金融(融资租赁),谈风控本身是很扯蛋的事情

第一篇：金融(融资租赁),谈风控本身是很扯蛋的事情

金融（融资租赁），谈风控本身是很扯蛋的事情

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金融在很大程度上是看天吃饭。

在过去几百年历史里，系统性风险的发生频率很高，黑天鹅事件层出不穷。几乎每8-10年就会来一次所谓的经济危机，只是危机或大或小而已。而且每次构成经济衰退的原因都不一而足，也无法预测。每次经济危机都会带来金融机构的崩盘，逆势而上几乎不可见，也就说明了在天气不好的情况下，你的风控技术再牛，其实都无法对抗这种系统性风险。

很多人说，不是还有金融机构活下来了么？这就是风控技术的胜利啊！要回答这个问题，我们先对金融机构做个简单的区分。§两种金融机构§

金融机构就本质而言，分为两种，一种是银行业金融机构，另外一种是非银行金融机构。

两者区别是什么呢？

银行业金融机构其实本质是存贷的中间主体，它是唯一可以向公众吸收储蓄的金融机构。利用吸收的储蓄，可以进行贷款投放，银行承担了所有储蓄存款客户的风险，然后赚取贷款投放的中间利差。理论上，一旦收不回来的钱，超过了利差收入形成的利润以及资本金，它就破产了。但是这种商业模式的优点在于，可以合法利用资金池，不断地借新还旧。只要保证足够的流动性，信用品牌不出现问题，就能继续吸收储蓄。哪怕坏账再高，超越了资本金，都还能不断地玩下去。

世纪之初，中国的商业银行曾出现过类似技术性破产的局面。当时，由于有国家信誉背书，储蓄一直在继续，这个游戏就能玩下去。而且随着时间的推移，经济的增长，也能不断地消化风险。事实上，这种金融机构的本质是用制度来对抗各种风险，包括任何人都无法对抗的系统性风险。支撑银行模式走下去的核心就是制度性安排。

另外一类是非银行金融机构，如投资银行、信托公司、证券公司等等。非银行金融机构都是无法吸收公众存款的，也就无法通过吸储来进行资金池运作。它们的盈利模式很简单，一种是代理，一种是自营。代理业务本身不承担风险，赚

取的是无风险的服务费。由于这类金融机构的本质是帮助风险定价的证券化模式，机构可以自己持有一定额度的风险头寸，即自营业务。事实上，如果业务操作得当，这部分的盈利会远超代理业务的收入。像次贷危机之前，大量投行都乐于持有大规模的次级债，从而形成账面大额盈利。但是由于持有了头寸，必然意味着也要承担风险，而一旦风险来临，这些头寸就会成为你的噩梦。

§不同的风控§

从银行类金融机构和非银行金融机构的两种业务模式来看，事实上，过去市场的风控一般也就是这两种模式。

一种是以银行为代表的信贷化模式。它的本质是通过制度安排，利用中介机构的规模优势和期限错配，让风险在经济运行的长周期中被化解。制度安排其实是银行能活下来的根本原因。总体而言，当银行达到一定规模后，个人能力在银行体系内不再起主导作用，会不断分化和瓦解。也只有如此，银行才能稳定地发展到一定规模，凡是依赖个人能力的商业模式都是无法持续扩张的。

另一种就是证券化模式。证券化的本质是让核心风险在市场中寻求自我定价和平衡，最终让风险在不同的市场主体之间转移。证券化不是承担风险，而是让风险通过市场得到合理的配置。采用证券化模式的机构，最终比拼的是风险定价能力，而并非承担风险的能力。这两种模式各有利弊。

我国是典型的信贷化主导的国家，信贷规模全球第一。这种间接融资占主导性地位的优点，是政府在经济活动中具备极强的控制力，而且在有效计算信贷总量的情况下，也可以有效防止发生系统性风险。缺点是因为无法通过证券化来分解和分摊风险，有可能会被倒逼产生极大的系统性风险。总体归纳，信贷化模式是总量可测下的风险不确定性。

证券化的优点，是让风险在自我承担和自我定价中不断分解和暴露。但由于证券化是个风险流动的过程，会因为各种原因导致风险在市场中出现总量不可测量的情况。如果市场堆积了太多的风险，而又无法进行测定，一方面会加剧投机成分，一方面则会形成比信贷化模式更可怕的风险。因为每个主体都可能承担了超越自我承受能力的风险，最终形成的风险会更高。

§我们都是“接盘侠”§

回到中国的国情来看下这个情况。事实上，很有意思的点在于，中国虽然名义上，有信贷机构，也有非信贷机构，在2012年年底大面积放开资产管理，开启大资管模式，无数人，包括我当初也都在欢呼雀跃，都认为资产管理元年开始，必将大面积削减银行主导的金融格局。但是，两年多过去了，我们发现所谓的大资管，其实只是个接盘侠，并非真正意义的证券化模式。进行所谓的证券化模式的核心就是让风险在市场中寻求合理定价，结果……货不对版。

我们有那么多的资产管理模式，但是都是名义上的证券化，他们的实质其实都是信贷模式，为什么？因为他们都必须刚性兑付，所谓刚性兑付，就是如同银

行一般。每个投资人都到最后必须拿回本金及利息，那也就是出现即使出现了风险，那必然到最后都是机构买单。这个时候，他们的盈利莫其实跟银行的逻辑是一样的，所以我们看到很有意思地方是，我们2012年的大资管，做的业务都是跟银行一样的，也就是纯粹是放贷款的壳罢了。

证券化的机构从事信贷业务，问题就出现了。他们并没有获得银行信贷机构的特许经营权，所以都只能变相的建设资金池，而资金池的成本却极高，导致现在我们看到的大面积的资管风险的出现。一场击鼓传花的游戏可能无法维系，这个时候打破刚性兑付其实成为了不得不为之的事情了，因为谁也无法兜底。

传闻，银监会曾经对其所管辖的信托公司有过要求说，必须刚性兑付，公司兑付不了，股东兑付，股东兑付不了，换股东兑付，彻底的背离了资产管理公司所本身该承担的定义。

有段时间，我说目前我国银行的信贷模式占比高达90%，被许多专家攻击说不懂数据，缺乏支撑。事实上，我倒是想说，是因为他们压根不接地气。

目前信托的主业大部分都是银行通道业务，基金子公司都是信托接盘，回到最后也是银行信贷业务表外化的通道。

其他就不用说了，这些能算是证券业务？风险凡是不能自担的，其实一律都是信贷业务，那么最终使得我们的所谓资产管理，到最后都成为了银行的小妾，银行让他们干什么就干什么。市场上最终比拼的压根不是风险定价能力，而是谁的资源更好，渠道更佳，关系更好。能力压根在过去的十多年来，根本不重要。这个也是为什么我们的资产管理，财富管理一直起不来的核心，核心还是资产风险定价的能力被制度性给破坏，银行的优势一览无余，无人可企及，只有在银行都无法兜住的时候，才可能出现零星违约的事件。

但问题又来了，当银行都兜不住的时候，谁又能兜住呢？

我们目前看到的大量的本该是证券化机构，包括了P2P模式。这类公司最大的问题，就是跟银行从事一样的信贷工作，却未能享受银行一样的制度性保护，所以，很多P2P拿自己跟银行比较，其实是扯淡的事情。你是银行么？银行坏账率可以高达40%都不破产，你可以么？不把这个问题想想明白，还是离开P2P比较好。银行和非银行都在同样的信贷工作中一致竞争的时候，那就要想明白自己的核心优势是什么？拿什么跟银行去打。

§走开，政府，为你好§

顺带，谈谈政府的牌照制度的弊病。最近很多资产管理机构出了事情，大量的小贷、担保、甚至信托出了问题。回到最后，其实是要反思牌照制模式，因为从正常意义上看，除了银行这张无敌牌照外，其他牌照都是无法给机构增加风控能力的。并不是你政府给了牌照，这些所谓的资产管理机构，担保、小贷等等，就具备风控能力了，你不给牌照就不具备能力，这压根就是扯淡的事情！

有次在演讲的时候，台下有个担保公司的老总站起来非常愤怒的指责我。我

认为，担保基本快被P2P搞死。他说我，一派胡言。这位老总略带得意的说：“我们都是经过政府部门审批发放牌照的正规金融机构”。我当时回应说：“对你毫无帮助的政府牌照，这种牌照，对你有意义？让你团队因为有了牌照就立刻牛逼了？那不是扯淡么？牌照，其实只会让没有风控能力的机构具备政府信用，从而引发的社会问题只会更大。”只要看看现在大量担保小贷跑路，政府却会被围攻的情况就可以知道为什么了？

为什么啊？不正是因为你政府发放了牌照么？而且一年还一审批，领导没事还常视察？这种审批和视察了之后，有用么？不照样，该跑路的跑路，该倒闭的倒闭么？

与此对比的是，反观P2P出了事情以后，因为政府不附加信用，反倒问题相对简单，去围攻政府的几乎没有？围攻了政府也好说话，关我屁事。你们爱投资投资，要死自己死去。从这个角度看，政府应该要远离他帮不上忙的大量信贷金融机构。既然帮不上忙，就离开他远点，让社会自己去解决，去用脚投票，优胜劣汰之后，谁都会被教育出来的。但政府一旦附加了信用，你就必须保证他不出事，就必须要附加政府信用，这个其实本身就是不公平的事情。反映的其实是政府信用的泛滥。凭啥你给他发，不给我发？凭啥你去他那里，不去我那里？而且为了获得政府去视察的机会，一个个包装门面的高大上，数据一个个开始造假，这种事情越演越烈。其实，对于非银行信贷机构，最终是要跟证券市场一样。政府应该远离牌照审批的同时，不断加强风险提示，从而培养出一帮宁愿自己跳楼，也不找政府麻烦的人，不断培育和加强市场的违约机制，才可能是我们金融市场的未来。从这个角度我还是认同，证券化改革是未来的金融改革方向这个命题的。其实，这个问题后面还会再提。这里先扯淡到这里。

§风控好？不要脸§

风控技术的无用性前面说了，风控更多还是制度性安排。单一的风控技术其实往往是无效的，尤其是在市场同质化极为严重和饱和的情况下，更是无效。这里有个深层次的解答，因为，金融很大程度是维持社会稳定的一种工具应用。

信用过度的情况下，金融往往是零和博弈的游戏，整体金融的盈利一般被封顶在社会经济发展的上限制，超越这个值的很多都是自己跟自己玩的游戏。所以，金融机构从短期和长期平均看，或者从整体和局部长期看，其实都是相对均衡的，往往都是社会平均理论值。

撇开这个角度，我们从微观来看。由于在同一市场里，大家最终的目标群体都是那些优秀的具备还款能力的人，因为最终都是通过收益覆盖，而这类人其实本身就是社会的少数，确切说是极少数。因此所有的金融机构的本质都是需要一种良好的技术能把他筛选出来。而事实上，银行在面临同业竞争的情况下，发现好的风控往往意味着没有业务可以做。因为你坚持严格风控，人家就不跟你玩了。全球都一样。很多人都跟我说：“我们的风控极端牛逼”，第一，我是不相信；第

二即使相信了，我说，那就等死吧！谁来跟你玩啊？你要抵押，人家就不要抵押？你要担保，人家就不要担保？市场是竞争的，博弈的，谁都不是傻瓜？你以为你想怎么玩就怎么玩？还真想着业务随便你挑呢？也太把自己当一回事了。现在，我们发现很多银行信贷机构都被套牢了。你以为人家风控能力差，不知道客户的真实情况？可能么？现实情况是，银行的风控面对业务压力的时候，大部分都只能选择妥协，尤其是客户经理，当前跟未来之间，做什么选择？肯定选当下，不然立马被扫地出门。所以客户经理每天想业务的同时，都想着如何绕弯子过风控？有时候想想，都是自己骗自己的游戏罢了。

怪谁？不知道。只是觉得，每年要求银行40%的利润增长之下，谈风控本身就是很可耻的事情。其实，现在的市场更有意思，今年二季度信贷规模数据下降，很多人很奇怪，有啥好奇怪的？今年这种情况，往往牛逼的人，都不来贷款了，为什么？因为贷款来的钱，赚不了钱，那贷款干什么呢？白白给银行付利息，市场形势不好的情况下，他们不愿意扩张，自然就不来贷款，而这么差的行情还来贷款的人，基本上都是垃圾，要么就是之前流动性出现困境，就是想浑水摸鱼？就是这么个事情，整体经济下行的时候，谈风控更是扯淡的事情了。毫无意义。

2002年次级债在美国兴起的时候，很多银行都认为风险极高，坚持抵制。但是随着该业务越做越大，盈利越来越高，你如果坚持抵制，就必然会丧失极大的市场，逼迫一些银行开始涉水进行该项业务操作，这就是劣币驱逐良币的结果。好人往往都是被坏人逼死的，或者沦落为坏人，很正常。这几年，很多人都开始指责银行的风控怎么那么差？明显的骗子都防范不了。

事实上，我们再来比较银行过去五六年，发现五六年前的银行和现在的银行，在风控层面上无论技术还是人员结构都没有什么太大的变化，但是实质的坏账率却是十倍之差。难道是因为风控技术变化了么？都不是,实质是天气发生了变化，大环境在变化，导致你微观层面无论如何怎么动作都是无效的。

过去几年，我在一个民间高利贷班上课，经常让他们这几年如果没事就跟着我出去游山玩水，骗吃骗喝算了。回头看看，跟着我到处游走的人，这几年至少都还活着，而那些窝在家里勤勤恳恳努力放贷款的人，基本上都趴下了，为什么呢？跟技术毫无关系，你敢说在家勤恳放贷款的人一定比游山玩水的人要水平低？可能么？怎么可能？但往往世界上有很多人很悲催的地方就在于在不该努力的时候太努力了。

过去十多年来看，往往发现一个真理是什么呢？趋势比能力重要的太多，太多。我们很多技术大牛在00年的时候进了一家当时巨牛逼的技术公司，那家公司叫UT斯达康，而能力不行，而被抛弃的人去了当时一家名不见经传的小公司，叫阿里巴巴。十年后，发现世界被颠覆了。UT基本死了，所以那些技术大牛都悲催了。而那些万般无奈去了阿里的人，现在身价都是当技术大牛无法企及的了。

这种案例不可胜数，94年国企改革，大量下岗的人，转行经商，暴富，而

那些没下岗的人都一个个现在开始下岗了。其实，能力越强，反倒越容易被趋势给击垮，这个是实情。我们很多人在02年出国读书，留在国外，其实恰恰错过的是中国发展最快的十年，虽然不能单物质来进行论述成败得失，但是错过的十年的确如此。这个世界，我们大多数人总是无意识的在做一件跟趋势对抗或者顺应的事情，但还是希望能多抬抬头看看，有意识的希望看的更远点。

历史如同一条大河，奔腾而去，大气磅礴，我们如同河流里一条鱼，大部分的鱼都是随波逐流，而总有个别的鱼希望跳起来看看未来，希望能看的更远，但大部分的鱼都只看到了自己看到的方向，最终谁都无法得知正确与否，于是结果论是最好的论调了。

我对自己说的总是跳起来看，对不对压根不重要，重要的是我跳起来了，看到了更多的风景，哪怕错了也无值得，思考是自由的最好表现，不思考给了自由和民主，也都毫无意义。

§大数据无效§

貌似有点跑题了。我只是想表达，金融这个东西吧，就是能赚钱的时候，狠狠的赚钱，不会因为你发放贷款12%就一定比36%的安全，本质都是一样的，都不会出问题，而市场无法赚钱的时候，你其实怎么做都是错的，这跟风控技术关系都不是很大。

金融是个极顺应经济周期的行业，所以作为个体而言，金融有做和不做的选择。而无技术高低的区别，个别人或许有，极端牛逼或者极端傻逼，绝大部分其实是差不多的。作为金融机构而言，金融业的竞争不是单一技术的竞争，而是综合性竞争，某一个维度的优势不太可能成为持续性优势。

看几百年的金融行业竞争格局，一时的胜利容易，持续的胜利挺难，不断超越的背后其实是几代人的努力。很多盛极一时的金融机构。都消失在历史粉尘之中。现在很多人在扯大数据的风控，事实上都是一厢情愿，不现实也不可能。

大数据可以优化管理、提高风控效率、降低风控成本，但是无法决定风控质量，银行的风控质量永远是个一揽子系统工程。不同银行面对同一风险等级的客户，它们的风控往往不是同一个水平。因为不同的银行有不同的风险承受能力，自然会形成不同的风险定价，存在差异性。

我曾说，很多P2P公司提出来的征信系统接口如何开放的问题，其实是无法解答风控命题的。不是说征信系统开放了，你风控就OK了，这是不可能的。因为全行业都面对同一个征信系统，最终的使用效率、定价能力，还是取决于你自己的能力。越是公开透明的市场，其实竞争的难度越大，单纯开放征信系统不能解决你们的风控问题。

仔细分析下为什么大数据无效，我的理由是多方面的。第一个理由就是，金融其实是看天吃饭的。我一直坚持金融是被经济形势所决定的，在经济形势低迷的情况下，金融机构无论怎么折腾都很难玩出特别好的花样。2008年金融危机

一来，覆巢之下安有完卵，就是这么简单的道理。系统性风险是任何一家金融机构都必须面临的现实问题，风控制度在系统性风险面前，毫无意义。那么，大数据能否预测经济形势，即预测系统性风险呢？很多人说大数据可以做到，我觉得都是扯淡。前面已经论述了“过去是无法有效推演未来”的逻辑。那么就个人而言，是否有通过数据分析形成准确判断的可能性？这个很难说，有人一叶而知秋，有人一叶而障目，都是个人能力的结果。个人能力很难说是一种模式的核心竞争力，也缺乏可持续性。

第二个理由是，金融行业其实不完全符合大数据所要求的逻辑前提。大数据的核心逻辑前提是统计学，有两个要素：一是样本筛选，就是通过数据筛选出相同特征的群体出现违约的概率；二是需要足够数量来覆盖统计学里的偶发性特征。两者是统一而不可分割的。因为大数据的相关性必然是建立在足够大样本量基础上的，仅仅是个体相关不足以成为推断相关性的基础。也就是说，在金融业务操作的时候，也必须覆盖足够大的人群，但足够大是多少？对于单一金融机构而言，“足够大”已经是个绝对致命的难题了。另外，这里其实还隐含一个基础逻辑，就是每个操作的业务群体还要呈现独立非相关，否则也没啥意义。

这里我们做个小讨论：经营性贷款和消费性贷款，哪个更可能做大数据风控？我认为是消费信贷。

为什么呢？

因为从人群的需求特征来看，消费性需求更稳定，虽然也会受经济波动的影响，但跟经营性需求相比还是更稳定，更容易预测。而且从人群来看，消费性需求的覆盖面也更广泛，有更扎实的数据基础。相对而言，经营性需求就很难使用数据来进行模型化了。

为什么呢？

先从企业主来看。什么人会成为企业主？事实上，只要成为企业主，无论是大是小，他们都自动从普通人群里独立出来了。再小的企业主，其实都是社会的另类，成功的是精英，失败的是脑残，唯一不可能的就是社会公众。所以这类人本身就是异类，个个都充满极大的不确定性和变数，很难被量化和模型化。这里还有一个问题，相同的人群在不同场合呈现的特征是不一样的，尤其是目前人们在线上、线下割裂的状态，其行为方式往往会出现强烈的反差。因此，对于同一个人，根据单一维度数据对其进行判断的意义是很有限的，不同维度的数据会反映出极为不同的特征，这时候全数据就显得异常重要。

所谓全数据就是N=所有，这个概念提出是牛津大学互联网中心的维克托迈尔-舍恩伯格教授，曾说他最喜欢的对于大数据集合的定义是“N=所有”。这里不再需要采样，因为我们有整个人群的数据。这就好比选举监察人不会找几张有代表性的选票来估计选举的结果，他们会记点每一张选票。

当“N=所有”的时候，确实不再有采样偏差的问题，因为采样已经包含了所

有人。这个说法很有意思，因为互联网的海量容纳数据的可能性，的确给了全数据一个很好的假设前提，但是这个命题就很容易回归到假设的前提上去，在未实现全数据的之前，就别谈大数据了。毫无意义。

第三个理由是，大数据的前提——“过去决定未来”，并不总是成立的。现实中往往会出现未来改变过去的情况。这个有点难以理解，啥意思呢？其实很简单，就是一个人某些特征值的改变，会改变系统对他过去的数据所形成的基本特征的认定。比如我们经常说“男人有钱就变坏”，这里隐含的逻辑是，过去判断一个男人是好人，是建立在他没钱的基础上的。而一旦这个基础被破坏，这个男人变成有钱人的时候，他就已经脱离了最早的系统判定，进入另外一个范畴了。因此，这个未来的变化，直接把过去建立的逻辑给打破了。

这种现象其实是一个循环函数的概念，带有变量值的东西往往是无法建模型的。我们在金融运作中经常发现这样的现象：给钱之后的企业跟给钱之前的企业，是有绝对不同的基础性特征的。过去往往被未来给改变了。以前也碰到过有人谈所谓的量化炒股，设定各种各样的模型来实现炒股的自动化。这种方法，在你规模不大的情况下，我认为还真是有一定的成功概率的。但是一旦你的规模足够大，你自己也成为了市场的重要角色的时候，你就会发现你所有模型失效了，因为你进入了死循环。《银河帝国》里面给了一条重要的假设，就是所有成为统计样本的样本主体，并不知道自己是被统计的样本，否则就会失去统计意义。

前段时间碰到阿里金融的朋友，也谈到大数据。但我们无法在大数据是否可以建立风控模型上达成一致。最后退而求其次，我就说，好吧，假设你的模型能成立，事实上，你会面临一个非常严重和致命的问题，就是你的客户群体，会变得让你越来越不认识。

为什么呢？

因为一旦阿里金融采取大数据的量化放贷，在市场就会出现大量的放贷机构，依附在阿里之上，进行尾随和跟踪放贷。也就是在阿里放贷的基础之上,再配置20%左右的贷款,期限比阿里短。在这种情况下，阿里之前所设定的所谓模型，会全部失去效应。事实上，在传统信贷中，浙江大量股份制银行就是采用如此策略，使得大银行的所谓风控审核都形同虚设。

第四个理由，金融业还有一个与其他行业不同的地方，就是风险滞后。风险滞后意味着什么呢？意味着由过去数据所推导的模型，会在过去和未来之间留有一段缝隙，这个缝隙中所发生的任何变化，都让你无法有效调整风险的认定。简单举例，我们根据餐饮企业的大量数据推导出某一风控模型之后，进行批量化的业务操作，等着贷款回收。这期间，银行基本无主动权，你要回收贷款，人家第一要有钱。第二要配合。实际上，贷前你是老大，贷后你就是孙子了。而突然某一天政府发文要求降低三公消费，你就等着傻眼吧。所有的数据都会因为期间任何一个偶发性变化而发生实质性变化，而你却丧失了主动权。

所以，我们哪怕撇开目前大数据受限制于数据孤岛等一系列的现实问题（全维度数据的成本极高、难度极大，美国政府的棱镜计划有点这个意思，但那几乎是集中了一个国家的资源），就单一大数据风控而言，实现风控的数据模型化只是美好的设想，是脱离了社会现实的一种自我意淫的产物。除非体系内不存在市场博弈行为，毫无竞争对手。不过，真到了市场毫无竞争对手的情况，你需要风控模型么？闭着眼睛做就行了。当然，我这里并非是全盘否认大数据的现实意义。

大数据可以有效地提升效率，降低管理成本，而我在前面说了，作为金融机构，效率的提升和管理成本的下降，最终都是提升了对抗风险的能力。因此，大数据虽然不能直接提高风控能力，但也具备重要的现实意义。

我在看金融史和马克思的《资本论》时，会设想一个奇怪的命题：大数据能否让计划经济回归？这个说法其实最早是阿里金融的胡晓明先生提出来的，有次我们在西湖边喝茶，他跟我说的，我后来越想越有道理。马克思等人提出，社会总是生产出那些高于实际需要的产品，牛奶宁愿倒掉也不给予普通民众，说明市场的生产是过度的。

为什么如此？

虽然从结果来看，市场经济是高效的资源配置方式，但从过程来看，市场经济的弊端也是非常明显的，它高效的背后其实是巨大的资源浪费。一个成功企业背后是倒下的无数个类似企业，这些都是要计入的社会成本。因此，市场经济高效率的背后其实是整个社会的低效率。在这种情况下，计划经济从其出发点来看，是力图构建一个体系，让市场需求能被有效计算，然后以需定产，从而最大程度地降低社会成本。理论无限美好，但现实中却往往发现，需求是无法统计和计算的。

缺乏有效的统计手段，从而使得理想也只是理想。计划经济的失败，让前苏联的生产和实际需求产生了极大的错位，重工业泛滥而轻工业不足。那么，现在大数据匹配云计算，是否可以解决这个问题呢？理论上是否可能让计划经济回归或者部分回归？呵呵，很有意思的问题。不扯远的了。

可能很多专家会认为我的理解过于肤浅，但是从金融运行实践来看，我对自己的结论还是抱有极大信心的。其实，大数据即使成功，也必然只是个别案例，不具备普遍性。因为对于同一数据，不同的机构对其有效应用的能力必然是不同的，而这种应用能力，才是机构之间竞争的关键。

文章摘自：跟我读研报 作者：风吹江南

第二篇：融资租赁的几种风控模式

融资租赁的几种风控模式

融资租赁行业是一个高风险的行业，经营理念上必须坚持风险控制第一的原则，必须在风险可控的前提下来谋求业务的发展。那种以为业务都没有谈何风险控制的论调是幼稚的，犹如比赛也是现有规则才有赛。特别是在今朝的经济状态下：全球经济刚刚走过金融危机，中国国内经济增速回落，许多企业转向融资租赁这一模式来缓和自身供应链的紧张，融资租赁的业务量呈现出逆势向上的态势。但在业务量节节攀升的时候，我们更要审慎度势，把好风险管理的关隘。全程风控

全程风控，就是从业务扩展、市场营销、客户信息管理、尽职调查一直到项目审批、合同管理、租后的资产管理以及合规性管理，租赁业务操作的全过程，风险控制都一环不漏，层层把关。融资租赁企业可利用信息化手段，通过桌面待办事宜、客户端、邮件、手机短信等移动办公手段，使员工无论身处何地，都能随时参与整个融资租赁业务的全过程，如客户授信资质确认、租赁物件现状查询、项目进度跟进、租后租金管理等等，通过业务流程将整个融资租赁业务过程串联起来，并借助留痕控制、权限管理等工具，加强过程管理的效果。全员风控

全员风控，就是指不仅业务一线人员，如客户经理、项目经理等、业务二线风控人员，如风控经理、评审委员等需要特别进行风险控制，公司的其他人员，如财务人员、行政人员等，也应从不同角度、不同的信息渠道关注公司业务经营的风险。融资租赁的风险控制体系要与公司组织架构、企业管理制度、业务流程紧密的联系在一起，明确每个部门的具体职责与业务流程，如开发项目的人不得参与审批，管理钱财的部门不能管理业务，管理项目的人不能管理业务开发等，发挥各部门员工的风控意识，将企业的风控理念通过流程内化到每个员工的日常工作，全体动员，加强风控。全面风控

融资租赁是金融和贸易结合的边缘产业，涉及面比较广，是个系统工程，风险控制也要是系统工程。融资租赁的风险控制必须建立在产业链的基础之上，充分利用相关政府部门的管理职能，有效整合融资租赁公司、设备供应厂商、出资方和担保、保险等融资租赁中介等租赁产业链的各方优势，资源互补，将事前风险分析、事中项目控制、租后资产监督等过程环环相扣，从财务、业务、资产和收益多视角调研、判断与监督。通过科学的融资租赁项目结构和规范的业务操作流程，依托完善的企业内部管理机制，将融资租赁的内外部风险牢牢掌握，实现全面风控。

融资租赁作为高风险行业，其租赁业务风险控制能力在很大程度上决定企业的经营业绩。风险控制是融资租赁业务的重要组成部分，是企业需要关注并持续改进的管理重点。对内，企业可以将业务体系与管理体系相结合，从内部管理着手，提升业务的风险控制能力；对外，企业需要加强对市场、行业、客户的风险资质调研，为业务拓展、行业选择、客户取舍等提供科学的判断依据。通过运用过程管理、权限管理、业务管理等手段，通过整合和优化企业内部的各类系统资源，建立全程、全员、全面的风险控制机制，形成立体的、动态的风险控制体系。

第三篇：融资租赁项目 风险点控制 风控体系分析

模糊综合评价：确定各评判因素的权重，给每个因素采用层次分析法评分，加权平均就是评分值。根据层次分析法和利用MATLAB软件eig函数计算矩阵的设计（原文见融资租赁项目风险评价模型的构建与应用_胡远龙）,构建融资租赁项目风险评价模型指标体系见下图:（因为盈利能力与成长能力下都只有一个指标,因此权重为1。对于营运能力下的“存货周转率、应收账款周转率”两个指标,这两个指标从不同的角度反映了企业的营运能力,通过逻辑推理确定其权重分配为0.5: 0.5。）

计算公式：项目评分=((资产负债率得分*16+流动比得分*30+速动比得分*54)/100*42/100+销售利润率得分*29/100+(存货周转率得分*50+应收账款周转率得分*50)/100*18/100+主营业务收入增长率得分*11/100)*62/100+„

从笔者在融资租赁公司实习的经历来看,融资租赁项目一般针对中小企业较多,项目的复杂性相对于银行贷款较为简单,这也就要求对于具体指标的判断不能像银行对企业信用评级那么细致,较为简洁的标准更为实用。“高”对应的分值为80至100;“中”对应的分值为60至80;“低”对应的分值为20至60。融资租赁项目风险评价模型的最终评价分值是各指标得分乘以各自指标的权重的加和。

模型对该项目的评价结果为总得分74.11分（所以，更重要的是相对大小而得出的得分！）。按照指标评价标准,80分以上项目为最优项目,该评价结果表明项目有一定的风险,风险较小,拉低项目评分最为主要的原因是租赁项目特性得分较少,归根结底是因为没有担保公司或第三方担保。任一项目必然是风险与收益并行,这一评价结果客观表明项目风险可控,风险相对较小。实际上该项目为2010年5月份的项目并在6月份通过项目评审,目前,A企业按期还租,无逾期还租的记录,并且企业运行状况良好。这也从另一方面验证了模型对项目评价的科学性与实用性。

《航运企业船舶租赁融资优化决策及风险控制研究》

租赁本息=建造价格/(P/A,5%,20),租赁利息=上期租赁本金余额X5%,租赁本金摊销=租赁本息-租赁利息,租赁本金余额=上期租赁本金余额-租赁本金摊销,租金支付费=建造价格* l%/20,合计=租赁本息+租金支付费,省税金额=合计X25%,税后融资成本=合计-省税金额,现值=税后融资成本/(1+利率)n,n为时期数。

【风控】融资租赁风控体系分析

(2013-04-17 12:07:52)科学规范的融资租赁风险控制体系作为融资租赁的核心，具有多方面的要求。

第一、融资租赁的风险控制必须建立在产业链的基础上。

融资租赁是边缘化产业，涉及经济管理、政府管理、金融、贸易、保险、担保、公证、物流、法律、物资回收等多个领域，关系到融资租赁的出资人、出租人、承租 人、设备供应厂商等多方利益。只有充分利用相关政府部门管理职能，有效整合融资租赁公司、设备供应厂商、出资方和担保、保险等融资租赁中介等租赁产业链的 各方优势，资源互补。其风险控制必须边缘化，风险控制必须建立在产业链的基础上。

融资租赁物件在承租人当地工商行政管理部门的承租企业档案下的产权备案和进口免税融资租赁物件的海关监管，从源头上保证了融资租赁物件物权的独立性和安全 性；同设备供货厂商的协议保证了对承租企业技术监管的有效性；将融资租赁物件的进口和运输交由专业的外贸公司和物流企业承担，有利于提高运作效率，降低成 本，更可以有效规避其中的贸易风险；通过合同和租赁物强制执行公证、财产保险、租金债务担保，将法律风险、租赁物财产风险、租金回收风险转嫁出去；同设备 供货厂商的租赁物件回购、翻新协议和旧货经营者的租赁物件回收协议实现融资租赁物件的变现和融资租赁资金的退出；通过应收租金保理和租赁物权抵押，给最终 出资人资金安全保障，保证了融资租赁资金来源的顺畅。

通过以上的业务整合，实现融资租赁业务利益共享、风险共担，把难以办到的事交给其他专业伙伴完成、把难以控制的风险交给有能力的伙伴控制，才可能有效化解、转移、锁定风险，并通过叠加控制效应，降低项目整体风险。也只有这样的融资租赁结构，才可能得到出资人的认可和支持。

第二、风险控制和企业管理是一对孪生兄弟，融资租赁的风险控制必须依托于科学规范的企业内部管理机制。

融资租赁业务过程复杂，在内涉及业务洽谈、项目评审、项目决策、业务运作、项目管理等多个环节，加强融资租赁程序风险控制，能有效避免风险 “瓶颈”问题，降低风险度。

融资租赁组织机构适应融资租赁业务抗风险、高效率的营运要求，在岗位配置、功能组合与人才配备上，进行严谨有序，系统协调，优化组合和灵活反应的机构设 计。明确各个部门乃至各个岗位的责、权、利，建立各部门和不同管理层次之间权责明确，工作衔接，防止出现互相推诿、互相扯皮的现象。尤其对保证融资租赁项 目安全起关键作用的项目评审部门，要作为要害部门在权责和地位上给予特别关注；决策委员会要直接对董事会负责，保证其工作相对于经营管理层的独立性、公正 性、客观性；对于公司经营运筹处于核心地位的财务部门，也要突出其应有的中心地位。

融资租赁公司要健全、规范业务建制。各项经营活动的业务流程与过程控制，相关部门间的协调配合与审核制约等有科学的设计与安排，使许多业务和项目经营置于 必要的监督、指导、制约与责任联带关系，具体而言就是项目评审、项目审批、业务操作相分离，资金的筹措、决策、使用、监督相分离。领导决策层对重大问题的 决策，有科学决策和民主决策程序，并利用风险决策机制来对付融资租赁的多风险特性。

第三、科学的融资租赁项目结构和规范的操作流程是融资租赁控制风险之本。

科学的融资租赁项目结构是通过融资租赁项目推荐、项目沟通、项目评估和审核、项目融资、项目运作、项目运行中的风险监控、项目的退出的各个过程，明确融资租赁业务相关各方的责任、权利、利益，形成风险共担、利益共沾、相互制约、共同发展为结构框架。

而规范的融资租赁操作流程包括：相互沟通、项目前期策划、项目实务操作和项目后续管理。在操作流程中，明确谁来做，怎么做，操作的进度、质量、步骤要求和 注意事项，尽可能的具体化、可操作化，每项任务都分解到个人，彼此权责明确，工作衔接，有效防止互相推诿、扯皮，堵塞可能的融资租赁操作性过程风险。

融资租赁的风险控制结构分为风险的种类、风险控制手段，贯穿于融资租赁业务操作流程全过程，同科学的融资租赁项目结构之间存在紧密连接，即互相补充，又互相联系，有效地预防、规避、减低融资租赁的风险。

在融资租赁业务过程中，应对租赁风险进行预测和评估，为是否进行融资租赁及租赁保证金额度的确定提供一个佐证或参考值，以便进行融资租赁决策，降低租赁资金风险。

（一）融资租赁项目风险管理的流程：从时间顺序或过程顺序来研究，我们可以把项目风险的管理划分为：风险的识别、风险的预测、风险的评估、风险的防范、风险的控制手段。项目管理培训

各个阶段存在着逻辑关系：只有在对风险的类型及产生的原因有了正确的认识的基础上，才能对风险的程度作出较为正确的预测，同样，只有对风险有了正确的识别和预测，才能评估是否可以承担风险，才能针对性地提出预防和控制风险的具体措施。

（二）融资租赁项目风险的种类

融资租赁项目风险主要是指被评审企业自身信用（经营、管理、财务等）风险及企业环境（政策变化、金融市场波动、市场、贸易环节、技术变更、不可抗力等）的风险，具体包括：

1、承租企业信用风险：具体包括企业历史沿革中所形成的承租企业法人治理结构以及与此紧密相关的关联风险；管理风险；财务风险；营销策略、营销渠道风险。承租 企业信用风险分析的关键是要准确把握承租人盈利能力和现金流分析，毕竟盈利是偿还租金的主要来源，而现金流是偿还租金的现实来源。

2、政策变化风险：主要包括国家宏观经济变化风险、国家法律法规变化风险、国家政策对租赁物件所属行业的态度风险、企业改制对租赁的影响风险、对租赁准入制度和行业监管的改革风险、有关租赁税务制度的改革风险、有关租赁会计处理的改革风险。

3、金融波动风险：融资租赁涉及到资金流，因此不可避免地同金融波动风险存在一定的相关性。金融波动直接影响着市场利率，进而对融资租赁资金成本和盈利水平产生影响。融资租赁资金是外币的，还存在汇率风险。

4、市场风险：主要包括承租企业产品市场需求风险；其产品的市场竞争能力风险；产品更新替代风险；原材料供应风险等。

5、贸易风险：主要包括供货方信用风险；合同欺诈风险；合同订立纰漏风险；货款支付风险；货物质量风险；货物技术风险；货物运输受损风险等。

6、技术变更风险：主要包括技术成熟度风险；技术寿命风险；技术管理风险等。

7、不可抗力风险：主要包括政治动荡、军事**造成社会经济混乱，租金不能及时偿还的风险；自然灾害造成的风险等。

一般而言，各种风险对融资租赁项目成功的影响程度是不一致的，可分成两个层次，其中承租企业信用风险、技术风险和市场风险三种是否定性指标，即只要风险出 现到不能接受的程度，则不能进行融资租赁，也没有必要进行具体的风险度的测算。其他风险是一般性指标，可以通过程序风险控制等措施予以预防或降低其风险 度。

第四、融资租赁的风险控制呈动态运行状态。

风险预警机制从动态上实现对融资租赁风险的控制。其运行主要是通过设定风险预警指标和预警点。风险预警指标分为财务预警定量指标，一般是按承租企业财务报 表上报周期定期监测；非财务指标是指管理人员预警、租赁公司与企业关系预警、承租企业生产经营预警、体制变更预警等定性指标，一般是即时监测、随时更新。

融资租赁企业的风险监控机制是指严格风险控制执行；每期租赁租金都要严格按照合同保证回收进度；随时监控承租人的经营行为，防患于未然；一旦承租人出现违 约行为立即停止租赁合同并申请租赁物件诉讼保全和强制执行。通过以上环环相扣的措施保证租金的尽可能的回收和融资租赁物件的回收。

第五、融资租赁风险控制是一个闭合的运行结构。融资租赁风险控制采用闭环管理技术，通过对风险预警定性和定量指标的定期或随时监控，将有关融资租赁风险评定的融资租赁企业外部的重要信息和融资租赁企业 内部业务运作的纰漏和不足及时反馈给专门的风险控制部门，错误操作及时纠正，使融资租赁企业在风险动态控制中始终保持健康状态运营。

同时符合以上要求的融资租赁风险控制体系才是科学规范的融资租赁风险控制体系，才能将风险控制体系设计思想是“一切从出资人的利益出发，保证融资租赁资金 的安全性、流动性、盈利性”落到实处，才能使融资租赁的风险预测、预防、监控、锁定、化解、转移更为有效，才有助于完善和深化融资租赁风险控制手段，使融 资租赁业在正常的轨道上发展。

注：未经本人允许，请勿恶意复制、转摘。若本文中有不切、不妥、乃至错误之处，望读

者不吝赐教。

毛利是“净利”的对称，又称“商品进销差价”，是商品销售收入减去商品进价后的余额。其尚未减去商品流通费和税金，还不是净利，故称毛利。若毛利不足以补偿流通费用和税金，企业就会发生亏损。因为增值税是价税分开的，所以特别强调的是不含税。毛利率=（不含税售价-不含税进价）÷不含税售价×100% 融资租赁项目操作流程及个风险点控制

融资租赁业务范围包括：所述动产和交通工具附带的软件、技术等无形资产，但附带的无形资产价值不得超过租赁财产价值的 1/2。

五、操作融资租赁项目通常可分为以下几个流程：

（一）租赁业务受理。

（二）租赁项目调查。

（三）租赁项目审批。

（四）租赁项目实施。

（五）租赁项目后期管理。

三、接受资料环节存在的主要风险

对企业所报的项目资料，项目经理要严格审查其真实性。

（一）在见证过资料原件后，才能允许企业递交加盖公章后的复印件，以规 避虚假资料给业务的判断产生误导，以致产生法律障碍。

（二）要核对财务资料的真实性，要核对总账和报表、总账与明细账、明细 账与抽查重要凭证的相符性；另外，必须索要企业报税的相关资料，比如要企业 提供增值税和所得税或营业税的报税资料，最大限度地规避财务信息失真导致项 目调查分析的偏差。

（三）如果上述资料存在虚假成分，我们要重新考虑对该企业的信用评价。

（四）对企业所讲的概况、生产能力、管理层能力、信用程度及项目内容等 需要经过验证核实，如银行、政府主管部门、行业协会、税务、司法等第三方证 实。

（五）不可不经核实地直接复制企业领导或经办人所传递的信息。2.1.2 立项环节

一、立项条件：

（一）第一还款来源可靠，具备按期偿还租金、利息、的能力。

（二）无不良信用记录及重大民事、经济纠纷。

（三）担保措施具有实际约束效力、具有可操作性。

（四）符合租赁公司的行业、投向指导意见。

（五）经营者依法经营，对企业有清晰地发展思路，管理团队有事业心。

（六）具备法人资格并通过工商年检，连续正常经营 1 个会计以上。

（七）具有健全的财务制度和经营管理机构，原则上资产负债率不高于 70%，年主营收入不少于 1000 万元，最近一个会计盈利，经营活动净现金流量最近一个会计不能低于零，有效净资产不低于 300 万元。（有效净资产＝总资 产中－待摊费用－无形资产中除土地使用权部分－长期待摊费用－负债）。

（八）项目资金自筹部分要足额到位，项目融资自有资金比例不低于总融资 租赁金额的 20%。

（九）原则上累计租赁责任余额不超过该单位有效净资产的70%。对同时

具备以上条件的项目一般应予立项；对不具备上述 1、2、3 项的不予立项；其他 条件可综合考虑。

二、立项环节存在的主要风险

（一）选择项目首先考虑的是第一还款来源，也就是企业的盈利能力。①衡 量该指标时首先要对比该产品的毛利率，寻找市场竞争者的有关数据进行对比分 析，以定位该产品的优势和产品的盈利能力；②要核实测算整个公司的盈利能力，关注销售利润率（毛利），同样寻找市场竞争者进行对比分析；③关注经营活动 产生的现金流量，该指标必须为正，这样才能说明申保单位的盈利能力具有一定 的质量，如果该指标为负数，其结果可能是年年盈利却无钱归还借款。

（二）对于担保措施充足，而第一还款来源不足的企业，要分析企业的未来 市场的发展，如果有较强的核心竞争力，即使目前财务状况不甚理想，也可以作 为支持对象。企业核心竞争力包括：主要经营者的素质和能力，生产技术的先进 性，产品市场的成长性，市场的占有份额，管理机制等。

（三）项目经办人必须与企业沟通，为企业提供业务指南和资料清单，按照 《企业申请融资租赁需提交的资料清单》的指导逐一落实项目基本资料，否则资 料不全无法顺利开展下一环节的工作，造成时间延误。2.2 融资租赁项目调查 2.2.1 实地考察环节

一、项目实地考察

（一）A、B 角双人调查制度

正式立项的项目，由业务部经理指定项目经理

A、B 角进行实地考察，该

过程必须由 A、B 二人共同完成，实地考察一般在申租单位报送申报资料后进行，对于尚未按资料清单提供资料的，在本阶段实地调查时按照资料清单补充收集资 料。

（1）实地考察程序指引

根据企业报送的资料，进行初步审查确认项目的重点考察领域，在实地考察 阶段需要履行以下程序：

①与申租单位法定代表人及其他有重要影响的人面谈，重点关注管理理念 以及对企业未来的发展战略，询问企业相关的关联企业情况。

②就重要问题向申租单位内部的不同部门或人士访谈，尤其要履行与第一

线人员的沟通，比如生产管理人员、技术人员、销售人员、财务人员，将核实的 情况与企业申报的资料相核对，以寻找企业虚报、夸张的成分，进一步防范企业 资料失真的风险。

③就采购、销售及其他生产经营问题向有关方面调查落实。④对申租单位人所报财务资料和有关数据进行核查，并填写“业务调查用 表”。

⑤到生产场所进行查勘，重点关注生产工序情况、设备先进性、设备的完 好性、工艺的先进性等情况。

⑥到企业的仓库，察看企业库存情况，核实存货的价值和数量（与账面数 估计核对），关注重要产品的质量，看有无毁损、变质、积压的情况。⑦对比申租单位人报送资料与实地察看真实情况的差异，如果存在差异必

须核查清楚差异形成原因；重点查看申报资料有关权利证明材料的原件，必须与 原件核对相符后才能确认相关的权利证明材料；该阶段要对实地查看情况做出详 细记录，有附表的按要求逐一填列，以作为形成最后调查报告的附件，索取资料 要保存完整。

二、实地调查环节的风险点

该阶段是整个项目实施的重点，主要风险是资料的虚假以及实地调查信息不 对称所带来的风险，我们在这个阶段应该主要关注以下几点：

（一）实地考察阶段要特别关注企业的实物资产，一定要履行存货以及关键 设备的大致估价和盘点，从关键设备的情况分析企业生产技术的先进性；从存货 的积压和库存量情况，我们可以看出企业的销售情况。

（二）实地考察阶段通过多方沟通来相互印证资料的真实性，资料中出现不 一致的地方要单独核实和分析差异产生的原因，可以与一线工作人员沟通（因为 一线人员很难了解你来访的目的），以了解生产的饱和程度，以及工艺的复杂和 技术性。

2.2.2 信用调查环节

一、对企业经营者（企业实际控制人、主要个人股东、法定代表人、总经理 等）重点开展个人信用调查，要通过查询、询问、访谈等多种方式了解企业经营 者的真实信用情况，要有一定社会地位的独立第三方评价。

调查中，项目调查人应在资料核实的基础上，多渠道、多方位的获得佐证信 息，如与企业和项目有关的管理部门、金融部门、财税部门、上下游客户、司法 机构等主动搜集与该项目、企业经营者相关的资料和信息，进行整理对比，增加 判断依据，最后形成调查报告中的个人信用调查部分。

二、信用调查环节的主要风险点

对企业的股权结构、纳税状况、信用记录、诉讼和纠纷以及企业主要经营者 个人对履约信用的重视程度等作调查、分析，以此判断企业的还款意愿。该阶段 的主要风险就是企业经营者信用资料缺失而导致信用判断失误的风险。由于目前 我国征信系统尚未健全，信用调查难度很大，我们在这个阶段应该特别关注以下 几点：

（一）通过与合作银行相关人员的了解其在银行方面的信誉。

（二）了解其与主要供应商以及主要销售商的相关信息，结合其应收、应付 款项余额，核实其在付款、供货等方面信用情况。

（三）了解企业周边企业、主管部门、行业协会等或者街道的相关人员，询 问该法定代表人个人的品质。

（四）多渠道、多方位的获得佐证信息，如果发现有不良的信用记录，我们 应慎重考虑该项目是否继续推进。2.2.3 项目初审环节

该阶段主要存在的风险，是信息获得渠道上存在信息分析不透彻的风险。应 认真执行以下流程：

一、形成调查报告

在实地调查基础上，开展项目初审并形成项目调查报告，A 角撰写《租赁业 务调查报告》，B 角签署《补充意见》。

二、该阶段应该重点履行的程序

（一）根据申租单位人在实地察看阶段后补充的资料，核查与前期实地考察

阶段取得信息的差异，对于不清晰以及怀疑的地方，应该再次进行实地查勘程序，直到消除疑问为止。

（二）根据实地查勘情况，如果申租单位人具有关联企业，应该重点核查关 联方关系、关联交易、关联往来等情况，取得各关联企业的最近一年及最近一期 的财务报表，特别关注关联方的经营情况，根据关联的紧密度形成对关联关系的 分析，决定是否对其关联企业进行审核。

（三）资金需求以及与该项借款相关的整体资金运作计划分析。

（四）对财务管理状况，特别是会计信息可靠性的评价。

（五）上及当年现金流量分析。

（六）现金流量及还贷可靠性分析。

（七）主要产品供产销情况、市场预测，担保期的销售计划，整体发展前景 以及相关外围调查研究、咨询情况。

（八）每一个项目原则上必须由 A、B 角共同完成，B 角配合 A 角工作；B 角在 A 角完成初步调查报告后进行初步审查，出具对该项目的 B 角意见，该意 见应该更多的从项目风险、风险防范以及担保措施的力度、可操作性等两个角度 进行分析形成。

2.2.4 调查报告指导意见

《租赁业务调查报告》应揭示以下主要内容（必备但不限于）。

一、申租企业情况

（一）申租单位发展过程或背景、组织性质、股权结构、资本实力等情况； 说明关联企业情况。

（二）说明企业资信状况，根据企业与金融机构、一般企业、客户的往来信 用情况，做出企业信用判断，包括对外借款信用、对外担保情况、合同履约记录 等，附贷款卡信息。

（三）法定代表人、经营班子成员及其他有重要影响的人员的经历、素质、能力、信用记录等情况，对管理层经营管理情况形成结论性意见；通过各种渠 道对申保企业实质控制人进行个人信用调查，形成个人信用调查结论。

二、项目来源情况说明

（一）租赁背景、期望条件、与贷款银行的沟通情况；

（二）与银行等相关单位的协调、联系情况；

三、市场分析

（一）对企业产品有关的细分市场的分析，通过行业分析得出企业及企业产 品在行业中的定位以及竞争优势所在。

（二）对各年收入要形成趋势分析，对企业市场增长性给出明确结论。

（三）主要经营范围及生产经营规模，主要产品介绍，主要业绩标志。

（四）主要销售渠道，说明主要销售区域与销售商；主要的采购商，说明企 业原材料供应情况。

（五）主要产品供产销情况、市场预测，租赁期的销售计划，整体发展前景 以及相关外围调查研究、咨询情况；结论性分析销售增长性与采购的稳定性。

四、财务信息及财务分析

（一）表格列示经核实调整或汇总后的资产负债表、利润表、现金流量表主 要数据以及关键帐项的明细表格，对重要数据核实、调整、汇总过程加以说明。

（二）主要财务比率分析：

根据以下主要比率对申租单位的资产结构（资产负债率）、偿债能力（流动 比率/速动比率）、盈利能力（净资产收益率/主要产品的毛利率/销售利润率）、营运能力（存货周转率/应收账款周转率）进行分析说明。

（三）对上述关键比率（流动比率、主要产品的毛利率、销售利润率）变化 幅度超过 2%的，要分析说明导致变化的具体原因。

（四）上及当年现金流量分析，对于经营活动的净现金流量变化做重点 分析，进行还贷可靠性分析。

（五）对财务管理状况及分析做总结性结论，并对会计信息可靠性进行评价。

（六）关联交易涉及的业务和金额，分析关联关系对主体企业产生的重要影 响。

（七）列示企业全部银行融资明细，包括授信额度、实际余额（贷款、承兑、承兑保证金），抵押担保方式，其租赁公司赁公司租赁的余额，合作历史情况。

（八）计算项目 EBITDA、EBITDA/收入、银行融资/EBITDA。

要求：上述数据要详细列明利息支出、所得税、折旧、摊销的金额，在项目 调查报告中说明。银行融资包括银行长短期借款及应付票据敞口部分。

五、租赁用途及金额合理性分析

（一）申租理由及相关筹资计划说明。

（二）资金需求以及与该项租赁相关的整体资金运作计划分析。

（三）租赁金额的合理性分析，具体分析的用款计划、还款计划，以及销售 量扩大的可能性分析。

（四）租赁期内现金流量预测及还租可靠性评价。

六、风险与对策

项目存在的主要问题和风险以及对实施租赁的影响程度

七、报告结论

（一）报告结论（包括落实的担保措施，对企业总体评价，支持理由等）。

（二）不允许只凭企业口头/书面介绍、企业未经核实的报表数据撰写调查

报告。项目调查人对调查报告中的企业财务数据资料、企业经营情况等真实性负 责。

八、绘制申租企业关联关系结构图

结构图绘制内容：包括但不限于，关联企业的名称，注册资本，成立时间，股东出资比例，出资形式及金额，股东必须分解到最后的自然人股东层面，法定 代表人、总经理、自然人股东之间的关联关系。

2.3 融资租赁项目审查

租赁公司审批中心在职权范围内对已经业务部门调查核实的租赁项目进行 风险审查。项目审查结束，出具《租赁项目审查报告》，提交风险审查委员会审 核。

2.3.1 项目风险审查

租赁公司的审批中心对项目进行风险审查包括合规审查、财务审查、综合审 查、合同审查等内容。2.4 融资租赁项目实施 2.4.1 担保措施

2.4.2 项目实施阶段的几个要求 2.4.3 划分优质客户的标准

一、产品毛利率 25%以上

二、公司的利润率 15%以上

三、公司连续 3 年收入保持 15%以上的增长

四、公司的控制人具有很好的个人信用记录

五、企业与银行合作良好，无不良记录，银行信用等级较高

六、公司主营业务突出，市场占有率较高，该公司处于产业的上升阶段

七、关联方较少，核心竞争力明显

对于这样的客户，由于抵押物等担保措施不足，我们可以适当放宽担保条件 要求。

第四篇：业务借鉴丨民生银行是如何做小微金融风控的

【业务借鉴丨民生银行是如何做小微金融风控的？】

(2015-10-09 09:52:06)

民生银行发挥传统银行研究实力强、数据收集和数据分析能力强的优势，将信息技术转化为控制小微金融信贷风险的抓手，这将使风险控制手段从经验控制、人工监测转变为数据分析和自动化监测，而风险控制流程的重点也从前台转向了中后台。

小微客户群体具有数量庞大、分布面广、经营期短、信用记录不足、财务信息不规范等信用风险特征，违约成本低、道德风险高。与其他小微金融机构相比，商业银行存在人工成本过高、没有地域优势、无法有效与企业互动等劣势。面对以上困境，大银行该如何发掘自身优势、有效管理小微金融的信用风险？通过剖析民生银行小微金融信用风险控制的案例，希望为业界提供有益借鉴。民生银行风险控制的三大基本原则

一是“大数法则”下的投资原则。“大数法则”是指当贷款资产池中样本量足够大，且单笔资产规模较小时，实际贷款损失趋向于预期贷款损失。“大数法则”的成立需要满足三个条件：资产池的样本量要大；单笔贷款金额要小，单笔贷款产生的风险对总体平均贷款风险不会产生显著影响；资产组合的各项头寸风险相关性较弱，以对冲非系统风险。

商贷通产品就是按照“大数法则”进行投资：业务部门按照总行和小微金融业务部的投资战略，选择可进入的行业、产业链、商业圈，进行小额、多笔投资，力图将贷款违约率控制在违约概率范围内。

二是“价格覆盖风险”的定价原则。价格覆盖风险的定价原则是指小微金融的利率价格，在覆盖资金成本、运营成本以后，还能够覆盖大数定律解释的预期风险损失。如果“大数法则”成立的条件存在，则贷款的特有风险得到有效对冲，资产组合的平均贷款损失趋向于预期贷款损失，因而可以用商贷通资产组合的总体预期损失率代替单笔贷款预期损失率，降低定价模型开发难度。

三是批量、小额的交易原则。批量交易原则对于民生银行来说，一可以规避高人力成本劣势，二可以按“大数法则”实现大规模、多笔数的贷款。批量原则体现在商贷通的“一圈一链”战术上：民生银行按照商圈产业链对小微客户进行分层，从而减少了工作量、增加了客户粘合度，但这种客户整合或许会加大群体同质性、增加系统风险。而商贷通的小额交易原则用意颇深，其目的是通过降低户均贷款余额，增加贷款笔数，实现投资组合池对冲风险，降低单笔贷款违约率。三大层级的风险控制架构 民生银行小微金融业务的风险控制由董事会风险管理委员会、小微金融部及各分行分工协作进行。从管理分工上可以划分为战略决策层、业务管理层和业务执行层三个层级。其小微贷款信用风险控制总体架构和流程如图1所示。

首先是战略决策层。银行董事会风险管理委员会负责确定全行整体性业务导向、风险偏好和风险管理战略，从整体上把握系统性风险，避免小微金融业务遭遇经济周期、行业、区域问题带来的大批量违约打击。小微金融投资战略的决策对于传统银行来说是至关重要的，而其雄厚的研究实力以及广泛的信息渠道、强大的研究优势正是区域性银行及中小金融机构所不具备的。

其次是业务管理层。按照民生银行组织结构，总行的小微金融部和下级分行都具有业务管理的职能。总行小微金融部的工作主要是根据总行制定的小微金融整体发展方向制定各行业、区域的具体发展策略。

第三是业务执行层。业务执行层是最终落实战略、实现贷款发放的层级，其信用风险控制重在个案，风险控制部门负责向分行信贷部门提供风险量化工具的技术支持，各分支行在投资政策与风险量化数据的指导下，根据实际情况与工作经验在一定范围内执行具体操作。

民生银行最初实行“两级（总行、分行）管理、一级（支行）经营”，但是在实践中发现这种管理方式还是“头重脚轻”：总行权力过大，分行权力与总行有一定重叠，支行作为最下沉的组织作用发挥不够。2013年，民生银行根据小微金融2.0调整管理架构，按照“聚焦小微、打通两翼、做强分行、做大支行”方针，缩小总行授权范围，强化分行权力。总行权力从之前的批项目、批客户改为批规划，而将批项目、批客户的权力下沉给分行。同时强调做大而非做强支行，这意味着民生银行将以分行为核心，推行国外大型小微金融机构的“信贷工厂”模式——强调标准化、模块化、批量化管理。分行成为“信贷工厂”的核心层，提供信贷产品规划设计、营销策划、质量控制，支行作为执行层，侧重于对客户的落地提升和售后服务。

风险控制2.0 ——依托信息技术的信用风险控制体系

在民生银行小微金融2.0转型之后，个案层面的风险控制彻底由现场观察、经验判断转变成利用征信数据分析模型进行审批决策与贷后跟踪。然而，想要实现模型评分的精确性，还必须解决数据获取以及数据使用问题。

充分获取数据信息是关键。从信息生成的角度，可将客户信息分为静态信息和动态信息两种。静态信息一般指过去较长时间内产生的信息，更多揭示客户基本属性；动态信息是可能迅速变化的信息，更多揭示客户近期行为特征。民生银行信息获取的途径主要是内部生成和外部交换（购买）。

信息获取的途径之一是内部生成，包括获取内部静态信息以及获取内部动态信息。一方面，内部静态信息主要是客户基本信息、凭证影像等。基本信息中有客户身份特征信息和客户经营信息。信息范围不仅有小微企业主本人，而且包括企业主家庭成员。客户申请小微贷款时的相应凭证影像也全部留存。内部静态信息主要由授信工作人员在贷前检查、贷中审核阶段中获取，并将这些信息全部上传至对应信息平台，供全行进行分析和使用。另一方面，商业银行的存款、支付、结算等一系列业务为银行提供了更多的经营收入，也使得商业银行比其他机构更为容易地追踪客户交易流水信息。民生银行获取的内部动态信息，正是小微客户在其行内账户的流水情况。

民生银行在一系列小微金融产品的设计中，都体现了对账户流水信息的重视： “商贷通”产品：按照商贷通规则，凡申请贷款的客户需在民生银行开立个人结算账户，经营实体则需在民生开立企业结算账户。一方面起到了吸收储蓄的作用，另一方面也为银行的贷后监测提供了商户的流水数据。

“小微宝”产品：是指以手持移动终端（iPad）为载体，将移动互联、数据分析技术与小微金融服务相结合的移动销售平台。其实质是一款App应用。依托小微宝，民生银行建立了小微客户关怀体系，其中包括了针对小微企业主、企业主配偶及子女等的各类活动，从而获得了小微企业主及其家人多方面信息。“商隆卡、乐收银”产品：商隆卡套卡适用于小微企业主及其家人、生意合作伙伴、员工；乐收银是民生银行为小微企业提供的刷卡机，可以实时收付款。通过监测商隆卡交易情况，银行能够获得上下游企业流水、企业主家庭收支等一系列信息。同样，乐收银作为企业常用的POS机结算系统，能够将企业的每一笔交易信息传递到银行终端，实现贷后监控。能够获取到银行内部动态信息是传统商业银行在小微金融方面不可多得的优势，然而，要能够将信贷客户的流水数据利用起来，首要前提是客户选择民生银行作为主要支付结算银行，而发展小微贷款以外的小微金融服务则是实现该前提的必要条件。

信息获取的途径之二是外部交换，包括获取外部静态信息和获取外部动态信息。民生银行获取外部静态信息的内容主要是小微企业客户的工商信息、法院信息、个人及企业主的信用记录，但前提是客户必须在银行有过借贷行为。主要来源于中国人民银行征信中心，以及分行所在地的工商局、法院等，具体采用购买或者交换的方式。这部分数据为贷款提供支持的渠道相对畅通，但该部分信息仍然具有较强的局限性、不能充分反映小微客户信用情况。

银行外部的动态信息具体包括社交、消费、现金收支、经营等。借助于互联网和移动互联网技术，民生银行正在通过与银联等企业展开合作的方式尝试获取银行外部的动态信息。购买信息、搭建信息平台等都将会带来高昂的固定成本，只有小微贷款存量足够大的金融机构才能够化解这部分成本并实现盈利。在互联网时代，蚂蚁金服、微众银行等小微金融机构也已经开始探索利用借款人在线消费、社交表现等非传统数据评估借款人信用情况。

有效使用数据信息是核心。获取足够的数据信息仅仅是实现“信贷工厂”风险控制模式的第一步，数据分析、信用评价以及对分析结果的使用效率仍直接影响该风控模式的效果。民生银行在进行小微金融2.0版改革中，着手建立以两大引擎为核心的风险控制技术体系：垂直搜索引擎主要负责实现数据的储存、查询和推送，决策引擎负责贷款过程中各种评分指标的生成和推送。工作人员将前端渠道采集到的信息上传至数据平台，由决策引擎提供模型进行授信评审，并在售后系统中对已发放贷款的客户进行跟踪管理，垂直搜索引擎则为授信业务的全流程提供信息支持。两大引擎系统与前端渠道等业务系统的对接，如图2所示。

垂直搜索引擎相当于一个信息集成的查询软件，具有搜索权限的工作人员获得贷款申请人的信息档案，在放贷全程实现电子化的管理与监控。垂直搜索引擎通过综合查询、信息推送、电子档案、数据分析、销售支持五大服务，对业务系统起到支持作用。所有服务中，最核心的内容在于信息查询服务，提供银行内部、外部的多种信息。垂直搜索引擎提高了客户信息的全面性、即时性、透明性和整合性，但其质量在很大程度上取决于数据信息获取的全面性和及时性。

在垂直搜素引擎提供的大量原始信息基础上，决策引擎使用特定的数据分析技术和分析模型对数据进行分析，生成衍生指标，为各类评分模型提供依据，对贷款过程中四个重要决策内容——是否准入、担保方式、利率、授信额度——提供辅助决策。目前决策引擎主要为包括政策与限额管理、申请征信评分等在内的决策项目和模型提供支持。

从两大搜索引擎的内容看，民生银行风险控制所需要的信息技术与数据分析能力均相对完善，基本平台已经搭起，最终效果还取决于信息获取的数量和质量。两大支持体系的构建同样体现了大型商业银行的独特性：只有资金量充足的金融机构有条件承担其固定成本，而传统商业银行高昂的人力成本又使其无法像多数小贷机构那样、依赖于信贷员执行贷中贷后的风险控制。相对而言，信息化的风险控制平台建设成功降低了单笔贷款的变动成本，将风险控制的重点从贷后监控转为了贷前、贷中评审，利用银行特有的流水数据，破解了商业银行贷后监控不足的困境。我们因此认为，信息化风险控制体系的建设对传统商业银行而言几乎是必然的。民生银行小微金融信用风险管控经验总结

通过对民生银行的信用风险控制的案例研究，民生银行做小微金融业务的信贷风险控制有四方面经验值得关注：

首先，民生银行在小微金融风险控制方面优劣势并存。与地域性小金融机构相比，民生银行做小微金融在风险控制方面的优势包括，可负担和分摊大量研究、技术平台构建的高昂成本，可通过合理的贷款行业区域配置、定价定额策略分散风险，可提供储蓄、支付、结算等相关金融服务以获得客户流水数据信息用于风险控制等。同时，也存在贷后监控成本过高、组织架构复杂导致授信流程长、与客户互动能力不强等劣势。这些优势与劣势的聚合，在信贷风险管理上无不指向一个成熟的模式——“信贷工厂”模式。

其次，民生银行的风险控制发挥了大银行的优势。从小微金融1.0到小微金融2.0版本，民生银行对小微金融业务的探索与改革过程，也是发挥大银行优势的过程。与1.0版本比较，2.0风控模式更强调对大数据信息的获取和分析，更重视信息技术、互联网技术在信贷风险监测方面的全面性和即时性价值，更重视集中分析、集中决策和集中管理，因而更具有“信贷工厂”模块化、程序化、规模化的管理特征，而这种信贷工厂特征只有将业务重心集中到一个适度的高度——分行才合适，如图3所示。

再次，获取大数据能力是风控模型取得效果的关键。信贷工厂的风险控制模式，对于有强大研究能力和数据分析、建模能力的传统银行来说，最大的挑战依然是数据获取。民生银行已经将数据信息获取融入到了全方位的小微金融业务中，利用储蓄、支付、结算等多项业务服务获取含金量颇高的经营流水信息，并努力打通其他外部信息渠道以获取准确的底层数据。

最后，民生银行还需要进一步完善风险控制模型。民生银行选择将大数据征信作为其风险控制的主要方式，也就意味着分析模型的准确性将直接决定信用风险控制的准确性。从防范系统性风险的角度，民生银行的风险控制依赖于宏观研究、回归分析，当发生模型外的情况时同样面临亏损风险；从防范特有风险的角度，民生银行的贷前审批依赖于大量模型的征信评分、以及“收益覆盖风险”的定价策略，这就对模型的准确率有极高的要求；而其贷后监测更依赖于模型评分，但模型的反应往往与现实具有一定的时滞，相比于其他小微金融机构主要依赖于现场观察的贷后监测，这种对模型的过度依赖可能使得民生银行不能完全适应小微金融风险突发性强的要求。因此，民生银行有必要不断对模型进行必要的分析与调整，确保其分析控制模型的有效性与准确性。

第五篇：信和大金融供应链金融加速时代风控是立身之本

信和大金融:供应链金融加速时代风控是立身之本 供应链金融方兴未艾，在政策、技术等因素的推动下，商业银行、电商平台、P2P网贷平台、软件服务商、第三方供应链金融服务平台等各类市场主体纷纷加入到供应链金融的蓝海之中。据前瞻产业研究院预测，到2020年，国内供应链金融市场规模将接近15万亿元。信和大金融认为，供应链金融作为互联网金融行业的重要分支，它的优势在于不以借款企业的主体信用为依托，而是取决于债务人信用评估后资产质量的优劣。随着云计算、大数据、物联网和区块链技术的发展将进一步提升供应链金融的风控能力，降低业务的综合成本。对于供应链本身而言，技术与风控仍作为一个关键点掌握着整个供应链金融系统应用价值的高低。

创新解决小微企业融资难

小微企业“融资难、融资贵”问题是我国金融发展过程中需要解决的问题。“供应链上的中小企业融资难、成本高。同时，作为供应链金融的主要融资工具，如商业汇票、银行汇票，使用场景受限，转让难度大。

当前，开展企业融资的互联网金融机构不在少数，各类融资信贷创新产品层出不穷。

实际上，随着金融科技进步带来的供应链金融模式的创新，小微企业融资面临的痛点正逐步得到解决。供应链金融的本质在于企业授信方式的创新，传统模式是将高信用评级企业的信用分享给上下游的中小企业，新型模式是在产业升级和技术驱动下的基于数据的授信模式。尤其是随着云计算、大数据、物联网和区块链技术的发展将进一步提升供应链金融的风控能力，降低业务的综合成本。

供应链金融市场广阔

供应链金融作为互联网金融行业的重要分支，它的优势在于不以借款企业的主体信用为依托，而是取决于债务人信用评估后资产质量的优劣。

在“互联网+”浪潮以及政策的支持下，商业银行、物流企业、电商平台和P2P网贷平台等市场主体在供应链金融领域的市场竞争日益加剧。

2017年10月，国务院办公厅印发《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，推动供应链金融服务实体经济，鼓励商业银行、供应链核心企业等建立供应链金融服务平台，为供应链上下游中小微企业提供高效便捷的融资渠道。

随着底层交易基础设施的线上化和数字化，大量的中小企业的交易数据得以沉淀下来，由此衍生出的线上供应链金融产品也开始不断涌现。

据前瞻产业研究院的数据显示，到2020年，国内供应链金融市场规模将接近15万亿元人民币。

广阔的市场以及国家政策的支持，各科技金融公司、P2P网贷平台纷纷布局。据网贷之家不完全统计，截至2017年底，涉及供应链金融的平台数为126家，占P2P网贷行业正常运营平台数6.53%。2017年全年，P2P网贷平台供应链金融成交量近千亿，为964.15亿元，占同期P2P网贷行业总成交量的3.44%。信和大金融也在2017年布局了农业产业链金融，其中就有供应链金融业务。

风控是立身之本

在供应链融资中，贸易的真实性、交易对手的履约能力都是金融平台需关注的重点。尽管引入了核心企业，形成了一定的风险隔离，但不论是从事供应链金融服务的电商平台还是P2P网贷平台，仍然存在贸易风险、操作风险以及信用风险。

互联网金融的本质是金融。风险控制在互联网金融界一直是重中之重。无论是信用风险还是道德风险，其来源都是信息的不对称所致。在供应链金融全面加速的时代，风控与技术作为最基础的保障，是供应链金融发展的重要依托。

信和大金融作为中国金融科技领域具有强劲竞争优势的综合服务品牌，不断深挖垂直领域、移动领域大数据风控价值，全方位提升风控体系建设。

在风险控制方面，信和大金融做了不少深入探索，包括与专业智库信和研究院在大数据研究与应用方面持续发力，共同打造大数据平台的落地。在智能反欺诈方面，基于大数据的人工智能情感计算以及心理学专家模型，已经成为信和大金融智能反欺诈体系的标志成果。

在征信环节，信和大金融与战略伙伴汇诚信用合作推出了多模态AI反欺诈机器人，从而有效地解决信审环节的欺诈风险压力，使得信审，授信实现了质的飞跃。