讲话


基于大数据的金融风险控制 经济新常态下钢铁行业的对策——林漳希

一、个人简介

美国德克萨斯理工大学商学院终身教授、高级分析与商务智能研究中心主任 

1982-1993 福建省经济信息中心 

1993年移居到美国 

国内兼职:清华大学、同济大学、西南财大、福建工程学院、西华大学 

目前研究方向为大数据应用、电子商务、互联网金融、商务智能、知识管理等; 

进行中的主要项目有:与支付宝合作的安全支付管理,基于社会网络的开放创新和投融资服务,互联网金融信用机制等。

二、要目

1、中国特色的大数据和互联网金融 

2、钢铁行业转型策略-大数据创新 

3、经济新常态下的信用风险控制 

三、中国特色的大数据金融

1、近半年来的三次革命

22013-互联网金融元年

 

32014年的新进展

微信红包

空付

们继续增长,但是收益率下降,热点不再

O2O兴起-微信O2O

四川小微金融危机

比特币继续下滑

阿里巴巴上市

中国证监会就《股票期权交易试点管理办法(征求意见稿)》及其配套规则向社会公开征求意见。

Lending Club上市

供应链金融兴起

支付宝挑战银联

微金融概念再次成为热点

42015年的新常态

优步Uber 2014年进入中国) 

微店与微商(2015年是微商元年) 

阿里12亿入股第一财经,数据不再开放 

央行建议银行可设互联网金融子公司

众安保险融资57.75亿元 

光棍节网上销售又创新高 

E租宝出事 

宜人贷美国上市

 

5、正确认识大数据

大数据是对自然界和人类社会的感知的结果 

大数据是基于人机交互的资源 

大数据要通过信息技术和创新型机制发挥效益 

大数据和信息技术形成闭环,产出经济效益 

大数据不是目的是手段 – 作为应用基础来说 

大数据是一个标志和旗帜 

这里大数据在不同的上下文中有不同的含义 

62016大数据发展7大趋势

大数据依赖算法 

数据湖服务Data-Lake-as-a-Service  

区块链将被各行各业所接受 

基于大数据的人力资源分析 

用大数据技术来提高公民体验的管理 

大数据安全 

智能机器带来的雾分析(Fog Analytics)

雾计算是指推进连接到物联网的终端设备和存储数据的云计算之间的存储、传输和计算 

7、中国前50名大数据公司

四、钢铁行业的转型策略 大数据创新

1、美国通用电气公司

通用电气公司(简称GE),是世界上最大的提供技术和服务业务的跨国公司。目前,公司业务遍及世界上100多个国家,拥有员工315,000人。 

第一次转型:多元化、全球化 

80年代美国制造业开始走下坡路,通用开始确立服务战略,通过收购兼并,拓展引擎服务,发展金融服务实现战略转型,其全球化专业化服务成为公司的核心竞争力。 

第二次转型:去多元化、专注高端制造业 

大规模缩减金融业务 

启动工业互联网的发展战略

                       

2IBM的转型

1947年进入电脑行业 

1953年推出大型机 

1983年推出PC 

1993年开始从硬件制造商向咨询服务商转化 

2004年把PC业务转让给联想 

2007年收入近1000亿美元 

IBM通过一系列业务重组、剥离、并购和整合,目前已成为服务、软件和硬件三位一体的系统解决方案提供商。 

 

3、更多的转型案例

亚马逊 – 由线上卖书到云计算服务 

苏宁电器 – O2O

阿里巴巴 – 平台、金融、数据三部曲 

永辉超市 – 线下到线上,重资产到轻资产 

BAT  - 互联网金融 

金电联行 信用服务 

特点:大数据、互联网、云计算、金融创新 

4、美国曾经的转型和中国今天的机遇

    二战结束后,以美国为代表的发达经济体逐渐向价值链的市场、研发两端延伸,而把低附加值、处于中间环节的制造业导出。随着美国经济从制造业向知识产权和服务业转移,其制造业开始经历趋势性萎缩。 

2008年金融海啸后,美国实施了一系列非常规财政政策和货币政策,把重振制造业,降低失业率作为经济复苏的突破口,以出口驱动取代消费驱动,通过财政支持,贸易保护等手段重塑制造业,尤其是高端实体制造业。 

2013年美国房地产市场企稳回升,劳动就业,股票市场持续向好,个人消费支出连续18个季度环比正增长。2014年,美国创造了310万个新就业岗位,经济整体呈现出高增长,低通胀的强劲态势。 

中国正从投资驱动国家向创新驱动国家转化。努力提升创新投入、知识产出、创新产出和以我为主的创新能力。 

20061月,提出了“建设创新型国家”的战略目标。核心就是把增强自主创新能力作为发展科学技术的战略基点,作为调整产业结构、转变增长方式的中心环节,作为国家战略,贯穿到现代化建设各个方面,大力推进理论创新、制度创新、科技创新。 

20139月和10月,习近平主席在出访中亚和东南亚国家期间,先后提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的重大倡议。 

十二届全国人大三次会议(201535日)上国务院总理李克强在政府工作报告中,多次提及互联网发展,并明确提出要制定“互联网+”行动计划。 

5、工业大数据 工业4.0

“工业4.0” 由德国为主于2013年提出和推动,已上升为国家级战略。目的是为了提高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占领先机。 

“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中,传统的行业界限将消失,并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变,产业链分工将被重组。

德国学术界和产业界认为,“工业4.0”概念即是以智能制造为主导的第四次工业革命。 

工业4.0”项目分为两大主题, 

一是“智能工厂”,重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现; 

二是“智能生产”,主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。

6、工业4.0/智能制造生态系

7、服务供应链 - 绿色制造技术提供商

案例:四川点石能源股份有限公司

成功实施了六十多个节能改造项目,其中合同能源管理(EMC)项目三十多个。EMC项目总投资超过5亿,合同额近13亿 

 

8、供应链金融

    市场竞争已经从单一客户之间的竞争转变为供应链与供应链之间的竞争,同一供应链内部各方相互依存,一荣俱荣、一损俱损 

    网贷的供应链金融模式主要有两种: 

    第一种是拥有完整供应链企业资源的传统电商自建P2P 

    第二种是P2P平台通过合作、收购的方式对借贷的资源进行整合。 

服务模式 

针对商品采购阶段资金短缺问题的预付账模式 

针对中小企业运营阶段的动产质押贷款模式 

针对企业商品销售应收账款贷款模式    

通过供应链金融解决方案配合下收款方式的改进、库存盘活和延期支付,美国最大的1000家企业在2005年减少了720亿美元的流动资金需求。与此类似,2007年欧洲最大的1000家上市公司从应收账款、应付账款和存活等三个账户中盘活了460亿欧元的资金。

 

9、钢铁行业供应链金融服务方案

    钢铁行业供应链          传统融资方式银行与供应链成员企业的关系

10、供应链金融的核心资产 - 数据

数据是资产,数据是石油。传统是得能源者得天下,现代是得数据者得市场,大数据是当下最热的词汇。

大数据的一大核心价值是对未来趋势的预测,大数据信用可以实现量化的风险预警。

金电联行被业界称为是大数据金融“布道者”,以大数据分析建立的客观信用评价体系,创建了一个低成本、大批量、高效能、全风控的纯信用贷款管理模式。

和诚运盈、吉信佳、运东西等企业都是以大数据为核心提供纯信用的融资解决方案。

11、大数据在供应链金融中能做什么?

    客户画像 、精准获客 、反欺诈 、信用风险评估 、实时授信 、贷后管理 、压力测试 、产品定制 、。。。。 

五、经济新常态下的信用风险控制

1、大中型企业的信用分析

主要基于理性预期假设(Rational Expectation Hypothesis)和期权定价理论(Option Pricing Theory)。其基本前提就是:

a. 企业的违约决策,是有效的,即其管理人会在违约有利的情况下理性地做出违约的决定;

b. 违约的可能性及损失率,是由企业的资产、负债、波动性、利率水平、及破产成本等因素决定的,而且可以由传统的Black-Sholes-Merton期权定价模型来进行预测,具体而言:

c. 企业的杠杆率越高,违约率也越高;

d. 企业的波动性越大,违约率也越高;

e. 无风险利率越高,违约率一般较低;

f. 违约的损失率(LossRates),和企业的行业特性高度相关:固定资产占比越低,损失率越高。

2、国际上中小微企业信贷

   对于那些还不够大,无法利用债券市场融资的中型企业,邓白氏(Dun& Bradstreet)信用分数是这些企业在银行取得贷款的重要指标。到2012年底,邓白氏的全球信用数据已经覆盖200多个国家的2.2亿家公司。邓白氏利用通过多种方式和渠道收集的商业信息,如公司规模、历史、法律诉讼、财务信息、还款历史等来计算企业在今后12个月里破产和重组的概率以及违约的可能性(即信用风险)。 

    对于小微企业(microbusiness。美国富国银行定义小微企业为年收入不足2百万的企业[3]),由于缺乏资产,信用风险更多地是与企业所有人的信用和资产相挂钩。小微企业商业贷款是企业主个人贷款的延伸。富国银行小微企业商业贷款是以商业信用形式来发放。商业信用上限为3万美元。对于超过3万美元上限的贷款额度,企业必须展示出商业需求和职业经验。因此,小微企业贷款大多为信用贷。信用风险建模和个人并无太大区别。 

3、阿里小贷的“水文”放贷模型

阿里小贷“水文模型”是按小微企业类目、级别等分别统计一个阿里系商户的相关“水文数据”库。 

水文模型参考了城市的水文管理。比如,某河道水位达到某个值,但人们无法依据这个数值采取应对,是准备防汛还是不做任何动作?也无从依据该数据判断趋势:下月河道水位走高还是走低,会否影响防汛等河道管理的措施? 

但如果将这个值放到历史数据及周边河道数据中,就可以做出一定判断:如比过往同期,这个数据是否变高了,高了多少;以往这个时期后,河道水位又是怎么变化的。每个河道的趋势,都可依照这一方式做出判断

4、宜信基于大数据的信用风险管理

   宜信是一个线上线下相结合的P2P公司,现有3万多员工 

   大数据创新中心成立于2013年下半年,是目前仅次于阿里巴巴的应用大数据成功进行信用风险管理的公司 

   宜信的大数据金融云:一切数据皆是信用数据。

   宜信大数据的边界:个人用户或商户隐私数据一定是经用户授权的;授权数据只用于宜信自己的业务,不贩卖,不转手;网络公开数据的边界以通用搜索引擎为参照。

5、邓白氏商业信息报告

包括内容:基本信息、风险分析、付款信息、公司历史营运状况、公司结构、财务分析及往来银行,以及公共记录。

邓白氏报告中最重要的信息是对企业的金融压力分类、信用分类和PAYDEX得分。 

金融压力分类度量了公司在今后12个月里破产或重组的可能性。该指标有5个类别。 

信用分类度量了公司在今后12个月里90天或更多天的违约可能性。该指标也分为5类别。 

PAYDEX则是度量公司在最近3个月和12个月里对供应商还款的指标。

零售商在不同PAYDEX数值下的破产比例

6、唐宋产业大数据生态系统

指数客户5千家,核心客户4万家,钢铁行业客户超过30 万家,全国企业3000万家,每天20万条数据的传递 

注册用户超过30万家,遍及钢铁产业链,分布国内外。用户 中拥有世界五百强37,200家用户名列中国制造业五百强之列。数据库收纳全 产业超过3000万家企业。 

 

 唐宋大数据产业生态平台模型

7、大数据系统在钢铁行业转型中的角色

    信息发布 、景气分析 、全产业链监控 、市场预测 On-demand生产 、库存优化 、信用评估 、风险控制 、供应链管理 、电子交易重定义企业边界