供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題與防范對(duì)策

韋誼成 劉小瑜

引言

供應(yīng)鏈金融作為面向供應(yīng)鏈系統(tǒng)成員企業(yè)的新型融資模式，不僅能在一定程度上紓解鏈條內(nèi)中小微企業(yè)的融資困境，而且有助于金融機(jī)構(gòu)提升盈利空間、落實(shí)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)職能。近年來(lái)，供應(yīng)鏈金融在我國(guó)得到了較快發(fā)展，其市場(chǎng)規(guī)模從2018年的13.05萬(wàn)億元增長(zhǎng)至2019年的14.31萬(wàn)億元，年增速接近9.7%。在此背景下，國(guó)內(nèi)諸多金融機(jī)構(gòu)開(kāi)始發(fā)力供應(yīng)鏈金融服務(wù)。但在追求規(guī)模增長(zhǎng)的同時(shí)忽視了金融創(chuàng)新蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)管理，加之審慎風(fēng)險(xiǎn)管理尚未得到充分重視，使得供應(yīng)鏈金融市場(chǎng)備受風(fēng)險(xiǎn)管理考驗(yàn)，尤其是由債務(wù)人違約引發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)，給金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)了不小的損失，諸如“諾亞”和“承興”等暴雷事件成為公眾熱議話題。如何通過(guò)科學(xué)管理，防范供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)，成為監(jiān)管部門及金融機(jī)構(gòu)關(guān)注和亟待解決的重要問(wèn)題。

2020年9月，中國(guó)人民銀行會(huì)同司法部、商務(wù)部、國(guó)資委、國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)管總局、銀保監(jiān)會(huì)等八大部門出臺(tái)了《關(guān)于規(guī)范發(fā)展供應(yīng)鏈金融支持供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)鏈穩(wěn)定循環(huán)和優(yōu)化升級(jí)的意見(jiàn)》，指出要穩(wěn)步推進(jìn)供應(yīng)鏈金融規(guī)范發(fā)展，明確加強(qiáng)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的防控。2021年11月，銀保監(jiān)會(huì)召開(kāi)專題會(huì)議，要求金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)供應(yīng)鏈金融相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)管理水平，通過(guò)探索更富系統(tǒng)性的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，有效防范供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)。雖然供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理被監(jiān)管部門提升至前所未有的高度，但學(xué)界的研究多聚焦于供應(yīng)鏈金融的內(nèi)涵及作用、信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素等，鮮有觸及系統(tǒng)管理和防范供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的方案，這使得我們有必要深化對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題與系統(tǒng)防范對(duì)策的研究。鑒于此，本文結(jié)合全面風(fēng)險(xiǎn)管理理論中識(shí)別、分析、評(píng)估、應(yīng)對(duì)框架系統(tǒng)，對(duì)近年來(lái)金融創(chuàng)新背景下供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題以及防范對(duì)策展開(kāi)研究，以期豐富細(xì)分相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)，為金融機(jī)構(gòu)強(qiáng)化供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)管理、有效防范相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)提供系統(tǒng)可行的方案。

文獻(xiàn)綜述與理論框架

文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)多圍繞供應(yīng)鏈金融的內(nèi)涵及積極作用、供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素及關(guān)鍵解決路徑等角度展開(kāi)研究，但亦較少觸及供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)實(shí)問(wèn)題以及系統(tǒng)化解決方案。

國(guó)外研究。國(guó)外針對(duì)供應(yīng)鏈金融及信用風(fēng)險(xiǎn)的研究起步較早，運(yùn)作模式相對(duì)成熟，供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理的研究成果也相應(yīng)比較豐富。Allen和Hofman（1968）開(kāi)創(chuàng)性地提出“供應(yīng)鏈金融”的思想，但并未對(duì)該概念作出清晰界定與劃分。William（1988）基于供應(yīng)鏈與金融職能的關(guān)系，提出供應(yīng)鏈金融是供應(yīng)鏈鏈條中經(jīng)濟(jì)組織借助特定方式融通資金，降低企業(yè)融資成本，且有效提高供應(yīng)鏈現(xiàn)金流周轉(zhuǎn)速度的融資服務(wù)模式。Walton和Gupta（1999）認(rèn)為，信息不對(duì)稱程度是引致供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的核心來(lái)源之一。Gonzalo、Guillen等（2007）提出，供應(yīng)鏈金融將企業(yè)生產(chǎn)與融資進(jìn)行了整合管理，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)高效運(yùn)作與資金融通，有助于增加整體收益。與此同時(shí)，供應(yīng)鏈金融亦面臨多維風(fēng)險(xiǎn)，有效開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)管理活動(dòng)是確保業(yè)務(wù)成功的關(guān)鍵。Peter（2016）經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行在供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理中增強(qiáng)供應(yīng)鏈金融信息化系統(tǒng)建設(shè)，將有助于和融資企業(yè)之間形成良性合作，同時(shí)促使供應(yīng)鏈金融的持久、健康發(fā)展。Martin（2017）研究得出，在供應(yīng)鏈金融實(shí)踐中，核心企業(yè)與上下游企業(yè)保持良好關(guān)系是降低供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)、提高供應(yīng)鏈總體應(yīng)用效率的有效途徑之一。

國(guó)內(nèi)研究。魯其輝（2014）基于供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新趨勢(shì)，指出供應(yīng)鏈金融是紓解中小微經(jīng)濟(jì)組織融資難困境、降低供應(yīng)鏈中資金成本的有效途徑，針對(duì)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理研究是金融創(chuàng)新中亟待強(qiáng)化的研究分支。熊熊（2009）認(rèn)為，有效管理供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)是金融機(jī)構(gòu)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)“雙贏”的關(guān)鍵影響因素，而信用風(fēng)險(xiǎn)作為供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)最易發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，對(duì)之科學(xué)管理將有利于保障供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)更加健康和有序發(fā)展。夏立明等（2011）基于供應(yīng)鏈金融的業(yè)務(wù)特性，探討了基于供應(yīng)鏈金融的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并為金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行客觀、公允的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供借鑒。胡海青等（2012）突破傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法局限，基于學(xué)習(xí)算法支持向量機(jī)模型對(duì)供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)其能更精準(zhǔn)地判斷融資企業(yè)的信用狀況，有效紓解融資企業(yè)的融資困境。范方志（2017）指出，商業(yè)銀行應(yīng)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)，加強(qiáng)供應(yīng)鏈金融模式下的信息溝通，掌握關(guān)聯(lián)組織多維有效數(shù)據(jù)，提高其風(fēng)險(xiǎn)管理水平。李健（2019）在構(gòu)建供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的基礎(chǔ)上提出，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)及時(shí)、全面掌握融資企業(yè)的經(jīng)營(yíng)信息及供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)狀況，運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)理論與預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)化、模型化和電子化管理，以有效降低供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)。李光榮等（2020）通過(guò)構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，利用結(jié)構(gòu)方程剖析供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)變化狀況，并從非對(duì)稱信息角度解釋演變機(jī)理，提出以信息技術(shù)及全過(guò)程管理為核心的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)控制建議。此外，該學(xué)者建議金融機(jī)構(gòu)可借助核心企業(yè)與融資企業(yè)交易關(guān)系，構(gòu)建供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)協(xié)同管理平臺(tái)，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與管控相關(guān)信用風(fēng)險(xiǎn)。

理論框架

全面風(fēng)險(xiǎn)管理理論表明，單一、零散和分化的風(fēng)險(xiǎn)管理活動(dòng)難以形成合力以有效降低風(fēng)險(xiǎn)，只有實(shí)施系統(tǒng)和長(zhǎng)效化的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，特別是推動(dòng)由風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、分析至評(píng)估、應(yīng)對(duì)的全面風(fēng)險(xiǎn)管理活動(dòng)，才能真正弱化風(fēng)險(xiǎn)水平，并將其降至可容忍的范圍內(nèi)（Purnanandam，2008）。因此，全面風(fēng)險(xiǎn)管理理論為包括供應(yīng)鏈金融違約在內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供了理論框架，啟發(fā)我們要以供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、分析、評(píng)估與應(yīng)對(duì)為抓手，理解供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)演變機(jī)理并構(gòu)建相應(yīng)的防范機(jī)制。

借鑒全面風(fēng)險(xiǎn)管理理論及四因素模型，構(gòu)建針對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)及管理整合框架（見(jiàn)圖1）。理論上說(shuō)，核心企業(yè)實(shí)力、長(zhǎng)尾客群資質(zhì)、融資項(xiàng)目狀況、供應(yīng)鏈整體狀況等被廣泛視為引發(fā)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的源頭，其一旦表現(xiàn)出“負(fù)面”狀態(tài)，將傳導(dǎo)至整條供應(yīng)鏈，最終誘發(fā)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)水平激增。而若要及時(shí)、精準(zhǔn)、有效控制上述風(fēng)險(xiǎn)源將“負(fù)面”影響擴(kuò)散，金融機(jī)構(gòu)必須系統(tǒng)安排和科學(xué)實(shí)施全面風(fēng)險(xiǎn)管理活動(dòng)，尤其是圍繞供應(yīng)鏈條中的核心企業(yè)，從識(shí)別、分析、評(píng)估與應(yīng)對(duì)環(huán)節(jié)著手，多元識(shí)別供應(yīng)鏈核心企業(yè)財(cái)務(wù)等綜合實(shí)力，客觀分析與之相關(guān)的客群資質(zhì)變化及危害，綜合評(píng)估以融資項(xiàng)目為載體的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)水平，最終系統(tǒng)實(shí)施有助于降低整個(gè)供應(yīng)鏈群信用風(fēng)險(xiǎn)水平的應(yīng)對(duì)策略。因此，構(gòu)建集供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、分析、評(píng)估與應(yīng)對(duì)于一體的風(fēng)險(xiǎn)管理整合框架，將有助于突破以往“分而治之”的風(fēng)險(xiǎn)管理局限，從而能夠系統(tǒng)、全面防范供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)。

圖1 供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)及管理整合框架

我國(guó)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理中存在的問(wèn)題

以全面風(fēng)險(xiǎn)管理理論為基礎(chǔ)，國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)圍繞風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、分析、評(píng)估與應(yīng)對(duì)，進(jìn)行了諸多有益的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理探索。但在金融創(chuàng)新不斷提速及融資業(yè)務(wù)需求增加的形勢(shì)下，金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控面臨著不小的挑戰(zhàn)，供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理也暴露出有損風(fēng)控質(zhì)量的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，主體擴(kuò)圍下信用識(shí)別不夠系統(tǒng)

近年來(lái)，供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，業(yè)務(wù)規(guī)模從2016年的9.5萬(wàn)億元增加到2020年的24.9萬(wàn)億元，年均增長(zhǎng)超過(guò)10%，應(yīng)收賬款供應(yīng)鏈金融模式幾乎占據(jù)總體量的一半以上，為供應(yīng)鏈金融模式中最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)（見(jiàn)表1）。伴隨著供應(yīng)鏈金融體量及模式的快速拓展，融資鏈條中信用主體隨之增加，鏈上核心企業(yè)、中小微企業(yè)、物流服務(wù)商、金融科技運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、資本投資類機(jī)構(gòu)等均不同程度地參與了供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)，使得金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別信息因供應(yīng)鏈聯(lián)結(jié)和參與者數(shù)量增加而呈現(xiàn)幾何級(jí)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，潛在信用風(fēng)險(xiǎn)隨之倍增，加大了鏈內(nèi)信用風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)及風(fēng)險(xiǎn)源識(shí)別難度，將對(duì)其供應(yīng)鏈的金融信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別帶來(lái)不利影響。

表1 2016—2020年供應(yīng)鏈金融規(guī)模與結(jié)構(gòu)情況（萬(wàn)億元）

相較而言，早期供應(yīng)鏈參與主體數(shù)量較少，主要以核心企業(yè)為主，信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別相對(duì)簡(jiǎn)單。而金融創(chuàng)新下的供應(yīng)鏈金融參與主體眾多，主體從核心企業(yè)拓展至物流服務(wù)商、往來(lái)中小微企業(yè)等，信用風(fēng)險(xiǎn)源信息收集、分類和測(cè)度給金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)新挑戰(zhàn)。金融機(jī)構(gòu)雖著力適應(yīng)主體擴(kuò)圍下的信用識(shí)別管理工作，但部分金融機(jī)構(gòu)仍未實(shí)現(xiàn)信用識(shí)別由“核心企業(yè)”向“全鏈條”轉(zhuǎn)變，鏈上其他參與主體的負(fù)面信息及風(fēng)險(xiǎn)源未能充分關(guān)注，評(píng)價(jià)、測(cè)度和監(jiān)控舉措無(wú)法系統(tǒng)反映全鏈條面臨的綜合信用風(fēng)險(xiǎn)，致使供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程中識(shí)別不系統(tǒng)、效果不顯著。

供應(yīng)鏈金融長(zhǎng)尾客群多樣，科技創(chuàng)新下信用分析不夠精準(zhǔn)

伴隨供應(yīng)鏈金融的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，“1+N”電子供應(yīng)鏈融資方案成為金融機(jī)構(gòu)拓展多樣客群的突破口，信用風(fēng)險(xiǎn)分析從傳統(tǒng)的“一對(duì)一”模式逐步向更復(fù)雜的“一對(duì)多”和“多對(duì)多”模式演變。但部分金融機(jī)構(gòu)采用既往較簡(jiǎn)單的“一對(duì)一”信用風(fēng)險(xiǎn)分析方式，無(wú)疑表現(xiàn)出低效、粗放的問(wèn)題，難以客觀、有效地形成供應(yīng)鏈金融信用發(fā)生概率及潛在損害的分析證據(jù)，這使得選擇和應(yīng)用智能化分析手段迫在眉睫。

隨著前沿科技的逐漸滲透，區(qū)塊鏈、人工智能等智能技術(shù)對(duì)金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理影響日漸增大，其決定著供應(yīng)鏈金融信用分析的精準(zhǔn)性（見(jiàn)表2），而傳統(tǒng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)分析手段在廣度及深度方面的弊端日益凸顯，無(wú)法有效保證供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的分析質(zhì)量。一方面，國(guó)內(nèi)部分金融機(jī)構(gòu)在開(kāi)展“1+N”供應(yīng)鏈融資業(yè)務(wù)時(shí)，尚未高效利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等新技術(shù)緩解違約風(fēng)險(xiǎn)分析信息的不對(duì)稱現(xiàn)象，使之難以精準(zhǔn)甄別、剖析和研判供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的概率及損害；另一方面，現(xiàn)有供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)分析并不系統(tǒng)，不僅較少涉及長(zhǎng)尾客群引發(fā)違約事件發(fā)生的事前分析，而且缺乏集成分析海量供應(yīng)鏈參與客群細(xì)分風(fēng)險(xiǎn)的能力，影響了信用風(fēng)險(xiǎn)分析精度與效度。

表2 2016—2020年智能技術(shù)影響金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理程度占比情況(%)

供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜，人才短缺下智能評(píng)估不夠充分

供應(yīng)鏈金融作為紓解中小微企業(yè)融資難題的金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)，其場(chǎng)景亦表現(xiàn)出不斷創(chuàng)新的趨勢(shì)，由傳統(tǒng)線下場(chǎng)景逐步拓展至更為復(fù)雜的線上化、平臺(tái)化和數(shù)字化供應(yīng)鏈金融場(chǎng)景。這些新業(yè)務(wù)場(chǎng)景去“中心化”的特征較明顯，使得信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不得不擺脫圍繞以供應(yīng)鏈核心企業(yè)為重點(diǎn)的評(píng)估，繼而探索智能評(píng)估方式適應(yīng)去“中心化”金融場(chǎng)景。

根據(jù)《2020年金融科技人才流動(dòng)趨勢(shì)報(bào)告》，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)對(duì)金融科技人才需求較旺盛，但金融科技人才總量面臨緊缺困境，尤其是智能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估類金融科技人才不足。截至2020年，在現(xiàn)有金融科技人才中，有10年以上工作經(jīng)驗(yàn)的智能評(píng)估人才僅占19%，而有5—10年工作經(jīng)驗(yàn)的占比38%（見(jiàn)表3），目前金融機(jī)構(gòu)更需要從業(yè)經(jīng)驗(yàn)更豐富的智能評(píng)估人才。隨著2019年央行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2019—2021）》，通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)實(shí)現(xiàn)智能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成為金融機(jī)構(gòu)不可忽視的發(fā)展目標(biāo)，在現(xiàn)有金融科技以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估人才短缺情景下，勢(shì)必難以滿足供應(yīng)鏈金融高質(zhì)量發(fā)展以及智能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要求，影響供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估智能化、充分化發(fā)展。

表3 金融行業(yè)智能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估人才分布情況（%）

供應(yīng)鏈金融違約成本偏低，懲戒有限下風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)不夠有力

近年來(lái)，由供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)而引發(fā)的違約、詐騙事件層出不窮，供應(yīng)鏈鏈內(nèi)失信主體在信息不對(duì)稱場(chǎng)景下虛構(gòu)貿(mào)易背景、自融行為和重復(fù)虛假倉(cāng)單等機(jī)會(huì)主義行為未得到有效應(yīng)對(duì)與遏制。究其原因，在于供應(yīng)鏈鏈內(nèi)企業(yè)失信行為違約成本偏低，還未得到有力懲戒。目前，供應(yīng)鏈金融主要政策及法規(guī)要點(diǎn)更多從支持業(yè)務(wù)發(fā)展角度施加扶持政策，較少涉及供應(yīng)鏈金融違約懲罰機(jī)制（見(jiàn)表4），這使得相關(guān)企業(yè)違約成本較低，不足以施加明顯的信用風(fēng)險(xiǎn)懲戒影響。

表4 供應(yīng)鏈金融主要政策及法規(guī)情況

在此背景下，部分金融機(jī)構(gòu)也未能對(duì)鏈內(nèi)企業(yè)群體的失信行為作出有效應(yīng)對(duì)，不僅違約懲戒力度較小，而且信用聯(lián)合獎(jiǎng)懲機(jī)制也較匱乏，造成部分供應(yīng)鏈金融服務(wù)對(duì)象審慎履約意識(shí)薄弱，難以為違約違規(guī)行為付出足夠代價(jià)，而守信行為未得到及時(shí)激勵(lì)，給供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)管理帶來(lái)一定阻礙。總體而言，守信激勵(lì)與失信懲戒的聯(lián)合獎(jiǎng)懲模式缺失，使得金融機(jī)構(gòu)只能被迫采取轉(zhuǎn)嫁、回避、延期和保留等處置方式，難以從根本上顯著降低其信用風(fēng)險(xiǎn)水平，即無(wú)法有效應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)。

以全面風(fēng)險(xiǎn)管理防范供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策建議

全面風(fēng)險(xiǎn)管理理論及理論框架的分析表明，金融機(jī)構(gòu)若要精準(zhǔn)和有效控制供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)避免信用風(fēng)險(xiǎn)在風(fēng)險(xiǎn)管理各環(huán)節(jié)發(fā)生“傳染”效應(yīng)，并以識(shí)別、分析、評(píng)估及應(yīng)對(duì)環(huán)節(jié)為著力點(diǎn)，防范供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此，結(jié)合理論框架及供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題，提出以全面風(fēng)險(xiǎn)管理為導(dǎo)向的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)防范對(duì)策。

多維度識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)源，構(gòu)筑更完備的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度與防控。基于主體擴(kuò)圍下供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別不系統(tǒng)的難點(diǎn)，以金融機(jī)構(gòu)為代表的鏈內(nèi)資金融出方可采取以下措施。首先，嚴(yán)格控制鏈內(nèi)核心企業(yè)和中小微企業(yè)的準(zhǔn)入資格，定期篩查優(yōu)質(zhì)供應(yīng)鏈合作同盟并建立白名單，綜合考察與客觀評(píng)價(jià)鏈內(nèi)參與者的歷史信用質(zhì)量、業(yè)務(wù)交易狀況、上下游合作關(guān)系、償付能力等要素，從根源上實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)滴灌，識(shí)別由準(zhǔn)入資質(zhì)引發(fā)的供應(yīng)鏈信用違約風(fēng)險(xiǎn)。其次，擴(kuò)大研究對(duì)象的樣本數(shù)量，在定量測(cè)度基礎(chǔ)上關(guān)注非財(cái)務(wù)的定性指標(biāo)，綜合甄別鏈上核心企業(yè)實(shí)力、中小微企業(yè)資質(zhì)、融資項(xiàng)目動(dòng)態(tài)狀況、供應(yīng)鏈整體運(yùn)營(yíng)概況。核心企業(yè)實(shí)力層面，應(yīng)覆蓋核心企業(yè)自身的實(shí)力、信用等級(jí)、行業(yè)地位、運(yùn)營(yíng)能力、盈利能力和償付能力；中小微企業(yè)資質(zhì)層面，應(yīng)納入其信用評(píng)級(jí)、盈利能力、償債能力和成長(zhǎng)能力；融資項(xiàng)目動(dòng)態(tài)狀況層面，應(yīng)涵蓋信息管理能力、質(zhì)押物的價(jià)值波動(dòng)與變現(xiàn)能力、應(yīng)收賬款的賬期與壞賬損失、業(yè)務(wù)合作穩(wěn)定性等。

聚合客群強(qiáng)化風(fēng)控，借助區(qū)塊鏈技術(shù)促進(jìn)全鏈信用風(fēng)險(xiǎn)剖析更精準(zhǔn)。為有效應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾客群信用分析不夠精準(zhǔn)的難題，弱化金融機(jī)構(gòu)與客群間信息不對(duì)稱瓶頸，可從以下層面改善。第一，積極推動(dòng)銀保互動(dòng)直聯(lián)，金融機(jī)構(gòu)可加強(qiáng)與保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)在信息共享、欠款追償、出險(xiǎn)賠付等維度的合作；同時(shí)，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)可通過(guò)提供貸款保證險(xiǎn)為中小微企業(yè)實(shí)現(xiàn)增信支持，進(jìn)一步強(qiáng)化長(zhǎng)尾客群增信，緩釋信息不對(duì)稱引發(fā)的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)。第二，嚴(yán)格把控上鏈源頭信息質(zhì)量，綜合采用大數(shù)據(jù)、人工智能、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，剖析、挖掘海量數(shù)據(jù)足跡，保證上述區(qū)塊鏈在信息分析、甄別、交叉核驗(yàn)層面的應(yīng)用落地。第三，在強(qiáng)化隱私保護(hù)和安全共享的前提下，鼓勵(lì)更多供應(yīng)鏈參與主體將自身業(yè)務(wù)系統(tǒng)接入?yún)^(qū)塊鏈平臺(tái)并完成信息的登記和存儲(chǔ)，金融機(jī)構(gòu)借助區(qū)塊鏈高透明、可追溯、難篡改的共識(shí)機(jī)制，采用不同算法完成信息的充分交叉分析與核驗(yàn)，打破鏈內(nèi)主體信息孤島，最終實(shí)現(xiàn)信用的多級(jí)無(wú)損傳遞。

在新一輪供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理中，除了構(gòu)建更合理的供應(yīng)鏈金融的信用評(píng)估模型外，還應(yīng)拓寬人才吸納渠道來(lái)強(qiáng)化供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力，通過(guò)校園招聘儲(chǔ)備大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估人才，運(yùn)用社會(huì)招聘、獵頭、特聘等方式吸引尖端成熟的大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估人才。第一，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)主動(dòng)構(gòu)建大數(shù)據(jù)風(fēng)控人才培養(yǎng)計(jì)劃，推進(jìn)校企深度合作培育金融科技專項(xiàng)人才，為金融機(jī)構(gòu)輸入更多擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)智能評(píng)估、精準(zhǔn)量化信用風(fēng)險(xiǎn)水平、信貸風(fēng)險(xiǎn)智能篩選、云計(jì)算、金融AI、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)的復(fù)合型人力資源，繼而為供應(yīng)鏈金融信用管理的人才儲(chǔ)備層面保駕護(hù)航。第二，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)持續(xù)擴(kuò)大金融科技人才隊(duì)伍，建立、完善與金融市場(chǎng)相適宜的差異化薪酬激勵(lì)方案與考核制度，以吸引、激勵(lì)和發(fā)展大量成熟的大數(shù)據(jù)風(fēng)控金融科技人才，突破大數(shù)據(jù)風(fēng)控金融科技人才的短缺瓶頸。第三，當(dāng)前國(guó)內(nèi)僅有二十多所院校開(kāi)設(shè)金融科技或人工智能等相關(guān)學(xué)院或?qū)I(yè)，專業(yè)培養(yǎng)和人才輸送難以滿足市場(chǎng)需求。因此，高校也應(yīng)加快大數(shù)據(jù)智能評(píng)估與風(fēng)控的金融科技人才的規(guī)劃進(jìn)程和專業(yè)建設(shè)，積極開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)智能評(píng)估、大數(shù)據(jù)風(fēng)控類金融科技相關(guān)專業(yè)。

金融機(jī)構(gòu)針對(duì)供應(yīng)鏈鏈內(nèi)被授信主體違約成本低，違約收益高，且外部缺少失信懲戒舉措的難點(diǎn)，可從以下維度著手應(yīng)對(duì)。首先，金融機(jī)構(gòu)及監(jiān)管部門應(yīng)加快共同建設(shè)聯(lián)合信用懲戒模式，適當(dāng)開(kāi)放、共享、收集政府、市場(chǎng)征信數(shù)據(jù)，構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)牌髽I(yè)、個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)供應(yīng)鏈鏈上誠(chéng)信企業(yè)應(yīng)予以多元激勵(lì)，對(duì)供應(yīng)鏈鏈內(nèi)失信企業(yè)、個(gè)人應(yīng)跨區(qū)域、跨部門進(jìn)行聯(lián)合懲戒。例如，將其失信行為記入聯(lián)合信用懲戒名單，承擔(dān)應(yīng)負(fù)法律后果或經(jīng)濟(jì)成本，以合法途徑向其他主體公布其惡意失信記錄。其次，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)制定供應(yīng)鏈金融失信分級(jí)細(xì)化方案，根據(jù)供應(yīng)鏈被授信主體的不同程度的違約違規(guī)行為采取相對(duì)應(yīng)的懲戒力度和限制政策，對(duì)于嚴(yán)重惡意失信主體可從授信白名單中剔除。借助信用激勵(lì)與經(jīng)濟(jì)約束手段，強(qiáng)化信用監(jiān)督與警示作用。最后，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)將供應(yīng)鏈信用聯(lián)合獎(jiǎng)懲的責(zé)任明確到人，在辦理信貸審批等日常業(yè)務(wù)中形成“守信收益、失信受限”的獎(jiǎng)懲政策。