企業(yè)遇到資金困難(擴大生產(chǎn),償還債務(wù)),總會想到向銀行申請貸款。但近兩年來,部分企業(yè)對銀行服務(wù)的興趣和熱情不高,逐漸引起社會關(guān)注。很多企業(yè)認為從銀行獲得貸款“麻煩”、“等待時間長”、“手續(xù)費貴”,而銀行則反映部分企業(yè)經(jīng)營和資產(chǎn)狀況不佳,信用不高。隨著近年來企業(yè)數(shù)量的急劇增加,數(shù)據(jù)信息的日益復(fù)雜,“不愿貸”、“不敢貸”等現(xiàn)象越來越頻繁!
普遍企業(yè)存在的問題財務(wù)報告真實性不高
現(xiàn)在很多企業(yè)會提供財務(wù)報告,信息失真甚至誤導(dǎo);同時,許多企業(yè)向不同的組織提供不同的財務(wù)報告。這導(dǎo)致其財務(wù)報告的參考價值下降,銀行機構(gòu)在審核企業(yè)貸款時無法從最重要的參考財務(wù)報告入手。
數(shù)據(jù)時效性不強
雖然銀行內(nèi)部有企業(yè)信息共享資源庫,但是資源庫中的信息大多是辦理過貸款業(yè)務(wù)的企業(yè)的信息,而沒有辦理過企業(yè)貸款的企業(yè)的信息只能在公示其工商信息的網(wǎng)站上采集,信息采集效率太低。還存在更新速度慢、周期太長、無法有效支持自動化評級和業(yè)務(wù)審批等問題。
分析維度不全面
銀行在提供企業(yè)信貸服務(wù)過程中,大多使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(財務(wù)報告),大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(企業(yè)競爭力、風(fēng)險水平、管理狀況分析)無法得到有效利用;基于傳統(tǒng)的信用評級分析,無法深入全面的描述一個企業(yè)的風(fēng)險DNA,以至于無法對企業(yè)做出全面的評價!
客戶信息不對稱
稅收和財政差異遠遠超過合理范圍;融資情況隱蔽,擔(dān)保關(guān)系復(fù)雜,存在關(guān)聯(lián)和內(nèi)部交易;很多企業(yè)參與民間借貸,其公司資產(chǎn)可能以多種方式抵押。
模型方法過時
由于數(shù)據(jù)的缺乏和方法論的限制,傳統(tǒng)模型往往采用單一模塊記分卡或傳統(tǒng)統(tǒng)計模型,穩(wěn)定性差,需要驗證和重新優(yōu)化。
針對上述問題,企業(yè)成長性評估系統(tǒng)由高度專業(yè)化的團隊對企業(yè)的成長性進行評估,包括對企業(yè)信用水平、企業(yè)風(fēng)險水平、企業(yè)管理能力等維度的分析評估,以滿足現(xiàn)代社會銀行征信機構(gòu)對企業(yè)信息的需求。
00-1010通過企業(yè)行為看風(fēng)險,減少對財務(wù)報告的依賴,更加注重對企業(yè)行為數(shù)據(jù)的捕捉和分析,降低風(fēng)險。全自動數(shù)據(jù)采集企業(yè)評審員使用Web智能大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)24小時采集客戶信息,保證了準(zhǔn)確性,提升了客戶體驗。全息評估視角在保留傳統(tǒng)信用評級維度的基礎(chǔ)上,企業(yè)評審人員增加一些風(fēng)險模塊,為信用評估提供全息視角。
基于業(yè)界頂尖建模專家的技術(shù),Enterprise Reviewers提供了一個多模塊、可擴展的動態(tài)評級模型??朔^去靜態(tài)評級的弊端,有效降低風(fēng)險。企業(yè)成長性評價方法覆蓋國內(nèi)3000萬企業(yè)行為數(shù)據(jù),聚焦行業(yè)信息、關(guān)聯(lián)方信息、產(chǎn)權(quán)信息等多源信息數(shù)據(jù)。并提供了多模塊、可擴展的動態(tài)評級模型,克服了以往靜態(tài)評級的缺點,有效降低了風(fēng)險。而且企業(yè)評審人員的成長性評價報告可以幫助銀行機構(gòu)判斷企業(yè)的經(jīng)濟投資市場。