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　　目前，全球正在加速向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)資產(chǎn)也正日益成為推動和加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源，數(shù)字要素、數(shù)字技術(shù)正在重構(gòu)新業(yè)態(tài)、新模式。同時，工程機(jī)械行業(yè)下行周期的筑底過程還在繼續(xù)，內(nèi)需支撐仍然偏弱，市場調(diào)整的壓力仍在持續(xù)。因行業(yè)市場下滑，設(shè)備購買方設(shè)備出租率不足、租金下滑、回款率下降等因素造成第一還款來源弱化，其他還款來源難以補(bǔ)充，使工程機(jī)械企業(yè)的信用風(fēng)險加大。

　　信用銷售業(yè)務(wù)本質(zhì)上是承擔(dān)風(fēng)險從而獲得銷售設(shè)備的收入、回款、利潤，核心是信用風(fēng)險管理，信用風(fēng)險的本源是信息不對稱。在數(shù)字化浪潮與工程機(jī)械行業(yè)下行的大背景下，對工程機(jī)械傳統(tǒng)信用風(fēng)險管理模式既是大挑戰(zhàn)，也是大機(jī)遇。如何基于打造數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)控能力與風(fēng)控體系，穿透信息不對稱制約，值得每家工程機(jī)械企業(yè)深入思考并躬身踐行。

　　01　信息不對稱與信用風(fēng)險

　　按照信息經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，信用風(fēng)險產(chǎn)生的微觀基礎(chǔ)是信息不對稱。信息不對稱是指市場的交易雙方在信息獲取、處理和使用方面存在差異，掌握信息比較充分的一方處于比較有利的地位，而信息貧乏的一方處于比較不利的地位。由于信息的專業(yè)性、隱蔽性以及搜尋成本的存在致使交易雙方往往占有不對稱的信息，而信息渠道的不同、信息量的多寡會造成交易雙方承擔(dān)的風(fēng)險和收益不同，處于信息量劣勢的一方會具有較大風(fēng)險。

　　信息不對稱根據(jù)交易契約簽訂時間節(jié)點(diǎn)的不同，分為事前信息不對稱與事后信息不對稱，在事前信息不對稱情況下，占有信息優(yōu)勢的一方隱藏了信息，在事后信息不對稱情況下占有信息優(yōu)勢的一方隱藏了行動。信息不對稱發(fā)生在交易契約簽訂前，引發(fā)“逆向選擇”問題；發(fā)生在交易契約簽訂后，引發(fā)“道德風(fēng)險”與“委托-代理”問題。

　　對工程機(jī)械企業(yè)而言，交易前并不能全面、實(shí)時、準(zhǔn)確地掌握設(shè)備購買方的資信與還款能力信息，如資產(chǎn)負(fù)債、外部履約、經(jīng)營能力等情況；在合同履約過程中，企業(yè)經(jīng)營、設(shè)備運(yùn)營、收入回款、償債能力等也難以監(jiān)測。在交易前后，設(shè)備購買方存在利用自身信息優(yōu)勢，單純從個人利益最大化出發(fā)，隱藏關(guān)鍵信息，由此引發(fā)逆向選擇、道德風(fēng)險等問題，形成信用風(fēng)險。

　　02　傳統(tǒng)信息不對稱的

　　解決機(jī)制設(shè)計與存在問題

　　1.解決逆向選擇的信號顯示機(jī)制

　　市場信號顯示是指為了解決逆向選擇問題，占據(jù)信息優(yōu)勢的一方將自身的優(yōu)質(zhì)信息顯示出來，通過某種方式向處于信息劣勢的人發(fā)出市場信號以增強(qiáng)對方信心的行為。通過信號顯示機(jī)制，可以利用有效的優(yōu)質(zhì)信息形成對設(shè)備購買方的信用風(fēng)險識別。

　　工程機(jī)械購買群體一般為中小微企業(yè)，提供的資產(chǎn)信息有限，也很難提供相對完整、真實(shí)的財務(wù)報表數(shù)據(jù)，在資信評審環(huán)節(jié)，存在較多的關(guān)鍵信用信息缺失，影響市場信號顯示機(jī)制的有效發(fā)揮。

　　2.解決逆向選擇的信號甄別機(jī)制

　　市場信號甄別是指在進(jìn)行市場交易之前，信息劣勢方首先利用相關(guān)合同與機(jī)制設(shè)計讓信息優(yōu)勢方發(fā)出顯示自身某些特征的信號，方便信息劣勢方判斷，從而改變自身在市場交易中處于信息劣勢的行為。工程機(jī)械企業(yè)可設(shè)計首付比例與價格折扣關(guān)聯(lián)的合同條款，高首付比例的客戶享受的價格折扣高，從而區(qū)分出不同信用等級的設(shè)備購買方。

　　對工程機(jī)械企業(yè)來講，該機(jī)制的發(fā)揮難點(diǎn)在于風(fēng)險定價，不同資信等級對應(yīng)價格、商務(wù)條件應(yīng)用需要合理測算、量化定價。

　　3.解決道德風(fēng)險問題的風(fēng)險共擔(dān)與利益共享機(jī)制

　　針對道德風(fēng)險，機(jī)制設(shè)計一般為合理的激勵機(jī)制，風(fēng)險共擔(dān)與利益共享，從而通過內(nèi)生動力解決委托-代理問題。工程機(jī)械企業(yè)可在合同中約定違約條款，如違約金，對于有歷史違約記錄的設(shè)備購買方復(fù)購時將面臨價格、融資利率上升等違約后果；設(shè)備購買方提前支付款項(xiàng)，享受利息減免，正常履約復(fù)購時給予一定價格、利率折扣。

　　該機(jī)制在引導(dǎo)設(shè)備購買方履約方面能夠發(fā)揮一定的作用，但企業(yè)經(jīng)營、設(shè)備運(yùn)營均存在較大的不確定性，如果不能提前預(yù)測、預(yù)警違約風(fēng)險，相應(yīng)的風(fēng)控措施較為被動、滯后。

　　03　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的信用風(fēng)險控制

　　信用風(fēng)險的不確定性在于發(fā)生與否、發(fā)生時間、影響范圍、影響方向、持續(xù)時間、影響程度的不確定性。為緩釋信息不對稱引致的信用風(fēng)險，工程機(jī)械企業(yè)要基于經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論機(jī)制設(shè)計數(shù)字化工具箱，推動信用風(fēng)險管理由經(jīng)驗(yàn)分析向數(shù)據(jù)分析、前瞻性預(yù)測轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險識別-風(fēng)險量化-風(fēng)險評估-風(fēng)險監(jiān)測-風(fēng)險報告的高效閉環(huán)管控。

　　1.風(fēng)險識別。風(fēng)險識別的第一步需要有良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。工程機(jī)械企業(yè)一般都有自己的CRM、ERP、DMS等信息化系統(tǒng)，但主數(shù)據(jù)管理（MDM）存在管理規(guī)則不統(tǒng)一、信用管理相關(guān)數(shù)據(jù)字段缺失、信息未動態(tài)更新，甚至有些企業(yè)還存在線下表格管理，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量不能滿足挖掘、分析要求，需要全面數(shù)據(jù)治理。

　　工程機(jī)械企業(yè)通過數(shù)據(jù)治理，提升設(shè)備購買方在企業(yè)內(nèi)部交易、信用數(shù)據(jù)質(zhì)量，并經(jīng)過系統(tǒng)開發(fā)，整合、應(yīng)用外部合規(guī)的三方數(shù)據(jù)，形成完整的內(nèi)外部交易、履約數(shù)據(jù)，從而在資信評審階段，通過系統(tǒng)資信掃描、數(shù)據(jù)庫比對，識別出潛在的信用風(fēng)險，形成購買方的360度風(fēng)險視圖，還原、刻畫資產(chǎn)負(fù)債、現(xiàn)金流量、利潤等三大報表，并作為后續(xù)增信措施、資信等級分級的重要參考依據(jù)，解決交易前信息不對稱問題。

　　2.風(fēng)險量化。有了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，第二步要構(gòu)建合適的量化分析模型。基于企業(yè)大樣本的歷史履約或違約數(shù)據(jù)，選取影響因素指標(biāo)，構(gòu)建被解釋變量、解釋變量、控制變量在內(nèi)的違約概率計量分析模型。除了定量指標(biāo)外，一些難以量化的指標(biāo)如性別、年齡、區(qū)域、從業(yè)年限等可轉(zhuǎn)變?yōu)樘摂M變量，基于Logistic信用風(fēng)險評估模型進(jìn)行參數(shù)估計。

　　通過控制變量，加入解釋變量回歸分析估計參數(shù)值，根據(jù)參數(shù)值是否顯著，判斷解釋變量是否對違約率形成影響，參數(shù)值顯著后，根據(jù)參數(shù)值正值、負(fù)值判斷對違約率的正向、負(fù)向影響，根據(jù)參數(shù)值的彈性系數(shù)值，判斷對違約率的影響程度。根據(jù)回歸分析結(jié)果，對影響違約率的指標(biāo)納入資信評審、評級模型，持續(xù)優(yōu)化、迭代模型。

　　3.風(fēng)險評估。有了量化基礎(chǔ)，第三步要構(gòu)建出工程機(jī)械企業(yè)的預(yù)期損失（EL）的估計模型。EL是一定時期內(nèi)因設(shè)備購買方違約可能遭受的損失，包含三個要素，即違約概率（PD）、違約損失率（LGD）和風(fēng)險敞口（EAD），EL= PD×LGD×EAD。

　　PD、LGD的計算可以使用邏輯回歸、卡方檢驗(yàn)的計量分析方法，結(jié)合信用歷史、還款能力、收入水平、負(fù)債情況等數(shù)據(jù)進(jìn)行測算。其中PD也可以根據(jù)歷史違約情況與模型估計，構(gòu)建信用等級標(biāo)尺，其中信用等級與違約概率形成映射關(guān)系，如可形成A、B、C、D、E五類信用等級，也可對某類信用等級進(jìn)一步細(xì)分（A類可分為AAA、AA、A），不同信用等級對應(yīng)不同違約概率。同時，結(jié)合內(nèi)外部交易、履約數(shù)據(jù)變化以及盡職調(diào)查中發(fā)現(xiàn)的資信變化，及時調(diào)整購買方的信用等級。

　　通過模型測算，發(fā)揮風(fēng)險定價的核心作用，實(shí)現(xiàn)預(yù)期收入能夠覆蓋預(yù)期損失。對不同風(fēng)險水平的設(shè)備購買方，制定不同的首付比例、保證金額比例、銷售價格、融資利率、授信額度，實(shí)現(xiàn)差異化定價，平衡好風(fēng)險與收益。預(yù)期損失高的購買方，將控制額度，收取相應(yīng)的風(fēng)險溢價，并嚴(yán)格制定審批規(guī)則，以規(guī)則的確定性應(yīng)對未來信用變化的不確定性。

　　4.風(fēng)險監(jiān)測。傳統(tǒng)的風(fēng)險監(jiān)測主要是監(jiān)測購買方還款是否逾期，以及逾期金額、時長變化。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，以及與移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的充分融合，風(fēng)險監(jiān)測將“人”與“物”數(shù)據(jù)融合，形成新的風(fēng)險識別視角。

　　通過物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測，形成風(fēng)險判斷的“三個匹配”，一是基于設(shè)備開工率、開工時長數(shù)據(jù)，提前分析、預(yù)警設(shè)備購買方近幾期的款項(xiàng)支付能力，判斷設(shè)備使用收入是否與還款金額匹配；二是基于設(shè)備開工率、開工時長，再結(jié)合市場租金、回款變化，判斷設(shè)備購買方月支付金額是否與其工程收入匹配；三是基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以及市場價格走勢，判斷設(shè)備殘值是否與設(shè)備的待付金額匹配。同時，結(jié)合設(shè)備運(yùn)營軌跡，監(jiān)測設(shè)備的資產(chǎn)安全。

　　5.風(fēng)險報告。工程機(jī)械行業(yè)是受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、固定資產(chǎn)投資等影響較大的周期性行業(yè)。工程機(jī)械行業(yè)的信用風(fēng)險變化要在微觀評估模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)測算、分析，形成風(fēng)險報告。在市場行情急劇異常變化時，要建立壓力測試模型，對信用銷售資產(chǎn)進(jìn)行壓力測試，判斷資產(chǎn)是否能夠有足夠的韌性應(yīng)對市場的突變。

　　在數(shù)據(jù)驅(qū)動的信用風(fēng)險管理模式下，工程機(jī)械企業(yè)要讓風(fēng)控運(yùn)行與數(shù)據(jù)形成有機(jī)聯(lián)系，通過風(fēng)險數(shù)據(jù)智能化、多維度識別與分析，形成風(fēng)險全景圖、風(fēng)險地圖，同時報告企業(yè)風(fēng)險管理目標(biāo)達(dá)成性、風(fēng)險管理組織體系建設(shè)的完備性、重大風(fēng)險應(yīng)對策略有效性以及企業(yè)、產(chǎn)品線、區(qū)域、客戶群體等維度的風(fēng)險測評。

　　“終日尋春不見春，芒鞋踏破嶺頭云；歸來偶把梅花嗅，春在枝頭已十分”。數(shù)字化時代“春在枝頭已十分”，工程機(jī)械企業(yè)要加快風(fēng)險管理的數(shù)字化變革，從組織驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變，推動數(shù)字要素重塑信用風(fēng)險管理模式，建立數(shù)據(jù)決策與行動機(jī)制，以確定性的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)控體系應(yīng)對未來風(fēng)險的不確定性。