù)據(jù)信息

充分發(fā)揮銀行交易大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,深入挖掘企業(yè)特征與數(shù)據(jù)信息,使用真實性高的交易數(shù)據(jù)識別風險,破解外部資料獲取困難、造假容易的難題。

首先,總結(jié)企業(yè)特征。緊緊圍繞貿(mào)易型企業(yè)特點,總結(jié)出關(guān)稅偷漏難度高、員工工資以業(yè)務提成為主等特征;尤其針對報關(guān)單記載真實貿(mào)易數(shù)據(jù)但難以獲取的問題,提出以其他信息替代報關(guān)單作用的思路,總結(jié)出“大多數(shù)貿(mào)易型企業(yè)進出口業(yè)務均通過貨運代理公司等中介公司進行代理”這一關(guān)鍵特征。

其次,確定數(shù)據(jù)指標。通過深入挖掘上述特征在交易數(shù)據(jù)中的體現(xiàn),最終確定以企業(yè)支付的代理費用、繳納的關(guān)稅、發(fā)放的員工工資獎金三類數(shù)據(jù)為指標,反映貿(mào)易型企業(yè)經(jīng)營狀況、判斷貿(mào)易背景真實性。

最后,識別風險信息。通過篩選相關(guān)交易數(shù)據(jù)、分析指標變動趨勢、對比企業(yè)授信情況三個步驟,得到指標變動與授信變動趨勢不匹配的異常信息,以小見大,實現(xiàn)對貿(mào)易型企業(yè)風險的識別預警。

作用:

驗證數(shù)據(jù)指標對風險識別預警

通過對交易數(shù)據(jù)進行建模分析,驗證了數(shù)據(jù)指標對風險的識別預警作用,主要體現(xiàn)在三個方面。

第一,識別空殼貿(mào)易企業(yè)。主要特征是企業(yè)有外幣授信業(yè)務但交易流水中沒有代理費用、關(guān)稅信息。如轄區(qū)某國際貿(mào)易公司,幣種為美元的銀行授信余額較大,但在通過數(shù)據(jù)分析卻未支付過代理費用和關(guān)稅,經(jīng)核查其與關(guān)聯(lián)企業(yè)的交易對手基本一致,為關(guān)聯(lián)企業(yè)設(shè)立的殼公司。

第二,預警企業(yè)經(jīng)營惡化。主要特征是授信企業(yè)三類數(shù)據(jù)發(fā)生大幅下降或突然中止。如轄區(qū)某國際貿(mào)易公司,三類數(shù)據(jù)在2015年連續(xù)三個季度出現(xiàn)大幅下降,2016年后代理費用和關(guān)稅未再發(fā)生,經(jīng)核查上述情況發(fā)生半年后該公司經(jīng)營問題顯現(xiàn),多筆銀行授信到期無法歸還,風險集中爆發(fā)。

第三,預警貿(mào)易背景失真。主要特征是三類數(shù)據(jù)與銀行授信的變動方向不一致。如轄區(qū)某貿(mào)易企業(yè)及其關(guān)聯(lián)企業(yè),從2015年下半年起,三類數(shù)據(jù)大幅下降,而同期銀行授信卻迅速增長,尤其是貿(mào)易融資額度仍在上升,經(jīng)核查其業(yè)務資料中存在合同套用、發(fā)票當月作廢等問題,貿(mào)易背景不真實。

上述大數(shù)據(jù)分析方法對有效識別貿(mào)易型企業(yè)風險效率高、準確性高,同時可推廣、可復制性強,對房地產(chǎn)行業(yè)、網(wǎng)貸等行業(yè)的風險識別均有較強的借鑒意義。

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