融资租赁风险管理对大数据分析的经典案例
融资租赁项目交易平台
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融资租赁，英文financial leasing，目前国外近20%的设备投资通过此方式完成，而在国内只有5%，由于税务制度、法律环境的逐步成熟，在中国国内市场也逐渐被接受。
在融资租赁中，对债权的保障分析，不仅在于标的物物权的担保属性，也在于在授信方和需求方之间信息不对称情况下，授信方通过产业数据的集聚，分析和判断需求方的发展前景与偿债能力。
从欧美的经验看，如果把出租方(也即授信方)分为银行金融机构和非银行金融机构，大多数出租方为银行金融机构。而在我国，作为信贷投放主力的内资银行，其投放流向多数为房地产相关领域，所以现时，出租方主要由非银行金融机构担任。对比银行金融机构，非银行金融机构存在两大特点，一是面对同样的客户息差较低，二是资金投放量受限，两者使大数据与风险管理在结合上，相得益彰。对于出租方，息差低造成的收益保障能力弱要求其风险技术高，而投放量受限决定其专注力。前者决定大数据的必要性，后者形成了大数据的基础。
大数据的核心逻辑，是统计学，其基本要求是样本量足够大，使得数据的分布接近于真实的分布，因为仅仅个体特征不足以作为推断相关性的基础。作为非银行金融机构，由于投放量受限，如果广撒网，就无法短期内形成足够样本量，所以，首先需要选择好子领域，群体越精准，一定的样本量，可以产生的覆盖量就越充分，数据的说服力更强。
从小数据里看客户：以数据库提升提高风控效率
泰丰租赁，在成立之初就确定了机加工行业为核心，珠三角区域为核心的市场营销和风险管理策略。近2年来，累计接触了513家客户，通过对客户数据的记录，初步形成了客户数据库。客户数据库包含3类指标，一是收入真实性指标，如电费、银行流水、设备台数、废料情况等，二是经营情况指标，如负责人从业时间、负责人教育情况、公司技术能力等，三是公司财务状况，资产负债率、平均收款天数、营业额增长率。另外，数据库除了客户数据库部分，还有标的物数据库和宏观产业数据库，参与协助授信决策，标的物数据库主要关注标的物的担保能力，如落地价值、技术进步趋势、市场活跃度等。
2013年中，泰丰租赁接触到了深圳AA公司，其希望添置35台加工中心，每台28万元，申请金额750万元。AA公司专业从事手机中框的车铣精加工，
主要接3手单，加工方式为纯加工，下游客户提供原材料。现有50台某品牌的立式加工中心，提供的资料陈述，月收入300万元。
泰丰租赁，一方面通过标的物数据库对比同类设备的品牌、型号、技术参数和价格，得出设备一手价格可靠，二手价格尚可的结论。另一方面，通过客户数据库，发现同类客户单台该品牌立式加工中心的月产值在3万元左右，推算整厂产能约在150万元/月，产生疑点。为了印证是否客户订单价格好，或技术突出，产生了竞争优势，我们进一步发掘。首先，征提申请人与其主要下游的对账单，得悉手机中框加工费在8-13元/个之间，加权平均10元/个，其后，通过生产工人了解，每台机每小时大概生产5个框，得出推论，加工费在50元/小时/台。进一步，按每天20小时，每月25天计算，月加工收入约125万，远远低于口述收入情况。
对此，再次向申请人负责人询问，负责人表示，陈述收入确实虚高，原因在于目前银行月供还款较多，若以125万的收入，扣除成本和管销费用后，不足偿还银行月供款，较难获得授信，所以造假。
泰丰租赁在综合分析申请人情况后，放弃该项目。
从小数据看趋势：数据库作为投放行业指引
授信行业与经济形势密切相关。逆水行舟，进少退多，覆巢之下，岂有完卵。整体的经济风险是任何一家金融机构都无法逃脱的问题，再好的风控技术都需要投放安排的搭配，所谓安排主要是不同产业高低潮的错配。
对租赁业而言，周期有两种，一是产业本身盈利能力的周期，二是设备更新和添置的周期。前者是还款付息的保证，后者是业务的来源，一般我们更关注前者，两者并不同步，甚至有先后因果关系。特别是对于传统行业，产业的利润好，会引来更多的设备更新和添置，继而将使产业利润降低，然后使设备更新和添置降低，如是循环。对于所谓的新兴产业，可能就连周期都没有机会，明天就变成落后产业，后天就不复存在。
在风险管理上，我们同样重视数据库揭示的趋势，同样重视对未来的预期。 2014年初，泰丰租赁接触到了东莞KK有限公司，其希望添置1000万手机盖板玻璃加工设备。其当时已经从事手机盖板玻璃加工1年，日产2万片，负责人也在深圳自有房产，另外各项财务指标正常，基本符合授信标准。但行业数据库却表达了悲观的态度。一是，手机盖板玻璃行业的单价及利润率持续走低，仅1年时间单价从15元/片逐步降低至11元/片，但成本端却没有明显变化。二是，从手机盖板玻璃设备出货量计算，即使需求量以每年20%的速度增长，其盖板供给量仍然富余，所以短期内价格仍然趋降。
针对以上风险，泰丰租赁决定暂缓项目，KK有限公司找到其他租赁公司授信，但2个月后，由于行业整合，下游客户订单转移，新设备融资租赁款形成较
大刚性支出，现金流受较大影响。
最理想的是一直只承做上升段的产业，但顾虑两个问题，首先，上升还是下跌，就像股票一样，谁都无法打包票上涨一定持续多久，股价一定多高，其次，这样无法做大做强，形成规模优势，再次，对于小型非银行金融结构，投入金额量小，若造成集聚，未来可能因为偶然因素形成结构性的逾期。所以，泰丰租赁的策略是以产业链和终端为区分，谨慎对待强周期产业和新兴产业，同时搭配承做强周期与弱周期。
从小数据到大数据：在数据库之外
在1980年，大数据开始被认为“第三次浪潮”。真正的启动，因于近年《蓝血十杰》提及二战期间成美国将数字化管理模式应用于战争，为盟军节约了十亿美元的耗费，帮助盟军取得了胜利。
但大数据还有一个要素，非相关性。需要非常多的非相关数据，来计算其相关性，这背后就是非常大的成本，和成果的极不确定性。从不相关，到相关，需要无数次碰撞，才能产生可能，仅仅是可能，所以全球有能力进行大数据应用的公司聊聊无几。所有创业期的非银行金融机构，只能着眼于小数据，同时以自己的经验作为大数据。
2013年中，泰丰租赁接触到了中山BB厂，申请人是是个体户，工厂就在钢材市场中，申请150万，用于购买200万的激光切割机一台。申请人从事板材切割和数位冲压，场内有3台设备，1台小功率激光切割机，1台等离子切割机，1台数控多模位冲床，设备铭牌均丢失，原值在100万左右，由于财务记录不完整，难以了解实际购入年份和购入价格，口述收入在20万元/月，多数现金交易，难以佐证，同时，电费在1.2万元每月，根据数据库资料，比对同类客户设备及电费情况，收入合理。
申请人规模小、收入低，加上盈利不多，一直未有购置房产和车辆，通过数据库分析，偿债能力弱，属于高风险客户，建议回避。
但业务经理提出了2点例外事项。一是潜在的下游需求明显，业务经理携风险经理在申请人的带领下，亲自走访了附近的CC公司，CC公司主要从事银行柜员机外壳加工，目前月出货约2500台，一直有激光切割的需求，但未购置激光切割机，工艺全部发给其他工厂处理，目前外发加工费约5万/月，主要交给珠海的DD公司，距其60公里，但其距离申请人BB厂仅10公里，若BB厂有激光加工能力，将把订单全部转移给BB厂。150万申请金额，约供租赁款约4万，CC公司的订单已经基本能覆盖租赁款。二是，从数据库的逾期信息统计看，珠三角激光切割的申请人逾期普遍原因是产能供给过剩，具体体现在若10公里内，有2家同时从事激光切割的企业，容易产生价格竞争，造成加工费不足以偿付设备租赁款。而经过调查，BB厂附近30公里内都没有激光切割。基于上述2
个原因，泰丰租赁果断与申请人签署租赁合同，至今已经18个月，申请人还款及时，发展良好。
可以看到，以大数据作为风控技术手段，优化投放、提高效率，已经是今日所有授信方的必然选择，但说是否可以决定风控质量，只能留待时间检验。
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融资租赁，英文financial leasing，目前国外近20%的设备投资通过此方式完成，而在国内只有5%，由于税务制度、法律环境的逐步成熟，在中国国内市场也逐渐被接受。
在融资租赁中，对债权的保障分析，不仅在于标的物物权的担保属性，也在于在授信方和需求方之间信息不对称情况下，授信方通过产业数据的集聚，分析和判断需求方的发展前景与偿债能力。
从欧美的经验看，如果把出租方(也即授信方)分为银行金融机构和非银行金融机构，大多数出租方为银行金融机构。而在我国，作为信贷投放主力的内资银行，其投放流向多数为房地产相关领域，所以现时，出租方主要由非银行金融机构担任。对比银行金融机构，非银行金融机构存在两大特点，一是面对同样的客户息差较低，二是资金投放量受限，两者使大数据与风险管理在结合上，相得益彰。对于出租方，息差低造成的收益保障能力弱要求其风险技术高，而投放量受限决定其专注力。前者决定大数据的必要性，后者形成了大数据的基础。
大数据的核心逻辑，是统计学，其基本要求是样本量足够大，使得数据的分布接近于真实的分布，因为仅仅个体特征不足以作为推断相关性的基础。作为非银行金融机构，由于投放量受限，如果广撒网，就无法短期内形成足够样本量，所以，首先需要选择好子领域，群体越精准，一定的样本量，可以产生的覆盖量就越充分，数据的说服力更强。
从小数据里看客户：以数据库提升提高风控效率
泰丰租赁，在成立之初就确定了机加工行业为核心，珠三角区域为核心的市场营销和风险管理策略。近2年来，累计接触了513家客户，通过对客户数据的记录，初步形成了客户数据库。客户数据库包含3类指标，一是收入真实性指标，如电费、银行流水、设备台数、废料情况等，二是经营情况指标，如负责人从业时间、负责人教育情况、公司技术能力等，三是公司财务状况，资产负债率、平均收款天数、营业额增长率。另外，数据库除了客户数据库部分，还有标的物数据库和宏观产业数据库，参与协助授信决策，标的物数据库主要关注标的物的担保能力，如落地价值、技术进步趋势、市场活跃度等。
2013年中，泰丰租赁接触到了深圳AA公司，其希望添置35台加工中心，每台28万元，申请金额750万元。AA公司专业从事手机中框的车铣精加工，
主要接3手单，加工方式为纯加工，下游客户提供原材料。现有50台某品牌的立式加工中心，提供的资料陈述，月收入300万元。
泰丰租赁，一方面通过标的物数据库对比同类设备的品牌、型号、技术参数和价格，得出设备一手价格可靠，二手价格尚可的结论。另一方面，通过客户数据库，发现同类客户单台该品牌立式加工中心的月产值在3万元左右，推算整厂产能约在150万元/月，产生疑点。为了印证是否客户订单价格好，或技术突出，产生了竞争优势，我们进一步发掘。首先，征提申请人与其主要下游的对账单，得悉手机中框加工费在8-13元/个之间，加权平均10元/个，其后，通过生产工人了解，每台机每小时大概生产5个框，得出推论，加工费在50元/小时/台。进一步，按每天20小时，每月25天计算，月加工收入约125万，远远低于口述收入情况。
对此，再次向申请人负责人询问，负责人表示，陈述收入确实虚高，原因在于目前银行月供还款较多，若以125万的收入，扣除成本和管销费用后，不足偿还银行月供款，较难获得授信，所以造假。
泰丰租赁在综合分析申请人情况后，放弃该项目。
从小数据看趋势：数据库作为投放行业指引
授信行业与经济形势密切相关。逆水行舟，进少退多，覆巢之下，岂有完卵。整体的经济风险是任何一家金融机构都无法逃脱的问题，再好的风控技术都需要投放安排的搭配，所谓安排主要是不同产业高低潮的错配。
对租赁业而言，周期有两种，一是产业本身盈利能力的周期，二是设备更新和添置的周期。前者是还款付息的保证，后者是业务的来源，一般我们更关注前者，两者并不同步，甚至有先后因果关系。特别是对于传统行业，产业的利润好，会引来更多的设备更新和添置，继而将使产业利润降低，然后使设备更新和添置降低，如是循环。对于所谓的新兴产业，可能就连周期都没有机会，明天就变成落后产业，后天就不复存在。
在风险管理上，我们同样重视数据库揭示的趋势，同样重视对未来的预期。 2014年初，泰丰租赁接触到了东莞KK有限公司，其希望添置1000万手机盖板玻璃加工设备。其当时已经从事手机盖板玻璃加工1年，日产2万片，负责人也在深圳自有房产，另外各项财务指标正常，基本符合授信标准。但行业数据库却表达了悲观的态度。一是，手机盖板玻璃行业的单价及利润率持续走低，仅1年时间单价从15元/片逐步降低至11元/片，但成本端却没有明显变化。二是，从手机盖板玻璃设备出货量计算，即使需求量以每年20%的速度增长，其盖板供给量仍然富余，所以短期内价格仍然趋降。
针对以上风险，泰丰租赁决定暂缓项目，KK有限公司找到其他租赁公司授信，但2个月后，由于行业整合，下游客户订单转移，新设备融资租赁款形成较
大刚性支出，现金流受较大影响。
最理想的是一直只承做上升段的产业，但顾虑两个问题，首先，上升还是下跌，就像股票一样，谁都无法打包票上涨一定持续多久，股价一定多高，其次，这样无法做大做强，形成规模优势，再次，对于小型非银行金融结构，投入金额量小，若造成集聚，未来可能因为偶然因素形成结构性的逾期。所以，泰丰租赁的策略是以产业链和终端为区分，谨慎对待强周期产业和新兴产业，同时搭配承做强周期与弱周期。
从小数据到大数据：在数据库之外
在1980年，大数据开始被认为“第三次浪潮”。真正的启动，因于近年《蓝血十杰》提及二战期间成美国将数字化管理模式应用于战争，为盟军节约了十亿美元的耗费，帮助盟军取得了胜利。
但大数据还有一个要素，非相关性。需要非常多的非相关数据，来计算其相关性，这背后就是非常大的成本，和成果的极不确定性。从不相关，到相关，需要无数次碰撞，才能产生可能，仅仅是可能，所以全球有能力进行大数据应用的公司聊聊无几。所有创业期的非银行金融机构，只能着眼于小数据，同时以自己的经验作为大数据。
2013年中，泰丰租赁接触到了中山BB厂，申请人是是个体户，工厂就在钢材市场中，申请150万，用于购买200万的激光切割机一台。申请人从事板材切割和数位冲压，场内有3台设备，1台小功率激光切割机，1台等离子切割机，1台数控多模位冲床，设备铭牌均丢失，原值在100万左右，由于财务记录不完整，难以了解实际购入年份和购入价格，口述收入在20万元/月，多数现金交易，难以佐证，同时，电费在1.2万元每月，根据数据库资料，比对同类客户设备及电费情况，收入合理。
申请人规模小、收入低，加上盈利不多，一直未有购置房产和车辆，通过数据库分析，偿债能力弱，属于高风险客户，建议回避。
但业务经理提出了2点例外事项。一是潜在的下游需求明显，业务经理携风险经理在申请人的带领下，亲自走访了附近的CC公司，CC公司主要从事银行柜员机外壳加工，目前月出货约2500台，一直有激光切割的需求，但未购置激光切割机，工艺全部发给其他工厂处理，目前外发加工费约5万/月，主要交给珠海的DD公司，距其60公里，但其距离申请人BB厂仅10公里，若BB厂有激光加工能力，将把订单全部转移给BB厂。150万申请金额，约供租赁款约4万，CC公司的订单已经基本能覆盖租赁款。二是，从数据库的逾期信息统计看，珠三角激光切割的申请人逾期普遍原因是产能供给过剩，具体体现在若10公里内，有2家同时从事激光切割的企业，容易产生价格竞争，造成加工费不足以偿付设备租赁款。而经过调查，BB厂附近30公里内都没有激光切割。基于上述2
个原因，泰丰租赁果断与申请人签署租赁合同，至今已经18个月，申请人还款及时，发展良好。
可以看到，以大数据作为风控技术手段，优化投放、提高效率，已经是今日所有授信方的必然选择，但说是否可以决定风控质量，只能留待时间检验。