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中化国际风险总监虞立戎:能化企业如何提高企业风险管理效能?

 遥远的雷音 2018-12-04

2018-11-24 扑克财经·扑克研究中心

中化国际风险总监虞立戎:

能化企业如何提高企业风险管理效能?

2018-11-24 

扑克精选

扑克财经 · 扑克研究中心

导言:本文是中化国际风险总监虞立戎先生在由扑克财经、CME芝商所主办的2018中国企业风险管理论坛上的演讲。虞立戎认为风控工作的两个原则是:1、审慎但不保守。在理念和认识层面,要对外部环境保持谨慎的态度,时刻对重点风险保持高度警惕,但也不能过于保守,须统筹兼顾好短期需要和长期发展的关系,实现风险管理与战略推进相适应。2、稳健但不失灵活。在实践和行动层面,风险管理政策和举措既要保持连续性和稳定性,做到合适的政策坚决贯彻执行,毫不动摇;又要保持适度弹性,因势利导,动态优化。

虞立戎先生还介绍说,中化国际正在建设信用风险大数据系统,整合公司交易对象资源,基于自身历史交易数据,匹配外部大数据,通过数据治理+信用风险定制模型,进行大数据的分析、评估,对交易主体“风险画像”,由事后堵漏变为事前防范,打造智能化的信用风险大数据系统,升级风控,节省成本,创营增收。

虞立戎:大家好,非常荣幸有这样的机会跟大家来分享交流。 

其实说起风险管理这个话题,确实也比较难讲,我一直观察国内的这些大学本科的专业设置,发现好像到现在为止,没有任何一所大学专门设立风险管理专业,但风险管理又是一门专业性很强的艺术。风险管理作为公司核心的管理部门,其实不仅是防范风险的发生,更多是做风险和收益平衡。 

我今天简单跟大家汇报一下中化国际的风险体系的建设实践情况。另外我觉得中化国际做的有特色的是在信用风险管理方面,做的时间长,相对经验比较多一些,愿意跟大家分享一下。 

先简单介绍一下中化集团,中化集团是1950年成立的,现在是国资委直属的重点骨干企业,包括能源、化工、农业、金融、地产五个事业部板块,目前员工超过5万人。在2018年的《财富》全球500强中排名第98位。 

中化国际是中化集团化工业务板块的核心企业,也是一家上市公司。2017年营业收入600多亿人民币,2016年资产500多亿。 

今天跟大家分享三个方面,一方面是中化公司风险管理的五大重要实践,这也是中化公司在这么多年的风险管理过程中总结出来的一些实践经验。另外专门介绍中化国际信用风险管理程序,以及现在正在建设的信用风险管理的信息系统。 

中化集团风险管理工作的整体思路,风险管理的总目标是风险的可知、可控、可承受、可管理,因为作为公司的风险管理部门,我们的风险管理工作不仅仅是做合规风险管控,更多是怎么从单纯的管控向有效的经营方面、驾驭风险进行转变。我们的风险管理工作跟业务部门肯定不是一个对立,而是协同关系,怎么样保证我们的业务在合规合法的前提之下,怎么样来协助业务部门共同开拓相关的业务。 

我们风险管理工作的五个实践,包括:一是所有的风险管理工作都围绕公司战略。每年我们会根据公司的战略来使我们的风险管理工作的内涵不断充实。中化公司的风险管理工作始于1998年,有其历史原因,在1998年的时候,中化公司面临着非常大的危机。在此背景下,中化公司是所有央企中第一个成立风险管理部门的。对于当时以贸易业务为主的公司来说,从信用风险入手,逐步扩展到存货风险、衍生品风险等等,后面逐渐向全面风险不断进行转移和升级,结合国资委等相关部门的要求,开展内控与全面风险管理工作。 

中化公司的主要特点是经营规模比较大,涉及的行业非常多,产业链条长,区域分布广,有境内的、境外的,这么多不同类型、不同行业的公司,风险管理工作怎么样来抓住核心,要实现可知可控,就要做风险辨识,要评估对当期经营、长期战略达成有影响的一些重点风险。我们每年会组织各经营单位进行风险的辨识与评估,包括战略风险、财务风险、运营风险等等,从多维度进行综合评估,形成相应的一些风险地图,各经营单位的风险在哪些,从风险管理的角度来看,可以直观的看到管理的重点主要在哪里,主要的风险资源应该往哪里投。 

第二个重要实践,是中化健全相关组织,构建具有中化特色风险管理架构。包括公司层面的风委会与风险部门、前中后台分离制衡机制。前台负责市场开拓、客户寻找、合同谈判等。中台部门是风险管理团队和业务执行团队,后台主要是财务部门,这是我们的风险组织保障。

 
 

第三个重要实践是,在规章制度方面,对规章制度流程进行优化,持续改进和完善。除了做相关的风险管理的制度、流程等等之外,每年还要定期更新内部的审批流程,每个业务流程里相关的一些审批点、审批的权限等等。

 
 

第四个重要实践是,特别注重过程监控,推动风险管理落地。

 
 

我们的风险管理从事前的风险辨识结果为着力点,每年年底会根据公司的经营计划配置相关的风险资源,比如说授信的总规模、周转率、存货规模、套期保值的额度等相关的资源,都会在事前进行相关的配置,随经营预算一起批复。在过程监控中设一些相关的风险KRI指标,对风险指标进行监控、预警。事后根据制定的KPI指标进行分析考核,还会进行风险事故问责。 

第五个重要实践是,通过打造风险团队,提高整体风险团队的风险管理能力。通过风险文化的宣传来增强整个公司的风险意识。

 
 

风险管理的核心就是风险文化,风险文化说起来是一个虚无缥缈的东西,但我觉得风险文化是真正能够影响公司整体经营环境的。我在公司里面最常宣贯的一个理念就是“让业务人员在开展业务的过程中时刻想着风险,让风险管理人员在审批相关业务的时候时刻想着业务”,这样大家都站在对方的角度来促成这个业务的实现,并且能够有效的规避风险。中化公司的风险管理体系,我简单的跟大家分享这么五点实践经验。 

第二部分跟大家介绍中化国际的信用管理相关的流程、程序。 

中化国际的信用管理通过相关的信用管理组织、信用管理人员、信用管理相关信息系统来对整体的信用管理进行分析、评估、通过相关的模型,对交易对象进行整体控制,来实现我们信用管理的目标。

 
 

信用风险对贸易型企业来说,是一个最核心的风险。信用风险之所以会产生,主要原因在于交易对象的选择,所以整个信用风险管理,我们还需要从源头、从交易对象准入来入手,从这个环节开始做一些更多的细致性的工作。后面的逾期、坏账,甚至法律纠纷、诉讼等,实际上追根溯源,都是交易对象的选择出了问题。

 
 

在中化国际的信用管理里,我们不仅颁布了相关的规章制度,还包括业务审批的权限手册,在业务权限的审批手册里,包括每一单业务是循环授信,还是单笔一次性授信的业务,如何进行审批,审批到什么级别,根据不同的业务规模和不同的行业特点进行相关的设置。

 
 

在信用管理原则方面,公司有统一的信用管理的政策来保障我们信用结构的合理性。另外还保证资产的安全完整,确保信用资源的配置有效,包括从信用评分、信用额度的配置、信用保险等等各方面开展一些工作。 

公司的信用管理包括几个主要环节,客户的准入、客户的资信评估、日常的授信管理、订单审批、应收账款的催收,以及统计分析等等。

 
 

信用额度的审批遵循一定的审批的原则,包括根据客户的资信状况,包括客户与我司的历史交易状况、全年的交易量,可能给我司带来的利润等等方面进行综合评估,不同的客户等级给予的信用政策不太一样,还会采取一些授信风险转移的措施。

 
 

催收方面,明确如果客户不能按时还钱,业务员是第一责任人,必要时去现场进行催收,风险管理人员不是逾期授信的直接责任人。

 
  

每半年,公司会有授信政策的调整,根据客户的一些回款情况,客户的资质情况,以及行业市场等方面的信息,对客户的授信等级、授信政策进行定期的调整,包括有一些不良客户怎样及时调整到黑名单或者灰名单里。
 
 

公司特别注重信用管理的信息化。从2004年已经开发了授信相关的审批流程,2008年中化国际已经正式上线了信用管理系统,通过这个系统,实现了信用信息的共享、解决了我们日常订单的操作、审批、统计等相关功能。2014年跟中信保进行了EDI对接,可以进行实时的出运申报和额度匹配查询等等。

 
 

除了自身加强信用管理之外,我们另外特别注重跟中信保、以及其他一些商业信保公司的合作。中化公司跟中信保的合作是从2002年正式开展签中化公司和中信保公司总对总的协议。

 
 

从历年来出险情况看,我们每年的保费支出远远超过中信保的赔付。所以整体来看,中化公司的信用风险的管理效果是比较好的。 

但是在这个过程中,我们也在反思现有的信用系统存在哪些问题,我们简单的总结了一下。从信用管理的各个环节,包括信息采集、信用分析、信控评估、授信决策、事中预警、逾期催收都存在一定的问题。

 
 

包括我们客户的评估模型还无法适应我们现在新的一些管理需求,很多的管理模型也是沿用2000年的RAM模型。 

因为这些原因,中化国际正在升级现有的信用风险管理系统,新的信用风险管理系统主要是整合公司交易对象的资源,基于自身的历史交易数据,匹配外部的大数据,同时数据治理+信用风险的定制模型,进行大数据的分析、评估,对交易主体风险画像,由事后堵漏变为事前防范,打造智能化的信用风险大数据系统。

 
 

这个系统上线后,我们信用风险管理是从事中、事后的管理更向前走了一步,提前介入客户或者供应商的选择。一般是业务人员谈了客户和合同之后,风险人员是后续被动地跟踪客户的情况到底怎么样。我们现在的理念是走到事前去,看怎么样来保障交易能够比较安全的实现。

 
 

之所以升级到信用风险大数据系统,一方面是外部市场条件比较成熟,现在有很多大数据、AI相关的技术,应用确实非常广泛。从公司自身来说,信保的内贸业务开展过程中也受到了一些影响,从授信业务量来看,每年授信业务规模三四百亿,公司超过一半以上是授信交易,有这个系统需求。我们希望通过这个信用风险大数据平台,一方面统一公司的整体信用资源,另外提升我们的信用管理能力,后续进一步拓展我们相关的盈利能力。  

 
 

这是我们信用风险管理大数据平台的战略价值,通过这个系统,主要实现三个目标:减少风损、降低成本,创营增收。通过三个圈的资源,包括流程圈、资源圈以及数据圈来进行充分的整合,在交易之前进行更多充分的准备。

 
 

公司的信用风险大数据系统,要考虑哪些要求?我们简单归纳了一下,一是要统一相关的信用政策,二是要有强大的数据分析能力,事实上中化这十几年来的相关交易数据在系统里面很多,但都没有很好的利用起来,可以通过这个系统很好的分析客户的交易习惯,三是要有可靠的数据模型,对客户进行准确的评估、评价,进行ABCD的等级划分,最后还要跟其他系统有比较好的兼容性,一个系统的生命力在于它是否能够每天有大量的输入输出,跟其他系统的对接接口兼容等等。

 
 

这是我们整个信用风险管理系统的主要逻辑框架,主要包括数据来源、评分模型,以及管理应用。数据来源包括我们常规的财报信息。现在跟客户交易之前,一般到征信公司调取相关的征信报告,但是这个征信报告基本上都是PDF版本或者是纸质的,我们希望通过系统,把相关的信息进行标准化、模块化,把这些财报信息以及其他第三方的,包括海关的,工商、税务的、舆情信息进行相关的整合。然后通过客户信用评分模型进行客户评级。此外还要结合我们客户所在的行业、所在的市场情况到底怎么样,进行违约率预测,针对不同的客户等级,最终应用到授信额度、授信账期的管理等方面。

 
 

这是我们信用信息系统的一个思路,就是通过内部运营数据、外部的一些数据收集,形成存量数据加上增量数据进行汇总,通过抽取转换,来提炼出我们关键的风险指标变量,最终呈现客户360度的画像。

 
 

在构建交易对象信用数据仓库方面,刚才我说过,包括SAP交易数据、CRM数据、客户财务数据、市场数据等等,数据脱敏后汇总,与相关的交易历史匹配,后续输出我们的客户/供应商数据仓库,对客户进行风险画像。  

在此基础上对数据进行处理,进行拟合做一些预测模型,包括对交易对象的违约率、破产率,交易对象的账期管理模型,以及业务人员的忠诚度。业务人员的这些客户整体的信用情况到底怎么样、等级怎么样,都可以进行相关的分析。然后进一步输出信用风险的预警系统,最终输出到催收环节、授信评估环节、授信额度调整等等环节。

 
 

最终呈现出来的是信用风险智能驾驶舱,从公司管理层、风控团队或业务团队各层面展示不同的风险驾驶舱,某一个行业或者某一个子细分市场上面的整体风险情况怎么样,公司的这些客户整体的授信账期多长、授信的逾期率多少等等进行直观的反映。

 
 

这个系统前期会在中化国际开展,后期也会往集团推广,后续进一步往精细化工行业进一步延伸,为推中化评分卡全产业链的延伸。交易对象也可以根据他在我司相关的授信表现评分卡,可以帮助客户与相关的金融机构或其他合作机构提高信用额度。

 
  
 

这是我们信用风险大数据系统的整体框架,就不多说了。

 
 

这是我们信用风险大数据系统在我们公司整个IT系统里的定位。除了包括我们的信用风险大数据的事前评估、事中监控、事后催收,可能还体现在在我们寻源管理上。对于业务人员来说,他可以通过系统在交易之前了解客户,因为有的时候他看到客户在交易这个产品,但是可以通过系统了解到客户在其他相关的产品是否能够提供一些增值的、附加的一些服务等等,进而可以帮助我们的业务人员更好的跟客户进行业务谈判的时候,可以有更准确的一些信息。 

另外,业务人员经常做一些现场客户拜访,在做客户拜访的时候,相关的信息都留在每个业务员自己的脑子里,我们希望以后业务人员进行现场拜访的时候,相关信息都可以录入到这个系统里,即时业务人员调整变化了,对客户信息可以永久的保存在这个系统里,便于客户的长期跟踪与维护。业务人员在现场走访的时候,有很多关键信息可以帮助我们有效的判断交易对手是否正常经营,比如说观察工人上下班人员是否充足,可以看一些水电煤的信息,看工厂生产线是否正常运转。这个系统的使用,能够更准确的了解我们相关的客户情况,对授信管理会有很大帮助。而不是说等客户出现了风险,出现了逾期情况后,我们才动手,把这个工作做的更靠前,是我们信用风险管理工作的价值。 

信用风险系统还有其他的一些应用场景。比如说我们可以探索一些自保模式,每年保费的支出,保险公司给我们的赔付,由于自身的信用风险管理工作相对到位,导致保费赔回来的比较少,后续可以探索拿出一部分业务做自保。

 
 

还包括供应链金融方面的应用。我们跟一些客户沟通的时候,确实发现一些中小企业客户在资金方面比较困难,但是当我们跟客户的银行沟通的时候,客户跟中化公司有较长的交易历史,我们能提供一些相关的交易记录和流水等等,有了这些相关的资料,可以扩大对相关客户授信的支持工作。 

我认为信用风险对贸易企业,以及大部分的实业企业来说都是非常重要的风险,只要有采购销售,就会有授信业务。这些授信业务怎么进行很好的管理,中化公司走出了尝试性的一步,来探索利用大数据的技术开展细分行业试点。因为现在都在提信用社会,如果大部分公司都能基于客户交易形成客户评级,并且通过类似于区块链的方式,互联互通,分布式各自开展,然后形成一个网状,那么全行业都会对客户有一个更加准确的把握。比如说某一家客户在这家公司发生了违约,但还能在另外一家公司还不知道的情况下继续做生意,如果形成网状互联共享,可以让失信的人员寸步难行,我觉得这是一个很有意义的尝试,也是未来发展方向。 

限于时间,我今天的沟通分享就到这里,谢谢大家。

 

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