金融风控服务范文第1篇

关键词：数据采集；实时计算；规则引擎；大数据处理

金融科技（fintech）在最近几年发展的风生水起，以蚂蚁金服为代表的互联网企业和以兴业数金为代表的银行系科技集团均涉及其中。金融的核心问题之一便是风险控制，所以当前众多科技企业对外服务的核心都是大数据风控系统。

1系统设计思想

如今大量的金融机构服务的客户，特别是C端客户，不再是28理论中20%的优质客户，这些客户主要被银行甚至更加高端的私人银行垄断。因而他们的主要服务对象是80%的用户。如何从这些客户中筛选出优质客户，是这些金融机构面对的难题。如果仅仅依靠传统的风控系统，会面临审批周期长、拒贷率高、人工成本高等问题。在开发这套系统之前，我们随机从目标客户中抽取了一些样本，建立了借款客户的用户画像。从画像特征中了解到他们的主要特征是金额小、频次高、借款时间短、放款审批周期短。而这些特征也印证了对上述问题的判断。相较于传统风控系统而言，大数据风控系统强调的重心在于大数据和风控系统。传统风控系统主要是基于客户的收入水平、所在行业、负债水平建立评分卡，从而确认该客户的风险水平，所以从这方面来看，传统风控系统用的数据只是侧重反应了某一方面的状况。而大数据风控系统则是利用图像、社交活动数据、行为轨迹、地理位置等数据全方位评估用户的风险水平，规避传统风控系统的问题。任何事物都会呈现两面性，随着系统的投入使用数据会呈现出爆发式增长，并且还会出现数据变动快、系统效率变慢的问题。但是随着金融机构业务的发展，又对风控系统提出了高并发、高响应、操作简单、海量存储等更苛刻的要求。使用传统的数据处理方法已经不在适应行业的要求。因而必须要对系统做合理地切分，并且使用更新的技术方法来制作。从系统面对场景上来看，大数据风控系统不仅仅是要与信用风险做斗争，同时还要尽量支持更多场景，比如：羊毛党、支付欺诈等，不仅如此，新的系统还要监控流程中各个环节，从而达到尽早发现、尽早防控的目的。因此大数据风控系统，已经不再是一个系统，而是由若干个系统组成的系统集群，通过该集群的合力工作，帮助用户快速提升业绩。

2大数据平台及大数据风控体系建设

针对上述的设计思想，本文将以嘉银金科的反欺诈系统构建为例展开探讨。目前嘉银金科的增量数据呈现出爆发式增长，增量单位为T，这些数据主要是包括行为日志、业务日志、各类json和XML文件、照片、活体认证资料等，从数据形态上又可分为结构化数据、半结构化数据和非结构话数据，从业务属性上将其划分成若干个数据集市，比如：订单数据、支付数据、用户属性数据等。先将数据分为实时和非实时，实时数据又区分为分钟、小时、天3个范围，因为在实际的风控业务中，实时计算结合历史数据的计算占据了大量的场景。

2.1大数据平台建设

在数据体系建立中，需要将数据分层，目前主要将数据分为三层，分别是数据采集和整理层、数据建模层、数据应用层。

2.1.1数据采集和整理层

在该层中存放各种类型的原始数据和预处理数据，包括数据库数据、Nosql数据、半结构化数据、各类日志等，每天系统会根据设定的任务，自动从目标系统中抽取数据，目标系统包括各类业务系统、日志系统、交易台账等，抽取好数据后会直接进入该层的数据库。再抽取完成后，系统便会根据ETL脚本的逻辑关系，选择需要启动的脚本，将rawdata转化为productdata。离线批处理采用的是Hadoop分布式存储+分布式运算的框架，可以对海量数据进行统计分析，解决单节点极限性。目前选用的是Mapreduce/Spark混合架构，主要是因为spark主要在内存中处理数据成本较高。数据采集和集成工具使用的组件是StreamSets。

2.1.2数据建模层

该层数据是存储可用于直接用于生产系统的数据，是经过数据清洗过后的干净数据。主要以业务标签数据、会员画像、设备画像等。在该层中数据将会深度介入业务，根据需求将数据切分为多个数据集市，助力业务发展。目前这些数据的主要为风控、推荐、精准营销等业务线的深度学习模型、业务分析、数据服务接口等功能服务；在该数据层中，数据分析人员使用python\R\SAS等工具对数据建模，为下一步的数据应用提供支撑。

2.1.3数据应用层

根据业务线特点，将数据区分成适用于不同业务的数据应用产品，该层也存储报表、数据分析报告等产品的数据；该层数据在应用中典型的应用场景包括：数据大屏、BI系统等。在这里重点介绍风控体系的数据建设，风控体系数据包括了贷前、贷中、贷后，这三类数据全部融入在上述所说的体系中，其中贷前数据用于检测可能的异常行为，并在借款之前将其拒绝；贷中数据用于在借款过程中的各类模型即风险评估；贷后数据用于验证各类模型的效果，并及时提高模型的准确度。同样还需要注意的是离线批处理功能和实时计算功能并不是集中在某个数据层中，每一层都会涉及。下面将重点阐述下实时计算功能，从目前的实际需求来看，有大量的实时计算需求，比如监控、统计。而在这些计算需求中主要是各类汇总计算包括聚合计算、排序等，更为麻烦的是这些计算逻辑需要将热数据、温数据和冷数据加总。为此在设计指标数据结构必须要考虑一致。计算结果会根据实际用途存放在不同的地方，实时存储在redis/hbase，批处理方式的结果存储在hive中。系统是从消息总线来获取实时数据，结合批处理的计算结果，通过约定好各类ID将实时数据结果和批处理结果放在一起做后续的汇总计算，最终的汇总计算也是放在实时计算里实现。目前使用的实时计算工具是flink+kafka,计算逻辑是ksql定制。批处理的结果是从hive中查询，一旦查询任务过多，单机是无法承受的。这就需要引入分布式技术来分摊查询任务，本系统中引入的组件是springcloud但是在实际开发过程中，往往会有细致的问题，目前系统中遇到的最多的两个问题是：（1）线程计算任务分问题，在分布式计算过程中，每个计算任务消耗的资源和时间是不同的，有主机的任务较为繁忙，有些则空闲，所以还需对各个线程做监控，并实时调度，我的思路是在系统中加入一个类似通知栏功能，里面记录计算的任务数，已经完成的任务数，消耗时间等内容，当一个任务计算完成后告知通知栏。（2）时序问题，实时计算过程中，使用的数据源是数据流，在实时计算过程中，可能会涉及双流计算甚至更多的流。由于网络等其他问题，数据流到达消息总线的顺序可能和预想的不一样，如果不考虑着这种问题，那么会引起很多错误导致系统故障。对此，我的解决方案是：引入互相检测机制，比如算某个比率，如果分子的数据到了消息总线后，以某个时间字段为准线向前扫描一个时间段的分母，如果没有找到，则等待一个时间段，在这个时间段内探听分母的数据流。反之对分母亦然。

2.2大数据风控体系建设

在开发的大数据风控体系中，主要由三部分构成分别为操作日志收集系统、设备指纹系统、风控决策系统。

2.2.1操作日志收集系统

所谓操作日志收集就是在客户使用系统的过程中，收集用户的操作信息，用来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是提供运营的数据支撑，包括访问数（Visits），访客数（Visitor），停留时长（TimeOnSite），页面浏览数（PageViews）和跳出率（BounceRate）。这样的信息收集可以大致分为两种：页面统计（trackthisvirtualpageview），统计操作行为（trackthisbuttonbyanevent）。操作日志数据是用户行为数据，具有实时性，数据质量较高，是风控系统重要数据来源之一。这些数据可粗可细，从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，坏人的异常行为，正是大数据风控的价值。App采集到数据后，需要通过实时etl和实时计算组件，加工成业务需要的指标，然后在与其他数据合并或者直接使用。这个项目面临的主要问题：（1）数据量大：这里的数据量是指瞬间的数据流量大，目前每天的日志增量数据达到1T；（2）数据容易丢失：数据依赖网络上传，采集的数据遇到网络不通或者信号较弱时，数据就会丢失，造成不必要的损失；（3）采集环境复杂：采集端有原生界面也有H5界面，这两种页面的编程方式和获取数据的内容完全不同；第一点，在数据量大的情况下，减少服务提供的功能，在简化暴露给采集端的服务，只有接受数据的功能，同时引入消息总线，消息总线引入后，加大系统的并发和TPS，在消费端接入消息，加重消费端功能。这个思想也与目前小前端、大中台的想法一致。而且消息总线的引入也实时打通了行为数据和业务数据，为风控和营销提供了有力支撑。第二点，在采集端增加缓存，当出现网络或者其他问题时，采集的数据进入缓存，待网络环境变好后，系统会自动上传缓存中的数据。第三点，统一定义公共数据字段还有自定义字段，公共字段是指无论原生页面还是H5页面都必须上传的，自定义字段是指只能在原生页面或者H5页面采集的字段。APP需要提供接口提供给H5调用，然后统一上传。这样的好处是数据格式统一，为数据用户方提供便捷。同时也减轻不必要的数据处理工作，减少后台计算成本。

2.2.2设备指纹系统

简单来讲，设备指纹是指由某个公司定义用来唯一标识该设备的ID，也可以说设备指纹就是设备的身份证号。在风管技术实践中，设备指纹已经成为了基础技术。因为在互联网环境下，真人的身份和操作者的身份可能存在完全不匹配的情况，因而身份不确定性是互联网欺诈分子的根本支撑，在无法识别操作用户的情况下，想办法从各类设备着手，识别可疑上网行为，尽快发现与设备关联的异常操作，并对其做出反应。通常来说设备指纹包括若干个固有的、较难篡改的、唯一的设备标识。比如每台移动设备在生产出厂后，都会生成一个硬件ID，比如手机在生产过程中都会被赋予一个唯一的IMEI（InternationalMobileEquipmentIdentity）编号，用于唯一标识该台设备。在比如电脑的网卡，在生产过程中会被赋予唯一的MAC地址。这些设备唯一的标识符就可以将其视为设备指纹。通常情况下，只需简单的获取这些字段即可。但是欺诈分子在一些工具的帮助下，可以随意修改手机参数，造成原本稳定的数据变的不再稳定。如何保证数据稳定是设备指纹的最大问题，即在用户修改了手机底层数据后，还能识别出来是相同的设备。为此通过分析海量的多维度数据得出一些可靠结论，这些数据包括操作日志、设备日志等，我使用的模型包括寻找余弦相似度和设备分来解决稳定性问题。

2.2.3风控决策系统

风控决策系统是展现给用户的终端系统，但是在这个系统的后面运行这大量的模型支撑风控体系的运行。众所周知，在大数据风控体系下存在着各种维度的数据，从行为、交易、设备、位置等，这些数据也是风控模型的入参，风控通常使用的包括随机森林、逻辑回归、GBDT等模型。客户进入系统借款时，风控决策系统会对其操作和各类信息进行判断，决定其是否可以进入授信环境，当判断没有问题后。便会对其进行额度评估并给出其合适的额度。在这一过程中，规则引擎是核心环节，鉴于当前业务发展的实际情况，必须是实施部署、实时生效，并且操作友好。引入了drools为基础，并在此基础上做了深度定制。目前这套引擎在生产系统中起到重要作用，每天经受了高达几千万次的调用。

3践行成果

通过对上述系统的实施，嘉银金科已经初步建立以大数据为核心的风控体系，围绕着这套体系，已经建立起两套不同性质的风控系统：智能反欺诈系统：该系统目前承担身份欺诈、交易安全、账户安全等功能，它的定位是会员准入，只有通过该系统的认证，才能有资格进入授信环节。目前该系统平均每天的调用量高达数百万次，目前系统的各项性能指标均满足之前的设计要求，未来该系统还将继续扩容，交给B端客户使用，形成真正意义上的Saas系统。智能风控系统：该系统主要承担授信功能，通过反欺诈系统的认证后，即可进入系统，该系统主要与大数据的风控集市和实时计算交互，通过机器学习模型、评分卡等功能对借款用户进行授信，整个过程最长在3秒内完成。

4结论

金融风控服务范文第2篇

关键词:集团财务公司；信贷风险；风险防控

一、引言

作为金融体系中特殊组成部分——非银行性金融机构的财务公司从1987年诞生起，现已历经近30年，凭借着高效的集团内部资金运作效率、促进集团资源优化配置及日臻完善的金融服务质量，充分发挥“集团资金归集平台、集团资金结算平台、集团资金监控平台、集团金融服务平台”1四项功能，创新金融服务手段，拓展金融服务领域，提高金融服务水平，不断壮大自身金融实力，已在金融体系中起到举足轻重的作用。其信贷业务是为成员单位提供金融服务的重要手段，是财务公司业务最为重要的组成部分，做好信贷风险防控对财务公司实现可持续发展尤为重要。

二、财务公司信贷业务风险因素分析

(一)财务公司信贷业务风险的外因

1、政策因素影响。

一是国家政策因素。由于财务公司必须向中央银行缴存一定比例的存款准备金，因而自身用以周转和兑现的资金数量有限。二是监管多头化。目前我国财务公司面临较强势的分业监管，监管部门较多，政策分散。各个监管主体基于自身需求分别从不同的角度制定政策，用以指导财务公司行业的规范、创新和发展。这就要求财务公司需要在经营上满足各监管主体的要求，一些监管要求可能给财务公司业务带来不利影响。2三是集团政策因素。我国财务公司的股比结构基本上由集团母公司绝对控股或相对控股，集团公司的经营管理活动在一定程度上对财务公司产生影响，甚至个别方面对财务公司的正常经营形成干预，市场规律在实际操作过程中并不是实际遵循的最高法则，这就导致工作过程中，财务公司可能存在即便明知道相关决定不合理却依然要执行的客观现象。

2、“服务集团”属性易致风险集中。

财务公司在集团内开展金融业务，客户均为集团内成员单位，风险相较于银行金融机构较为可控，但同时因其依托集团、服务集团，受到集团整体经济形势的影响，加之各个成员单位在自身的生产经营活动中的不可预见风险因素，易导致风险集中。而财务公司属于集团内生性金融机构，相对商业银行而言，分散风险的手段较单一，可能出现拓扑学连锁反应，产生信贷风险，致使集团整体利益受损。

3、成员单位的偿债能力。

信用风险上升较快，出现信用事件的概率将明显上升。以能源集团为例，近两年来，能源主业板块煤炭行业受生产成本的逐年递增和市场的低迷及进口煤炭竞争激烈等内外在因素的影响，煤炭市场需求趋缓与煤炭产能释放的矛盾将愈加突出，供需两端的“一增一减”使得煤炭企业经营效益日趋下降。另一大主业水泥板块属周期性行业，受宏观经济形势影响较大，行业面临产能过剩、原材料价格波动较大、市场竞争激烈的风险。与此同时国内水泥需求已经进入低速增长期，水泥价格的淡旺季波动更为明显。由于水泥行业的产业集中度仍处较低水平，与下游产业的议价能力普遍较弱，导致水泥产品长期低价运行，盈利能力偏低。基于上述原因作为主业的两大板块净利润、经营性现金流持续下滑，部分企业亏损严重，可能导致信贷风险。同时成员单位在借贷过程中常出现“借新还旧”的情况，一旦财务公司的筹资能力出现变动或者资金短缺，支付危机出现的概率便相应加大很多。

(二)财务公司信贷业务风险的内因

1、管理处摸索阶段。

财务公司在金融市场上是近三十年来出现的新生力量，其在自身的信用管理机制与信贷方式上，还处在摸索阶段，出现信贷风险是成长过程中无法避免的“尴尬期”。

2、风险管控体系有待完善。

一是风险管控独立性问题。拓展业务往往和合规稳健存在一定的冲突性，可能出现为业务拓展而忽略合规的情况。部分财务公司尚未形成完善、垂直、独立的风险管控体系，在履行风险管理职责的过程中可能受到的干扰性因素较多，独立性体现不够，部门与岗位之间职责可能存在模糊地带，可能出现“既当运动员、又当裁判员”的情况，从而影响风控独立性判断。二是风险管理方法滞后。财务公司在风险管理过程中存在重视定性分析，主观性强，在风险识别、度量、监测等方面的科学性不够，与商业银行运用大量数理统计模型等先进方法相比，仍有待提升。三是风险管控人员素质仍待提高。风险管理缺乏精通风险管理理论和风险计量技术的专业领军人才，导致可能存在监督管理留有盲区，或由主观性较强的人工稽核的审查制度占主导，易导致公司内部控制风险的能力不稳定。随着信贷业务品种推陈出新，每个信贷业务的风险点及防控方式各有不同，财务公司较难做到各个业务品种匹配相应专业人才。同时大部分中小型财务公司存在人员储备的不足的问题，员工在实际工作过程中可能存在多肩挑的情况，面对繁重的任务，自身能力与工作意愿大打折扣，埋下了信贷风险隐患。四是全员合规理念树立不到位。尚未对全员形成全面的风险管控理念，导致在实际中出现风险管控仅仅是风控合规部门的事，致使很难将风险管理贯穿于各个岗位业务全流程。

三、财务公司的信贷风险危害

(一)与商业银行不同，财务公司以加强企业集团资金集中管理和提高企业集团资金使用效率为目的，为集团成员企业提供资金管理和金融服务的非银行金融机构，盈利目标和发展战略不一味以利润为导向，且受到吸收存款范围的制约，决定了财务公司主要利润来源于同业存放、信贷业务。近年利率市场化进程加快，同业存放利差空间不断缩小，信贷业务收入将成为财务公司主要利润来源，一旦发生信贷风险，产生不良资产，其危害的集中度与难以化解的程度将更甚于商业银行。

(二)设立集团财务公司的基本属于大型企业集团，在国民经济各领域中充当领军企业，而财务公司通过发挥资金管控能力，构建内外一体化、渠道互补、结构合理的融资体系，实现提高集团资金使用效率、盘活集团资金的作用，尤其当集团、成员单位面临临时性资金短缺时，能够发挥内部资金融通功能，确保整体资金链条安全，从而实现集团战略规划3。

四、财务公司信贷风险防范对策

(一)风险防控、构建体系

第一，构建全面风险管控制度体系。“没有规矩，不成方圆”，没有制度约束的风险管理终究是纸上谈兵。在风险管理制度体系建设过程中，明确业务制度与风险制度的联系与区别。作为业务部门制定业务管理办法，作为风险合规部门，制定相关内控合规制度，同样是制度，但侧重点应有所不同。国投财务公司业务制度侧重按照业务条线，从贷款申请、资料审查、合同审批、贷款发放、贷后管理、档案管理等方面进行全流程管理；内控合规制度对各业务流程的风险点进行梳理和细化4。能源集团财务公司从开业以来便注重制度建设，根据业务发展实际情况，及时梳理、更新、拟定制度，对尚无制度规范的业务和环节设立制度予以规范，消除制度的空白点，提高制度的适用性。通过制定《贷款业务操作规程》、《信贷及投资审查委员会工作规则》、《内部控制管理制度》等各项制度，有效规范信贷业务的开展。同时及时根据各项信贷业务品种拓新情况，做到制度先行，及时制定相关新制度，确保新业务稳健合规开展。第二，设置专业委员会强化内控。在董事会下设风险管理委员会、内部控制委员会、信贷审查委员会、审计委员会等专门组织，通过设置合理的组织架构，确保各专业委员会充分发挥作用，从战略高度提高内控的重要性。各专业委员会实行实名表决制，审批程序流程化、透明化、公正化，确保各位委员可以充分发表意见，提高公司对贷款的审批效率和防范增量风险的能力。第三，牢固构筑前中后台三道防线。三道防线指构建事前、事中、事后三道风险防线。业务部门为第一道风险防线，风控合规部门为第二道防线，审计稽核部门为第三道风险防线，从监督和事后检查的角度对风险控制措施的执行情况进行全部检查和评价。通过明确内部控制职责，完善内部控制措施，强化内部控制保障，防微杜渐，将风险管控融入公司各项业务流程，让风险防范和合规管理成为各部门和全体员工的共同职责。第四，尊重财务公司独立性。集团公司在财务公司业务发展的过程中指导与协助解决经营中可能存在的问题，并给与一定的政策支持，但与此同时应当尊重财务公司作为独立法人的主体地位，给予财务公司充分的经营自主权，不采取行政手段人为干预。同时应注意在机构、制度、人员、资金、资产、账务、营业场所等方面的相分离，切断风险相互传导渠道，严防系统性风险。

(二)把控源头、规范合同

注重规范、强化流程、有序开展合同管理工作，从合同源头遏制遏制信贷风险源。能源集团财务公司采取以下措施防控合同风险:一是注重文本规范。对公司常用的如《固定资产借款合同》、《电子商业汇票业务服务协议》、《最高额保证协议》、《流动资金借款合同》等信贷业务合同制作格式文本，并明确规定业务部门、经办人未经流程报批，严禁擅自修订格式文本进行修订，切实把控合同风险源。二是强调流程管控。严格把握“合同审查、签订、履约”三道程序，执行合同会审会签制度，重大合同执行报送制度，实现合同全过程管理。三是强化担保措施。多样化方式加大成员单位保证责任，能够有效保障信贷资产安全。四是落实岗位责任。落实合同管理岗位责任制，建立合同纠纷预警机制，形成预防为主、过程控制、分级管理、分工负责、归口把关的合同管理体系，杜绝发生因合同管理不善造成纠纷或损失的情况。五是加强履约跟踪。合同履行过程中，由业务主办部门对合同履行情况进行跟踪，相关部门在本部门职责范围内予以协助，每月初由业务部门向风控合规部门报送该月合同台账，风控合规部门对合同履行情况进行监督。

(三)稽核检查、不留盲区

首先，通过日常开展信贷管控工作，对每笔发放信贷业务进行合法性、合规性的贷前审核，把好准入关口，提高风险识别能力，保证公司信贷业务质量运行良好，防止出现不良信贷资产。其次，针对性开展专项稽核工作。如能源集团财务公司通过开展信贷业务、信贷档案管理、票据业务等专项稽核，提出合理化建议，督促相关部门及时整改落实，从而保证信贷业务重点领域和关键环节风控管理到位。

(四)审慎分类、增强防御

对存量资产进行风险分类，有利于有效化解历史遗留不良资产，同时不断增加不良资产准备，提高公司抵御风险的能力。一是坚持每季度依据监管要求和相关标准对存量资产进行五级分类，确保公司对信贷资产有更为清晰的了解，对可能出现的不良资产进行及时预警，加强对信贷风险的监测。二是实施动态拨备管理。以中国电子财务公司为例，其在按原标准集体资产减值准备的基础上，每年增加计提1000万元，直到贷款损失准备金占贷款余额的比例达到2.5%为止。

(五)量化风险、提高管理

我国财务公司大多采取定性分析为主的风险分析模式，没有通过严格的数据模型进行分析，带有一定的主观性。应积极借鉴银行业金融机构的研究成果，逐步实现由定性分析为主到定性、定量分析相结合、由单一资产的信贷风险分析向资产组合分析转变，建立信贷业务风险识别模型。采用外部评级数据计算VAR，以保证评级及违约概率的准确性。在实际操作中，财务公司也可借鉴国内大型商业银行利用内部评级结果来替代VAR，用以计算近似VAR的方式。在时机成熟时建立内部评级结果与外部评级结果之间的对应关系，提高内部评级的权威性和使用价值，最终达到准确计算VAR的要求。在一定程度上实现了对信贷风险的定量分析。这样，在信贷资产的风险管理中，就可以通过监控相关因素的变化，预测信贷资产的违约风险，及时采取控制风险的措施，有效地提高信贷资产的质量5。

(六)宣贯合规、全员普及

信贷风险管控不仅仅是靠技术和制度，更重要的是培育合规管理文化。使全员在同一种文化背景下，对风险有统一的认识，有统一的行为模式。能源集团财务公司多管齐下，稳步推进合规培育。一是通过公司内网、月度例会、法律咨询等多种形式，积极开展法制宣传活动。二是将公司领导干部法制讲座、中心组学法、法律培训制度化，确保公司领导、中层管理人员、法务人员每年集中学习培训法律知识的时间不少于40小时。三是充分运用新媒体手段开展多样化合规宣传。四是在公司内部通过高管授课的方式，让全体员工迸发出学习热情，增强员工合规守法的自觉性，培育合规文化。五是逐层逐级签订《案防责任书》、《合规承诺书》，形成全方位、立体化的风险防控体系。

五、结束语

随着金融改革的不断深化，作为与企业集团发展联系最为紧密、在企业集团金融产业中发挥至关重要作用的财务公司，如果能够有效防范信贷风险，不仅是对财务公司自身综合实力与风控能力的全方位提高，更是实现集团战略的重要保障。财务公司应随着实际工作的深入不断完善防控信贷业务风险的举措，为防范信贷风险擎起坚固的绿色屏障。让财务公司这一新生力量，实现安全有序稳健运营，在企业集团的发展壮大中做出应有的贡献！

参考文献

[1]国务院国资委、中国银监会《关于进一步促进中央企业财务公司健康发展的指导意见》(国资发评价[2014]165号》)

[2]何双喜，《财务公司未来发展的机遇与挑战》，中国财务公司2012年第5期

[3]林非园，《从资金链角度看财务公司的金融功能对企业集团发展的作用》，中国财务公司2013年第2期

[4]代中平，《关于财务公司风险管理制度体系的设想》，中国财务公司2013年第2期

金融风控服务范文第3篇

【关键词】资金管理；集团企业；价值创造

一、引言

资金是企业的血液，更是联系企业各项资源的纽带，特别是对以资本为纽带联结而成的大型集团企业而言，资金是推动集团顺利运转的驱动力，是资源配置的重要手段和途径，同时也是价值创造的源泉和动力。在新的企业竞争模式和IT浪潮的共同推动下，大型集团企业的资金管理模式也不断创新和发展。本文以山西交通控股集团有限公司为例，研究在信息化背景下集团企业资金管理的模式创新和路径优化，以期为同类企业的资金管理提供借鉴。

二、集团企业资金管理模式演进

在信息技术的推动下，集团企业资金管理模式大体有结算中心模式、内部银行模式、财务共享模式、财务公司模式等，各类模式都有其应用的场景和优缺点，各模式之间的比较如表1所示。由表1可知，目前在集团企业应用的各类资金管理模式各有利弊，同时，在不同集团企业也存在着几种模式并用、各有侧重的情况。

三、信息环境下集团企业资金管理面临的挑战

在信息技术的推动下，集团企业的资金管理模式、方法不断发生变化，管理的重心也在不断迁移，集团企业资金管理面临着严峻的挑战，主要表现在：

（一）资金管理的重心已经从支付服务转向增值服务

随着技术手段的不断更新，支付的便捷性和安全性得到大幅提高，对集团企业而言，在资金管理领域的管理重心已经从支付合规、资金安全转向了管理增值。重复性、流程性的支付业务流程越来越被自动化支付过程所替代，随着移动支付应用的普及，支付的便捷性得到很大提升，传统的以支付服务为主要内容的结算中心、内部银行等模式已经不能适应集团企业的应用需求。集团企业更多地以管理和价值创造的视角提升资金管理能力。主要表现在：（1）对资金流量、流向、存量的精细化管理。对资金的使用状况进行精细化管理，能够动态监控资金使用情况，同时合理预测资金流量，科学编制资金计划。（2）对资金使用绩效的科学评价。对资金使用效率、资金占用成本等进行精细化核算和控制，合理配置资金资源。（3）发挥资金管理对资源配置的调控作用。对于大型集团企业，资金本身是资源，同时也是资源配置的重要手段，通过对资金的合理计划和安排，撬动相关资源的协同和联动，以达到集团企业管控的目标。

（二）资金管理逐渐从货币管理向金融服务转变

传统的资金管理主要管理对象是货币，而目前越来越多的集团企业开始寻求货币管理以外的金融服务。集团企业实施资金集中化管理后，利用形成的资金池和票据池，降低内部资金使用成本，这是绝大多数集团企业开始实施资金集中管理的出发点；由于产融结合的政策背景，财务公司越来越多地承担起金融服务的职责，利用资金集中形成的规模化效应，可以提高对外融资能力，降低融资成本；通过对外投融资业务的开展，可以盘活企业沉淀资金，实现资金自身的增值和价值创造。实践证明，规模越大的企业，资金管理承担了越多的金融服务功能，并逐渐向融资租赁、保险担保、融资融券、资本证券化等领域扩展。在这一背景下，资金属性逐步由财务转向金融。

（三）风险管理逐渐成为集团企业资金管理的重要内容

随着资金管理金融化的日趋明显，风险管理逐渐成为集团企业资金管理的重要内容。风险管理主要体现在三个层面：一是流动性风险管理，主要是对日常资金的风险管理。通过资金预算和计划保证集团资金的合理流动；通过对资金使用过程的实时监督及时发现流动性问题，及时预警；通过流程标准化、智能化管理提高支付效率，控制支付风险等。二是金融风险管理，主要是对企业涉及的各项投资、理财风险进行合理评估，有效控制企业的利率风险、汇率风险、金融工具风险、客户信用风险等。三是政策制定风险。集团企业需要站在战略层面，实现资金管理的统筹计划和安排，实现集团资金链条的科学分析和决策。制定适合集团的资金管理体制和政策，防止政策不当引发系统性风险。另外，随着集团企业规模的扩张，资金加速运转，企业需要在更大的空间范围和时间范围内实现对资金的风险控制。由上可知，在信息技术的推动下，集团企业资金管理无论从内容上还是形式上都发生了深刻变化，探索新的适合集团企业资金管理的模式已经成为集团财务管理工作的重要组成内容。

四、山西交通控股集团资金管理模式的创新

山西交通控股集团有限公司于2017年11月24日挂牌运营，是山西省委、省政府立足深化国企国资改革、优化国有资本布局、培育新的强劲市场主体而成立的国有独资公司，承担山西省交通运输基础设施的投融资、建设、运营和管理。集团公司注册资本500亿元，资产总额逾5000亿元，是一家集设计、施工、监理、投资、运营、管理于一体的全产业链现代交通企业集团。拥有路桥、交控、高速、交科等10家全资、控股子公司和“山西路桥”（000755.SZ）1家上市公司，以及16家高速公路分公司。目前，管理运营高速公路5000余公里，占全省高速公路总里程95%以上。作为省内重大交通项目的投融资主体，主要负责高速公路等重大交通基础设施及相关资源的投资、建设、经营和管理，金融、证券、保险、融资租赁及高新技术等高端产业的投资经营，综合运输、现代物流、勘察设计与研发、建筑施工、咨询、监理等的经营，交通沿线土地等资源的开发经营，房地产开发经营等。可以说，在集团层面，资金管理已经和资本管理融为一体，成为企业管理的核心内容。山西交通控股集团资金管理模式的创新主要体现在以下方面：

（一）以资金管理为纽带，带动资本管理

作为投融资主体，集团企业的资金更多地具备了资本的属性。因此，集团确定了以资金管理为纽带带动资本管理的资金管理思路。主要体现在：集中有限资金资源，撬动资本配置，实现资源重组。目前，集团基础设施产业、金融产业、信息产业、交通关联产业“四大产业板块”战略布局基本形成。同时，以资金为纽带，连接集团战略、预算、计划、绩效考核等各个环节，资金成为贯穿企业资本管理的标尺和手段，实现上下计划协同和管控到位。

（二）以风险管控为导向，将资金管理上升到企业战略层面

集团业务特性决定了企业的资金管理必须以风险管控为导向，要从企业战略高度审视资金管理风险。随着集团投资日益多样化，潜在的金融风险逐步增加，这就需要企业财务人员开辟思路，借助集团规模优势和资源整合倍增效益，化解资金战略风险，控制金融产品风险，从而消除流动性风险。例如：2019年，交通控股集团与国开行山西分行多次就加强双方合作、化解政府性债务进行了深入研究，提出了一揽子解决方案，确定了以55条已运营高速公路自身收益为基础，以国开行牵头，工、农、中、建、交、邮储组成银团共同筹措总规模2607亿元的银团贷款，通过融资再安排延长期限、降低成本。

（三）以资金管理为中心，建设集团金融资源中心

在集团企业资金管理向金融管理转型的背景下，将山西交通控股资金管理定位于金融资源管理，形成对内、对外的金融资源管理中心。包括企业内部融资、对外投融资、金融工具管理、债务债券管理、资产证券化管理等。合理使用和配置各类金融工具，创新工作思路，努力推进产融结合。

五、山西交通控股集团资金管理系统实施路径

山西交通控股集团资金管理模式的创新需要有效的实施路径，为此集团确立了以信息技术为依托，以预算管理为龙头，以资金管理为主线，衔接各个业务场景的一体化资金管控体系，系统结构设计如图1所示。根据集团企业管理需求，围绕资金管理的核心应用，形成包括预算管理、资金归集、网报管理、筹融资管理、基本建设资金监管、固定资产管理、财务核算、智能分析八个子系统在内的管控框架。（1）预算管理：预算管理是连接企业战略目标和各项计划的纽带，是集团战略落地的工具。为此，集团一改预算编制主要由下而上逐级报送、逐级汇总的传统编报方式，采用两上两下的编制策略。第一，集团确定战略目标，并根据目标将任务分配给各成员组织单位，各成员单位根据分解的目标任务编制初步预算；第二，集团将各成员单位编制的初步预算汇总，经平衡审核后下发各单位；第三，各单位根据初步审核后的预算指标编制详细的资金预算，并将详细预算再次报送；第四，集团对各单位报送的详细预算经最终审定，下发各单位予以执行。同时，将预算指标嵌入核算和监督系统，实现对预算执行过程的持续跟踪和监督，并及时做出预警。在这一过程中，通过预算真正将业务与财务衔接在一起，各成员单位的预算是集团战略目标分解的量化指标，而预算的背后是刚性的资金控制，从而将各单位目标与集团目标，各单位资金计划与集团资金规划连接成一个整体。（2）资金归集：资金归集完成对资金业务的管控。根据集团管理需求，将资金归集管控分为三个层级。第一是可视，集团对下属各级单位的资金流动情况能够及时获取，实时可看；第二是可查，对资金流量、流向、存量等信息实现动态监督，并可以追溯资金的来龙去脉，实现对资金管理的精细化；第三是可控，对异常资金变动，集团可以实施有效管控，防止风险事件的发生。通过资金归集系统，实现了对集团资金使用的全面监控，动态跟踪，同时，资金管理和预算管理系统相互衔接，实现对资金预算的持续跟踪和预警。通过资金归集模块的应用，实时控制企业资金流动性风险，提高资金周转效率。（3）网报管理：主要围绕日常业务建立网上报销平台，对采购、销售、薪酬、资产购置、差旅、管理费用等日常资金使用事项实现在线申请、在线审批、在线支付，在提高支付效率的同时，完成了日常经营资金使用链条，从而实现对经营活动现金流量的持续管控。（4）筹融资管理：根据集团实际，建立了筹融资管理平台。主要完成对集团债权债务管理、内部筹融资服务、对外筹融资服务、筹融资方案管理、筹融资过程管理等功能。通过筹融资管理模块，扩展集团资金应用的金融功能，完善对各类金融工具应用的风险管控，并和资金预算相衔接，合理估算集团资金余缺，提前进行资金筹措。（5）基本建设资金监管：交通控股集团投资项目大多为长期工程投资项目，因此，对工程项目资金的使用和监管是提高集团资金使用效率的重点内容。如何合理利用资金、合理利用贷款、控制资金占用成本，提高工程闲置资金效率是基本建设资金监管的主要内容；同时，基本建设资金管控也是集团资金管控的薄弱环节，通过信息化平台实现对建设资金从计划到支付的全流程管理，有效地控制了资金风险，降低成本，提高资金使用效率。（6）固定资产管理：主要是对资金占用较大的固定资产进行统筹管理。（7）财务核算：作为基础性模块，是资金核算的最终归集点。通过多维资金管理，实现对资金管理不同时间、不同单位、不同用途、不同方式等多维精细化核算，保证资金核算能够及时反馈资金管理的状况，提供相关账簿核算信息。同时，财务核算模块也是衔接各模块的中枢，对预算、资金归集、网络报销等信息的比对参照和控制全部通过财务核算模块来完成。（8）智能分析：主要通过对各子系统数据的提取，挖掘企业资金管理的一般规律，帮助企业高层管理者科学合理地分析数据、做出决策。上述模块的应用，构建了完整的资金管控信息化平台。通过预算管理，实现资金和企业战略目标的协同；通过资金归集，实现了资金管理业务流程的自动化处理和集中管控，合理控制了集团资金流动性风险；通过网报系统，改进了传统的资金支付方式，提高了资金支付效率，降低了企业资金支付风险和成本；通过筹融资系统，扩展了集团企业资金管理的内容，有力推动了集团资金管理向金融服务功能的扩展和延伸；通过基本建设资金监管、固定资产模块的应用，实现了对大额、特殊资金的专项管理，重点控制；通过财务核算、智能分析模块的使用，提供了完备的核算信息和决策支持信息，企业各级管理者可以及时获取相关数据，支持科学决策。

六、总结和展望

山西交通控股集团财务信息化系统自2018年成功上线以来，围绕资金管理主线初步形成从预算编制、资金管理、账簿核算、智能分析为主的管控体制，取得了良好的应用效果，企业资金周转率、预算执行状况、资金成本、债务风险都得到有效控制。同时，也深刻认识到，在大智移云为代表的新IT技术的推动下，集团企业的资金管理已经从事务性应用转向支持企业战略、满足企业管理需求，集团企业资金管理已经成为企业价值创造的重要源泉和驱动力，资金管理的内涵和外延得到极大提升。

【参考文献】

［1］唐忠良.财务公司模式下资金集中管理信息化研究［J］.技术经济与管理研究，2015（11）：74-80.

［2］宋晓华，孙柏茹.“银企直连”系统下的集团企业资金集中管理研究［J］.会计之友，2014（7）：12-14.

［3］石小明.试论集团企业资金集中管理中存在的问题与对策［J］.财经界（学术版），2011（10）：49-51.

金融风控服务范文第4篇

关键词：信贷业务；互联网信贷；中小银行；银行信贷

互联网信贷业务办理便捷，可有效提升金融服务效能，更加符合现代人的价值需求，具有一定的优势。为助推互联网信贷业务的发展，2021年2月，银保监会办公厅印发了《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》，为规范互联网信贷，促进业务平稳健康发展提供了保障。但互联网信贷作为新兴业态，行业监管仍存在诸多不足，银行需要承受更多风险。因此，为正确规避风险，减少损失，中小银行应积极采取改革措施，应对现存问题。

一、互联网信贷的基本情况

互联网信贷是传统信贷业务模式的有益补充，丰富了银行产品体系和业务模式，提升了客户综合体验。从互联网信贷发展的情况来看，市场前景较好。2016年开始，人民银行、银保监会对互联网信贷发展提出了新的要求，出台了系列专项治理措施，下发了《关于加强小额贷款公司监督管理的通知》、《关于整顿“现金贷”业务的通知》、《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》等文件，互联网信贷逐步走向规范发展阶段。2018年，互联网信贷进入高速发展阶段，传统银行纷纷开始布局互联网信贷业务体系，构建“银行+金融科技企业”的新模式，部分信贷业务已实现“去实体化”运营，诸多大行的线上信贷业务规模已突破5000亿元。中小银行主要依靠联合贷款或与金融科技公司合作开发互联网贷款，规模多数突破百亿。根据产业研究院的相关数据显示，2014年到2019年期间，我国互联网消费信贷规模快速扩张，从187亿元上升至接近16.3万亿元，市场体量非常庞大，很多金融机构都推出了自己的互联网信贷产品[1]。例如：闪电贷、快贷、京东白条、蚂蚁花呗、360借条等。

二、互联网信贷业务的特征

（一）高效的业务办理效率

互联网信贷与传统信贷运作模式不同，通过运用金融科技、大数据、云计算，实现了贷款业务自助高效办理。在互联网信贷业务模式下，银行信贷业务人员以及业务审批人员，通过对大数据的挖掘，就能了解到客户的金融资产、信用记录、金融产品使用情况，以及税务、征信、公积金、消费记录、交易流水等相关数据。银行根据这些相关信息，便可快速准确的判断客户信用情况、还款能力，合理确定授信额度，业务办理效率被大幅度提升。

（二）广阔的客户触达范围

根据中国互联网络信息中心(CNNIC)在京第47次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年12月，我国网民规模达9.89亿，互联网普及率达70.4%，手机网民规模达9.86亿，网民使用手机上网的比例达99.7%。国内互联网用户群体庞大，且仍在持续增长。而以互联网作为载体的互联网信贷，理论上可触达全部网民，网络用户均可成为信贷业务潜在客户。因此，互联网信贷摆脱了传统信贷业务受网点服务辐射区域的限制。

（三）仅限于小额贷款

目前互联网信贷仍处于起步阶段，行业监管诸多方面存在着不足[2]。且由于不是当面交易，借贷双方彼此不熟悉，银行需承担更多的信用风险、操作风险、监管风险、法律风险。一些犯罪分子掌握基本的风控标准，按照风控规则制造数据，从而获得大量授信，给银行带来了较大的损失。因此，出于防范风险的考虑，互联网信贷的额度普遍不高，根据《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，对自然人消费类互联网贷款原则上不得超过人民币20万元。

三、中小银行互联网信贷发展中存在的问题

（一）信用评级方式单一

实际上，中小银行风险承受能力较差，有效管理风险对中小银行来讲至关重要，互联网信贷业务中，信用风险是最主要的风险。然而，大多中小银行的信用评价方式单一，对央行信用信息数据库有较大依赖性，缺乏对其他平台信用信息的应用。而且对借款人各类信息的迭代不够及时，无形之中增加了信用风险[3]。

（二）互联网贷款风控能力不足

中小银行的互联网贷款主要有两种：一种是联合贷款，实际操作中银行主要作为出资方，风控基本都在合作方（如微众银行的微粒贷、新网银行的好人贷），客户风险模型部署均不在本行，过度依赖第三方风控，造成较大风险隐患；另一种是自营互联网贷款，目前除了像南京银行等科技发展走在前列的银行是自建风控体系，其余多数是与金融科技公司合作，由对方提供风控及一系列技术支持，风控的掌控权仍不在手中，且一家金融科技公司会同时与十几家甚至几十家银行合作，一旦风控出现问题，风险蔓延全国，后果不堪设想。

（三）贷后管理不到位

互联网贷款主要依靠大数据，有些客户甚至见都没见过，贷款资金一旦使用，银行管理较为被动，尤其贷后管理难度较大，资金的流向、真实用途难以监控，一些客户因各种原因，无法偿还到期账款[4]。互联网贷款有笔数多、单笔金额小的特点，若中小银行投入大量人力、物力、财力进行催收，会增加银行经营成本，尤其是采用诉讼催收，投入经济成本的同时还需要付出时间成本。如果采用非诉讼催收手段，成本会降低，但催收力度不理想，会拖延逾期时间，最终造成损失。

（四）强监管下的规模萎缩

2021年2月，银保监会办公厅印发了《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》，明确提出严控跨区域经营，地方法人银行不得跨注册地辖区开展互联网贷款业务，要求自2022年1月1日起执行，存量业务自然结清。目前中小银行主要互联网贷款品种主要是联合贷款，联合贷款中至少过半数是异地贷款，随着监管要求时限的到来，中小银行互联网贷款必定大幅下降。

四、中小银行发展互联网信贷的建议

（一）完善信用信息评价体系

要想正确规避信用风险，就要完善信用信息评价体系，充分了解贷款人经济情况及各项财务指标。首先，中小银行除了要接入央行信用数据库外，还要加强与其他平台的合作，主动进行信息共享，从而丰富客户信用信息调查的广泛性、深入性。在信息调查的过程中，不仅要了解贷款人的经济状态，还要了解客户学历、身体、房产、银行流水等信息，从而准确判断客户偿债能力。其次，可借鉴蚂蚁花呗、京东白条的信用评级经验，根据每次每笔还款实际情况，对客户信用等级进行动态的评分。最后，要及时更新贷款人信用信息，至少每三个月对客户信用情况进行重新评估，从而降低风险。

（二）部署本地化风控

实施主动风控始终是监管有关商业银行开展互联网贷款的最重要最核心的要求，监管部门就加强商业银行互联网贷款风险管理能力提出明确要求，核心业务环节不得外包，要求建立健全风险管理架构、体系及机制等，不断优化和完善风控管理体系和机制，强化主动风控管理能力，独立开展互联网贷款风险管理，实现自主开展反欺诈、自主确定可全及定价、自主建模并管理、自主实施放款收款、自主监测资金用途。中小银行应尽快部署本地化风控：一是加快完善线上贷款风控体系。从风险治理架构、风险管理制度、风险管理流程、信息科技风险管理、不良贷款处置能力等方面全方位的强化风险管理机制，全面提升风险管理水平；二是加快本行网贷相关系统建设。加紧推进网贷管理系统、风控管理平台、网贷支付平台建设步伐，进而实现覆盖贷前、贷中、贷后的全流程管理，并以此为契机加紧实施统一授信管理，培育风险模型管理能力，加强信用状况评估管理，加大贷后风险监测管理，建立完善贷款支付管理，提升主动风控能力。

（三）加强贷后管理

中小银行在放贷后要跟踪贷款资金的去向，并根据贷款人资金的去向，确认客户资金的使用情况是否合理合法，对贷款人信用等级进行科学评价，从而决定后期贷款额度，减少风险损失。同时，中小银行要基于互联网信贷业务的特点，建立配套逾期信贷风险预警机制，根据风险的性质，影响的程度，为贷款客户设置财务性指标和非财务性指标，通过指标判断贷款客户可能造成逾期风险，就要提前采取应对措施。在催收阶段，中小银行要积极与专业律师或法律顾问建立合作，主动采取仲裁追讨、诉讼追讨等措施，从而通过法律手段解决逾期贷款、资金无法回收等问题，尽可能控制坏账风险。目前部分地区出现互联网法庭，针对笔数多、金额小的互联网贷款较为适用，有条件的中小银行可以尝试。

（四）互联网贷款高质量发展

中小银行应按照《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》要求，规范发展互联网贷款业务，提高本地化业务占比，防止发生系统性金融风险。一是可以合作多家联合贷款，要求每家只做本地业务，同时做好客户的统一授信工作；二是建立互联网贷款直营团队，专司负责互联网贷款的业务拓展，抢占本地市场；三是针对本地行业发展特色，研发场景互联网贷款产品，将互联网贷款融入本地消费或者经营场景，提升本地业务占比。

五、结语

互联网时代，人们对网络已产生依赖性，基于互联网办理业务的方式更加便捷，符合人们的服务需求，发展互联网信贷是现代金融服务发展的的必然趋势。因此，中小银行应抓住机遇，发展互联网信贷业务。但为了规避风险，中小银行要完善信用信息评价体系，部署本地化风控，加强贷后管理，助推互联网贷款高质量发展。

参考文献：

[1]冯辉，靳岩岩.普惠金融背景下网络小额贷款行业的法律治理[J].南京社会科学，2021(08):84-92.

[2]李耀杰.互联网金融对商业银行的影响及商业银行的应对措施[J].营销界，2021(12):19-20.

[3]刘宇欢.商业银行互联网信贷业务的风险管理研究[J].商讯，2021(07):82-83.

金融风控服务范文第5篇

1汽车融资租赁体系框架

1．1汽车融资租赁框架描述汽车融资租赁框架主要包括以下三个组成部分:(1)线下交易部分。其是以线下门店作为载体，为习惯长期线下消费的客户提供服务。也能够为线上客户提供线下体验和验车、提车、保养等服务。(2)线上交易平台。作为互联网融资租赁模式中的主要载体，涉及汽车经销商、出租人以及承租人等，并还可提供融资租赁服务及车辆买卖合同。承租人在线上平台选定车型后，提交融资租赁购车申请，通过后承租人可到门店提取实体车辆，极大地简化了购车周期，提高业务效率和用户体验。(3)线上服务平台。该部分主要是为第三方服务介入而搭建的互联网平台，能够提供信用等级评估、二手车残值评估、融资、纠纷处理等。并可基于线上服务平台加强对数据信息、基础设施的共享，进而节约经营成本。同时也可对各大厂商、经销商以及二手车商等实施统一管理，目的是进一步规范经营。与线上交易平台相互配合，以此构建互联网汽车融资租赁业务发展战略框架。

1．2汽车融资租赁获客方式在互联网背景下，汽车融资租赁获客方式主要是通过互联网端。通过合理布局提升获客能力，比如借助互联网平台引流，或者是搭建线上交易平台等。其中电商平台引流则是加强与互联网头部企业的合作，利用电商平台吸引消费者，通过平台引导进行线上交易。该方式的优势则是以低成本打通渠道资源，提高产品竞争力，实现双赢。自建线上交易平台则是筑牢自主获客业务护城河，但其对企业自身的要求较高，不仅需要投入大量的技术和资金，还需在整个产业链中占有主导地位。

1．3汽车融资租赁风险控制针对汽车融资租赁市场的发展实际，在互联网模式下主要注重前、中、后期的风险控制。比如在前期阶段，以防范信用风险以及欺诈风险为主。即是将风险管理前移到汽车采购环节，根据消费者的浏览记录等网上行为数据，通过数据挖掘分析其地理位置、消费特点等，实现非财务数据风险管理。中期阶段的风险控制则是预防承租人的违约风险。一般是在融资租赁合同中界定违约现象，设置违约处置条款。并定期回访承租人，了解车辆使用情况。根据车内GPS定位，掌握车辆是否在合理范围内使用。此外需建立催收系统，确保按时回收租金。在后期阶段，出租人主要面临二手车处置风险。由于当前我国二手车残值评估体系尚不健全，大多存在价值低估的情况。为控制风险，出租人可在融资租赁合同中增加保障汽车残值的条款，鼓励承租人优先留置汽车，并强化与第三方车辆残值评估机构的合作，最大限度降低风险。

1．4汽车融资租赁盈利模式汽车融资租赁业务的盈利渠道主要来源于四个方面。(1)车辆买卖收益。在汽车融资租赁交易环节，出租人直接向汽车经销商采购车辆，在集中采购、统一配送的形式下，有助于大幅节约采购成本。同时在批量采购条件下，出租人能够以相对较低的方式获得车辆，再按照指导价进行出租，以此赚取差值。(2)汽车融资租赁业务收益，即是其本身的金融服务收益。承租人按照融资租赁合同中的约定金额按期支付租车租金。租赁期满后，承租人向出租人支付尾款可选择留置汽车。这一过程中出租人所获得的融资租赁业务收益，主要来自收回的租金金额与车辆价格的差值。(3)二手车处置收益。当融资租赁期满后，如果承租人退租，出租人可将租赁车辆按照市场价格转入到二手车市场处置。当汽车折旧价格高于车辆残值，则可获得收益。为有效实现盈利目标，出租人需在融资租赁合同中增加贬值控制条款。(4)互联网融资租赁平台服务收益。其主要来自交易平台的服务收益，比如对入驻平台的汽车厂商、经销商、金融机构、保险公司等收取会员费用、广告宣传费用等。线上服务平台产生的收益，包含在产业链中提供企业管理系统、营销管理系统、二手车残值评估等服务的手续费用等。

2互联网汽车融资租赁发展面临的问题

2．1市场认可度有待提高目前，我国对于互联网汽车融资租赁的认识不够全面，导致对此方式的认可度不高。这是由于融资租赁模式下，汽车的所有权与使用权呈现分离状态，承租人只具有使用权，在长期形成的传统消费观念下，很难被消费者所接受。与此同时，融资租赁产品定价高于信贷类产品，也是客户接受度不高的原因之一。2．2二手车市场不完善根据互联网汽车融资租赁发展模式，当期满后则需对退租车辆实施有效处置。目前我国二手车市场生态环境尚不完善，无法有效满足汽车融资租赁业务发展的需求。比如二手车信息不透明，缺乏专业机构进行权威认证，而且全国性二手车交易信息网路系统建设尚不健全，二手车鉴定环节和评估标准不统一。部分车辆存在隐瞒或虚报、篡改信息等情况，影响买卖双方的信息对称性，不利于建设二手车市场秩序。

2．3征信体系尚未健全信用风险是互联网汽车融资租赁的重要控制内容，因此为保障该项业务的平稳进行，需要加强征信管理。但由于我国现有的征信系统是以中国人民银行征信中心数据中心为依据，就当前的覆盖率而言，尚未实现完全覆盖。从而出现较为严重的信用数据缺失问题。而且征信系统信息的来源主要为商业银行的贷款还款记录等，数据维度较为单一，难以适应互联网背景下汽车融资租赁业务的实际发展需求。同时大部分汽车融资租赁公司均未接入征信系统，同类可参考信息较少。

2．4法律监管力度不足法律监管是保障互联网汽车融资租赁健康发展的基础保障，相关成文法及管理条例不健全。这是因为互联网汽车融资租赁作为一种新业态，其发展速度较快，现有法案难以实现有效监管和规范，导致市场监管力度不足，业务发展也受到了一定的阻碍。

3汽车融资租赁发展建议

3．1提高汽车融资租赁市场认可度为实现在互联网背景下汽车融资租赁行业的健康发展，需要提高市场对融资租赁业务形态认可度。具体措施需进一步加强对融资租赁产品的宣传力度，提高融资租赁业态普及率。尤其在汽车销售的过程中，鼓励选择汽车融资租赁方式购车，适度普及所有权与使用权分离的优点，合理设置汽车融资租赁相关权利、义务条款等。

3．2加快二手车市场建设完善二手车市场建设是推动互联网汽车融资租赁的重要举措，因此应当加快建立二手车流通信息平台，严格把控二手车量的准确信息。并积极建立专业二手车信息鉴定机构，借鉴西方国家的先进做法，制定科学规范的车辆残值评估标准。同时需由政府牵头完善二手车市场配套标准和服务，如规范二手车残值评估办法、评估标准等，并利用互联网平台建立透明的公示系统，推动二手车市场趋向标准化。3．3完善征信体系建设加强对征信体系的完善建设时防范金融风险的关键性措施，根据当前互联网汽车融资租赁企业的发展现状，可在依托电商平台的基础上，利用自身优势健全互联网征信体系。通过组建第三方支付机构、运作平台以及社交网络等，全方位采集信息流，以便于全面准确的评估个人或企业的信用等级。尤其是数字时代的来临，为实现这一目标提供了可行条件，可将银行征信体系作为基础，补充大数据下的互联网征信评估信息，并引进区块链技术，确保数据安全性。

3．4健全相关法律规范对于互联网汽车融资租赁模式的发展，应当健全相关法律法规。首先在顶层设计中需要加快《融资租赁法》的立法工作，明确将互联网融资租赁纳入监管范围，确定承租人、出租人等权利和义务。同时在二手车法律监管方面，应当尽可能保障法律建设与市场发展变化相一致，对现有法律或管理条例进行修订，充分保障市场秩序的有序运行，维护消费者合法权益。在征信体系建设层面，应注重个人征信加强公开化和透明化，并完善个人信息保护法律，界定个人隐私范畴，对个人权益强化保护力度。

3．5发挥银行作用推进融资租赁业务发展银行在互联网汽车融资租赁业务中能够发挥重要作用，因此在今后建设发展中，应当提高对银行角色的重视程度。首先银行可通过直接开办融资租赁业务，或是为金融租赁公司提供助贷服务等，比如基于《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，结合融资租赁业务流程、场景及客群特点创设新车融资租赁场景贷产品，与融资租赁公司签订合作协议，贷款资金受托支付承租客户的租车租金，车辆抵押给融资租赁公司，待承租方还清银行贷款后可申请涂销抵押，银行的介入有助于释放部分存差，从而为长期开展租赁业务提供为稳定的资金支持。同时银行机构可借助其大量下属网点的布局优势，积极开展互联网汽车融资租赁宣传。不过在宣传推广过程中需要强调融资租赁物的所有权性质，加深消费者对这一业务的深刻了解，正确认识融资租赁模式。最后银行往往掌握大量客户信用资料，能够开展该项业务时提供相应的信用等级评估服务支持，尽量降低信用风险。

作者:卢彬 侯毅 单位:中信银行股份有限公司广州分行

融资租赁发展研究2

目前，我国金融租赁公司可快速扩大资产规模，这是因为高杠杆率条件下，其主要资本源于银行信贷的售后回租业务，但结合诸多实践案例可发现，此类高杠杆背景下的快速融资可能导致企业面临重大的金融风险隐患。由此可见，积极开展金融租赁机构风险管理研究对于控制企业金融风险具有重要的现实意义。

一、金融租赁风险管理理论基础

（一）金融租赁风险形成理论1.金融租赁公司外部信息不对称导致风险在金融租赁公司运营过程中，直接交易对象通常为承租人，承租人可借助租赁业务按照合同规定在特定时间段内获得对应租赁设备的使用权，同时，根据合同约定在规定周期内支付对应的租金。金融租赁公司在开展租赁业务的过程中，首先需要评估承租人的信用风险，通过数据量化承租人的还款意愿与还款能力，从而判断是否开展相关交易。在现阶段信用制度尚未完善的背景下，市场上存在较多的信用信息并未收录。因此，金融租赁公司在业务开展过程中难以通过当前阶段的信用制度全面分析、总结租赁活动中的信用风险信息。然而，承租人在自身风险信息掌控方面具有先天优势，对于整个租赁业务潜在风险的控制能力通常强于出租人，而部分承租人为确保租赁业务合同签署，通常借助信息不对称优势隐瞒自身潜在的风险信息。2.金融租赁公司内部信息不对称导致风险首先，在租赁业务开展过程中，公司为维护日常运转通常要设置不同的职能部门，招聘对应岗位的员工。但受到个体差异影响，不同员工在风险信息观测与分析方面的整体认知相差较大，对风险信息的控制能力不尽相同，导致金融租赁企业内出现信息不对称问题。其次，金融租赁企业的租赁合同多源于企业内客户经理的业务拓展。多数金融租赁公司的客户可能分散在全国各地，客户信息难以全面收集，因此，在此过程中也存在信息不对称和信息套利空间。再次，由于基础业务人员频繁接触客户，能够掌握更多用户的潜在风险信息，部分基础业务人员为顺利通过业绩考核，可能会刻意隐瞒客户的关键风险问题，以确保整个租赁业务顺利通过相关评审机制。而企业内部的信用评审人员通常不具备此类信息优势，难以通过现有手段获取对应的风险信息，在一定程度上加大了金融租赁企业的风险管理难度[1]。

（二）金融租赁风险控制理论租赁风险的诱因可能出现在多个层次、多个角度，通常隐含在业务流程的各个环节之中。全面风险管理理论提出可从顶层设计角度为租赁公司构建具有针对性的风控管理体系，大幅减少工作流程中潜藏的各类型风险。该理论认为，公司或组织为实现相应的管理计划，需要针对业务流程明确其中潜藏的各类型风险因素，针对风险管理设定专项负责机构，同时，规划科学合理的风险管理方案，从而为企业的运营拓展提供科学的防范和管控风险策略，以推动风险管理体系全面发挥作用。在实践阶段，全面风险管理理论要求所有参与企业风险管理的相关人员在工作过程中明确自身职责范围、工作流程、风控范围，同时，结合自身业务范围与工作内容，逐步将风险管理工作与企业日常工作相互整合。租赁公司在构建风险管理体系的过程中应涉及信息识别、风险分析、应急方案制订、风险管理规划等多方面内容[2]。

二、N公司金融租赁风险管理问题

（一）信用管理问题N公司租赁业务结构中占比较多的为制造业租赁业务，相关评级机构分析后发现该租赁公司在制造业租赁业务中的不良率过高，随后评级机构下调了N公司的资产质量评级。这说明N公司在信用风险管理上缺乏高效方案。就实际而言，N公司虽在基层业务流程开展过程中构建了较为科学的业务准入门槛，针对参与活动的承租人进行了调查、现场复核及多方面的评审工作，但在信用风险管理方面仍存在较多漏洞。其中，主要漏洞是N公司在租赁活动中出现较大规模的不良融资租赁，而不良租赁业务主要集中在制造业方面。经过内部风控部门的分析发现，N公司的制造业租赁比例近年来逐渐上升，2018年年末制造业租赁比例达到34.33%；而该不良业务的整体占比达到整个企业不良业务的63.33%，使得信用管理问题严重拉低了公司的资产质量[3]。

（二）资金期限严重不匹配经过后续多家评级机构的评级分析发现，N公司的流动性评级水平侧面反映出其缺乏有效的流动性风险管理工作，最明显的问题在于N公司的融资租赁项目期限并未与借款期限相互对应，因而在短期内使得N公司的现金流大幅流出，整体运营压力骤升。截至2020年12月，相关金融风控单位整理N公司融资租赁业务获取的金融资产与融资借款产生的金融负债后，根据未折现现金流进行统计，在计算出净头寸后发现，N公司即期、1月内到期、3月内到期、半年内到期的净头寸均为负值，因此，确定该企业在融资租赁中获取的现金流难以支撑后续对外筹资还款的资金需求。同时，经过分析发现N公司的1～5年到期和5年期以上的净头寸为正值，进一步表示其长期资金净流入均高于净流出，从侧面反映出资产负债在时间上并未相互对应。而出现此类问题的主要原因是N公司流动性风险管理方案缺失，融资渠道有限。

（三）操作风险暴露事件频繁发生CAMELSRatingSystemCAMELS评级制度是国际通用银行评级制度，银行监察机构根据六个因素评定金融机构的等级。CAMELS代表六个评级因素，包括资本充足(capitaladequacy)、资产质量(assetquality)、管理质量(managementquality)、盈利(earnings)、流动资金(liquidity)、对市场风险的敏感度(sensitivitytomarketrisk)。监管部门借助CAMELS评级体系分析，发现N公司在管理方面的评级也处于较低水平，这说明N公司在实际管理方面存在较多的内部问题。经过实践分析发现，N公司在管理方面的主要漏洞体现在多次出现的内部管理风险事件。例如，N公司在业务活动过程中缺少规范化的管理机制，流程中并未进行合规性检验，内控制度存在缺失问题。另外，N公司的主要管理风险问题体现在其并未在经营数据统计方面进行合理的租赁资产分类，多数资产分类数据失真。此外，监管部门还发现N公司在进行租赁资产五级分类过程中并未施行规范化标准，针对不良资产的划分与审核工作存在“双重标准”现象，这表示N公司在管理操作方面存在风险问题[4]。

三、针对现行金融租赁机构风险管理问题的优化策略

（一）调整信用风险偏好，优化信用风险管理机制建立完善的评审机制是大幅提高租赁项目风险管控效率的重要方式。具体过程应注重优化项目的整体评审管理体系建设，在策略设计、规划与执行层面积极引入“收放自如”的风险管理策略，逐步落实风险管理机制进入底层，同时，建立完善的风险运行监督机制，切实推进整体监督管理机制的有效运行。首先，在制度设计层面，将优化调整信用风险管理机制文件传递至公司内各个单位，随后由事业部门的风险管理职能单位进行管理制度复议。同时，针对信用风险机制建议进行整理，并逐步上交到总部备案，在后续商业活动中，由风险管理单位对信用风险管理机制的实际效用进行监督和反馈。其次，针对信用评审偏好问题，风控部门需结合行业基本工作特性规划风险偏好，针对不良租赁较高的制造业和农林牧渔等行业，应制订针对性处理方案，并尽可能调低其信用评审等级。针对承租人信用信息的收集与分析，金融租赁机构可参考成熟的经验。例如，引入5C分析法开展对应的信用等级分析工作。部分规模较大的金融租赁公司针对各类型租赁业务进行了全面分析，结合当前阶段租赁市场的基本走向，总结制定了具有实践操作价值5C分析法，主要用于评价承租人的道德品质、还款能力、资本实力、担保和经营环境条件等关键信息。该方法在实践应用过程中可从多个方面评价分析承租人的具体信用状况、还款能力和还款意愿；同时，还可结合多方渠道信息了解承租人的名誉、信贷记录、是否参与设计相关金融案件、有无违规处罚等内容，定性分析客户的道德品质。金融租赁机构分析承租人还款能力需要结合客户自身资产规模与还款意愿进行全面评估，而分析还款意愿则应结合承租人的历史信贷记录信息，从而得出该客户在租赁债务方面的违约概率大小，进而明确承租人的还款意愿[5]。

（二）强化内控体系，落实操作风险责任认定金融租赁机构应重视内控体系建设工作，逐步建立相关内控机制，关注内控合规事项的分析复查。具体来说，管理人员首先应确保内部监督制度在企业日常租赁项目中发挥实际作用，逐步完善现阶段操作评级体系，健全合规检视机制，逐步形成科学规范的全面管理工作方案，切实提升合规管理水平，实现管理规范化与全面化。其次，借助内控体系优势，针对各个流程的工作内容进行合规检视，并周期性调整公司经营及业务活动的风险等级，根据相关数据全面优化企业内部风险机制，梳理自有风险，控制高风险商业活动数量与规模，针对内部存在的风险问题积极进行改进与优化。此外，在内控体系建设的过程中，部门职员应针对机制运行的实际效果进行分析，并整理对应的数据信息，随后进行内控风险评级，并将相关信息报告上报到总部进行汇总。风险管理部门需要针对企业周期性的商业活动进行外部风险与内控风险跟踪，同时，借助大数据与数据信息挖掘软件对相关操作风险进行统计分析。统计事件内容应涉及内部欺诈、外部欺诈、工作场所安全、业务活动、实物资产损坏信息管理等。操作风险被发现后，相关部门应制定定期风险预报制度，周期性分析规划当前企业操作风险监测数据信息，明确特定商业活动存在重大操作风事件时应根据内控机制体系进入相应的控制流程。在风险意识树立方面，企业应针对风险管控部门的相关人员进行周期性培训工作，结合内部工作机制建立自查自纠长效机制。

（三）拓展融资渠道，采用多样化流动性风险管理手段金融租赁机构应建立完善的预算管理机制，通过科学有效的手段优化未来发展阶段的现金流管控工作，使公司的经营活动保持一定的流动性。融资租赁业务的外部环境较为复杂，若缺少业务流动性则可能导致企业运营工作受到外部不利因素的影响。若此时出现承租人逾期、银行授信收紧、同业拆借市场的流动性逐步下降等现象，多数金融租赁机构的现金流错配程度都将显著提升。另外，若机构缺少完善的流动性风险管理方案，资金期限的错配则可能进一步造成企业现金流枯竭，最终导致企业出现经营和财务问题。因此，在流动性风险管理方面，现代金融租赁机构首先应从日常风险管控角度出发，逐步提高流动性风险管理等级。在策略规划与设计的过程中，需要将企业的流动性作为风险防范的重要项目之一。在制定流动性风险管理措施的过程中，需要关注企业如何提升流动性风险抵抗力，尽可能拓展融资渠道，为企业建立较为稳固的长期资金来源渠道，并将长期负债比率提升作为公司目标之一，有效减少期限错配问题。在融资拓展方面，除现阶段常见的公司债、租赁资产证券化、资管、信托等内容外，相关企业也可联合特定银行单位共同发行金融债；也可借助外资股东创造相应的担保优势，在不同的市场地区发行点心债；还可借助授信银行营销管理经营思路，进一步提高信贷额度上限，同时延长信贷期限。

四、结语

随着金融租赁机构快速扩大资产规模，部分金融租赁机构出现盲目拓展业务、抢占市场等行为，在租赁风险管控方面缺少相关机制，导致其在后续经营过程中出现资不抵债的问题。针对此类问题，金融租赁机构应建立完善的风控管理机制，积极提高企业内外风险控制强度，借助相应的风控体系提高自身在金融租赁市场中的稳定性。

作者:单娜 单位:辽宁瀚华投资担保有限公司

融资租赁发展研究3

0引言

近几年，互联网和电商的发展浪潮也逐渐渗透到了汽车行业，迎合了部分勇于尝试新事物的消费者的需求。与此同时，随着80后、90后逐渐成为购车群体的主力军，他们不再强调汽车的所有权而是更看重汽车的使用权，消费观念的转变加上多样化金融方案的推出，使得互联网汽车融资租赁业务成为汽车消费市场的新型模式，但其中也伴随着风控模式的转变。1金融风控新技术———大数据和云计算目前汽车融资租赁业务主要有三大参与者：主机厂、经销商、互联网玩家，这其中由于互联网浪潮的快速推进和消费者消费习惯的培养，互联网玩家是最近两年发展最快的汽车融资租赁业务形式。凭借互联网基因，互联网汽车融资租赁业务具有天然的科技和场景优势，因此新型的金融科技可以广泛应用于互联网汽车融资租赁的获客业务和后续的风控流程中。目前在金融风控方面也出现了很多新型的技术手段，包括大数据、云计算、OCR、电子签章、人脸识别、区块链、人工智能等等，其中以大数据和云计算在互联网汽车融资租赁信用风险控制中的运用最为突出。大数据技术是指对海量、多维度、不同价值度的数据进行分析的技术。大数据在互联网汽车融资租赁方面的重要应用之一就是进行信用评估。由于目前我国央行的征信系统所覆盖的信息和人群都不够全面，所以可以通过搜集来自运营商、地理位置、多头借贷、关系网络和互联网行为数据等多维度数据，更精准地实现对承租人的信用评级。运用大数据技术可以很好地解决传统风控中量化风控能力不足、没有充分利用线上形式实现数据的沉淀和流转、风控系统功能滞后、反欺诈能力弱等风控痛点。云计算是一种基于互联网的计算方式，能够向计算机及其它设备提供软硬件资源和信息应用资源，通过共享使各行业实现市场规模化。互联网汽车融资租赁相较于传统融资租赁业务最大的一个转变就是大部分业务流程都从线下转移到了线上，云计算在互联网汽车融资租赁业务中的应用主要就体现在实现租赁业务线上化和数据化，促进风控智能化升级。

2互联网汽车融资租赁的信用风险分析

汽车融资租赁业务改变了传统以所有权为主导的消费信贷购车模式，其低门槛、低首付、灵活度高的业务特点吸引了很多消费者的注意。同时随着一二线城市的汽车市场逐渐饱和，低线城市和农村地区的消费需求正在快速释放，汽车融资租赁业务模式刚好满足了这些地区年轻消费群体的购车需求。据《2020中国汽车金融报告》统计，中国汽车融资租赁未来市场份额将大幅增加（如图1）。据艾瑞咨询《2019年中国汽车融资租赁行业研究报告》中的预测数据显示，我国汽车融资租赁市场规模，在2021年将会达到3897亿元。其中互联网汽车融资租赁公司成长速度尤为显著，具体如表1。从福建本土来看，已经出现了像喜相逢这样的在国内领先的汽车融资租赁服务商，2016-2018年，利润分别达到了6150万、6082万和5994万。在互联网汽车融资租赁业务快速发展的同时，我们要注意到，汽车融资租赁业务面对的群体是经过银行和汽车金融公司筛选之后的次级信用群体，及央行征信系统没有覆盖到的信用白户，这为互联网汽车融资租赁业务的开展埋下了巨大的信用风险隐患。互联网汽车融资租赁平台在业务开展过程中面临的信用风险是来自车辆租赁的单个承租方的风险，主要是指承租方的还款意愿和还款能力，具体表现为承租方租赁车辆后，主观恶意或由于客观因素造成无法按时或者全额支付租金，使出租方无法按照约定收回车辆成本以及相应利息收入。信用风险的成因可以从出租方和承租方两个方面来看，一方面跟承租方自身的信用有关，比如承租方信用意识差或者多头负债；另一方面跟出租方在授信时的判断有关，目前大多数汽车融资租赁企业在对承租方进行信用审核时，一般还是凭借传统资料，如承租方的银行流水、相关证件和证照、人行的个人信用数据等，评价结果不够客观。信用查询系统主要依据央行的征信系统，据央行征信中心统计，截至2019年底，征信系统收录10.2亿自然人的相关信息，那就意味着有将近4亿人的信用信息还未被征信系统收录，而这部分人恰恰和互联网融资租赁的客户群体有较高的重合度。另外，独立第三方征信机构发展缓慢，这些从客观上决定了信用风险的增加。同时，鉴于目前贷后催收业务在开展时会受到诸如法律合规性等因素的制约，这无形中增加了贷后催收的难度和追回损失的不确定性。因此，建立以大数据和云计算为基础的贷前信用评估模型显得尤为重要。

3互联网汽车融资租赁业务风险控制的难点

3.1互联网汽车融资租赁相对于传统融资租赁业务的变化互联网汽车融资租赁业务虽然和传统融资租赁业务的本质是一样的，但是由于互联网基因的加入，使得业务形式发生了一些变化：首先，从获客方式上来看，当下消费者消费行为更多发生在线上，互联网融资租赁的获客方式也更多转移到了线上；其次，在风险控制方面，传统的风控方式更多依赖纸质材料导致风险较大，随着数据线上化，风控也更多依赖线上技术手段；再次，车辆在交易过程中业务更多地实现线上化；最后，互联网汽车融资租赁业务的金融场景也实现了线上化。

3.2互联网汽车融资租赁业务的风控难点汽车融资租赁业务具有小额分散、每笔业务之间违约相关性弱、整体资产质量受部分主体违约影响较小的特点，互联网汽车融资租赁业务又更加依赖信息化和数字化，线上化操作风险隐蔽性强，线上线下整合难，增加了风险识别和管理的难度；基于此，对于互联网汽车融资租赁业务来说，在交易场景、融资租赁公司的主体风险和基础资产方面进行有效管理就显得尤为重要，这就意味着需要保证数据的真实完整性、风控模型的有效性、稳定性和可靠性，同时对融资租赁的产品设计、风控模型的搭建和运营管理的科技化要求也就更高。在互联网汽车融资租赁业务中，要想实现有效信用风险管理，需要分析交易场景中必要的数据和信息，利用交易过程中采集的数据和通过第三方渠道获取的数据对核心交易流程、风控标准和风控措施进行持续验证。从承租者这个角度来看，风控主要是数据质量和模型建立两个角度，从根本上来说，模型建立不是难点，关键的是收集的数据质量，比如可以从哪些网站收集到数据，这些数据是否与官方相关部门连接等，数据沉淀量怎么样，需要收集更多维度的数据保证风险管理模型的效果。数据系统的完善需要在平常的业务开展过程中不断地积累和保存数据，经过风控模型开展信用风险控制的过程中会实现数据沉淀，这些沉淀后的数据经过数据清洗参考价值就会越来越高，逐渐实现由数据收集过渡到数据驱动。这里主要是个人数据，涉及到个人隐私安全的问题，因此需要尽快完善个人征信制度。

4基于大数据和云计算的互联网汽车融资租赁的信用风险控制思路

在基于大数据和云计算进行互联网汽车融资租赁的信用风险控制时，需要先建立出租方自身的数据系统、然后搭建风险评估模型、信用评价体系和风险定价系统，搜集出租方自身系统内外部用户的大量数据，进行相应分析，这样才能发挥云数据系统和评估定价模型在互联网汽车融资租赁业务风险控制环节的最大效应，从而实现真正以数据为驱动，提高风险控制流程的效率。

4.1信用评估评分模型的筛选具体来说，评分模型可以细分为准入模型和审批模型。在传统的信贷业务中，对个人客户信用风险的判断主要是通过信用模型的评估对客户的信用等级进行评定，确定客户是属于优质客户、风险客户还是不良客户。信用评估主要侧重两个方面的内容，一是客户的还款意愿，二是客户的还款能力，传统的做法是建立如评分卡技术的信用评估模型，通过计算得出客户的信用分，根据得分情况进行分级判断。常见的个人信用评估模型分为统计类和非统计类。逻辑回归模型样本数据线性与非线性皆可使用，但存在评价指标界限，不适用于高维数据的缺点；BP神经网络模型数据处理运算快，有较强的容错能力，但数据需要量大。汽车融资租赁业务个人客户信用数据类型多且复杂，在后期优化信用数据引入大量数据后要求模型具备处理高维数据的能力，且涉及信用分类问题，因此非统计类的BP神经网络模型更为适用。

4.2模型指标的选定当前，互联网汽车融资租赁公司的主要客户群体是次级消费群体。如果租赁公司依然关注客户的央行征信、客户的负债比和流动现金比例，就很难开展业务，租赁公司更应该关注用户的行为习惯，或者说是用户的大数据分析。4.2.1准入条件在准入门槛方面，我们可以从以下基本信息来进行筛选：消费者的年龄、行业、地区、驾驶证违章、出行信息、其他负面信息，对于没有达到指定条件的不予通过。在信息真实性的验证方面，可以借助一些科技化的手段和设备来互联网玩家主要事件腾讯百度阿里巴巴京东2018年3月，腾讯参投瓜子二手车C轮融资。腾讯完成了在新车电商、租车和二手车电商主要领域的布局2017年2月，百度金服事业群组与佰仟融资租赁达成合作2016年，阿里旗下蚂蚁金服参与大搜车C轮投资，推出汽车融资租赁产品“弹个车”金融先后投资了易鑫和花生好车表1互联网巨头在汽车融资租赁领域的布局资料来源：前瞻产业研究院.·188·辅助完成身份校验，比如可以通过后台集中化视频电审的方式进行交叉验证，对于消费者提供的个人工作单位、联系电话、生活行为等数据进行验证，降低欺诈风险。4.2.2关键指标对于汽车融资租赁的客户来说，重点应该放在客户的消费行为习惯、社交信息和互联网信用信息等方面上来。在用户的消费行为习惯方面：在互联网大环境下，我们更应该关注消费者的消费信息和社交信息，关注他社交和电商平台上留下的痕迹，这些属于系统外部数据，可以通过与第三方达成合作来获得数据并进行相应分析。比如喜相逢融资租赁有限公司通过消费者的手机号，经过天猫等第三方数据分析后发现，虽然有一些逾期行为和其他问题，但是通过分析客户的浏览网站时长和主要通话对象的身份，就大概可以判断消费者的社交范围；同时也可以与物流公司合作，查询以该手机号码为收件人的相关购物记录，大致就可以判断出这个消费者的群体类别、以及他的社交习惯和收支情况等。之前喜相逢风控部门就发现这样的一个案例，一个30岁左右的男性消费者打算在该公司通过融资租赁的方式购买一台30万以上的奔驰C级车，但是通过相关系统数据分析后发现，这名客户的上网时间不长，手机号对应的收货地址经常进行更换，消费水平长期低于两百元，没有购买一些贵重物品，从而推断该客户的工作可能不够稳定，进而怀疑客户的还款能力。将这类型信息进行归纳分类并加以分析后一般能够获得一些比较有价值的线索。在取得客户授权的时候，还可以对他互联网上的多头借贷进行查询，引入外部黑灰名单、网贷共债逾期等，比如说蚂蚁花呗、京东白条等相关互联网上的多头借贷。通过查询这些信息，并给客户的工作单位和朋友进行电话调研，大概就可以得到客户的一个基本画像，确定这个客户大致的还款能力区间，了解这台车的承租人的消费习惯和社交群体。

4.3大数据风控模型逻辑分析在大数据和云计算的技术支持下，完成互联网汽车融资租赁业务的风控模型大致分为以下几个步骤：①数据分层：对搜集的系统内外部数据进行分层处理，从横向上，按照行业形态、业务模式等做好场景分类；从纵向上，按照数据的有效性和重要性进行分层设计。②特征工程：是通过机器归纳的方法，针对不同的源数据以及分层特点，提取特征的过程，这个过程可以通过行业专家进行分析提炼也可以通过机器算法进行辅助。③智能建模：在特征提取完成之后对特征的组合权重通过数学算法进行模拟演算，形成具有针对性的场景模型。④演算修正：信用准入和评估模型根据各自应用场景，通过不断输入增量数据和模型微调，进行重新演算和修正优化。⑤数据回归：模型修正优化后对存量数据进行回归计算，并重新对风险进行预测，将预测结果反馈给运营和管理部门，这将使业务流程、营销策略、管理模式得到进一步的修复和优化。

4.4模型的使用模型搭建好之后，接下来要考虑的是模型运用的问题，可以在实际操作中利用表格的方式实现数据的整理和转化，将每个信用评分区间的坏账率和预测正负样本分隔程度的指标KS值列出来，然后划分阈值，作为后续业务风险的审批依据。识别完欺诈风险和信用风险，与后续资产质量直接挂钩的就是互联网汽车融资租赁企业如何进行产品设计，即放款额度和价格，所以额度定价模型也是非常重要的一环。通常会把信用评分结果和个人还款能力的评估做一个交叉，对客户进行风险细分，还款能力强同时信用风险低，代表客户资质好，就可以相应地提高客户地额度空间；信用风险高同时还款能力弱，代表客户资质差，就可以相应的提高客户的首付比，降低放款额度空间，提高客户的违约成本，实现更好的风控效果，如图2所示。

5总结

在实际业务操作过程中，互联网汽车融资租赁企业有时为了增加业务量，会降低准入门槛，这无形中也增加了信用风险，所以开展业务量的规模和资产不良率是成正比的。由于每一家企业的风险偏好不一样，因此可以在业务开展过程中找到最适合自己企业的业务量水平和能接受的不良率水平。

参考文献：

[1]刘志惠，黄志刚，谢合亮.大数据风控有效吗？———基于统计评分卡与机器学习模型的对比分析[J].统计与信息论坛，2019.

[2]左晨.汽车融资租赁的大数据风控应用浅议[J].产业研究，2020.[3]刘占辉.大数据智能如何助力汽车金融风控[C].SP闪光辉之反欺诈分享会，2018.[4]2019年中国汽车融资租赁行业研究报告.

[5]安福绪.大数据背景下消费信贷风险因素分析[D].2015.