供应链金融环境下中小企业信用风险评估
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作者:吴沈娟
摘要：本文基于信用5C理论，运用基本分配型判断矩阵的权数方法，为品德因素、能力因素、资本因素、抵押因素、条件因素赋权重，构建信用风险评价体系，以此合理进行供应链金融环境下中小企业信用风险评估方面研究。
关键词：供应链金融 信用风险 分配型判断矩阵
随着互联网信息技术的快速发展以及各种数据信息来源的不断涌现，数据量正以前所未有的速度增长，“大数据”一词应运而生。大数据或称巨量资料，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，包括结构性数据、非结构性数据、传感器数据和新类型数据。在供应链金融环境下，利用大数据分析有效提升了中小企业信用风险评估的效率和准确性，降低了之间的交易成本和信息不对称程度。
一、供应链金融环境下大数据特征
供应链金融环境下，大数据具有网络化、信息对称性、高效率、服务边界扩大化和普惠金融等特点。
第一，网络化。大量的供应链金融产品和服务在大数据时代都是通过网络来展现，其中移动网络获取大数据正在成为供应链金融服务的一个主要途径。随着法律监管政策的不断完善，大数据技术的不断发展，中小企业很多财务信息数据等都通过网络实现，海量的数据能准确高效的说明企业的信用风险情况。
第二，信息对称性。每个信用主体获取数据的能力不同，供应链金融产品和服务在核心企业与中小企业之间的信息往往不对称，但在大数据时代这一缺陷得到了弥补，核心企业可通过网络实时获知相关的信息。
第三，高效率。大数据的环境下，很多流程和动作是在线上发起线上完成，有些是自动实现。强大的数据分析能力，能够及时准确地在最合适的时间和地点提高供应链金融产品和服务，金融业务效率飞速提高，交易成本也随之大幅降低。
第四，服务边界扩大化。供应链金融是一种带有模式创新的金融服务，在大数据技术之下，供应链金融服务对象会更多，海量数据能有效打通商业银行与企业供应链之间的通路，造就具有高度融合性的供应链金融服务。
第五，普惠金融。普惠金融指的是能有效全方位地为社会所有阶层和群体提供服务的金融体系。大数据在供应链金融的服务对象和范围扩展，金融服务随之更加接地气，俨然一种“飞入寻常百姓家”的趋势。
二、供应链金融环境下大数据变革的三个阶段
供应链金融环境下，利用大数据进行中小企业的信用风险评估，有三个主要阶段：识别需求、风控管理、创造优势。
变革过程的第一个阶段是识别需求。这一阶段的认知主要来自于核心企业对自身的信用风险认知。到目前为止，企业的财务指标没有一个统一的判断标准，因此利用客观的财务指标去分析信用风险存在一定的不合理些。如果企业能认识大数据的重要性，深入研究大数据和数据挖掘等信息技术应用方法，以数据库为基础，打破企业之间的信息孤岛，建立起针对中小企业信用风险防范的数据分析模型，能有效加强对中小企业的信用风险管理。
变革过程的第二个阶段是风控管理。大数据风控是指通过大数据构建风控模型，从而对借款人进行风险控制和风险提示的风险管理办法。例如通过检验大数据中两种变量之间可能的联系，对事物进行因果关系分析，从而优化风控管理。大数据风控凭借着数据挖掘和神经网络等技术来消除互联网金融交易双方的信息不对称，利用这些数据，寻找不同特征与违约率之间的相关性，并为不同的特征赋予权重，从而评估相关风险发生的可能性大小，从而应对供应链金融业态频发的信用风险。
变革过程的第三个阶段是创造优势。企业经过大数据分析，结合信用评估结果，就必须继续利用大数据分析创造优势，即在数据分析应用中以整个企业为出发点，跨企业、跨供应链，让更多中小企业获得和大公司一样的资源与机会，从而有效配置资源，提供供应链金融的效率。
三、大数据分析在供应链金融环境下信用风险评估的案例
深圳微众税银信息服务有限公司通过涉税数据对企业实施整体信用评价，即主体征信评估、开发交易征信模型评价供应链交易信用，共同构建审批决策引擎，并运用发票数据对信贷资金用途和流向实施监控分析。其整体业务逻辑如下：利用企业的税务数据作为核心数据，构建评价指标，开发企业信用评分模型，开展供应链金融中的首要环节即企业整体风险评估，然后利用交易信用评估结果，筛选出合格下游交易商，同时构建区分指标，找出符合理想标准的合格交易商，开始实施额度的输出，后进行进项发票的数据分析，掌握贷款资金的用途和流向，基于销项发票数据的分析，评估企业与下游客户在贷款期内的交易量表现。
四、结语
大数据能够准确客观反映企业各方面真实面貌，帮助银行等金融机构对供应链金融的关键利益方（尤其是融资对象）进行深入了解，对其进行信用风险评估，这将有效提升中小企业融资信用，创新金融服務，激发供应链整体活力。
参考文献：
[1]宋华.智慧供应链金融[M].北京：中国人民大学出版社，2019：250-254.
基金项目：本文系2019年浙江金融职业学院（2019年度基本科研业务费一般项目）“供应链金融环境下中小企业信用风险评估研究”（项目编号：2019YB05）的阶段性研究成果。
作者单位：浙江金融职业学院金融管理学院
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