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浅析供应链金融服务“助贷”平台

来源: 汇融数科供应链

01

定位 ”利用金融科技手段为借款人解决资金需求的平台“

“助贷“平台作为新兴的互联网金融业务,已经渗透众多领域。普遍的理解:由助贷平台与银行、消费金融公司、小额贷款公司、网贷平台等资金方合作,有助贷平台负责提供前端获客、产品设计、资信审核、风险定价、协议签署、贷后管理等服务,而资金方则作为实际的资金出街方负责提供资金并获得固定收益的金融模式。

从经济学角度出发,助贷是比较优势原理的集中体现,金融科技的输出者作为助贷的角色,与资金机构各自发挥比较优势,从而实现双赢、共同促进普惠金融的发展。也可以理解为金融科技服务实体经济的有效方法。助贷业务有助于推动商业银行贷款利率定价机制进一步完善,在金融科技助推下,利率定价将反应市场供求关系更加市场化。

商业逻辑

对接资金方,满足借款主体的资金需求,同时利用科技优势向资金方输出风控技术和贷后管理等服务的支撑。提升资金机构的科技力量,降低资金服务成本,实现“1+1>2”的合作。金融科技的利用可以节省贷前资质识别、及贷后跟踪的运营成本,又能解决供给侧和需求侧的信息不匹配提升资金周转效率,实现降本增效。

资金来源

资金主要来自于持有放贷资质的金融机构(城市商业银行、消费金融公司、信托公司)或类金融机构(小额贷款公司、保理公司、融资租赁等)。

平台运营

以金融科技为底层保障,连接借款主体与资金机构,促成资金对接;关注科技手段的风险管控,协助补充资金机构的风控能力。2C业务中必须关注的监管政策中已明确银行业金融机构不得将贷款管理核心的风控业务内容外包,第三方平台在这个业务中可以作为风控数据的提供者、科技金融技术的输出者,而风控执行者必须是金融机构自身。

02

供应链金融服务类助贷平台的逻辑分解

金融科技的兴起,2C业务的互联网获客成为主流,在互联网平台大数据的帮助下,形成了海量的用户行为数据,辅助风控技术降低运营成本的同时又提升了业务量。

简单来说,银行有大量便宜的资金,互联网平台拥有流量和数据、风控能力,双方一拍即合,银行出资金,互联网平台帮助获客,各取所需,利润按比例分成。

那么,面向B端服务的“助贷”平台是否可以复用相同思路呢?

银行面向B端企业客户时,传统的信贷主要以考核股东背景和抵押物为基础,导致识别主体规模有限,大量信贷资源被白白浪费。

然而,要求银行等资金机构能够深入了解各行各业的经营情况又是不现实的。

这时候,如果有一个角色能够代替资金机构去识别B端企业客户的风险等级、与银行共同承担资金风险,那资金机构又何乐而不为呢?

各行各业中的龙头企业或是掌握了某些特有资源而持有话语权的核心企业便可以起到这个作用。首先,这一类企业拥有行业的经营管理经验,深入垂直行业,有能力准确判断风险因子;第二,因为其核心地位,可能已经掌握了大量历史交易数据,可以作为业务初始的风控依据;第三,通过核心企业自身的资源优势,可以快速带入产业上下游企业的作为服务对象;最后,为巩固其核心地位,这一类企业也十分有动力提供相关服务。

问题是,这样的产业链核心企业具备金融科技能力吗?如果具备自然皆大欢喜,天时地利人和都齐全了;如果不具备呢?

又有一类专注提供供应链金融科技服务的企业出现在市场上,产业链核心企业+供应链金融科技服务企业,共同组成了“助贷”的要素。

这样就引出了供应链金融服务类的助贷平台,平台可大致抽象出3端的参与角色:资金端、产业端及运营管理端;

·资金端很好理解,就是资金持有的机构,可能是商业银行、商业保理等等;

·产业端指的是有资金需求的企业客户,依托产业而存在,并以自身的产业经营产生的订单、货物或债权作为融资的标的物;

·运营管理端即金融科技服务的提供者,也就是本文讨论的“助贷”角色,整合自身产业背景+金融科技力量,为产业端的资金需求企业和资金端的资金机构构筑信息平台,解决信息不对等的问题,利用模式风控、数据风控为产业链运营引入资金;

另外,值得一提的是,供应链金融服务的助贷平台发起者或运营者,不仅限于上述一种情况,金融科技服务商如有足够产业资源的情况下也可独立运营,这里所指的产业资源不仅限于数据层面,对产业深入理解的基础上通过交易结构的设计和把控也同样可以为风险管控贡献力量。模式风控是供应链金融业务内,除数据风控外另一个值得研究的领域。又或者资金机构旗下拥有强大科技力量的情况下,通过构筑科技平台沉淀底层风控逻辑,连接多样化的产业场景接入产业端数据也可达到相似效果。

03

供应链金融服务类助贷平台的数据风控

灵魂拷问:

我是谁?( B端的数据是什么)

我从哪里来?(B端数据从哪里获取)

我要到哪里去?(B端数据能为风控提供什么助力)

我是谁?

B端数据的类型,大致归类总结一下:

1. 行业基本面数据(期货现货价格等)

2. 贸易数据(历史交易订单、物流交付信息、合同、债务数据等)

3. 企业主体信息(公检法信息、税务信息、财务报表等)

4. 企业实控人信息(征信、司法信息、黑名单、银行流水等)

我从哪里来?

B端数据的获取问题,伴随国家层面征信体系的建立,关于企业主体及实控人数据已经可以通过很多渠道获取,但企业生产经营数据,尤其是中小企业的生产经营数据,由于信息化建设程度参差不齐导致获取难度较大。但针对大量没有抵押品或信用担保背书的中小微企业而言,生产经营的贸易数据刚好是可以用来作为科技增信的基础手段。

我要到哪里去?

对资金机构而言,过去的信贷主要以考核股东背景和抵押物为基础,导致识别主体规模有限,大量信贷资源被白白浪费。

不同企业由于其所在行业、经营模式等条件,经营状况千差万别、经营涉及领域众多、数量庞杂,传统的做法很难能够系统化识别、管控风险。

金融科技中数据风控的核心就是通过风控引擎及风控数据建立风控模型,输出风控结果,为金融过程提供贷前、贷中及贷后的依据。

04

助贷平台的监管

2019年10月,中国普惠金融研究院(CAFI)发布的《助贷业务创新与监管研究报告》中提到,希望尽快明确助贷义务的法律地位,明确商业银行、助贷机构的业务规范,对助贷业务开展过程中存在的一系列合规问题,需要监管部门尽快明确相关政策以便纠偏。

随着科技发展,互联网、大数据、云计算、区块链等技术不断成熟,银行与外部客户的关系发生的很大变化,与产业端紧密结合深入管控已成为趋势。

来源: 汇融数科供应链

posted @ 21-01-04 10:22 作者:admin  阅读:

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