大数据支持下的企业信用评级模式探索

2024-10-14 00:00杨文娟
中国民商 2024年8期

摘要:为系统探讨大数据环境下构建智能、动态的企业信用评级新模式,本研究首先分析了传统评级过于依赖企业自身提供的财务数据以及评级指标体系简单等不足。随后,提出可以利用大数据实现评级信息丰富化、评级模型动态化、评级流程智能化的设想,给出了具体的技术途径,如构建多源异构数据平台、建立自适应评级模型、实时监测等。此外,还提出了完善企业信用评级模式的设计建议,即构建全面、动态的评级指标体系,实现评级的智能化,并建立动态跟踪机制以保证评级的实时性。本文为大数据驱动下构建现代化的企业信用评级模式提供了新思路,也为相关研究提供了重要借鉴。

关键词:企业信用评级;大数据;评级模型

企业信用评级对于监管机构和社会公众判断企业信誉十分重要。企业信用评级模式改进成为当下研究热点。既有研究总结了传统评级存在的信息源单一、评级滞后、缺乏动态跟踪等问题,并提出了利用大数据进行企业信用评级模式创新的设想,但较少系统阐述具体的技术路径。本研究立足大数据视角,重点关注如何运用大数据技术实现企业信用评级的精准化。研究发现,目前尚缺乏大数据驱动下企业信用评级模式设计的具体方案。为填补这一研究空白,本研究旨在系统探讨大数据环境下构建智能、动态的企业信用评级模式的思路。本文首先分析传统评级的不足,指出大数据技术可以提供更丰富的评级信息支持,实现评级的动态化和智能化。进而详细讨论了大数据支撑下实现动态评级的具体举措,如构建多源异构数据平台、建立自适应评级模型、实施实时监测等方式。最后给出完善企业信用评级模式的设计建议,即构建全面、动态的评级指标体系,实现智能评级,并建立动态跟踪机制,以保证评级的实时性。本研究为完善企业信用评级模式提供了思路指导。

一、传统企业信用评级存在的问题

(一)信息收集渠道单一,评级指标体系不完善

传统的企业信用评级过于依赖于企业自身提供的财务报表等定量数据。这些数据来源单一,评级机构无法获取企业经营的全景图。与此同时,传统的评级指标体系结构简单,仅仅强调资产规模、负债率等财务指标,忽视了企业经营管理、公司治理、行业地位、社会声誉等诸多影响企业信用的重要因素。这直接导致了评级结果的片面性。企业提供的财务报表数据存在着精心包装与造假的可能,反映了企业希望外部看到的正面形象,而非企业的全貌。这些数据的真实性与全面性都令人质疑。此外,过分依赖财务数据也会引发“短期行为”,企业将注意力放在虚增财务指标上,而非改善经营管理。与此同时,传统评级指标如资产负债率、流动比率等,大多是针对企业财务状态的静态评估。这些指标有效性低,无法反映企业的真实竞争力和发展潜力。一些影响企业信用核心要素被忽视,导致评级结果欠全面,并存在着滞后性。

(二)评级依据数据滞后,无法实时反映企业信用状况

当今经济环境变化迅速,企业的经营状况也日新月异。但是传统的企业信用评级机制却过度依赖于企业的历史财务数据,主要源于已经滞后的定期财务报告。这成为阻碍评级实时反映企业信用的重要因素。传统评级指标如资产总额、负债率以及流动比率等,本质上都是对企业过去一段时间内的财务状况进行定量描述,它们都存在一个同质性问题——滞后性。这种滞后会导致评级在时间维度上存在“真实性缺口”,评级结果很难展现企业当前时刻的真实信用水平和潜在风险,降低了评级的准确性。以负债率为例,企业在财务报告日之后的经营中,负债规模和结构可能发生重大变化,从而影响其偿债能力。但这些变化需要到下一次财报日才能反映出来。这段“无声期”内的经营风险很难被财务数据抓取,但极可能导致企业信用状况的重大恶化。可见,过度依赖滞后的财务数据进行评级,很容易导致对企业信用风险的误判。

(三)评级结果静态化,缺乏动态跟踪机制

传统的企业信用评级往往是一次性的评估结果,评级机构在完成对企业信用的评估后,很少建立后续的跟踪机制来动态监测企业信用状况的变化。这导致了评级存在“一评定终身”的问题,评级结果仅代表企业在某一时点的信用状况,随后企业信用的变动无法反映在评级结果中,评级结果存在严重的静态化现象。一次性地评级难以适应当下经济环境迅速变化的特点。企业的信用状况会随着内外部经营环境的变化而动态调整,表现为一个动态变化的过程。如果评级结果无法与企业实际信用状况保持同步,那么这种静态的评级就会丧失意义和参考价值。再进行一次性评级后,企业的实际经营状况、资产规模、负债结构、核心竞争力等都可能发生变化,从而改变企业的信用状况。但是传统的静态评级无法对这些变化做出反应,导致评级“脱实际”。这不仅无法为社会各界提供有效的信用信息参考,也损害了企业主体信用建设的积极性。

二、大数据技术支撑下的企业信用评级模式

(一)多源异构数据的整合应用

相较于传统评级过于依赖企业自身提供的财务数据,大数据技术可以实现多源、异构数据的整合,提供更丰富的评级信息支持。大数据技术可以整合包括企业自身财报在内的结构化数据,也可以收集互联网、社交媒体等非结构化数据。这些数据来源多样,类型异构,可以从多个维度全面反映企业的经营、财务、声誉等情况。以互联网数据为例,企业高管和董事会成员的背景、企业与政府部门的关系、媒体对企业的报道、行业专家的评论等都是影响企业信用的信息。大数据技术可以通过网络爬虫、文本分析等手段有效整合这些信息,为信用评级提供更丰富的辅助依据。另外,大数据技术还可以收集和处理企业内部系统生成的结构化运行数据,如ERP系统、CRM系统等的数据。这些原始数据可以更及时、更准确地反映企业的经营状况和管理水平。大数据技术可以对企业运行数据进行多维分析,发现更多影响企业信用的内在因素。大数据为企业信用评级提供了集成多源异构数据的可能性,既可以克服传统评级信息源单一的局限,也可以从多个维度立体化地考察企业信用,使评级更具全面性和准确性。

(二)动态评级模型的建立

相较于传统评级过于依赖静态的财务指标,大数据环境下可以建立动态的企业信用评级模型,实时反映企业信用状况的变化。具体来说,可以利用机器学习等算法,基于企业的多维度大数据,构建自适应的评级模型。这种模型可以随着企业经营状况和外部环境的变化,动态调整各评级维度的权重,实现对企业信用的实时监测和评估。另外,大数据分析可以发现影响企业信用的新的评价维度,并在评级模型中增加相应指标,使企业信用评级更加全面。新增指标可基于文本分析、关系网络分析等技术实现。大数据环境下建立动态、自适应的评级模型,可以实现对企业信用更加智能化、动态化的评估和监测。模型的动态调整也有利于发现新的评级指标,驱动企业信用评级体系的不断完善。

(三)评级过程智能化和自动化

传统的企业信用评级依赖专业分析人员进行评级模型搭建、指标权重设定、打分计算等一系列评级过程。这种人工操作方式效率低下,也容易引入主观偏见。大数据技术可以实现企业信用评级过程的智能化和自动化。首先,在模型搭建阶段,可以利用机器学习算法自动分析大规模历史评级数据,确定影响企业信用的关键因素和指标权重,生成评级模型。在具体评级时,系统可以调用企业的多维度大数据,自动提取需要的特征信息,无需人工参与指标计算。然后,将这些数据输入预设的评级模型,激活模型自动完成评分计算和评级结果生成。

最后,系统还可以基于企业信用评级的时间序列数据,利用深度学习技术自动分析企业信用变化趋势,进行风险预警。一旦监测到企业信用存在异常波动,自动触发预警,无需等待下一次人工评级。总体来说,利用大数据和AI技术使评级过程智能化和自动化,可以大幅提升评级效率,降低评级成本。同时也减少了人为操作的不确定性,提高了评级的客观性和公信力。

三、大数据环境下企业信用评级模式的设计思考

(一)构建全面、动态的评级指标体系

在大数据环境下,可以构建全面、动态的企业信用评级指标体系。

首先,指标体系的构建可以充分利用大数据技术对多源异构数据的整合能力。将互联网数据、行业数据等不同类型数据纳入评级指标体系,全方位考量影响企业信用的各种因素。例如,增加反映企业社会责任、企业文化建设等定性指标。其次,应用机器学习技术可以持续分析不同行业、不同类型企业的评级数据,动态发现影响企业信用的新因素,并及时将其纳入评级指标体系。随着企业经营模式和外部环境的变化,可以不断丰富和扩展评级指标。另外,可以建立指标体系的动态调整机制。根据经济形势和行业特点,调整各信用评级维度的权重,强化对当下最重要影响因素的考量。如在经济下行周期中,加大财务风险评估的权重。

总之,构建全面、动态的评级指标体系,既可以通过大数据技术收集更多影响因素,也可以通过机器学习实现指标体系的不断完善和优化迭代。这有助于使企业信用评级更加科学、准确,并随时响应经营环境的变化。

(二)充分利用机器学习等技术实现智能评级

在大数据环境下,可以充分利用机器学习等技术实现企业信用评级的智能化。

首先,可以使用机器学习算法分析大量历史评级数据,来确定影响不同行业、不同类型企业信用的关键因素,并据此设计智能的评分卡模型。评分卡综合多个维度的评级要素,输出信用等级。其次,在具体评级过程中,可以使用自然语言处理、计算机视觉等技术,自动分析企业的多格式数据,提取诸如经营风险、企业文化建设、社会声誉等影响企业信用的关键信息。另外,建立基于机器学习的自适应评级模型。收集更多评级结果作为模型的样本数据,实现模型的不断迭代优化,使其能够动态调整对不同要素的权重分配,智能响应经营环境变化。

最后,利用深度学习等技术,分析企业信用评级的时间序列,建立信用变化的预警模型。这可以实现对企业信用动态变化的监测和预警,保证评级的实时性。总之,智能化的评级可以大幅提升评级的效率、准确性和及时性。但仍需人工进行监督与把控,发挥机器智能与人类专业知识的互补优势。

(三)建立动态跟踪机制实现实时监测评级

为了实现企业信用评级的动态化,需要建立持续地监测和跟踪机制,以保证评级的实时性和有效性。首先,构建企业大数据平台,整合多源异构数据,以便为信用监测提供数据支持。平台需要实时采集可能影响企业信用的各类数据,如经营数据、舆论数据、行业数据等。还可使用文本分析、数据挖掘等技术,实时处理数据,识别信用状况变化的预警信号。

其次,建立自动化地监测机制。应用机器学习算法,训练信用风险监测模型,识别异常信号及其对企业信用的影响。一旦监测到负面信号,可以快速定位关键问题并启动评级调整程序。

再次,构建智能地跟踪反馈机制。评级调整后,继续跟踪企业的后续信用表现,判断信用状况好转或持续恶化的可能性。以此不断完善监测模型,实现对企业信用变化轨迹的精确动态追踪。

最后,建立预警信息直达和快速响应机制。监测到重大预警信息后,系统可以自动生成简报并直达企业和监管方,促使企业尽快整改。监管方也可以快速做出应对措施,防止信用风险进一步扩散。总之,实时监测和动态跟踪是实现企业信用评级现代化的重要步骤。依托大数据技术和智能算法,可以持续监测企业信用状况的变化,及时反馈给企业和监管方,保证评级的主动性和实效性。

四、结语

大数据技术为企业信用评级提供了重要支撑,可以有效弥补传统评级模式的诸多不足。大数据集成多源异构信息,构建更为全面和立体的评级指标体系,提供更丰富的评级依据。大数据分析手段建立动态、自适应的评级模型,能够实时感知企业信用状况的变化。利用机器学习等前沿技术实现评级流程的智能化和自动化。展望未来,应继续探索大数据驱动的智能评级新模式,构建基于海量数据的评级指标动态调整机制,利用人工智能技术进行实时监测和预警,使企业信用评级更科学、准确、及时。总体而言,大数据技术为构建现代化的企业信用评级体系提供了难得的历史机遇。我们应抓住这一机遇,充分利用大数据优势,使企业信用评级能力整体迈上新台阶,更好地服务于经济社会发展需求。同时,也需要注意防范过度依赖技术模型带来的风险,把握好技术应用与管理监管的平衡,推动企业信用评级制度的整体进步。

参考文献:

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