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供应链金融风险管理实践

朱茂盛中国科学院计算机博士，风险大数据专家

我们普洛斯金融主要是第三种模式，我今天从一种平台或者说供应链的企业的模式，来分享一下供应链风险管理的一些实践。我的分享主要有两部分，第一部分我会介绍一下普洛斯集团和普洛斯金融是干什么的，因为这个东西跟我们接下来讲的我们风控的一些抓手有一定的关系，我重点会讲一些了解客户的生意，或者说了解客户的交易的这个角度，那么这个东西跟我们普洛斯集团的业务和相关的生态是有一定的关系，这是第一部分。第二部分我会说一下具体的我们的一些大数据风控的实践的内容。现在看第一部分。

一、普洛斯集团及金融简介

可能国内大家了解普洛斯的渠道和方式比较少，实际上普洛斯在业界还是非常比较有名的，它的核心的能力或者说主打的东西主要是做物流地产，他做的规模目前来讲在国内排在第一名的位置，然后这样第二到第10名的话，加起来的话都是没有太多。因为他是做to B的，而且不在城市，但是你在一些保税区、临港、外高桥，还有像这些深圳的港口很多地方都能看得到普洛斯的仓库，还有一些科技园区。它整个做的是相关的物流地产的投资，对资产的管理运营，最终再去找投资，然后再退出，这个是它的一个核心的主业。这是第一个物流地产。

围绕着物流地产的话，实际上普洛斯还会做相关的一些相关的智慧园区科技，我们讲叫技术平台。那么他对智慧的仓库、智慧的园区等等，利用一些物联网大数据的，包括机器视觉的技术来做自动化的相关的管理和资产的监管和运营。这是第二块技术运营。

第三块普洛斯围绕物流仓储生态做的事就是做一些投资，就是类似于私募股权的。我们投了很多比如说机器做网络货运平台的、智慧物流的，我们也围绕着物流的话去做相关的新能源，包括屋顶光伏，因为普洛斯有很多的这个仓库，然后它的屋顶其实是有一个太阳光的这样一个资源，以及相应的这些园区厂房的一些园区，那么这个地方我们做一些相关的新能源的投资。除此以外，我们还有一些冷链的相关的一些投资。这些资产管理增值运营以后，实际上我们会做一些所谓退出，就是引入外部的做资产证券化、外部的私募资金。

最后一块实际上就是提到我们普洛斯金融做的事情。我们普洛斯刚才讲的抓手，实际上大家都讲整个供应链金融中小微企业的融资难、融资贵，也提了很多这些挑战，也有分享这些各自的一些观点和见解。我们想的是，普洛斯金融有这样一个抓手，围绕着产业链和供应链相关的物流、仓储还有贸易，然后我们了解了这些客户的相关的交易以后，围绕着这些产业链条，我们提供相关的这些金融的服务，这里面有保理、租赁，也有小贷，这是大体上整个普洛斯的生态的这样一个布局和情况。实际上应该是到上个月，普洛斯整个管理的相关的资产的话是已经达到了970亿美金的产业规模。这是普洛斯集团的整个业务。

普洛斯金融实际上就是围绕着整个普洛斯的生态和相关的产业链，从企业的采购，也包括国内的和国际跨境的采购，到生产加工、到仓储、到配送、到销售、批发零售等整个的产业链，然后提供整个全产业链的相关的金融服务，这里面包括采购的、代采的、垫资的，然后围绕着物流仓储的一些设备的租赁，我们叫“普易租”。这里面设备的话，我们相关的会有，比如说冷库，然后车辆商业的物流的车辆、叉车，还有刚才谈到的比如说屋顶的光伏等等，都是租赁的一些资产的标的物。

货压对应我们的“普货贷”，那么我们仓库里面普洛斯仓库里面装的货数以10万计。那么相关的一些畅销的品牌的大宗的货物，无论是在业务上升期希望加杠杆，还是在业务一些关键的节点，比如说双11等等，在一些时点上的一些突发的需求，账期上的一些需求的话，我们都会提供相关的金融的服务。

接下来我们讲普运贷，其实是一个运费的电子保理，那么运费我们围绕物流仓储的运费，物流金融这块在中国的话整体上也是规模很大的。那么除了一些主流的玩家以外，实际上一些中小的物流公司，小物流老板，甚至个体户等等也有大量的一些账期，有垫资的这样一个需求。

那么最后是我们讲对应收账款的一些，我们普天宝主要是针对一些大中型企业的，比如像牧原等，包括中建这些大型企业的商票的应收账款的融资的需求。

这些是相关的一些产品系列，那么实际上围绕刚才讲的供应链的风控抓手的话，实际上在整个过程当中相关的一些交易的数据、物流的数据、货物数据、设备数据的话，实际上我们也是希望通过一些科技的手段，涉及到我们大数据风控的平台，还有我们的金融监管仓，那么也有我们的一些区块链等技术，然后能够做到对相关的整个客户的交易过程当中，我们不能说很低成本、很容易的相关的数据的接入和验真、评价、授信，但是我们尽量是朝着标准化、自动化的方向去自动、批量接入刚才讲的整个交易的相关的是资产跟资产相关的数据的接入和风控。

我们普洛斯平台连接两端，最左边的这个是我们的客户，实际上是跟我们生态链里面的这些客户，也是一些中小微企业。那么右边实际上是，除了我们普洛斯集团自有的资金以外，也会从金融机构通过各种融资的方式，有几种不同的融资方式，包括ABS或者说是委托贷款这种方式，我们也会从金融机构去把我们相关的一些资产再转给一些大的银行。

二、供应链金融的大数据风控

接下来我快速过一下我们普洛斯的金融的大数据风控的一个情况。首先我们大体上整个监控的总体的能力框架是这样。首先对于我们的客群，我们首先有做一个区分，一个是小B的企业，另外一些偏中型的，中小型的应该是贷款在1000万以上的，前面小B是1000万以下的。右边 KA+平台实际上是1000万以上的这个客户，一定要区分。

整个的风控能力，我们会从底层的相关的风控的指标构建，然后到供应链图谱。这个风控图谱里，我们在好几个产品里面都会涉及到很多的交易对手，比如说保理会涉及到买卖方甚至多级保理，它也会涉及到多级的供应链的关系。那么货物的话实际上，包括从代采、代理、贸易商、到货主，然后再到下游的这些批发商，普洛斯有自己的仓库，或者是普洛斯自己运营的，那就非常的好，但如果第三方的话，实际上是会涉及到第三方的监管方，包括监管协议。如果有些货物还有回购和处置方，那么还有处置的话还有处置方。那么，我们是希望不仅是当前的产品的交易结构的关联方会拉进来，同时历史上的或者是行业上的一些图谱，我们也希望能够把它拉进来，然后来看整个的交易的结构、关系以及趋势和稳定性。

那么再往上实际上是支撑了我们整个相关刚才讲的普系的供应链产品的相关风控的要求。从准入到授信、用信到贷后，整体上准入的话，实际上我们除了这种刚才讲到的这些核心企业的准入、交易对手的准入，还会涉及到货仓库的准入、运营方、处置方等等更多的这样一些相关的准入。再往上实际上我们要支撑自动化的审批的要求的话，会做一些评分的这样一个模型。

这个是整体我们普洛斯风控的这样一个能力与框架。这个框架我们可以稍微展开，实际上我们从流程上讲，在贷前和贷中，我们会考虑相关的准入评级，也有反欺诈、反多头，也包括隐性债务、过度负债的这样一个情况。接下来，在贷前、贷中的话是验真，这个验真服务实际上涉及到我们基础债权的相关的流水，票据的验真是我们要做的一个核心的能力。然后是相关的一些模型规则的话，一些把它切入到整个流程当中去，做自动化的或者是半自动化的，超过一定的规模，我们是半自动化来做的。

然后是贷后，贷后的整个监控的话，实际上更多体现出来的是一个对我们债权下面的基础资产的监控的这样一个能力。贷后如果商品的话，我们可能会监控商品的售价的情况，商品的质量的或者舆情等等，包括如果有涉及的进出口的话，那么比如说冻品，那么会跟进一些监管政策，也是我们监管的监控的一个目标。涉及到设备，比如叉车的监控的话，实际上我们会有一些物联网的整个它的位置、运营等是否正常经营，或者是过度使用、维修保养等等，我们都有一系列的监控的手段。

下面我快速过一下对一些风控细节的东西。第一个我们谈一下 SKU的准入这个部分实际上关于我们普洛斯的普货贷或者说货压或者贷款，围绕着货物资产或客户的运营资产相关的部分，货权看似不是那么复杂但实际上是非常复杂。因为我们货的品类品牌以及与货整个相关的整个产业链，这个内容实际上是非常丰富的。可能熟悉某一个品类的货的人换到另外一个品类去，或者是另外一个产业链的话，你有可能根本就不了解，那么你进去做相关的或者生意的话，这个是很有可能说是要吃亏的。那么围绕着货的准入，实际上是从对货的理解，从它的货值稳定性、货值的历史行情，还有它的保质期是不是容易变质等，以及它的将来的处置的渠道等很多方面。然后我们用大数据的一些方式，然后去筛出我们普洛斯能够掌控能够理解的品牌和品类，以及品类里面的主要的一些贸易商和进口商，这个是准入。

那么准入完了以后，实际上开展普货贷的话，我们进行风控的抓手实际上从大数据的角度的话，主要是分成三块了。第一块是数据的来源是货主以及相关的代理、相关方经销商等相关的这些数据，它的销售的数据、进口的一些数据以及市场的销售的一些数据，这个是第一部分。第二部分实际上我也会跟相关主体的第三方的数据，包括它的工商、涉诉、征信，尤其是一些小的货主贸易商的话，我们也会考虑他的个人的担保和征信。第三块是过去的信用风险的表现，拿到这些数据以后，我们会从白名单的检查，然后准入以后货压入库以后，相关的我们一个评分以及对货值、融资额，包括融资期限，包括质押率的测算，然后融资期限的测算，最后再放款。

过程当中，我们会用到哪些具体的一些数据？我们可以看得到，有SKU的价格，有仓库的、订单的、ERP的、库存的，实际上在这个货物放款以后，贷后监控里面我们会用多种手段。一种是常规的通过监管协议，或者说普洛斯自己的监管运营方，然后做实地的是人的包括盘货和监管。这个部分相对来说是比较风险比较小的、强管控的。那么如果说是第三方的监管方的话，实际上我们会加入相关的数据以及视频、监控的这样一些数据过来，我们做一些相关的比对和预警。

下面是普运贷，这个主要是运费、物流金融这一块，然后这个部分跟刚才的也是类似的。那么这个地方实际上我们用到的数据跟刚才不一样，我们会用到一些运输相关的运单、结算单、轨迹，还有这些加油、过路费相关的一些数据，去验证整个债权的真实性、它的规模、期限等来进行相关的授信和用信。

租赁这个产品的话也是一样的，整体上也是类似的一些流程。主要差别在于就是，跟刚才的债权货物权不一样的地方就是物权了。它的这个地方主要是我们的设备、车辆，相关的一些运营数据、出租率、轨迹在线率、电子围栏等等这些相关的一些贷后的风控的监控。

接下来一个是我们叫普速贷，实际上是涉及到我们的一个小贷，跟市场上常讲的发票贷、信用贷差不多。主要就是要看客户的一些过去的发票和税务的一些相关的一些情况，还有征信的情况，来做相关的这些授信用信来建模。

最后说一下供应链图谱，刚才各位专家都或多或少提到了图谱关联关系这一块，那么实际上普洛斯也是非常重视这一块，实际上我们是有这样一个图谱的库。我想有这么几个方面作用：一个方面是新客户来了以后能启动，通过跟我们现有客户的之间的一些关联关系，然后我们可以去做相关的信用的评估，这里面有股权、人事等，包括过去的这些担保，这个是跟我们发生的过去授信用信的这样一些关系，包括他们是供应商上下游的等关系也能启动。第二，涉及到很多关联方以后，实际上我们你比如说保理的话，买方、卖方、关联方我们也要去看的，无论是总量的额度的控制，还是它的真实性我们都会用供应链图谱去观察。第三，实际上我们无论是在准入还是在用信检查和贷后监控的时候，相关的这些主体在进行风险监控的时候，实际上我们不仅仅监控这些客户的本身，实际上我们通过相关的一些关联关系的话，我们会把相关的这些范围就像雷达一样，我们会多放，根据它的关联关系的紧密程度和关系的类型，我们会去多看一层甚至两层。比如说涉诉的一些风险，可能不仅仅看主体的，如果说它的实际控制人，或者说是它的下面的是全资子公司有一些问题的话，那么这些也会被纳入我们风险预警的这样一个范畴。

最后说一下我们风控的技术框架跟技术对接。这实际上涉及到刚才讲的我们供应链金融的平台或系统，实际上整个要运转起来，希望它提升效率的话，要跟客户或者说我们自己普洛斯自己的生态平台里面相关的这些物流仓储、甚至是交易订单的系统，然后要进行接入。除此以外，我们也会去接第三方的征信和相关的一些验证的一些平台，有些可能是公共的，有些是需要授信的。那么这些数据接入了以后，实际上就会进入我们的大数据平台，在辅助我们提前预先构建制的图谱平台，然后一起来去构建我们的相关的一些基础的指标模型和策略，最终服务到我们的普洛斯的相关的额度管控、租赁、保理、小贷等系统，然后嵌入到整个信贷流程当中，去根据客户和产品的审批的分层的要求。有些是做到自动化的审批，而有些我们是做到半自动的，而有些我们完全是风险管理委员会的专家性经验的这样一个方式。

谢谢大家！

（编辑：杨倩灵）

来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛