Cómo utilizar servicios de big data para informes crediticios
1. Los antecedentes del nacimiento de los informes crediticios de big data
En las últimas dos décadas, con la reforma del sistema económico, el sistema de crédito corporativo de mi país ha experimentado grandes cambios. El paso de las empresas como principal grupo crediticio a las pequeñas, medianas y microempresas como principal fuerza crediticia. Ante la aparición de nuevos grupos de préstamos, los bancos y otras instituciones financieras no pueden proporcionar fondos suficientes, lo que genera un "dilema de financiación para las pequeñas y medianas empresas" cada vez más grave. Ya en 2001, Lin Yifu publicó un artículo "El desarrollo de instituciones financieras pequeñas y medianas y el financiamiento de instituciones financieras pequeñas y medianas" en "Economic Research". Creía que las instituciones financieras pequeñas y medianas son más. adecuado para atender a las pequeñas empresas, que sentó las bases teóricas para promover vigorosamente el desarrollo de las pequeñas y medianas instituciones financieras en mi país. El establecimiento de bancos comerciales urbanos, cooperativas de crédito rurales y pequeñas empresas de préstamos ha provocado un aumento de los productos crediticios para las pequeñas y microempresas en toda la sociedad, ha mejorado considerablemente la oferta de fondos y ha cambiado en gran medida el entorno financiero para las pequeñas y microempresas en últimos años.
Sin embargo, el surgimiento de pequeñas instituciones financieras no ha resuelto fundamentalmente la difícil situación de las pequeñas y microfinanciaciones. En comparación con las grandes empresas, la proporción de fondos ocupada por las pequeñas y microempresas es extremadamente baja (alrededor del 30%), lo que resulta extremadamente desproporcionado con respecto a la contribución de las pequeñas y microempresas al PIB (alrededor del 70%). En los últimos años, la presión sobre las pequeñas y microempresas para que sobrevivan ha ido en aumento, la competencia en las industrias tradicionales ha sido feroz y los márgenes de beneficio se han reducido. Las ventas a crédito sometieron a las pequeñas y microempresas a una presión brutal de rotación de capital, y las pequeñas y microempresas de todo el mundo quebraron debido a la rotura de las cadenas de capital. Esta situación ha agravado aún más el comportamiento "reticente a los préstamos" de las instituciones financieras. Las expectativas negativas para los préstamos a las pequeñas y microempresas han llevado a una contracción de los préstamos a las pequeñas y microempresas, y tanto las pequeñas y microempresas como las pequeñas instituciones financieras han caído en un círculo vicioso. Las pequeñas y microempresas y las pequeñas instituciones financieras se encuentran en la base de todo el sistema crediticio.
El dilema del crédito a las pequeñas y microempresas parece ser muy complicado e involucra comportamientos macro y micro, pero en realidad todas las dificultades del crédito a las pequeñas y microempresas se concentran en un punto: el lado del fondo cree que los riesgos de las pequeñas y microempresas no se pueden ver con claridad. Naturalmente, no se pueden otorgar préstamos, lo que constituye el llamado "riesgo de asimetría de información" debido a la incapacidad de identificar los riesgos, los inversores formulan políticas de préstamos para evitar los pequeños y microcréditos; La formación de "selección adversa". Los pequeños y microcréditos se detienen aquí y caen en el dilema de no tener dinero para prestar. Los grandes bancos y las pequeñas instituciones financieras enfrentan el mismo problema, por lo que es poco lo que pueden hacer en materia de microfinanzas. Este problema puede denominarse colectivamente como la falta de un sistema de crédito social que genera altos riesgos crediticios.
La falta de un sistema crediticio dificulta que los inversores vean claramente la situación real de las pequeñas empresas. Hay razones prácticas para ello. La gestión interna de las pequeñas y microempresas en mi país es muy desordenada y muchas transacciones no cuentan con métodos de registro estandarizados. Los inversionistas formales deben someterse a una estricta diligencia debida para investigar y tomar decisiones sobre la primera fuente de pago (pago del préstamo a través de negocios) y la segunda fuente de pago (garantía). Este proceso puede denominarse "consulta de crédito" o "revisión de crédito". Como hemos analizado antes, debido a la falta de métodos efectivos de investigación y revisión de crédito disponibles para las pequeñas y microempresas, este proceso no sólo requiere mucho tiempo y es costoso para los proyectos de microcréditos y pequeñas empresas, sino que también es difícil encontrar información precisa, verdadera y información valiosa, lo que dificulta la tasa de éxito del crédito para pequeñas empresas. De manera similar, las instituciones de capital privado y las instituciones de capital privado no tienen la capacidad de realizar investigaciones relevantes y solo pueden confiar en sentimientos y otros métodos para prestar, lo que conlleva mayores riesgos.
De esto se puede concluir que el cuello de botella de los préstamos a las pequeñas y microempresas es "la falta de servicios crediticios básicos eficientes, de bajo costo y de alta precisión". Es concebible que si los inversores tienen la capacidad de identificar con precisión si las pequeñas empresas son confiables a bajo costo y luego toman medidas auxiliares de control de riesgos (garantías, hipotecas, etc.), las pequeñas y microempresas se volverán rentables y tendrán acceso. al capital. El crédito de big data se genera en este entorno social.
En segundo lugar, explore varias formas de utilizar la tecnología de informes crediticios de big data.
Con la aplicación profunda de la tecnología de big data en diversas industrias, el uso de big data para abrir canales de informes crediticios se ha convertido gradualmente en la conciencia general de la sociedad. Los profesionales de servicios de crédito, las agencias de crédito gubernamentales y las compañías financieras de Internet han realizado exploraciones incansables en esta área, con la esperanza de encontrar un método de evaluación cuantitativa y en profundidad para las pequeñas y microempresas. Analicemos las características de varios de los principales métodos actuales.
(1) Modelo de evaluación (calificación) crediticia cuantitativa (de adentro hacia afuera)
Durante muchos años, las agencias de crédito, las agencias de informes crediticios y las agencias de calificación han estado esperando formar Un modelo de crédito cuantitativo, después de importar todos los aspectos de los datos al modelo, puede generar automáticamente resultados de calificación y preguntar si se pueden otorgar préstamos. Después de un largo período de exploración, investigación y experimentación, este modelo ideal no ha sido lanzado. Algunos inversores nacionales poderosos han introducido modelos de análisis crediticio de famosas empresas consultoras de Japón y Estados Unidos. Sin embargo, estos modelos tienen poca aplicabilidad a la situación interna real y no han logrado los resultados esperados. Después de importar datos relevantes, pueden analizar el pago. de las empresas. Hacer juicios fiables sobre su capacidad y voluntad de pago.
Los modelos extranjeros avanzados y años de exploración de modelos por parte de instituciones nacionales no han formado un modelo cuantitativo universal y eficaz para juzgar a las pequeñas empresas, principalmente porque la calidad de los datos de las pequeñas empresas en mi país es baja.
Porque los datos corporativos utilizados en el país y en el extranjero son principalmente datos de estados financieros y los datos financieros son emitidos por empresas de contabilidad. El sistema crediticio de nuestro país presenta enormes deficiencias. Casi siempre se elaboran informes de auditoría emitidos por empresas contables y su credibilidad es muy baja. Para las empresas honestas, este informe tiene una gran importancia como referencia, pero para las empresas que defraudan deliberadamente los préstamos, es posible que no puedan ver los defectos en el informe de auditoría. La exploración de diversos modelos cuantitativos no ha logrado resultados satisfactorios precisamente porque los datos en los que se basan son de baja calidad, por lo que de todos modos es imposible obtener información verdaderamente valiosa. Este método básicamente se declara inválido.
(B) Modo de acceso a la base de datos externa (de externa a interna)
En el caso de la mala calidad de los datos internos, varias instituciones comenzaron a buscar fuentes de datos más amplias y confiables, como como datos de departamentos gubernamentales, datos del sistema tributario, información industrial y comercial, datos comerciales de autoridades industriales, datos aduaneros, datos comerciales de diversas asociaciones industriales, datos de transacciones acumulados en plataformas de comercio electrónico (como Taobao), etc. Con base en estos datos, busque datos relacionados con una determinada empresa y realice un análisis completo. Lo llamamos sistema de datos "externo-interno", es decir, los servicios de crédito corporativo ya no extraen datos de la empresa que se está evaluando, sino que utilizan sistemas de datos externos para implementarlos.
La ventaja de este modelo es que una vez formado el sistema de base de datos, será muy fácil para una sola empresa recopilar información crediticia. El costo marginal de los servicios de información crediticia es extremadamente bajo y la velocidad es extremadamente alta. rápido. El beneficio directo es que los cargos por los servicios de información crediticia serán muy bajos y el volumen de servicios será grande. Pero este modelo también tiene sus propios inconvenientes: conectar portales de datos de múltiples departamentos es un proyecto de sistema enorme y el costo de construcción y rodaje es muy alto. En la actualidad, además de la información industrial y comercial, el resto de la información departamental se distribuye en los departamentos municipales y el trabajo de integración es bastante enorme. Además, el problema más grave es la calidad de los datos. La información comercial presentada por las pequeñas empresas nacionales es muy aleatoria y se compila de acuerdo con necesidades específicas, como evasión fiscal, préstamos u otros fines. Para fomentar el desarrollo de las empresas locales, algunos gobiernos locales otorgan elevados incentivos fiscales, como la aprobación de un monto de impuesto fijo para que las empresas no estén obligadas a declarar con sinceridad. Por lo tanto, los datos recopilados de varios departamentos pueden estar lejos de la situación real y se cuestionará su credibilidad si se utilizan como un servicio de informes crediticios. Al mismo tiempo, no todos los datos generados por las empresas se envían al mundo exterior. De hecho, solo una pequeña parte de los datos enviados al mundo exterior, como estados financieros básicos, impuestos a pagar, etc., mientras que la mayoría de los datos que pueden explicar la situación de la empresa se almacenan dentro de la empresa, como el suministro y el marketing. información, categorías de productos, flujos de capital, etc., estos no se pueden encontrar a través de bases de datos externas. Aunque las bases de datos externas contienen grandes cantidades de datos, no son suficientes para una sola empresa. Si los datos del ecosistema interno del comercio electrónico son relativamente unilaterales, dado que una empresa no venderá a través de un solo canal de comercio electrónico, los datos de una sola transacción de comercio electrónico obviamente no son lo suficientemente completos.
Si se utilizan datos externos para tejer una red de datos, esta red será enorme y cubrirá casi todas las empresas del país. Sin embargo, debido a la falta de datos sobre una empresa, las líneas de datos de esta red son relativamente escasas, es decir, la cuadrícula de datos es muy grande, falta la mayor parte de la información valiosa sobre la empresa y hay muy poca información efectiva para sacar conclusiones creíbles. Esta es una exploración de la construcción de un sistema de datos crediticios desde afuera hacia adentro.
Desde que la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma encargó al Consejo de Estado establecer el sistema crediticio nacional, las oficinas de crédito de los gobiernos en todos los niveles han tomado la iniciativa de conectar todos los departamentos gubernamentales con datos dentro de su jurisdicción para forman una plataforma unificada de información crediticia, que es administrada por agencias de crédito profesionales de tercer nivel Operadas por empresas de terceros o subsidiarias, emiten informes crediticios que satisfacen las necesidades sociales. Además del gobierno, también hay agencias de informes crediticios sociales que hacen cosas similares, acceden a algunos datos gubernamentales y realizan operaciones. A juzgar por el desarrollo actual, la información más importante que este tipo de servicio de informes crediticios puede proporcionar actualmente es información de registro industrial y comercial, así como una pequeña cantidad de información archivada por varios departamentos. Este tipo de servicio de crédito proporciona información sencilla y tarifas bajas, pero básicamente no juega un papel importante en el negocio crediticio.
(C) Servicio de crédito de datos empresarial único (de interno a externo)
Otro tipo de servicio de crédito de datos consiste en extraer información útil desde dentro de la empresa. Desde esta perspectiva, este método es consistente con el método crediticio tradicional, pero la información recopilada y el modo de análisis son diferentes. Ahora, algunas empresas de informes crediticios profesionales también están desarrollando métodos de informes crediticios de datos de adentro hacia afuera. La cantidad de datos utilizados por este método no es tan grande como la de los informes crediticios sociales (por eso se les llama "datos pequeños"), pero es muy relevante para los préstamos. Garantizando la autenticidad, se puede obtener mucha información valiosa ("gran información"), que es la información que más preocupa a los inversores en el negocio crediticio. Este servicio puede ayudar a los financieros a determinar si una empresa cumple con las condiciones del préstamo en el menor tiempo posible, ahorrarles mucho tiempo y costos de investigación y adaptarse a los requisitos de eficiencia y control de riesgos del financiamiento de pequeñas y microempresas.
Aunque la cantidad de datos básicos utilizados en los informes crediticios no es tan grande como la de los departamentos gubernamentales, toda la información recopilada es la más relevante y puede capturar las verdaderas condiciones operativas y la capacidad de pago de la empresa. Desde el punto de vista de la red de datos, la red de datos formada por este método es más pequeña (solo adecuada para una sola empresa), pero la "malla" de datos es adecuada para retener una gran cantidad de información valiosa sobre la empresa y al mismo tiempo filtrarla. Información irrelevante e información de interferencia, formando informes crediticios detallados y de alta calidad para proporcionar una base confiable para las decisiones crediticias.
La ventaja de este servicio de crédito de datos es que se puede iniciar rápidamente, no requiere costos de construcción a largo plazo y está bien adaptado a la base de información y la realidad social existente en mi país.
La dificultad es cómo ganarse suficiente confianza de las empresas prestatarias para que estén dispuestas a proporcionar datos detallados.
La tecnología de crédito de datos empresariales no es una idea técnica, pero ya ha comenzado a practicarse mucho. La investigación de crédito de datos desempeña un papel importante en las empresas de garantía y en las pequeñas empresas de préstamos, ya que ayuda a las empresas de garantía y a las pequeñas empresas de préstamos a investigar riesgos, evaluar claramente los proyectos y mejorar la eficiencia empresarial. Creo que a medida que cambie el entorno del mercado, cada vez más personas se darán cuenta del valor de esta tecnología.