企业信用风险评估迫在眉睫

“阿里巴巴B2B公司发现从09年底开始，平台客户的欺诈投诉有上升趋势，而从阿里巴巴董事会委托的一项独立调查显示，部分销售人员为短期利益，故意纵容或疏忽允许部分外部分子进入阿里巴巴会员体系，有组织的进行诈骗。公告显示，公司已经清理了1107名2010年涉嫌诈骗的“中国供应商”客户，占年底中供付费会员总量约0.8%。同时，对负有直接责任的近百名销售予以处理。”2011年2月21日，各大媒体纷纷报道马云就阿里巴巴CEO的引咎辞职而发表的声名：“成非凡之事者，必有非凡之担当”，此事件的主要原因是来自于内外勾结的企业欺诈行为没能及时有效的监督和制止，这是最近在B2B领域的一大新闻，更引起我们深入的思考。

商业领域的欺诈形式可谓多种多样，能够形成持续多次欺诈的途径其中之一，也是最常见的就是内外勾结，单凭一方不可能形成气候。在当今快速发展的商业环境下，我们如何保证企业内部健康的发展，合作方贸易的顺畅？ 撇开阿里事件，我们从一个企业如何进行信用风险管理的角度，来看中国企业的信用管理之路应如何继续。自中国加入世贸以后，中国企业如今已成为国际贸易中最重要的一份子，中国企业如何在国际贸易中减少损失，规避欺诈行为且不断提升在国际贸易中的竞争力呢？除了不断提升自己核心产品和服务竞争力以外，也要充分利用外部的工具做到知己知彼，百战不殆。

有交易行为，就有信用缺失而带来的风险，交易过程中的买家信用信息收集及风险评估也因此成为企业必须关注的重大问题。信用信息的采集大体分为三种：公司业务人员、公开的官方或公共渠道、专业的征信服务机构。三种渠道各有优势，我们建议三者同时使用，以便企业进行信息的比对，并做出更准确、客观的判断。

信用信息最终是为信用评估和信用决策服务的。换句话说，我们需要利用这些信用信息，评价一个买家信用风险的大小。有了这个判断，才能决定“我允许你在多长时间内欠我多少钱”，才能决定今后要花多少精力去关注和管理这些欠款。同时，许多企业在面对大量的买家信用信息时，对如何评价买家的信用风险感到茫然。很多的时候，这种评价是根据当事人或决策者的个人经验和主观感觉进行的。这样做的弊端在于，评价往往过于主观，缺乏一致性和说服力，很难有效地规避信用风险。因而需要我们使用相对标准的方法对买家的信用风险做出评估，新华信将这种标准方法称作“信用风险评估模型”。

什么是“风险评估模型”？“风险评估模型”是怎样建立起来的？我们可以把“风险评估模型”理解为一套标准打分体系。对买家信用风险的评价，就是把与买家信用风险相关的因素列出来，分别打分，再将这些分数按照一定的规则汇总起来，得到一个总分。最后，按照总分所在的不同范围，划分买家的风险等级。

“风险评估模型”不是“放之四海而皆准的”，每个企业应根据实际情况，建立符合自身买家信用管理要求的“打分体系”。建立一个买家信用风险的“评估模型”，涉及以下四个关键问题：

信用风险因素是如何确定的？

我们之前谈到了信用信息的采集。由于信息的采集渠道多种多样，各类信息所反映的内容又不尽相同，因此有必要对这些原始信息进行分类、筛选和整理，做到“去粗取精，去伪存真”。分类上，信息有“定量”和“定性”的区别，有的信息可以量化，如净利润，有的则无法量化，如市场信誉。此外，有些信息与买家“有没有钱”相关，如注册资本；有些与“愿不愿意还钱”有关，如该买家以往的还款记录。最后，我们要对信息进行筛选，挑选那些来源可靠、更有代表性的因素，作为买家信用风险的考察指标。

打分的标准是什么？

要对某一项指标的好坏进行评价打分，就必须要有打分的标准。有了统一的参照标准，才能避免评价结果因人而异，出现偏差。评价的标准可根据行业经验结合已有的买家数据来制定，如：按照5分制为“注册资本”打分，可规定：“小于100万”的打1分，“500万~1000万”的打3分，“大于1亿”的打5分，2分、4分为中间情况。对于那些定性的指标，可以通过一些参考性的描述，对不同分数进行界定，如对“诉讼记录”指标，可规定“诉讼较多且败诉”的打1分，“有未决诉讼或胜诉但难以执行”的打3分，“无诉讼”的打5分，2分、4分为中间情况。描述上要尽量客观、全面，才能保证评价结果更加逼近事实。

按照什么样的规则计算总分？

不同的因素，对于买家信用风险的影响程度是不同的。因此一般情况下，在计算总分时，我们不会把所有指标的分数简单相加，而是给他们各自分配一个权重，对重要的因素分配以较高的权重，对影响较小的因素分配以较低的权重。我们可以通过整理历史数据，从历史数据中发现规律，必要时结合数理统计等技术，最终确定权重。将不同因素的得分加权求和，就得到了买家的信用总分。

风险等级是怎样划分的？

风险等级的划分，是模型设计的最后一步，我们可以根据历史买家信息计算所有买家的总分，排序后，按一定比例分组，如0分～40分为D组，41分～60分为C组，61分～80分为B组，81分~100分为A组。A~D就是我们作说的信用“信用风险等级”，是买家信用风险的最终评价结果。

以上的描述只是概括性的，事实上，要建立一个即科学又适用的“风险评估模型”，需要多种数据和与技术的综合运用。专业咨询机构的从业人员可以通过理论分析与经验判断决定上述问题的方向，现代数理与统计分析技术则在很大程度上解决这些难题。

由“买家信用风险评价模型”计算出的结果主要用于信用政策的制定，简言之，就是定期采集买家信息，经过模型计算得到每一买家所对应的信用风险等级，对信用风险小的买家可以放大赊销的数额、放宽还款的期限，反之则需要收紧。我们来看一家国内的石油行业是如何处理这个问题的，以下就是新华信的实际案例，给大家做参考借鉴：

A公司像许多企业一样，在许许多多的经营过程中，自觉或不自觉、被迫或自愿地产生了难以避免的赊销行为；又像许多企业那样，营销人员对赊销买家没有经过信用调查与评估程序，只凭主观臆断便同意买家申请赊销；也像许多企业那样，相关管理人员缺乏客观、全面的买家资料，在不了解买家经营情况、财务及资产状况、偿还能力、行业特点等信息情况下盲目对赊销进行审批；

一系列的“误操作”，在忽略了买家信用风险评估职能的企业发生了一系列“连锁”反应，终于使一些企业的应收账款“债台”高筑，拥有2000多员工的中A公司，逾期一年以上的应收账款，高达2300多万元。

来源：中国企业家