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如何利用大数据进行担保评估及担保圈分析

企业新闻 2020-05-20 17:11:38


 

山东东营的胜通集团2020年召开第二次债权人会议,最新确认549位债权人,确认的债权金额共计216.98亿元。超过10亿债权的有5家银行,超过1亿债权的有约9家银行、2家AMC、2家保险、2家券商……整个事件中牵扯到系列金融借款合同纠纷。2017年于欢辱母杀人案、齐星集团资金链断裂、魏桥集团遭遇做空和债券抛售事件,都突出了担保派系的波涛暗涌。

一系列事件的发生不禁让企业发问,监管部门针对此类问题没有决策吗?答案是否定的,通过下图表可以清晰看出我国监管部门一直在为之做出努力变通。

既然监管力度如此之大,担保事件的发生又有何原因?担保圈有“信贷之癌”之称,指企业之间由于信用担保合约(例如 保证合同)相互连接形成的网络组织。担保圈具备风险缓释功能,但同时具有强大的风险传导功能,各类风险因素会沿着担保链在担保圈内加速传递和放大。一个企业资金链断裂出现风险,一群企业乃至一个行业都会受到牵连 ,担保圈复杂且不确定的因素太多。“互助集团”异化为“违约联盟”,而“抱团取暖”变为“火烧连营”。因为企业的破产使联保企业受牵连,当无力偿还到期债务资不抵债时跑路或被抓是必然的,一系列的连锁反应使担保圈成为信贷资产质量劣化的“重灾区”。

互保,担保圈都是风险吗?实际上互保曾被誉为解决中小企业融资难问题的金融创新 。企业互保本质上是一种信用增进机制。这种信用增进机制能够促进信贷流通效率,帮助解决信贷交易双方的信息不对称问题。“互保”是中小民营企业在融资无门时不得已的选择,是银行在 “稳健经营”和“解决中小企业融资难问题”任务之间权衡的解决之道之一。

数据发现中小微企业在东部沿海区较多,而这些地区往往是我们担保圈风险爆发的重灾区,八年以上的企业是动产抵押、土地抵押和知识产权出质的风险较大的组成。大型的企业也牵扯到担保圈,所以说涉及的不仅是中小微企业,也包括大型企业。

探究原因可能是量变产生质变。当产生质变之后,我们该怎么管控?首先是抵押之前针对担保和押品进行全生命周期的量化、确权、排查、分类和监控,其次是规避担保圈风险爆发等集中度和系统性风险。针对问题应该怎么去解决呢?

一、建立全生命周期押品管理体系

押品管理核心要点总结起来就是32个字:政策组织、押品确权、权证库管、授信关联、准入分类、价值评估、质物库管和监控分析。这些方法贯穿事前检查,事中风险预警和事后分析。

二、聚焦利用大数据进行风险监控分析

风险监控的建设目标是采集、融合、处理、分析保证人、抵押人、出质人以及抵质押品风险信息,识别、评估抵质押品风险和担保圈风险,进行风险提示和精细化分类控制。

通过深度应用内部数据、历史评估数据、外部数据、盯市数据和样本库数据,进行风险检查、风险分析和风险预警。

三、借助大数据平台助力担保圈评估分析。

通过外部大数据实时监控企业担保风险

针对具体的案件进行相关的一些监控和数据管理,主要有债权纠纷 、保证保险合同纠纷、金融借款合同纠纷、担保物权纠纷、物权保护纠纷、票据纠纷、抵押合同纠纷、质押合同纠纷。和企业经营欺诈预测有关的有虚开发票罪、虚开增值税专用发票、用于骗取出口退税、抵扣税款发票罪,生产、销售伪劣商品罪,非法吸收公众存款罪。对影响关联企业的一些担保分险,可以依托大数据进行实时的交互监控。

地产项目辅助押品准入、确权和监控生命周期管理

利用地产相关的全维度数据,构建购地、取证、开发、销售、物业服务的完整的地产项目生命周期。

汽车金融大数据+AI智能进件、辅助押品准入和分类管理

在押品分析与调查环节押品准入审批环节针对重要单证和确权资料,实现分类、完整性判断、识别比对、录入验真等智能操作,从而提高押品准入和分类管理效率。

通过外部大数据定期跟踪网络拍卖交易变化

除此之外,通过技术创新与大数据在票据质押/贴现确权、仓单、应收账款质押上链、知识产权确权等实现成为可能。

通过企业知识图谱的构建来实现担保关系。

直播中徐老师针对担保关系的4个重要概念进行了辨析和讲解:

包括担保关系的分类、担保关系的方向、担保类型的分类以及担保方式细化等。基于业务理解,将单人担保、多人联保、多人分保、互保、反担保的业务意义融入担保关系网络分析,融通行内数据以及外部数据,把企业和个人看成两个重要的实体,结合图技术和图挖掘,从而实现担保圈分析与挖掘。

其中,技术价值的关键体现在如下几方面:

  • 将复杂的担保圈网络简化为不同规模较小且相对独立的担保群,识别担保客群;

  • 发现识别高风险节点和风险传播关键节点企业,制定风险管控和处置策略;

  • 发现具有风险特征的特殊结构担保群进行风险专项检查和监控;

  • 与其他集中度风险识别客群进行关联分析等。

     

    综上所述, 解决“担保圈”问题是一个系统性工程。科技只是其中一部分,此外还需要政府、司法、银行、机构、协会、企业的参与。利用大数据的关键是在业务研究的基础上通过新技术赋能发挥群策群力的力量。
     

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