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數(shù)據(jù)分析下的企業(yè)賒銷(xiāo)信用風(fēng)險(xiǎn)

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數(shù)據(jù)分析下的企業(yè)賒銷(xiāo)信用風(fēng)險(xiǎn)

摘要:隨著市場(chǎng)的開(kāi)放,在產(chǎn)品和服務(wù)同質(zhì)化越來(lái)越嚴(yán)重、同行競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈的今天,企業(yè)為了能繼續(xù)搶占市場(chǎng),運(yùn)用賒銷(xiāo)的手段來(lái)不斷刺激銷(xiāo)售,以期進(jìn)一步擴(kuò)大市場(chǎng)占有率、緩解庫(kù)存壓力、融通資金。同時(shí),賒銷(xiāo)也是懸在企業(yè)頭上的一把利劍,必然不得不面對(duì)客戶(hù)拖欠的風(fēng)險(xiǎn)和壞賬發(fā)生的可能?,F(xiàn)代社會(huì)是契約經(jīng)濟(jì),建立在彼此遵守契約的基礎(chǔ)上,信用制度的規(guī)范化和信用管控能力的建設(shè),可以保障未來(lái)市場(chǎng)交易的正常運(yùn)行。為防范賒銷(xiāo)過(guò)程中可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)隱患,增強(qiáng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),做到貸前客戶(hù)的甄別、貸中的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管以及貸后應(yīng)收賬款的管理。需從大數(shù)據(jù)視角,研究在信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域如何預(yù)警潛在的風(fēng)險(xiǎn),尋求最佳合作伙伴,利用過(guò)去歷史表現(xiàn)來(lái)構(gòu)建企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,進(jìn)一步提高企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的管控能力。

關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn);征信;數(shù)據(jù)分析;評(píng)估模型

一、研究背景

隨著國(guó)際石油市場(chǎng)的持續(xù)低迷,國(guó)內(nèi)政策把石油進(jìn)口權(quán)和進(jìn)口石油權(quán)兩權(quán)開(kāi)放,也就意味著開(kāi)放政策打破了原有的壟斷局面,民營(yíng)資本的涌入將和國(guó)有企業(yè)同臺(tái)競(jìng)技、一教高下,國(guó)有企業(yè)處境愈發(fā)艱難。越來(lái)越多企業(yè)選擇主動(dòng)開(kāi)展賒銷(xiāo)業(yè)務(wù),以進(jìn)一步擴(kuò)大市場(chǎng)占有率,同時(shí)不惜降低準(zhǔn)入門(mén)檻以換取更多的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。如何在良莠不齊的市場(chǎng)上開(kāi)拓新的客戶(hù)資源,業(yè)務(wù)單位開(kāi)始重視信用風(fēng)險(xiǎn)管控,科學(xué)合理的授信,以降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。

二、研究難點(diǎn)

(一)信用信息很難做到共享

企業(yè)雖然越來(lái)越多關(guān)注信用風(fēng)險(xiǎn),不同程度地開(kāi)展了信用管理工作,但受制于對(duì)客戶(hù)信息了解很有限,僅有的也只是從人民銀行征信報(bào)告中獲悉,如客戶(hù)方無(wú)任何銀行信貸記錄更是無(wú)從查證,無(wú)法獲悉企業(yè)真正的還款實(shí)力。想真正了解一家公司的信用狀況,少不了政府部門(mén)司法披露、民事訴訟、工商稅務(wù)、不動(dòng)產(chǎn)抵押公示各類(lèi)信用信息,但政府部門(mén)對(duì)社會(huì)開(kāi)放程度低且缺乏統(tǒng)一的信用平臺(tái),擁有信用資源的部門(mén)間往往畫(huà)地為牢,各管一方,更有一些部門(mén)依托信息壟斷地位進(jìn)行尋租,難以有信用信息共享的內(nèi)推驅(qū)動(dòng)力。而且信用信息在采集及使用過(guò)程中會(huì)涉及到很多敏感問(wèn)題,如工商企業(yè)的商業(yè)秘密、消費(fèi)者的個(gè)人隱私,都使得信用體系建設(shè)之路難上加難。

(二)缺乏有效的信用評(píng)估模型

以往的企業(yè)賒銷(xiāo)額度評(píng)判,全賴(lài)業(yè)務(wù)人員過(guò)去經(jīng)驗(yàn)值做判斷,受一定主觀(guān)意識(shí)干擾,缺乏事實(shí)根據(jù),即使是經(jīng)驗(yàn)判斷加上內(nèi)部交易數(shù)據(jù)和回款情況反映客戶(hù)的償債能力,也未免過(guò)于片面。還需要搜集第三方的數(shù)據(jù)來(lái)參與分析佐證,如借款人的關(guān)聯(lián)乖的關(guān)聯(lián)公司是否有發(fā)生重大經(jīng)營(yíng)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(duì)企業(yè)信用的評(píng)級(jí)。這些個(gè)內(nèi)外部因素和企業(yè)法人行為分析(網(wǎng)上頻繁申請(qǐng)貸款、近期出入境頻繁、不接聽(tīng)電話(huà)等等)都應(yīng)該考慮參與到評(píng)估模型中,根據(jù)業(yè)務(wù)專(zhuān)家和數(shù)據(jù)建模師,去定量或定性去衡量每個(gè)指標(biāo)所占比重,綜合評(píng)價(jià)客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于新準(zhǔn)入客戶(hù),也缺乏行之有效的評(píng)估模型去判斷它的“好壞”,缺乏對(duì)客戶(hù)信用評(píng)級(jí)的機(jī)制,無(wú)法綜合衡量企業(yè)償還債務(wù)能力和違約風(fēng)險(xiǎn)的高低。

(三)傳統(tǒng)下征信報(bào)告作為評(píng)判依據(jù)

過(guò)于單一企業(yè)想要了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和潛在談判的客戶(hù)方的資料、企業(yè)間商業(yè)往來(lái)做交易時(shí),都需要從一些征信公司的渠道或者實(shí)地派人調(diào)查,拿到第一手的信用資料。但即使拿到征信報(bào)告,也很難有企業(yè)過(guò)往的全部交易數(shù)據(jù)和付款信息、交稅信息、發(fā)票信息等關(guān)鍵核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。對(duì)于評(píng)估報(bào)告的真實(shí)性和可靠性,還無(wú)法直接驗(yàn)證,還有賴(lài)于通過(guò)與之打交道的上下游企業(yè)關(guān)聯(lián)方的內(nèi)部情報(bào)才可證實(shí)。

三、大數(shù)據(jù)在信用管理方面應(yīng)用方向

(一)從內(nèi)在聯(lián)動(dòng)挖掘有用信息

將企業(yè)與客戶(hù)方往來(lái)的各種交易數(shù)據(jù)和銷(xiāo)售訂單等內(nèi)部數(shù)據(jù),和第三方征信公司提供的各種評(píng)估報(bào)告(外部市場(chǎng)環(huán)境評(píng)價(jià)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的交易量、客戶(hù)方投資產(chǎn)業(yè)分析、客戶(hù)方的財(cái)務(wù)狀況和股本結(jié)構(gòu)、償債能力分析等等)統(tǒng)一成數(shù)據(jù)集市,通過(guò)分析某個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素異動(dòng),與之關(guān)聯(lián)的其他指標(biāo)的變化情況,比如:客戶(hù)方近期的下單量明顯減少,可能導(dǎo)致的原因是投資的產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)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(xiàn)就是訂單量銳減,無(wú)限期延長(zhǎng)應(yīng)收賬款期限。通過(guò)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)、企業(yè)法人行為分析,可以綜合來(lái)判斷客戶(hù)方的信用風(fēng)險(xiǎn),能及時(shí)提前預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)的可能性,遏制事態(tài)進(jìn)一步惡化。

(二)輔助科學(xué)建模,確定授信額度

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)建立信用評(píng)估體系,可以利用模型算法把客戶(hù)分類(lèi)貼標(biāo)簽,符合某種特質(zhì)的屬于優(yōu)質(zhì)資源,屬于某類(lèi)特征的,屬于黑樣本的顯著表現(xiàn)來(lái)剔除出局,其他的樣本按照好壞程度來(lái)進(jìn)行分類(lèi),綜合判定客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。將客戶(hù)分成低風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)、中風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)、高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù),對(duì)客戶(hù)分級(jí)管理。針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別開(kāi)展不同的信貸政策。低風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)盡量增加用戶(hù)粘性,提供增值優(yōu)質(zhì)服務(wù)或享有一定的優(yōu)惠折扣,高風(fēng)險(xiǎn)的客戶(hù)應(yīng)適量減少供應(yīng)量,適時(shí)跟進(jìn)回款情況,增加質(zhì)押物、保單等方面的補(bǔ)償措施。

(三)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警運(yùn)用信息化手段

根據(jù)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警規(guī)則,搭建企業(yè)銷(xiāo)售應(yīng)用平臺(tái)及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制,利用各種圖形化展示工具,關(guān)系拓?fù)鋱D、領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙等手段來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)提示。通過(guò)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)因素的變動(dòng)趨勢(shì),評(píng)價(jià)各種風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)偏離預(yù)警線(xiàn)的強(qiáng)弱程度,向決策層發(fā)出預(yù)警信號(hào)并提前采取預(yù)控對(duì)策,以快速應(yīng)對(duì)市場(chǎng)反映,謹(jǐn)防重大失誤。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方向:催收賬款逾期未響應(yīng)、監(jiān)控到客戶(hù)方在多家都有拖欠行為、法人變更、多重騙貸行為、負(fù)面報(bào)道信息、投資產(chǎn)業(yè)由于政策影響受到很大沖擊、突然激增或減少的進(jìn)貨量、貸中行為監(jiān)控等等。

(四)消費(fèi)者行為分析

利用網(wǎng)上消費(fèi)數(shù)據(jù)的監(jiān)控,可掌握消費(fèi)者的偏好傾向,對(duì)客戶(hù)群體做出用戶(hù)畫(huà)像分析,判斷哪些群體屬于潛在待開(kāi)發(fā)人群,根據(jù)他們的喜好,定制個(gè)性化優(yōu)質(zhì)服務(wù)來(lái)增加產(chǎn)品吸引力,激活他們購(gòu)買(mǎi)欲。根據(jù)對(duì)客戶(hù)群體的分析,制定相對(duì)應(yīng)的組合營(yíng)銷(xiāo)策略和定價(jià)策略,并分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì),知己知彼,更加貼合用戶(hù)喜好。大數(shù)據(jù)在企業(yè)信用賒銷(xiāo)方面起到不可或缺的作用,未來(lái)將更加人工化、智能化,代替人為主觀(guān)判斷,用模型算法來(lái)更精準(zhǔn)預(yù)測(cè)信貸額度,規(guī)?;蓮?fù)制評(píng)估客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)度,可自動(dòng)識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶(hù),拒絕高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù),提前預(yù)知潛在風(fēng)險(xiǎn),加強(qiáng)企業(yè)自身的信用管理能力和對(duì)客戶(hù)的把握。

作者:孫杰 單位:中國(guó)海洋石油總公司