
“大数据”背景下的保理创新探索_数据分析师考试
在买方市场普遍形成的大环境下,赊销逐渐成为交易方式的主流,应收账款市场愈益广阔。商务部相关数据显示,2012年全国应收账款规模已突破20万亿元,且历年保持较高增速。在应收账款规模持续扩大的带动下,我国保理业务发展速度也十分惊人:2012年我国保理业务量折合人民币2.83万亿元,较2011年增长26.94%;2013上半年,各银行国内保理业务量1.23万亿元,同比增长115.79%,国际保理业务量达594.32亿美元,同比增长176.12%。
然而,“瑜不掩瑕”。从以上数据不难看出,尽管保理业务的发展增速惊人,但就应收账款的规模而言,保理业务的服务覆盖仍然很不充分。在此背景下,如何实现应收账款市场的挖掘与开发,充分盘活巨大的应收资产,有效解决应收账款持有企业,尤其是中小企业的融资困局,已成为当前亟待研究解决的问题。
传统保理业务发展困局
一方面,从经济环境来看,受世界经济复苏缓慢,国内外市场需求不足的影响,企业应收账款的规模不断扩大,账期也被不断拉长,应收账款拖欠甚至坏账频发的风险进一步加大。2013年中国国内生产总值同比增长7.7%,2014年第一季度GDP增速为7.4%。随着经济的放缓,产能过剩问题日益突出。在此背景下,供应商面临的回款压力加大,销售商面临的市场环境更加不确定,从而进一步加大了应收账款的回款风险。
另一方面,出于控制买方信用风险的考虑,作为传统保理服务商的银行在开展保理业务融资时往往要求融资主体以大中型企业为主,对买方的资信实力、配合程度要求较高。并且出于对业务成本、效率方面的考虑,银行一般对于开展保理融资的应收账款均有单笔金额(百万元以上规模)及合适账期(三个月至半年)的限制。而占市场主流的单笔应收账款均存在小、快、频的特征,即单笔金额小(单笔仅几十万甚至十几万元)、周转速度快(账期仅一个月甚至一两周)、发生频率高(几乎旬甚至每周都有交易及对应的应收账款产生),从而造成现有保理业务对应收账款的覆盖率较低。与此同时,商业保理公司凭借其高效、灵活的服务方式和多样的商业模式,在保理市场中异军突起。相关数据显示,截至2013年12月31日,商业保理公司已攀升至284家,注册资本总额也超过293亿元。其迅猛的发展势头将会快速占领商业银行暂未开发或难以开发的应收账款市场,填补该部分的市场空白,并对原有的保理市场领域产生一定的冲击。
“大数据”时代的保理新方向
综上所述,商业银行保理业务的发展正面临着巨大的挑战。面对困境,是望而却步,将巨大的业务市场拱手相让,还是创新求变、积极探索保理业务的新增长点,实现保理业务的创新发展,成为横亘在国内主流保理商——银行面前的一道难题。
面对传统保理服务已不能满足业务安全快速增长的现状,如何寻求突破点?“大数据”使保理业务的创新成为可能。麦肯锡曾以“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”的宣示,揭示了“大数据”时代的到来。在“大数据”时代中,人们日常不经意间的行动轨迹沉淀为异常庞大的数据,这些数据经过分析和挖掘呈现出的规律和导向,显示出了巨大的价值潜力。通过对数据的共享、归集、整理和分析,最大程度地将决策建立在相关事实基础上的思维模式,正日益成为潮流并持续地改变着各个传统的商业领域。具体到保理业务,它与“大数据”技术有以下四个结合点。
一是降低信息不对称程度和保理融资的业务风险。根据国际保理公约及银监会相关制度的规定,保理业务兼具应收账款催收、销售分户账管理、坏账担保及融资四大功能。某银行此前曾开展“客户在银行间迁徙驱动因素”调查,对6 68家企业的总经理及财务总监进行问卷及访谈调研。结果显示,客户在银行间迁徙的十大驱动因素中,排名前三位的分别是贷款利率低、贷款手续简便、融资额度大。可见,满足融资需求仍然是目前国内众多企业主流的核心诉求。据此合理推测,就卖方客户而言,保理业务所能提供的四项服务中,最引起其关注、契合其真实需求的是融资服务。
而保理商开展保理融资服务,最大的障碍来自信息不对称。卖方经营状况的真实客观性、买方企业经营的稳定性、贸易回款的确定性、买卖双方交易的真实性等等,无一不在挑战着保理商的智慧和勇气。相关历史数据表明,保理业务最大的风险产生于虚假交易。而借助“大数据”技术支持,可有效将一些传统上习惯于用“差不多”思维、通过主观判断的信贷信息,转变成为建立在完整数据支持的、基于客观事实的决策。例如,通过对具体行业大量经销情况、收益水平数据的采集比对,判断买卖双方所处行业的景气度;通过对卖方、买方完整的购、销、存数据监测、判断其经营情况;通过对买卖双方连续、大量、丰富的交易数据进行关系勾稽,识别其交易的稳定性及交易背景的真实性等等,从而高效地进行业务风险识别及防范。
二是精确定位目标客户,使批量获客成为可能。在供应链管理上有这么一个逻辑:供应条链上每一个环节都能获利,但一定会有、也只会有一个信息集中点。谁能抢占这个点谁就能主导整个供应链的运作,并从中获得更大的效益。海量的交易数据,意味着大量的买卖方、大量的交易信息聚集交汇。在数据样本足够大、数据类型足够丰富、数据来源真实可靠的基础上,保理商可快速获得高价值信息,进而集中锁定特定客户群,有针对性地批量获客。并且,在数据支持下建立特定的风险评估模型,更有助于对业务整体风险的防控。
三是通过系统构建,优化保理业务流程。众所周知,由于保理业务与买卖双方交易流程紧密关联,因此一直属于专业性较强、操作成本较高的银行业务,也容易因操作瑕疵而引致相关风险。由于大数据是建立在网络信息化、云计算的基础之上的,依存于各类信息系统平台中,因此建立相应业务互联系统,进行端口对接和数据实时交互成为必然选择。以系统操作替代传统的手工业务操作,不仅可以优化升级服务手段、降低业务操作成本,更可藉此最大程度地避免因人为因素导致的操作瑕疵,有效优化保理业务的流程。
四是业务重新定位选择,对小、快、频应收账款实行保理服务覆盖。如上所述,以现有银行标准,大量小、快、频应收账款往往无法有效纳入保理融资服务范畴,导致该类应收账款一直处于“睡眠”状态。而想要盘活市场中巨额“睡眠”应收账款,保理商必须从降低业务成本、提升操作效率着手,寻找思路上的突破。而借助“大数据”类信息平台,保理商可在客户授信审查、业务真实性判断、风险分析、监测预警等方面进行大幅成本优化,并依靠系统简化操作环节,提高业务的标准化、自动化程度,从而实现传统保理服务短板弥补,以创新的服务模式激活大量的“沉睡应收账款”,开创全新的保理业务蓝海。
事实上,目前市场上已有若干具有前瞻意识的保理商在“大数据”这一新领域开始尝试,凭借自身技术实力强、资源投放集中等方面的优势,围绕“大数据”来挖掘供应链价值的业务模式,开展了许多有益的探索和实践,相应的商业模式也在不断成熟和完善。从金融业的发展历程来看,其一直都是经营风险的特殊行业,保理融资业务也不例外,而风险本身对业务的开展既是机遇,也是挑战。新技术潮流必将对保理业务的未来发展产生深远的影响。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02