◎ 文 《法人》特約撰稿 史志偉
預防企業重大法律風險已成為當代企業的重要任務,關乎企業存亡,是企業可持續發展的核心要素。隨著依法治國的推進和世界經濟一體化,評估和預警企業重大法律風險成為進行法律風險防控的前提條件和重要途徑。開展企業法律風險大數據預警平臺建設,對投資者規避風險獲取投資價值,及企業進行科學決策、可持續經營發展等,具有重要的戰略意義和實踐需求。
開展法律風險預警管理,是企業自身管理的基本要求和必然要求。企業的可持續發展要求企業改變傳統法務管理模式,由原有事后救火轉向以風險事前預防和事中控制為主的防范模式。
開展法律風險預警管理,是國有企業違規經營投資責任追究制度在集團管控等領域的必然要求。2018 年7 月,國務院國資委制定頒布《中央企業違規經營投資責任追究實施辦法(試行)》,明確央企在企業經營管理的11 個方面、72 種情形下,未履行或未正確履行職責造成損失或產生不良后果的,需承擔責任。各地國資委也根據實施辦法,分別制定了各地國有企業違規經營投資責任追究辦法,使國有企業在此領域加強管控成為必然趨勢。
開展法律風險預警管理,是國有企業法治建設第一責任人的要求。2017 年7 月頒布的《中央企業主要負責人履行推進法治建設第一責任人職責規定》明確,中央企業主要負責人是推進企業法治建設第一責任人。因此,企業法務工作要超越傳統法務管理,突破傳統法律工作主要聚焦在合同、案件等純法律專業領域、層次和工作范圍的局限性,而要以頂層視角,充分運用法律風險預警等管理工具,參與到企業運營、管理、決策領域,保障和促進企業實現戰略發展。
開展法律風險預警管理,是企業法務管理由傳統管理模式轉向智慧法務管理模式的必然要求。當前企業正面臨著內部生產經營管理過程數據化和外部監管數據化的雙重壓力。企業法務管理需改變傳統的以定性分析、實證分析、事后分析為主的法務管理模式,去適應數據分析、量化分析和事前預警的時代趨勢。
當今時代所有生產要素都在數字化,企業法務管理領域也積累了豐富的數據資源,形成企業法務大數據管理基礎。如合同信息、涉訴信息、監管處罰信息、失信被執行信息、企業債務違約信息、企業對外擔保抵質押信息等。挖掘更多企業法務大數據,進而進行數據加工與分析,運用風險預警結果指導管理決策,推動傳統法務管理向智慧法務管理轉型。
數據已被我國從國家宏觀政策層面,界定為關鍵生產要素。2019 年10 月31 日,中國共產黨第十九屆中央委員會第四次全體會議通過《推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》,明確:健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。企業法律風險管理也要緊緊把握這種大趨勢、大方向,利用好政策保障和政策紅利。
運用大數據進行法律風險預測、預警,基于預測、預警信息支持公司運營管理決策支撐,是企業開展法律風險預警管理的必然選擇。預測未來與決策支撐是大數據應用的兩個重要領域。大數據應用分為認知現狀、預測未來和選擇策略三個層次。第一層,通過呈現事物的發展歷程,幫助人們更好地了解企業現狀,進而做出判斷和決策;第二層,根據大數據分析事物之間的關聯關系、發展模式等,并據此對企業發展的趨勢和風險進行預測;第三層,在前兩個層次的基礎上,分析不同決策將導致的后果,對決策進行指導和優化。當前,在全球范圍內,研究發展大數據技術、運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力,正成為各大企業改革的趨勢。
企業法務管理必須順勢而為,主動探索、開展基于大數據的法律風險防控。在企業風險管理領域,大數據為其提供了前所未有的強大工具與手段,使企業可以實時動態監控風險,甚至更準確地預測未來風險與趨勢。從而,提高收益減少損失,推動企業競爭力提升。作為企業大風控有機構成,企業法務管理也必須適應這種大趨勢、大動態。

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當前國內市場上,存在一些企業風險相關領域的軟件產品,但這些軟件產品主要以廣義的風險信息、資訊收集為主,缺乏對風險整體量化評估,并且,這些產品沒有聚焦企業法律風險預警事宜,缺乏對風險事件發生概率預警。
2006 年,賽尼爾法務智庫啟動上市公司法律風險指數課題研究,探索對企業合規法律風險進行事前預防的平臺建設,提出“基于大數據的企業法律合規風險預警體系”,以大數據分析結論,輔助企業經營管理、支撐企業商業決策。
例如,2020 年2 月某晚,一只昔日的白馬股,發布2019 年度業績預告修正公告,將此前披露的盈利8000 萬元至12000 萬元歸母凈利潤,大幅下調為虧損26 億元至38 億元。時隔僅3 個月就出現如此劇烈的業績調降,讓投資者大跌眼鏡。網絡上各種話題層出不窮,分析其原因為市場飽和、產能過剩、戰略激進等。然而,賽尼爾法務智庫通過運用“企業法律風險指數測評系統”對該上市公司多個領域的風險進行測評,結果顯示,法律合規風險是本事件的決定性驅動因素。
根據企業法律合規風險預警平臺測評結果,2018 年該上市公司法律風險指數值為28.177,高出所有上市公司平均水平9.2%,風險偏高。從橫向對標的結果來看,該公司整體法律風險高于80%的上市公司,高于地區內78%的上市公司。
因此,上市公司法律風險指數大數據研究結果表明:公司法律風險相對水平(相對于整體市場),有十分顯著的風險事前預警作用。當公司法律風險高于80%及以上的上市公司時,其次年發生重大法律風險事件概率達57.4%。2018 年該上市公司的法律風險指數結果已經預示,其在2019 年有較大概率發生重大法律風險事件。
并且,基于企業法律合規風險預警平臺,診斷該公司2018 年關鍵法律風險短板,主要集中在財務、業務及公司治理三大領域,分別是所有上市公司平均值的1.63 倍、1.27 倍、1.14 倍。
特別值得關注的是,據財務領域分項指標顯示,該上市公司重大資產分項指標大幅高出上市公司平均近171%,在3000 多家上市公司中位居第20 名(按指標值從大到小排序,排位越高代表風險越高),預警2019 年在重大資產維度發生重大風險事件概率極高。
重大資產分項指標主要考察上市公司重大資產變動或資產受限潛在法律風險。重大資產變動或資產受限,主要包括收購資產、出售資產、置換資產、租賃或托管資產等。這些資產變動和重組過程中都涉及標的較大的有形資產和無形資產交易。因此,在交易過程中,潛存于資產及相關財產性權利中的瑕疵,會對上市公司的運營產生持續性影響。該上市公司2018年重大資產法律風險分項指標異常高企,預警公司2019 年在該維度存在巨大風險隱患。2019 年,該公司在重大資產領域果然“爆雷”。2019 年該公司對SQM(銷售目標管理系統)的長期股權投資計提減值準備約為22 億元,從而引發其2019 年業績巨變。究其原因,是公司激進的投并購擴張決策導致債臺高筑,且公司缺乏海外工程建設經驗導致其37 億項目一再延期不能達產,加劇基本面惡化。
企業法律風險大數據預警平臺對相關上市公司一次次事前預警,充分印證了通過大數據預警平臺進行事前預警的可行性,以及平臺的前瞻性和科學性,是企業法律合規風險防控領域的有效探索。
在大數據日益作為關鍵生產要素的時代,企業法務人員應適應利用大數據,超越傳統法務管理的局限,開展法律風險事前預警,支撐公司運營管理決策。
例如,企業法務人員可利用企業法律風險大數據預警平臺測評公司風險,明確公司未來重大法律風險事件發生概率及風險趨勢,提前以量化報告形式向公司高層示警、預警。或者,企業法務管理者可在開展具體擔保前,利用預警平臺測評擔保對象的法律風險水平,以支撐公司決策是否向其提供擔保、是否需采取反擔保措施,避免僅僅是出現擔保風險事件后的法律救濟。再或者,在企業進行投并購活動時,利用預警平臺量化評估投并購對象的法律風險水平,明確其未來重大風險事件發生概率,以支撐企業決策是否進行該項活動或事前約定風險隱患對沖條款等。
這樣,企業的法務管理才能真正走入企業決策層視野,真正有效參與到企業運營管理決策當中,真正發揮法務的關鍵保障作用。