供应链金融资产证券风险与防范对策研究

宋欣媛，郑文雯

（1.齐齐哈尔大学 经济与管理学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006；2.中国建设银行总行个人金融部，北京 100033）

资产证券化得益于其出色的融资能力，在供应链金融创新中成为最有力的方式之一。资产证券化是以能在将来持续产生现金流的非流动资产为基础，进行重组、隔离和增级成为证券产品。通过供应链金融，核心企业对链上中小微企业的应收账款，以此为基础资产进行资产证券化，可以推动整个供应链的资金流动，实现企业未来的资产变现，同时转移财务风险，降低融资成本，拓宽融资渠道，提高融资效率。

1 供应链金融资产证券化研究现状

国外对于供应链金融资产证券化的研究起步晚且数量少，有学者认为供应链金融可以使企业之间的资本流动更加迅速，所以应结合实体经济开发多元金融产品（Lepra Klapper，2004）。随后有学者提出通过供应链金融资产证券化能加快供应链内部的资金运转，对企业资本量产生较大影响，使融资模式发生由内部融资到外部融资的质 的 改 变（Hans-Christian Pfohl,Moritz Gomm，2009）。

国内对于供应链金融资产证券化的研究，学者分别从基础资产、期限以及企业资质方面进行综合分析，认为以供应链为基础的证券化能够有效实施（都婧，周晓维，2014），同期有学者提出供应链上低违约、低摊销的特点与证券化特质有很高的适配性，供应链金融资产证券化有着很大的发展前景和市场空间（周晓伟，2014）。还有学者提出将资产证券化引入能使我国供应链金融更加完善，是一项具有重大意义的前沿创新（冯光华，2016）。在供应链金融资产证券化效应方面有学者以房地产行业为研究对象，研究指出以核心企业应收账款为资产的证券化产品，既可以帮助链上企业走出资金问题的困扰，也可以达到核心企业资产的高效利用，全面减少各方获取资金所付代价（房丽媛，张子彪，程雪，2018）。

在互联网金融方面我国学者早期通过对电商平台互联网金融资产证券化的研究，从风险、意义等方面对其进行了系统的钻研（杨智杰，陈如心，2014)。有学者以小米为例，探究了供应链金融资产证券化的反向保理模式，分析了其动因、运行模式、风险，并指出了实操要点（丁雨纯，陈人怀，2019）。此外还有学者结合小米和京东对电商供应链金融资产证券化进行了研究，并得出其风险和启示（魏静，闫白娟，2020）。

2 供应链金融资产证券化效果

2.1 利用核心优势优化技术水平

当今环境下企业的供应链金融模式要想长期开展，在激烈的金融市场中占具一席之地，就必须具备自己所拥有的无法替代的核心优势，以此为基础结合金融科技和先进的业务模式以及大数据系统等创造核心竞争力，为客户提供安全高效的个性化服务，才能打造电商企业自身成熟的业务体系。

目前在金融科技技术的推动下，未来的供应链发展过程中，技术科技将是第一推动力，所以电商企业对于金融科技的研究始终不能懈怠，要坚持走在技术的最前沿，不断融合新技术，以此来为金融业务不断赋予新的动能，这样才能赢得客户，加速整个链条的结构优化及升级转型，从而能更好的为实体经济服务。

2.2 积极扩展金融服务场景

电商企业供应链金融业务模式主要以商城供应商、平台商铺或合作商家为主体，从短期来看，通过继承式的获取电商企业带来的庞大市场，能使电商企业扩展自身业务，实现快速发展，再加上电商企业的客户体量足够庞大，使得其取得了令人瞩目的成绩。但是，其以商城客户为主的服务定位，使得其设计的起点就存在局限性，尽管其各业务都进行了延展，但是根本局限并未改变，进而导致扩展效果并不显著。所有电商企业在实时供应链金融资产证券化时，应该从产品设计之初就要面向更广阔的客户群体，使其项目具有更宽的普适性，对多领域进行业务延展，打造适用于各种金融场景下的专项计划产品，实现自身的独立性，积极寻求多方合作的同时，更要避免形成依赖性。

2.3 充分利用融资效应

电商企业供应链金融资产证券化的流程模式以及数据分析研究表明，通过业务模式能给电商企业自身和整个链条带来大量的资金，帮助各个利益相关体解决资金问题，这是供应链金融资产证券化双流动性带来的最显著的优势之一。电商企业在开展业务时应充分利用这种融资效应，将整个系统的效能发挥到最大。充分利用该模式带来的短期大量的融资效果，同时要有长远的发展目标设计，要看到这种效应背后所隐藏的长期风险，考虑如何将短期效应加以利用，在有限的时间内不断提高自己的业务水平，提高自身的风险应对管理能力，全面提高自身综合竞争力。电商企业提高信誉和形象，应对隐藏风险，提高产品信用等级，进一步压低成本，实现整个闭环管理的良性循环，将供应链金融资产证券化的短期融资效果通过无缝连接快速运转的形式转变成长期的融资效果。

3 供应链金融资产证券风险性分析

供应链金融资产证券化在风险方面，主要包括内外部两方面风险，要采取风险应对措施和风险控制机制，构建相对完善的风险控制体系。

3.1 外部风险分析

3.1.1 政策风险

自2012 年重启资产证券化之后，政府就一直采取鼓励支持的态度，不断引导企业正确认识并运用资产证券化。国务院公布《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，从国家层面对其进行鼓励和指导规范，目前我国政策对供应链金融资产证券化具有良性作用，我国也对互联网金融行业颁布了一系列整治措施，对包括蚂蚁、京东在内的所有互联网金融企业造成了不小的冲击。因此，政策风险是供应链金融资产证券化过程中不可忽视的因素之一。

3.1.2 经济环境风险

根据世界经济运行规律，经济运行往往呈现周期性的特点，当前国际经济形势下行，加上新冠疫情冲击，全球经济大环境恶化，对我国影响较小但仍承受了较大的下行压力，一定程度上会使得企业整体的偿债能力降低，对融资的履约造成一定负效应。同时今年国家对互联网金融行业一直进行规范和治理，这些都会导致资产证券化产品的现金流随之改变，进而影响项目实际收益，给投资人造成损失。除此之外，规模越小的企业受经济环境影响越大，若是经济下行一直存续，首先承受不住的将是链条上数量最多、规模最小的最下游企业，由此带来的蝴蝶效应会一层一层波及到整个供应链链条。

3.1.3 法律风险

目前我国尚未对供应链金融资产证券化合法性设立有关部门和机构，只对这方面资产的转让进行登记，并不深入调查，这种做法并不符合资产支持类证券的安全标准。电商企业依靠其自身信誉和先进技术能够在其他角度来弥补这方面风险，同时根据大数据和科学分类能将同质同期的优质资产组合在一起，增加了项目的信用等级，能有效保证投资者权利，但法律风险依然存在。

3.2 内部风险分析

3.2.1 信用风险

在内生风险中最令人关注的就是信用风险，也是整个业务流程的第一步，如果无法实现精准的信用评估，那么产生的风险将随着流程推进被逐渐放大，造成重大问题。一些电商企业对上下游企业提供融资造成的应收账款构成了基础资产，未能如期收回账款，并发生坏账，那么专项计划的投资者的收益将受到损坏。所以，目前电商企业通过多方数据维度分析，利用多种金融技术，已经在现有条件下，将信用风险控制在最小限度内，以此来保证整个供应链金融资产证券化的安全运行。

3.2.2 产品设计风险

产品设计风险就是整个资产证券化项目设计过程的自有风险。在设计项目时，几乎所有的流程依据都是基础资产池未来能产生的稳定现金流，这也是资产证券化最核心的流动性原理。未来存在很大的不确定性，影响现金流的因素也很多，实际情况和预测结果的差异会造成投资人一定的风险。电商企业通过对客户多方面、多角度的信息获取，不局限于财务数据，结合用户的习惯、偏好等能进行更准确的预测，保证实际现金流基本符合预期，同时利用自身优秀团队和技术水平使得其产品设计更加合理，拥有多项保证条款维护认购者权益。

3.2.3 尽职调查操作风险

发行资产支持证券需要进行尽职调查，需要对托管人、业务参与人以及基础资产等进行合规合法尽职调查。供应链金融资产证券化模式采用的是反向保理模式，因而必定存在重要债务人，按规定为了保证交易的安全水平，相关参与机构及人员应对专项计划，从头到脚进行系统的审查，据此来判断基础债权人是否具有足够的偿还能力和信用等级，一些企业在参与调查人员审核过程中，可能会放松警惕，从而使得结果存在偏差，出现尽职调查操作风险，造成投资人风险。

3.2.4 兑付风险

兑付风险指的是偿还到期基础债务人项目进行偿还能否有充足的资金，如果在扣除相关管理费用后，所余资金不足偿还全部计划项目时，按照优先级原则，那么低优先级的持有者就会发生亏损。当项目触发加速偿还或违约事件时，当违约率达到临界值，就会导致持有者预期收益或者本金受损。对融资方实时掌控，加上授信精准，逾期违约率都会处于很低水平，所有款项基本都能在账期内收回。一旦真的发生违约也能通过质押等防范机制，及时控制损失，同时为维护自身信誉，也会依靠自身雄厚的资金对项目进行偿付，使得兑付风险几乎为零。

4 风险应对措施

4.1 创造良好的金融生态环境

良好的金融生态是电商企业供应链金融资产证券化的便利条件。电商企业自开展金融资产证券化模式以来，和多家银行、证券公司达成了大规模的长期稳定的合作关系，与此同时电商企业自身也形成了完备的金融体系，打造了以电商企业为代表的互联网金融帝国，下属包括保理、小贷、融资等多种金融企业，与电商企业实现互利共赢。良好的金融生态环境能为电商企业供应链金融资产证券化的实施提供极大的便利。

4.2 构建智能“风控超脑”体系

针对外部政策条件、经济环境等的变化可能带来的风险，构建完善的风险预警机制，形成“智能超脑”体系。企业通过自身庞大用户数据，通过AI 技术，实现对用户信用评估的同时进行数据检测，一旦数据异常便会触发风险检测机制，通过大数据的处理使得其能对行业经济形式有一定的预判能力，对经济环境的重大变化有预警机制，同时通过人工智能的分析，能够在一定程度上提前做出应对决策，减少对企业产生的不良影响。在风险和坏账发生时，企业会自动触发应对机制，及时对违约客户进行货品质押、冻结平台销售款等，尽可能地挽回损失。

4.3 通过AI 构建动态风险预警体系

数字化是互联网金融企业风险管理最核心的部分，从客户根本需求为起点，将目标分解以此来控制风险，通过大数据、AI 技术的引入，为风险管理提供了崭新高效的工具。利用关系、神经网络、知识图谱、生物识别等技术构建了先进的智能风控体系，实现从信用数据收集，到信用评估，再到风险防范等一条龙式的实时动态监控识别预警机制。

建立实时检测系统，对客户的信息变动，异常行为等进行实别监控，并及时上报，根据不同风险信号对风险等级进行划分，并采取相应的应对措施，将高危风险进行筛选入坑，实现系统升级，为企业提供敏锐精确的风险预警信息，在风险发生时以最快的速度进行应对，降低损失。

4.4 全面评估机制

在证券化实施过程中，为降低产品设计风险和兑付风险，依托数据优势建立科学完善的全面评估机制，对资产证券化产品结构的基本知识、法律关系、行业情况，竞争对手的产品计划等进行全面的分析评估，对资金的流向和使用流程，企业内部状况以及风险控制都有深入的了解。此外还考虑产品的未来更新、备用方案、产品系列的形成等，所有这些流程的运行过程都可能发生隐藏的风险。

企业通过自身完备的风险控制机制，使企业贷款逾期率一直处于较低的水平，保证获取融资的中小微企业能够如期偿还本金和利息，从科学合理的信用增级形式，为资产证券化项目的如期兑付提供资金保证，预防可能出现的现金流回流过快的情况。

4.5 建立完善多方风控模型

通过对供应链金融资产证券化全流程的研究可以发现，从授信开始，到项目到期偿还结束，各种各样的风险始终伴随着该计划实施的每一个环节，同时加上外部风险因素，比如政策、经济背景、法律等因素，尤其是我国目前相关法律不健全，所以企业应该从多维度、多方面利用金融科技和大数据技术以及人工智能，打造立体化的多方风控应对模型，实现对各环节的动态监控和实时调整。此外，还要与相关参与者签订完善的合作协议，将各责任方落实到实处，从而能够控制各个方面，尽可能的降低风险，以此来弥补外部大环境等不可控风险带来的影响，使整个项目风险处于一个合理的低水平。