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    来源:投稿 编辑:侠名 发布时间:2019-05-15 07:58
    摘要:中证鹏元资信评估股份有限公司 主要内容 随着互联网技术、大数据、人工智能等技术的不断发展,信用评级机构也与时俱进,逐渐开始运用更为先进的技术和模型进行企业信用评级。近年来,以穆迪、标普、惠誉为代表的

    云南快乐十一选五 www.vvkk2.com   中证鹏元资信评估股份有限公司

      主要内容

      随着互联网技术、大数据、人工智能等技术的不断发展,信用评级机构也与时俱进,逐渐开始运用更为先进的技术和模型进行企业信用评级。近年来,以穆迪、标普、惠誉为代表的国际主要资信评级机构均开始加大金融科技的投入力度。三大评级机构一方面对金融科技公司进行收购,另一方面依托新技术开发信用风险工具和模型,以提供更为准确可靠的信用评级模型,并为风控专业人士提供交易对手信用风险解决方案,更好地服务投资者。

      从金融科技化对于国际三大评级机构的运营影响来看,金融科技化首先有助于提升评级机构的信用风险揭示水平,其次有助于拓展评级公司的核心业务,第三有助于开拓评级公司的创新业务,最后有助于降低评级公司的运营成本。金融科技化通过对评级公司的综合作用,提升其行业竞争力。

      同时,金融科技化发展对于评级监管而言即是机遇,也有挑战。金融科技一方面可提高评级监管的效率,另一方面可侦测监管盲区。但是,金融科技的应用对评级监管也有挑战。监管框架、人才储备和基础设施建设均需跟紧金融科技化的步伐,而对金融技术过渡依赖带来的负面影响也需监管部门保持关注。

      (关注“中证鹏元评级”,向后台留言可获得完整报告)

      正文

      一、国际信用评级机构对金融科技的投入

      随着互联网技术和大数据的不断发展,信用评级机构也与时俱进,逐渐开始运用更为先进的技术和模型进行企业信用评级。近年来,以穆迪、标普、惠誉为代表的国际主要资信评级机构均开始加大金融科技方面的投入,以提供更为准确可靠的信用评级模型,更好地服务投资者。

      (一)穆迪

      近年来,穆迪公司在金融科技领域进行了大量投资,在提升效率的同时也拓展了业务范围。穆迪的信息化改革采用了外部技术企业收购以及内部信息系统开发并行的模式。穆迪公司通过外部投资并购的方式,将优秀的研究机构和科技公司纳入麾下,在增强技术实力的同时也完成了业务范围的扩张。

      2015年,穆迪公司子公司Moody’s Analytics收购了Blackbox Logic LLC的住房抵押贷款支持证券(RMBS)数据分析业务。

      2016年,Moody’s Analytics收购了GGY公司,并推出针对保险精算业务的AXIS自动系统。AXIS系统可以为保险公司提供从数据获取至结果输出的全流程定价服务,在咨询领域有极强竞争力。AXIS系统不仅有极高的运行效率,而且整合了多个服务??橐员阌诔绦蛟苯邢低秤呕托枨蟮髡?。通过收购GGY公司,穆迪对保险业公司的资信评估水平进一步提高。

      2017年,Moody’s Analytics收购了Bureau van Dijk(毕威迪公司)和德国SCDM公司的部分业务。毕威迪公司是世界闻名的企业信息和商业情报专家,拥有强大的企业数据库和分析网络,在信用风险管理、转让定价、企业融资并购、数据管理等领域有丰富的经验。本次收购成功将穆迪的信用分析与毕威迪公司的数据分析技术有机结合,将进一步巩固穆迪在信用风险数据与分析的领导地位。

      2018年,Moody’s Analytics收购了REIS公司以提升房地产行业风险分析能力。早在2002年,REIS公司就开发了房屋估值和信用风险分析模型并投入使用。目前,REIS公司已经成为美国房地产行业主要的数据咨询服务商。在专业分析模型的支持下,穆迪公司将有效提升公司在房地产行业的资信评估能力。

      系统开发方面,穆迪公司投入大量资金开发了等众多针对投资者的风险计量、企业风险管理、结构分析与估值等相关模型软件工具,将信用评级、企业风险评估、市场风险管理、企业发展咨询、企业估值、并购等多种传统服务进行信息化、系统化、自动化,在提高工作效率的同时也提升了工作的准确性。其中,Credit Monitor、RiskCalc?、Scenario Studio等工具均受到市场好评。

      Credit Monitor模型

      Credit Monitor模型是KMV公司(2002年被穆迪公司收购)开发出的一种评估企业违约概率的模型。在实际应用中由于能在企业违约前通过违约概率的变化,迅速显示出企业信用状况的变化,因而得到业界的广泛关注。

      RiskCalc?

      RiskCac?模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型,其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量,经过适当变换后运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概率。

      Scenario Studio

      Scenario Studio平台是穆迪公司子公司Moody’s Analytics于2018年全新推出的创新产品。该平台允许多个并发用户交互协同生成经济情境或预测。平台整合了贸易流、金融市场状况、移民、大宗商品价格与外商投资等因素,金融机构、政府以及企业客户可使用全球宏观经济模型来判断国内外经济冲击事件的影响。

      (二)标普

      标普对金融科技的投入也分为两个部分,一是对科技公司进行收购,二是依托新技术开发信用风险工具和模型。

      1、标普对科技公司的收购

      近年来,标普对科技公司的收购非常频繁。2015年7月,标普使用22亿美元现金收购了SNL Financial。SNL Financial成立于1987年,为5,000多家客户提供有关各行各业的财务数据和信息,包括银行、保险、房地产、能源、媒体、金属和采矿业。SNL拥有约3,000名员工。该交易预计将对标普的银行和保险业务提供强有力的补充,使标普能够成为全球资本、商品和企业市场透明和独立基准、分析、数据和研究的领先提供商。预计到2019年将为标普节省约7,000万美元的成本。

      近三年来标普最重要的两笔金融科技收购是标普Market Intelligence部门对Kensho和Panjiva的收购。2018年2月,Market Intelligence收购了Panjiva,Inc.(“Panjiva”),这家公司为全球供应链提供深入、差异化、行业相关的信息,利用数据科学和技术来理解大型、非结构化数据集。此次收购有助于加强标普为全世界客户提供更具洞察力的产品和数据。

      在2018年4月,标普以现金和股票的形式收购了Kensho,收购现金约为5.5亿美元。Kensho是华尔街首屈一指的全球银行、投资机构以及国家安全社区的下一代分析、人工智能、机器学习和数据可视化系统的领先供应商。此次收购将加强标普全球的新兴技术能力,增强标普提供信息服务的能力,这些服务将改变客户的用户体验,并加快提高核心内部运营效率。

    国际评级机构科技化的最新进展及启示

      2、标普信用风险工具和模型的开发

      标普负责信用风险工具和模型的开发的部门为Market Intelligence。该部门使用人工智能、机器学习等新技术开发信用风险工具和模型,为全球金融市场参与者提供多种资产的数据、研究和分析,从而使其能够有效管理信用风险敞口,并作出更加明智的决定。

      Market Intelligence部门根据评级部门的数据积累和新技术开发了诸多分析工具,帮助投资者有效衡量交易对手和全球投资的信用风险。与标普全球评级大致一致,定量模型提供短期、中期和长期违约概率,以及预先计算的信用评分。具体的分析工具见表3。

    国际评级机构科技化的最新进展及启示

      同时,标普还开发了RatingsDirect平台。RatingsDirect将研究分析与全面的市场数据、信用风险指标和动态可视化工具相结合,可帮助客户研究、绘制和分析跨行业、公司和证券的信用表现和趋势。

      此外,标普还开发了Credit Assessment Scorecards以帮助客户获得对决策的信心,以及内部风险评级系统的可靠性。所有主要资产类别都有30多个记分卡,以及领先的基准,包括对90多个行业和国家的风险评分。

      (三)惠誉

      惠誉集团早在2005年收购了Algorithmics公司?;萦虯lgorithmics的结合共同推动企业风险管理解决方案的技术发展,Algorithmics专业的定量分析能力也增强了惠誉的核心评级业务的竞争力。

      目前,惠誉的Fitch solution部门主要进行技术的开发和应用。Fitch Solutions是领先的交易对手信用风险专业人士解决方案提供商?;萦幕〗鹑谑萦涤凶罘岣坏氖谐∫谢拘畔?、主权国家经济数据(包括3年的预测数据)以及险企和企业财务信息。借助交易对手风险解决方案,用户还可以获取来自于惠誉评级的信用评级和研究数据,以及金融隐含评级(Financial Implied Ratings)和其他分析,能够提供有关当地市场动态的洞见和数据背后的内容??赏ü喔鼋桓肚阑袢」钩山灰锥允址缦战饩龇桨傅恼撞泛头?,包括桌面和企业应用。

      Fitch solution于2017年发布了数项交易对手风险解决方案(Counterparty Risk Solutions)的重要改进,每一项都旨在帮助风险专业人士更快地做出更多有洞察力的决定。交易对手风险解决方案如今包括精心打造的资讯监测服务、来自于BMI Research(该公司已经与Fitch Solutions合并)的国家风险数据(Country Risk Data)以及银行排名,这些服务均通过Fitch Connect平台进行交付。

      最新的交易对手风险解决方案使用了机器学习和文本挖掘技术,借助来自全球数千个资讯源的数据,衡量由用户定义的银行组合的资讯观点。这一独特的服务使用了针对实体和组合内容的“负值度算法”(negativity algorithm),它能够根据用户行为,并在其信用风险工作流程框架之内学习交付更具相关度的内容。

      (四)欧盟评级机构

      在欧盟评级市场,穆迪、标普和惠誉占有90%以上的市场份额,本土评级机构实力普遍较弱。在三大评级机构拓展金融科技领域的同时,欧盟本土评级机构也在积极探索和开发以数量模型和自动化分析等科技化手段来提升评级技术。例如来自法国的modeFinance公司就使用独有的数量分析模型为客户提供信用评级和风险管理服务,不仅如此,该公司还推出了便于使用的免费企业风险评测服务S-Peek,客户在输入企业基本财务数据之后,模型将企业数据与市场因素、行业因素、政策因素等要素整合进行运算,为客户提供免费评估结果,客户也可以付费获取深度分析。S-Peek操作简便,可以在手机端运行,为客户提供了很多便利。modeFinance公司于2015年成为欧洲注册资信评级机构(CRA),受益于信息化评级模式,目前该公司在世界各地均有业务开展。

      二、国际评级机构科技化对国内评级公司的启示

      (一)金融科技化有助于提升信用风险揭示水平

      评级机构可以通过金融科技化提升信用风险揭示水平。如上文所述,Algorithmics公司专业的定量分析能力可增强惠誉的评级业务竞争力。而对于国内评级公司而言,数据科学、云计算、数据可视化、人工智能等技术的开发应用,可增加历史数据与信用风险的关联性,提高建模与定量分析能力,从而进一步提高信用风险揭示水平。

      随着我国债券市场的逐步成熟,债券市场的融资主体和融资工具呈现多样化,信用风险的复杂性将持续增加。对于科技创新企业和产能过剩行业的风险项目,为充分揭示受评对象的信用风险,评级机构往往需要多名信评分析师对项目进行深入尽调与研究;财务报表失真等复杂问题,更是需要全面调研以及资深分析师的敏锐判断。人力分析不仅耗时耗力,还可能由于对于一些细节的疏忽而遗漏风险隐患。大数据、人工智能等科技方法的应用,则可帮助评级机构提高工作效率,提升信用风险揭示水平。以人工智能为例,人工智能运用智能硬件和计算机程序,模拟人的意识、思维进行信息处理,解决在一般情况下需要人脑解决的问题。在进行首次评级时,人工智能可在数据科学的辅助下,通过对海量数据的分析和处理,对目标对象进行信息核实、经营轨迹分析等来更加准确的甄别目标对象的信用风险要素,并根据预先设置的流程,对受评对象展开全面分析,而评级分析师则只需根据AI分析结果以及个别复杂风险点进行重点分析。此外,人工智能也可对受评对象进行实时监测,确保在信用质量发生不利变化时,及时进行信用预警,从而实现对企业的及时信用监控。此外,金融科技化对评级公司工作效率的影响也可体现在资料收集和尽职调查、跟踪评级等诸多方面的效率提升。

      (二)金融科技化有助于拓展评级公司核心业务

      评级机构可以通过金融科技化有效拓展评级业务覆盖的行业和领域,提升市场份额。上文提到,标普在2015年对SNL Financial的收购,使标普的银行和保险业务得到了强有力的补充,也使其能够成为全球资本、商品和企业市场透明和独立基准、分析、数据和研究的领先提供商。而穆迪也通过一系列金融科技化举措增强了其对于结构化产品、保险行业和房地产行业的资信评估能力。

      目前我国债券市场正处于快速发展阶段,债券发行的行业、品类不断丰富,资产证券化市场更是飞速扩张。据统计,今年一季度,信贷ABS和企业ABS的发行量均呈现大幅增长,延续着2018年的增长势头。其中,信贷ABS发行量为1,238.42亿元,同比增长56.95%;企业ABS发行量为1,898.54亿元,同比增长45.68%。在非标监管趋严和全社会去杠杆的政策引导下,预计资产证券化的种类仍将持续丰富,例如目前仍处于试点期的不良资产证券化等,仍有很大的发展空间。而对于愈发复杂的底层资产,评级机构的科技化有助于其提高评估能力和评估效率,增强行业竞争力。

      此外,REITs作为盘活存量资产的重要工具,是中国房地产金融化道路中至关重要的一环。近期,国务院发展研究中心相关人士表示,公募REITs首批试点产品预计将于近期推出,万亿公募REITs市场再次引起关注。2019年初及2018年末,中国人民银行、上海证券交易所、深圳证券交易所也分别发声积极推动公募REITs的试点工作。对于这一巨量市场,评级机构的科技化可提高其在公募REITs市场中的参与度,获得增量业务收入。

      (三)金融科技化有助于评级公司开拓创新业务

      穆迪的Moody’s Analytics部门、标普的Market Intelligence部门以及惠誉的Fitch solution部门,分别作为国际三大评级机构转型发展的重要支点,均致力于成为交易对手信用风险解决方案的专业提供商。三大评级机构的金融科技化也大多由上述部门完成。

      根据穆迪和标普的2018年年报,穆迪的Moody’s Analytics部门2018年营收11.34亿美元,占穆迪2018年总收入的25.53%;标普的Market Intelligence部门2018年营收1,833亿美元,占标普2018年总收入的29.29%。穆迪和标普目前分析业务的财务优势在于增长潜力大,穆迪2018年分析业务收入的增速高达36%,与小幅收缩的评级业务收入形成鲜明对比。然而,2018年穆迪与标普的分析业务利润率都不高,与利润率超过50%的评级业务相比,差距明显。

    国际评级机构科技化的最新进展及启示

      三大评级机构针对分析业务的频繁收购,以及分析业务目前在三大评级机构中的收入占比,足以说明数据分析业务巨大的市场潜力。国内评级机构对于金融科技的提前布局,将有助于国内评级机构提高对卖方的服务能力,开拓其创新业务市场。

      当然,由于我国金融市场发展的历史较短,整个金融市场科技化程度尚显薄弱,和美国金融科技行业相比,我国的独立金融科技第三方尚不成熟,国内评级机构的金融科技化更多需要依靠内部研发实现数据和技术的变现。现阶段对于我国评级机构而言,通过金融科技化实现高质量信用数据的积累、整合更为重要。

      (四)金融科技化有助于评级公司降低运营成本

      前文提到金融科技化可帮助评级公司提高工作效率,而工作效率的提升在很大程度上则意味着运营成本的降低。标普在收购SNL Financial时曾预计该笔收购到2019年可为标普节省约7000万美元的成本。对于国内评级公司而言,金融科技化同样可在多方面实现运营成本的节省。大数据、人工智能的应用可在提高评级效率和风险预警及时性的同时减少人力投入,并将评级分析师从纷繁的基础资料搜集整理工作中解脱出来,分配更多的精力专注于行业研究与重大风险隐患分析。而云计算的应用则可降低金融科技化过程中的硬件投资成本,实现金融科技的效益最大化。

      区块链技术作为未来信息数据存储和交互的重要技术发展方向,在逐渐从概念走向应用,而区块链技术降低信息不对称的属性,也将显著降低评级公司的运营成本。目前,金融业对于区块链技术在审计、数字资产、信用体系建设等方面已经开展了一些探索。如德勤利用区块链技术中信息可追溯、不易篡改等特点,构建了Rubix基础平台,通过与核心客户的Sap、Oracle等数据库对接,自动获取并记录客户财务信息,防止篡改或伪造财务报表。部分专家也提出,可以将房产等实物资产以电子权证方式存储在区块链上,资讯,并借此开展金融信用服务。由此可见,未来对于成熟区块链技术的应用可显著降低评级公司的尽调成本,并减少信息不对称与财务造假的隐患。

      三、金融科技对评级监管的影响

      (一)金融科技的积极作用

      1、金融科技有助于提高评级监管效率与准确性

      金融科技最显著的作用是有助于提高评级监管的效率。金融科技中使用的数据来源更广、种类更丰富,尤其是基于互联网技术所使用的数据具有很强的时效性,并且留有痕迹、容易追踪,相对于传统数据而言,金融科技所采集和使用的数据更加全面、准确。此外,爬虫、大数据、云计算等技术的发展实现了对大量数据的高效采集、有效整合、快速分析、深度挖掘,提高信息分析的准确性,降低信息的不对称性;人工智能、深度学习等创新技术通过对市场或机构的积累知识来帮助评级机构和监管部门识别需要进一步分析的问题。因此,金融科技的应用不仅是提高评级和评价机构的效率和准确性,同时也有助于提升监管部门的风险防范和监管决策水平,使评级监管更加准确和有效。

      2、金融技术有助于发现监管盲区

      金融科技作可以帮助发现一些从传统的应用技术中无法识别或尚未识别的领域,而这些领域可能是引发重大风险的监管盲区。传统应用技术的逻辑基础大多数是建立在经确定的具有因果关系的历史数据或历史经验之上,然而在现实环境中,特定事件的主要因子不一定能完全被识别,且未来事件发展也不一定会遵循历史路径进行。借助金融科技对现实世界测试,可以发现和确定可能遗漏的经验关系,并建立相应方式进行有效利用。在评级领域,可以利用金融科技以识别尚未发现的重大风险因子和关系,并将这些因子纳入监控范围,有助提高评级机构及监管机构的风险预测和防范能力。

      (二)对评级监管的挑战

      1、行业业态改变对现行监管框架的挑战

      随着越来越多的金融技术应用到评级产品或服务以及债券市场中来,债券领域的经营环境与经营模式、流程、机制、技术等都正在发生改变,其中所隐含的风险所呈现出来的具体特征也在发生变化。因此,围绕现行评级行业业态和风险特征所建立的监管框架在新的业态环境下的适用性、有效性较低,使得监管面临着较大的挑战。一是,新业态下的监管框架所基于的前提或假设发生改变,促使传统监管框架适应行业发展而改变。但是监管的优化速度往往落后于行业和技术的发展,导致监管“真空地带”总是存在。二是,监管框架难以捕捉全部金融科技业务,可能出现监管套利的情况。三是,新技术应用由于运行时间短,未能充分验证,可能存在被忽视的重大潜在风险。

      2、对人才和基础设施的挑战

      随着金融科技的快速发展,传统监管手段、知识结构、基础设施等已不能满足金融科技带给市场的变化。

      一方面,金融科技对监管专业能力形成挑战。金融数据模型的复杂性和不透明性以及金融技术的快速发展对监管部门的人力资源和胜任能力方面提出了更高的要求。监管部门需要配备相应的高层次金融科技人才,并能及时更新知识结构。然而现状是,整个市场高层次的金融科技人才都十分稀缺,监管部门的金融科技人才更显配备不足。随着金融科技技术的大量、广泛以及深入的应用,监管部门在专业能力方面面临着严峻的挑战。

      另一方面,对金融科技相关的业务进行需要搭建相应的基础设施,在设施搭建完成之后,未来长期的运行与维护过程中仍然需要投入大量的资源,这就要求监管部门具备高效的组织能力、运营能力、管理与控制能力以及设施出现各类故障时的应急解决能力。

      3、金融技术本身以及使用者的过度依赖可能带来的负面影响

      一是,部分技术的仍处于发展初期阶段,技术本身并未达到成熟就投入使用,稳定性较差且可能存在较多的未知风险。底层技术的固有缺陷或设计缺陷、金融科技“快速”反应与顺周期性等特点一定程度上可能产生或加剧波动,增强了风险的可能性,放大系统性风险。

      二是,由于风险未知或适用范围较小,部分提供服务的金融机构或部分服务游离在监管范围之外或被监管的程度较低,也增大风险监测和管控难度。

      三是,金融科技公司、评级机构、监管机构以及其他评级使用机构可能过度依赖于金融科技技术,反而弱化了机构应具有的风险管理和响应能力,从而低估风险的大小或应对不足。

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