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李华军:互联网大数据是建立中国信用体系重要

日期:2015-09-17 11:35|来源:中国新闻网

在九十年代的时候,如果说没有大的数据下面你去做征信是不可能实现的,正因为有了大的数据才有可能去做一些现在可以做的一些事情。”327日,票据宝董事长李华军在2015博鳌亚洲论坛大数据与金融征信分会场作出上述表示。

 

  当日,国内票据业务领?#26085;?#31080;据宝金融服务有限公司,在博鳌亚洲论坛发布了国内首份票据垂直领域信用评级报告——《中国票据信用评级报告》(下称《评级报告》),《评级报告》以21个档次对银行承兑票据、商业承兑票据主体做了信用评级。

 

  李华军表示,在互联网的大数据下面,我们收集了在互联网下的票据信息,然后得出来这样的结果,而且提供了一个比较准确客观的结果,票据宝希望通过自己的努力为中国信用体系的建设提供一些正能量。

 

  以下为李华军发言实录:

 

  尊敬的各位来宾,大?#20197;?#19978;好!

  刚才听到大家在大数据与金融征信这个题目下的精彩?#26041;冢?#35828;到信用社会是整个社会的基础,还有讲到市场经济它是一个契约经济,对我们实际操作者来说,在大数据应用的基础上,我们对于金融市场重要的票据市场做了一个实践,也就是做了一个报告。

 

  下面我讲一下报告的运用,其实来讲,我们这个团队在票据行业里面也有十几年的经验,在十几年经验的基础上,把票据一些基础知识,外面的一些数据进行结合。在九十年代的时候,如果说没有大的数据下面你去做征信是不可能实现的,正因为有了大的数据才有可能去做一些现在可以做的一些事情。其实还有一个,金融产品是差异化的基础,而且在票据信用评级同其他的金融市场你的需求是一样的,也是非常需要评级的。

 

  票据评级其实对于市场有以下几个方面的作用,第一是介绍这个社会的信用,对票据从业人员有一个参考的依据,第二点,提高中小银行的银票的活跃度和商票的活跃度。比如刚才农业的、养殖业的,你们是一个内部的内循环的商票的使用,如果?#30340;?#26412;身的企业供应链条对于对方征信是非常好的,而且它的票据是非常好的,其?#30340;?#25972;个的供应链条或者是对于你生态链可以放大到很多倍,你刚才说一百个亿,其实如果?#30340;?#23545;对方的信用是很清楚的话,可以放大的。

 

  第三个,我们现在的组织机制,就是防范系统的风险。第四个就是保护了票据投?#25910;?#30340;利益,也就是推动了票据市场的稳定发展。这里面还有个非常重要的观点,就是现在中国的银行界对监管机构每个月它要报指标,要计算票据的风险系数,以前是没有这样的数据基础或者说没有这样的结果,现在我们有个结果的话,那在报这些数据的时候就有个参?#23478;?#25454;。

 

  我们把票据的信用评级定义为对票据承兑违约人的长期评级,并以投资级和投机级加以区分。这是美国的GDP增长率和投资级金融产品以及投机级金融产?#20998;?#38388;的关系,如果说投资级金融产品其实跟GDP的增长是关系不是特别大,它的抗金融能力是比较强的,它的违约率是比?#31995;?#30340;,但是投机级的这些金融产品,它的抗金融能力是比?#20808;?#30340;,它跟GDP也有波动,说明它的违约率是比较高的,它的风险系数是比较高的。

 

  我们是建立了基于大数据的多维度的体系,过去我们其实没有办法去做一些数据的征信,因为你的数据是不够的,我们现在除了取消一般的指标,我们还取消三个非常重要的指标,就是票据的兑付比率和市场兑付度。我们的数据来源是外部数据和内部数据,刚才回到大数据概念的情况下,如果说没有互联网就不可能有大数据,我们现在通过互联网所有机器上面人工调整。还有个非常重要的,就是现在的数据,就是政府的数据要公开,而且企业的公募公司要公开。我们是通过票据宝网络爬级?#38469;酰?#27599;天不定时的通过互联网这个?#38469;?#19981;?#31995;?#21435;扫,网络数据采集起来以后,我们就通过专?#19994;?#25972;,然后形成样本数据,这在过去是不可能实现的,我们现在可以通过这个?#38469;?#31639;出它的评级结果,所以我们就得出了不同的银行的结果,然后我们将评级分?#21496;?#20010;档,最好的是工行,最差的是低档,表示已经出现违约,Ba3以上是投资级的,Ba以下是投机级的。

 

  从这个结构图来分析,银行业的整体评级结果是好过一般的工业企业,但是银行的评级是好过于中小银行的评级,房地产是最差的,表示房地产的违约概率高,能源的企业是最好的,明显的好过其他的工商企业,但是我们对于农业和航空目前没有充足的样本数据,互联网的数据比较小,就是没有大量数据没办法做出评级,我们从结果的整理分布图来看,整体的分值是介于投资级和投机级之间,这说明它的整体信用评级效果还是不太好,这是跟美国来比,有几个原因,一个还是样本数据的采集以及公开数据比较少,还有很重要一点,就是有些企业在互联网上沉淀下的数据是比较少的,因为你在互联网上没有留下你的足迹,就没办法去分析,刚才吴行长讲的观点,就是你在互联网上没有数据就没办法给你借贷,只有你在互联网上留下了数据才能对你进行借贷行为。

 

  我们对于中国的工商企业的评级模型分了六个档位,一个是金融业,第二是房地产,第三是电力科技,第四是原材?#24076;?#31532;五是能源,我们对于1224家企业进行了评级,如果说在过去传统的征信时代,你是不可能对于这么多企业在最短的时间进行评级,就是因为有了大数据,有了互联网,你才能做这些事情。

 

  同样我们对于银行承?#19968;?#31080;的评级是得到两个档位,一个是大中型银行的评级模型,第二个是中小银行的评级模型,大中型银行的评级模型,我们是包括大型国有银行、股份制银行和城乡行以及农村信用社,中小型银行的评级包括其他商行以及信用社,我们进行183家银行定向评级,为什么是183家?因为183家银行的工商数据是在互联网上随时可以?#19994;?#21040;的,就它的财务报表以及它的财务说明,包括银行的整体网站都是公开的,就是我们通过全网来对它进行评级。

 

  从这个结构图分部来看,大型银行结构是非常好的,它的评级效果非常好,股份制银行是分了四个档位,有些城乡行?#22242;?#26449;商业银行评级是好过一般的股份制银行,这就是我们平常的观点,大家都是因为认为一些全国性的股份制银行评级效果是非常好,其实不一定。

 

  还有一些小型的城乡银行?#22242;?#26449;商业银行以及承兑银行以及信用社,它的违约率其实是蛮高的,它的分布图是处于投机级,表明效果、对付率是不大好。我们的评级结果和国内的评级结果来比较,跟国内的评级结果比?#31995;?#35805;,比如?#30340;?#19968;家其他的评级机构,刚才吴行长也讲了,它对于国内的银行界的评级分了三个档,它对工行的评级是3A,我们对工行的评级也是3A,它是招商、民生和光大,比如他们对于中大银行的评级是A+,我们的评级是A3,从这个看,我们对于国内其他股份制银行的评级区分度是非常高的,评级密度很强,他们都是分布在投资级,所以对于投?#25910;?#30340;使用和指导是有限的。

我们的评级结果和目的来比,和境外的机?#20272;?#27604;,对于中国国?#19994;?#35780;级是比?#31995;?#30340;,是A3,所以造成中国对中小企业在目前的评级体系下面都是很低,比如工商这么大的银行的评级是A1,偏低了工商银行的?#26102;?#23454;力,对于广发银行的评级是投机级,广发银行是一个非常不错的股份制银行,经过股份制改造,我们对于广发银行的评级是投机级。

 

  在互联网的大数据下面,我们收集了在互联网下的票据信息,然后得出来这样的结果,而且提供了一个比较准确客观的结果,票据宝希望通过自己的努力为中国信用体系的建设提供一些正能量,谢谢大家!


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