數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下融資租賃企業(yè)風險管理新模式分析

一、前言

隨著科技進步與數(shù)字化轉(zhuǎn)型飛速推進，融資租賃企業(yè)正面臨前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。尤其在風險管理領域，數(shù)字化轉(zhuǎn)型既為融資租賃企業(yè)帶來了全新的工具與思維方式，也引入了新的風險因素。鑒于此，本文旨在探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下融資租賃企業(yè)的風險管理新模式及實施路徑，期望為融資租賃企業(yè)在數(shù)字化時代提供新的視角與策略，助力其更好地管理風險，實現(xiàn)健康長遠發(fā)展。

二、理論綜述

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論概述

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一種深度變革，核心在于企業(yè)商業(yè)模式與運營流程進行全面改造，以更有效地利用數(shù)字技術。數(shù)字化轉(zhuǎn)型旨在優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部效率、提升客戶體驗、創(chuàng)新商業(yè)與收入模式，進而提高企業(yè)治理水平，降低企業(yè)經(jīng)營風險[1]。

（二）風險管理理論概述

風險管理是一種結構化策略，旨在通過識別、評估、優(yōu)先考慮和控制那些可能對組織目標產(chǎn)生負面影響的因素，最小化這些不確定性因素帶來的影響。需指出的是，盡管風險管理無法完全消除所有風險，但通過合理的預測與規(guī)劃，組織能夠更好地預防與應對潛在風險，降低經(jīng)濟損失[2]。

三、融資租賃企業(yè)風險管理現(xiàn)狀及數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的影響

（一）融資租賃企業(yè)風險管理現(xiàn)狀

融資租賃企業(yè)風險管理主要體現(xiàn)在對各類風險（如信貸風險、運營風險、市場風險和法律風險）的識別、評估與控制上。盡管一些融資租賃企業(yè)已認識到風險管理的重要性，并采取了一些創(chuàng)新的風險控制手段，如運用先進的數(shù)據(jù)分析和人工智能技術評估與預測風險，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)[3]。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資租賃企業(yè)風險管理的影響

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資租賃企業(yè)的風險管理產(chǎn)生了重大影響，為風險識別、評估與控制提供了新的可能性。借助先進的數(shù)據(jù)分析、人工智能和機器學習技術，融資租賃企業(yè)能夠更有效地識別潛在風險，預測市場變化，及時調(diào)整策略。此外，通過數(shù)字化平臺，融資租賃企業(yè)可與客戶和監(jiān)管機構實現(xiàn)更好互動，提高透明度，有效管理法律與合規(guī)風險。因此，融資租賃企業(yè)在推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，需建立健全的數(shù)據(jù)保護與網(wǎng)絡安全機制。

四、數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下融資租賃企業(yè)風險管理的新模式

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動的風險識別與預警模式

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動的風險識別與預警模式為融資租賃企業(yè)風險管理提供了新的視角與工具。其中，基于機器學習的風險識別模式、實時風險監(jiān)控模式和預測分析模式是主要實施形式[4]。

基于機器學習的風險識別模式主要通過對歷史數(shù)據(jù)進行深度挖掘，探索潛在的風險模式與趨勢。例如，融資租賃企業(yè)可運用該模式進行信用風險管理，通過分析客戶的歷史信用，預測其未來可能出現(xiàn)的違約風險。

實時風險監(jiān)控模式依托實時數(shù)據(jù)，動態(tài)更新風險評估，實現(xiàn)對風險的即時監(jiān)控。在租賃資產(chǎn)管理中，企業(yè)可通過實時追蹤資產(chǎn)狀況與價值，及時發(fā)現(xiàn)與應對潛在風險[5]。

預測分析模式通過分析歷史數(shù)據(jù)，預測未來可能發(fā)生的風險事件，助力融資租賃企業(yè)提前制定風險應對策略。該模式在市場風險管理中至關重要，它利用歷史數(shù)據(jù)預測潛在的市場趨勢，使融資租賃企業(yè)能夠做好風險應對準備。

（二）AI引擎驅(qū)動的風險評估模式

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，AI引擎驅(qū)動的風險評估模式正在引領融資租賃企業(yè)風險管理的新方向。該模式主要包括基于深度學習的風險評估模型、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的信用評估模型和基于強化學習的決策支持模型。

基于深度學習的風險評估模型可挖掘數(shù)據(jù)中的深層特征，更準確地識別風險。在融資租賃企業(yè)中，該模型通過分析租賃資產(chǎn)各屬性，預測資產(chǎn)價值變化與潛在損失風險，為風險評估提供更精準的數(shù)據(jù)支持。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的信用評估模型模仿人腦神經(jīng)元工作機制，處理復雜信用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精確的信用評估。

基于強化學習的決策支持模型能根據(jù)環(huán)境反饋自我學習與優(yōu)化，助力融資租賃企業(yè)做出更優(yōu)的風險管理決策。該模型通過模擬各種應對策略，為融資租賃企業(yè)選擇最優(yōu)風險應對策略提供有力支持。

（三）區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)的風險追蹤與控制模式

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，區(qū)塊鏈技術為融資租賃企業(yè)風險管理帶來全新可能，其關鍵優(yōu)勢體現(xiàn)在三個方面：去中心化與公開透明的數(shù)據(jù)庫、信息的不可篡改性以及智能合約的自動執(zhí)行。

首先，區(qū)塊鏈技術構建了去中心化、公開透明的數(shù)據(jù)庫。每筆融資租賃交易均被詳細記錄并共享給所有參與節(jié)點，使風險管理者能追蹤所有融資租賃交易流程，及時發(fā)現(xiàn)與預警風險，顯著提高風險管理的時效性。

其次，區(qū)塊鏈的信息不可篡改特性確保所有風險管理活動基于真實、完整的數(shù)據(jù)進行，大幅提升風險識別準確度，助力風險管理者更精準地定位與處理風險。

最后，借助智能合約，區(qū)塊鏈技術可自動執(zhí)行預設規(guī)則。例如，租賃物未在租賃期滿時返還，智能合約可自動發(fā)送提醒信息，甚至執(zhí)行罰款等操作，大幅提高風險管理效率。

五、數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下融資租賃企業(yè)風險管理新模式實施途徑

（一）采用先進的數(shù)據(jù)采集工具和數(shù)據(jù)分析平臺

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，先進的數(shù)據(jù)采集工具和數(shù)據(jù)分析平臺至關重要。以下重點闡述融資租賃企業(yè)運用先進數(shù)據(jù)采集工具和數(shù)據(jù)分析平臺進行風險管理的步驟：

首先，融資租賃企業(yè)需使用數(shù)據(jù)采集工具（如爬蟲軟件、API接口等）收集租賃合同內(nèi)容、租戶信用記錄、租賃資產(chǎn)狀態(tài)等數(shù)據(jù)。收集數(shù)據(jù)時，企業(yè)需關注數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全性，確保數(shù)據(jù)準確、完整且可用。

其次，融資租賃企業(yè)需整合數(shù)據(jù)，形成全面、統(tǒng)一的視圖，便于風險管理。企業(yè)需整合各種來源、格式和類型的數(shù)據(jù)，消除噪聲、不一致性和冗余。例如，運用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖等技術進行存儲與管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一視圖。

最后，融資租賃企業(yè)需進行數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)與預測風險，為風險決策提供依據(jù)。企業(yè)需利用數(shù)據(jù)分析平臺對整合后的數(shù)據(jù)進行深入分析，包括描述性分析（揭示租賃業(yè)務基本特征與規(guī)律）、預測性分析（預測租賃資產(chǎn)損失率、租賃對象違約概率等）和規(guī)范性分析（提供風險決策建議）。

（二）開發(fā)基于AI的風險評估決策支持系統(tǒng)

傳統(tǒng)手動風險評估方法效率低下且易受人為因素影響。為解決這些問題，融資租賃企業(yè)可引入人工智能（AI）技術，開發(fā)基于AI的風險評估決策支持系統(tǒng)。以下是系統(tǒng)開發(fā)的具體內(nèi)容：

首先，融資租賃企業(yè)需通過內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、API接口、第三方數(shù)據(jù)服務等渠道收集租賃合同、客戶信用、資產(chǎn)狀況等數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗與預處理，處理缺失值、異常值和冗余信息，進行特征工程提取有價值信息。

其次，為實現(xiàn)租賃資產(chǎn)精準定價，融資租賃企業(yè)需收集市場行情、歷史成交價格、資產(chǎn)質(zhì)量等數(shù)據(jù)，利用AI引擎進行深度學習，構建基于大量歷史交易數(shù)據(jù)的定價模型，并定期評估與調(diào)整模型，確保其在市場環(huán)境變化中保持較高的預測準確性。

最后，融資租賃企業(yè)需將AI模型集成到風險評估決策支持系統(tǒng)，確保系統(tǒng)的易用性，讓非技術人員也能方便使用。同時，系統(tǒng)需具備良好的可擴展性，便于企業(yè)未來添加或改進功能。企業(yè)需根據(jù)用戶反饋和系統(tǒng)性能，定期優(yōu)化AI模型和決策支持系統(tǒng)。

（三）建立透明且可追溯的風險追蹤與控制系統(tǒng)

建立透明且可追溯的風險追蹤與控制系統(tǒng)在融資租賃企業(yè)風險管理中至關重要。該系統(tǒng)有助于準確記錄與跟蹤風險事件，使企業(yè)盡早發(fā)現(xiàn)與處理風險，防正或減少損失。以下是建立和使用該系統(tǒng)的內(nèi)容：

首先，融資租賃企業(yè)需在系統(tǒng)中建立風險事件記錄與分類機制，利用數(shù)字化工具快速、準確記錄風險事件。

風險事件發(fā)生時，相關人員需立即在系統(tǒng)中記錄，并進行初步分類與評估。

其次，融資租賃企業(yè)需利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能等先進數(shù)字化技術，對風險事件進行持續(xù)追蹤與管理，包括定期更新與監(jiān)控風險事件狀態(tài)、影響和處理進度，并對風險事件進行深度分析，找出根本原因與解決方案。

最后，融資租賃企業(yè)需利用數(shù)字化通信工具，對風險事件進行定期報告與溝通，不僅包括向上級和相關部門報告風險事件狀況與處理進度，還包括向監(jiān)管機構和公眾報告風險事件狀況與處理結果。

六、案例研究

（一）應用背景

A公司作為我國融資租賃行業(yè)重要企業(yè)，擁有眾多租賃業(yè)務和廣泛的客戶基礎。然而，隨著市場環(huán)境的快速變化和數(shù)字化技術的深入應用，A公司傳統(tǒng)風險管理體系已難以適應。特別是在風險識別、評估和控制等環(huán)節(jié)，問題和挑戰(zhàn)日益突出。以下以A公司為例，分析其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下風險管理新模式的應用策略及效果。

（二）應用策略

1.采用先進的數(shù)據(jù)采集工具和數(shù)據(jù)分析平臺

首先，A公司進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)采集，利用數(shù)據(jù)采集工具從各種渠道獲取融資租賃相關數(shù)據(jù)，包括租賃合同、資產(chǎn)質(zhì)量、運營狀態(tài)等，廣泛的數(shù)據(jù)采集為后續(xù)風險識別和評估提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎。平臺通過先進的算法和模型，從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，幫助A公司更好地理解租賃風險的構成和演變趨勢。

2.開發(fā)基于AI的風險評估決策支持系統(tǒng)

A公司開發(fā)了基于AI的風險評估決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用AI的強大計算和學習功能，從大量數(shù)據(jù)中學習并提取有效的風險評估模型。同時，該模型對各種風險因素進行綜合評估，準確預測每個租賃合同的風險等級。這種準確的風險評估為A公司提供了有力的決策支持，使其在風險管理中做出更明智和科學的決策。

3.建立透明且可追溯的風險追蹤與控制系統(tǒng)

A公司利用區(qū)塊鏈技術，建立了透明且可追溯的風險追蹤與控制系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，所有風險管理活動均記錄在區(qū)塊鏈上，確保風險管理的透明性，且所有記錄不可篡改，大幅提高了風險管理的可靠性。

（三）應用效果

通過實施一系列策略，A公司在風險管理方面取得了顯著成效。引入的數(shù)據(jù)采集和分析平臺使風險識別準確率從原來的 80 % 提升至 9 5 % ，風險識別時間從之前的5個工作日縮短至3個工作日，大幅提高了風險識別效率。借助AI的風險評估決策支持系統(tǒng)，A公司每月處理風險的數(shù)量從200起增加至300起，風險處理成功率從 80 % 提升至 90 % 。

七、結語

本文深入探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下融資租賃企業(yè)風險管理新模式與實施途徑。研究結果表明，通過一系列策略，融資租賃企業(yè)能夠有效識別與管理其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中可能面臨的風險。展望未來，隨著科技的不斷發(fā)展和市場環(huán)境的變化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將對融資租賃企業(yè)風險管理產(chǎn)生更深層次的影響。期待更多學者和實踐者共同參與，深化對數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下融資租賃企業(yè)風險管理新模式與實施途徑的研究，推動該領域持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。

引用

[1]鄒美鳳，張力丹，張信東.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計風險[J].中國注冊會計師，2022（10）：35-41+3.

[2]肖鋒.現(xiàn)代企業(yè)風險管理研究[J].商場現(xiàn)代化，2021（16）：97-99.

[3]郭盛蘭.論融資租賃行業(yè)風險防范法律機制[J].職工法律天地，2019（12）：33-37.

[4]史佳桐.融資租賃業(yè)合規(guī)展業(yè)積極轉(zhuǎn)型[N].金融時報，2024-12-04（06）.

[5]楊鵬.Y融資租賃公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究[D].濟南：山東財經(jīng)大學，2024.

作者單位：永贏金融租賃有限公司

責任編輯：韓柏張娟娟