如何利用大數據進行擔保評估及擔保圈分析

2020-05-20 17:11:28    來源:財訊網

山東東營的勝通集團2020年召開第二次債權人會議,最新確認549位債權人,確認的債權金額共計216.98億元。超過10億債權的有5家銀行,超過1億債權的有約9家銀行、2家AMC、2家保險、2家券商……整個事件中牽扯到系列金融借款合同糾紛。2017年于歡辱母殺人案、齊星集團資金鏈斷裂、魏橋集團遭遇做空和債券拋售事件,都突出了擔保派系的波濤暗涌。

一系列事件的發生不禁讓企業發問,監管部門針對此類問題沒有決策嗎?答案是否定的,通過下圖表可以清晰看出我國監管部門一直在為之做出努力變通。

既然監管力度如此之大,擔保事件的發生又有何原因?擔保圈有“信貸之癌”之稱,指企業之間由于信用擔保合約(例如 保證合同)相互連接形成的網絡組織。擔保圈具備風險緩釋功能,但同時具有強大的風險傳導功能,各類風險因素會沿著擔保鏈在擔保圈內加速傳遞和放大。一個企業資金鏈斷裂出現風險,一群企業乃至一個行業都會受到牽連 ,擔保圈復雜且不確定的因素太多。“互助集團”異化為“違約聯盟”,而“抱團取暖”變為“火燒連營”。因為企業的破產使聯保企業受牽連,當無力償還到期債務資不抵債時跑路或被抓是必然的,一系列的連鎖反應使擔保圈成為信貸資產質量劣化的“重災區”。

互保,擔保圈都是風險嗎?實際上互保曾被譽為解決中小企業融資難問題的金融創新 。企業互保本質上是一種信用增進機制。這種信用增進機制能夠促進信貸流通效率,幫助解決信貸交易雙方的信息不對稱問題。“互保”是中小民營企業在融資無門時不得已的選擇,是銀行在 “穩健經營”和“解決中小企業融資難問題”任務之間權衡的解決之道之一。

數據發現中小微企業在東部沿海區較多,而這些地區往往是我們擔保圈風險爆發的重災區,八年以上的企業是動產抵押、土地抵押和知識產權出質的風險較大的組成。大型的企業也牽扯到擔保圈,所以說涉及的不僅是中小微企業,也包括大型企業。

探究原因可能是量變產生質變。當產生質變之后,我們該怎么管控?首先是抵押之前針對擔保和押品進行全生命周期的量化、確權、排查、分類和監控,其次是規避擔保圈風險爆發等集中度和系統性風險。針對問題應該怎么去解決呢?

一、建立全生命周期押品管理體系

押品管理核心要點總結起來就是32個字:政策組織、押品確權、權證庫管、授信關聯、準入分類、價值評估、質物庫管和監控分析。這些方法貫穿事前檢查,事中風險預警和事后分析。

二、聚焦利用大數據進行風險監控分析

風險監控的建設目標是采集、融合、處理、分析保證人、抵押人、出質人以及抵質押品風險信息,識別、評估抵質押品風險和擔保圈風險,進行風險提示和精細化分類控制。

通過深度應用內部數據、歷史評估數據、外部數據、盯市數據和樣本庫數據,進行風險檢查、風險分析和風險預警。

三、借助大數據平臺助力擔保圈評估分析。

通過外部大數據實時監控企業擔保風險

針對具體的案件進行相關的一些監控和數據管理,主要有債權糾紛 、保證保險合同糾紛、金融借款合同糾紛、擔保物權糾紛、物權保護糾紛、票據糾紛、抵押合同糾紛、質押合同糾紛。和企業經營欺詐預測有關的有虛開發票罪、虛開增值稅專用發票、用于騙取出口退稅、抵扣稅款發票罪,生產、銷售偽劣商品罪,非法吸收公眾存款罪。對影響關聯企業的一些擔保分險,可以依托大數據進行實時的交互監控。

地產項目輔助押品準入、確權和監控生命周期管理

利用地產相關的全維度數據,構建購地、取證、開發、銷售、物業服務的完整的地產項目生命周期。

汽車金融大數據+AI智能進件、輔助押品準入和分類管理

在押品分析與調查環節押品準入審批環節針對重要單證和確權資料,實現分類、完整性判斷、識別比對、錄入驗真等智能操作,從而提高押品準入和分類管理效率。

通過外部大數據定期跟蹤網絡拍賣交易變化

除此之外,通過技術創新與大數據在票據質押/貼現確權、倉單、應收賬款質押上鏈、知識產權確權等實現成為可能。

通過企業知識圖譜的構建來實現擔保關系。

直播中徐老師針對擔保關系的4個重要概念進行了辨析和講解:

包括擔保關系的分類、擔保關系的方向、擔保類型的分類以及擔保方式細化等。基于業務理解,將單人擔保、多人聯保、多人分保、互保、反擔保的業務意義融入擔保關系網絡分析,融通行內數據以及外部數據,把企業和個人看成兩個重要的實體,結合圖技術和圖挖掘,從而實現擔保圈分析與挖掘。

其中,技術價值的關鍵體現在如下幾方面:

將復雜的擔保圈網絡簡化為不同規模較小且相對獨立的擔保群,識別擔保客群;

發現識別高風險節點和風險傳播關鍵節點企業,制定風險管控和處置策略;

發現具有風險特征的特殊結構擔保群進行風險專項檢查和監控;

與其他集中度風險識別客群進行關聯分析等。

綜上所述, 解決“擔保圈”問題是一個系統性工程。科技只是其中一部分,此外還需要政府、司法、銀行、機構、協會、企業的參與。利用大數據的關鍵是在業務研究的基礎上通過新技術賦能發揮群策群力的力量。

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免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。

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