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李華軍:互聯網大數據是建立中國信用體系重要

日期:2015-09-17 11:35|來源:中國新聞網

在九十年代的時候,如果說沒有大的數據下面你去做征信是不可能實現的,正因為有了大的數據才有可能去做一些現在可以做的一些事情。”327日,票據寶董事長李華軍在2015博鰲亞洲論壇大數據與金融征信分會場作出上述表示。

 

  當日,國內票據業務領先者票據寶金融服務有限公司,在博鰲亞洲論壇發布了國內首份票據垂直領域信用評級報告——《中國票據信用評級報告》(下稱《評級報告》),《評級報告》以21個檔次對銀行承兌票據、商業承兌票據主體做了信用評級。

 

  李華軍表示,在互聯網的大數據下面,我們收集了在互聯網下的票據信息,然后得出來這樣的結果,而且提供了一個比較準確客觀的結果,票據寶希望通過自己的努力為中國信用體系的建設提供一些正能量。

 

  以下為李華軍發言實錄:

 

  尊敬的各位來賓,大家早上好!

  剛才聽到大家在大數據與金融征信這個題目下的精彩環節,說到信用社會是整個社會的基礎,還有講到市場經濟它是一個契約經濟,對我們實際操作者來說,在大數據應用的基礎上,我們對于金融市場重要的票據市場做了一個實踐,也就是做了一個報告。

 

  下面我講一下報告的運用,其實來講,我們這個團隊在票據行業里面也有十幾年的經驗,在十幾年經驗的基礎上,把票據一些基礎知識,外面的一些數據進行結合。在九十年代的時候,如果說沒有大的數據下面你去做征信是不可能實現的,正因為有了大的數據才有可能去做一些現在可以做的一些事情。其實還有一個,金融產品是差異化的基礎,而且在票據信用評級同其他的金融市場你的需求是一樣的,也是非常需要評級的。

 

  票據評級其實對于市場有以下幾個方面的作用,第一是介紹這個社會的信用,對票據從業人員有一個參考的依據,第二點,提高中小銀行的銀票的活躍度和商票的活躍度。比如剛才農業的、養殖業的,你們是一個內部的內循環的商票的使用,如果說你本身的企業供應鏈條對于對方征信是非常好的,而且它的票據是非常好的,其實你整個的供應鏈條或者是對于你生態鏈可以放大到很多倍,你剛才說一百個億,其實如果說你對對方的信用是很清楚的話,可以放大的。

 

  第三個,我們現在的組織機制,就是防范系統的風險。第四個就是保護了票據投資者的利益,也就是推動了票據市場的穩定發展。這里面還有個非常重要的觀點,就是現在中國的銀行界對監管機構每個月它要報指標,要計算票據的風險系數,以前是沒有這樣的數據基礎或者說沒有這樣的結果,現在我們有個結果的話,那在報這些數據的時候就有個參考依據。

 

  我們把票據的信用評級定義為對票據承兌違約人的長期評級,并以投資級和投機級加以區分。這是美國的GDP增長率和投資級金融產品以及投機級金融產品之間的關系,如果說投資級金融產品其實跟GDP的增長是關系不是特別大,它的抗金融能力是比較強的,它的違約率是比較低的,但是投機級的這些金融產品,它的抗金融能力是比較弱的,它跟GDP也有波動,說明它的違約率是比較高的,它的風險系數是比較高的。

 

  我們是建立了基于大數據的多維度的體系,過去我們其實沒有辦法去做一些數據的征信,因為你的數據是不夠的,我們現在除了取消一般的指標,我們還取消三個非常重要的指標,就是票據的兌付比率和市場兌付度。我們的數據來源是外部數據和內部數據,剛才回到大數據概念的情況下,如果說沒有互聯網就不可能有大數據,我們現在通過互聯網所有機器上面人工調整。還有個非常重要的,就是現在的數據,就是政府的數據要公開,而且企業的公募公司要公開。我們是通過票據寶網絡爬級技術,每天不定時的通過互聯網這個技術不斷的去掃,網絡數據采集起來以后,我們就通過專家調整,然后形成樣本數據,這在過去是不可能實現的,我們現在可以通過這個技術算出它的評級結果,所以我們就得出了不同的銀行的結果,然后我們將評級分了九個檔,最好的是工行,最差的是低檔,表示已經出現違約,Ba3以上是投資級的,Ba以下是投機級的。

 

  從這個結構圖來分析,銀行業的整體評級結果是好過一般的工業企業,但是銀行的評級是好過于中小銀行的評級,房地產是最差的,表示房地產的違約概率高,能源的企業是最好的,明顯的好過其他的工商企業,但是我們對于農業和航空目前沒有充足的樣本數據,互聯網的數據比較小,就是沒有大量數據沒辦法做出評級,我們從結果的整理分布圖來看,整體的分值是介于投資級和投機級之間,這說明它的整體信用評級效果還是不太好,這是跟美國來比,有幾個原因,一個還是樣本數據的采集以及公開數據比較少,還有很重要一點,就是有些企業在互聯網上沉淀下的數據是比較少的,因為你在互聯網上沒有留下你的足跡,就沒辦法去分析,剛才吳行長講的觀點,就是你在互聯網上沒有數據就沒辦法給你借貸,只有你在互聯網上留下了數據才能對你進行借貸行為。

 

  我們對于中國的工商企業的評級模型分了六個檔位,一個是金融業,第二是房地產,第三是電力科技,第四是原材料,第五是能源,我們對于1224家企業進行了評級,如果說在過去傳統的征信時代,你是不可能對于這么多企業在最短的時間進行評級,就是因為有了大數據,有了互聯網,你才能做這些事情。

 

  同樣我們對于銀行承兌匯票的評級是得到兩個檔位,一個是大中型銀行的評級模型,第二個是中小銀行的評級模型,大中型銀行的評級模型,我們是包括大型國有銀行、股份制銀行和城鄉行以及農村信用社,中小型銀行的評級包括其他商行以及信用社,我們進行183家銀行定向評級,為什么是183家?因為183家銀行的工商數據是在互聯網上隨時可以找得到的,就它的財務報表以及它的財務說明,包括銀行的整體網站都是公開的,就是我們通過全網來對它進行評級。

 

  從這個結構圖分部來看,大型銀行結構是非常好的,它的評級效果非常好,股份制銀行是分了四個檔位,有些城鄉行和農村商業銀行評級是好過一般的股份制銀行,這就是我們平常的觀點,大家都是因為認為一些全國性的股份制銀行評級效果是非常好,其實不一定。

 

  還有一些小型的城鄉銀行和農村商業銀行以及承兌銀行以及信用社,它的違約率其實是蠻高的,它的分布圖是處于投機級,表明效果、對付率是不大好。我們的評級結果和國內的評級結果來比較,跟國內的評級結果比較的話,比如說某一家其他的評級機構,剛才吳行長也講了,它對于國內的銀行界的評級分了三個檔,它對工行的評級是3A,我們對工行的評級也是3A,它是招商、民生和光大,比如他們對于中大銀行的評級是A+,我們的評級是A3,從這個看,我們對于國內其他股份制銀行的評級區分度是非常高的,評級密度很強,他們都是分布在投資級,所以對于投資者的使用和指導是有限的。

我們的評級結果和目的來比,和境外的機構來比,對于中國國家的評級是比較低的,是A3,所以造成中國對中小企業在目前的評級體系下面都是很低,比如工商這么大的銀行的評級是A1,偏低了工商銀行的資本實力,對于廣發銀行的評級是投機級,廣發銀行是一個非常不錯的股份制銀行,經過股份制改造,我們對于廣發銀行的評級是投機級。

 

  在互聯網的大數據下面,我們收集了在互聯網下的票據信息,然后得出來這樣的結果,而且提供了一個比較準確客觀的結果,票據寶希望通過自己的努力為中國信用體系的建設提供一些正能量,謝謝大家!


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