票据宝李华军：互联网大数据是建立中国信用体系重要手段

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[财经新闻]在20世纪90年代，如果没有大数据，你不可能进行信用调查。正是因为有了大数据，才有可能做一些现在可以做的事情。3月27日，在博鳌亚洲论坛2015年大数据与金融信用信息分会上，比尔包董事长发表上述讲话。

同一天，国内票据业务的领军企业——票据宝金融服务有限公司发布了国内首个垂直领域的票据信用评级报告——中国票据信用评级报告(以下简称评级报告)，对银行承兑汇票和商业承兑汇票进行了21个等级的信用评级。

李华军说，在互联网的大数据下，我们收集了互联网下的账单信息，然后得到了这样一个结果，并提供了一个更加准确客观的结果。鲍希望通过自己的努力，为中国信用体系的建设提供一些积极的能量。

以下是李华军演讲的记录:

亲爱的客人们，早上好！

刚才我听到大家在大数据和金融信用报告这个话题下的精彩链接，说信用社会是整个社会的基础，市场经济是契约经济。对于我们的实际操作者，基于大数据的应用，我们在金融市场的重要票据市场上做了一个实践，就是做了一个报告。

让我谈谈报告的应用。事实上，我们的团队在票据行业有十多年的经验。在十多年经验的基础上，我们将票据的一些基本知识与一些外部数据结合起来。在20世纪90年代，没有大数据是不可能进行信用调查的，正是因为有了大数据，才有可能做一些现在可以做的事情。事实上，还有一点:金融产品是差异化的基础，你对票据信用评级的需求与其他金融市场的需求是一样的，你非常需要评级。

事实上，票据评级对市场有以下影响。首先介绍了这个社会的信用，为票据从业者提供了参考依据。二是提高中小银行银票和商业票的活跃度。例如，在刚才的农业和水产养殖中，你是一张内部和内部流通的商业票。如果你自己的企业供应链对对方的信用报告非常好，并且它的账单也非常好，事实上，你的整个供应链或者你的生态链可以扩大很多倍。你刚才说1000亿元。事实上，如果你非常了解你对对方的信任，你可以扩大它。

第三，我们目前的组织机制是防范系统风险。第四是保护票据投资者的利益，即促进票据市场的稳定发展。这里还有一个非常重要的一点，就是中国银行业现在每个月都要向监管机构报告指标，计算票据的风险系数。过去，没有这样的数据库或结果。现在，如果我们有结果，在报告这些数据时会有参考。

我们将票据信用评级定义为票据承兑违约方的长期评级，并将其区分为投资级和投机级。这就是美国gdp增长率与投资级金融产品和投机性金融产品之间的关系。如果投资级金融产品与gdp增长没有特别的关系，那么它们的财务阻力相对较强，违约率相对较低。然而，这些投机性金融产品的金融阻力相对较弱，并随国内生产总值波动，这表明它们的违约率和风险系数相对较高。

我们建立了一个基于大数据的多维系统。在过去，我们实际上不能做一些数据信用，因为你的数据不够。现在，除了取消一般指标外，我们还取消了三个非常重要的指标，即票据赎回率和市场赎回程度。我们的数据源是外部数据和内部数据。刚才，回到大数据的概念，如果没有互联网，就不可能有大数据。现在，我们通过互联网在所有机器上手动调整它。另一件非常重要的事情是当前的数据，即政府数据应该公开，企业的公开发行公司应该公开。我们不断地通过互联网技术扫描，每天不时地通过比尔宝的网络攀爬技术。网络数据收集后，我们会由专家进行调整，然后形成样本数据，这在过去是不可能实现的。我们现在可以通过这项技术计算出它的评级结果，这样我们就可以得到不同银行的评级结果。然后我们把评级分为九个等级，最好的是工商银行，最差的是低，这表明有违约，高于ba3。

从该结构图来看，银行业的整体评级结果优于普通工业企业，但银行的评级优于中小银行，房地产的评级最差，表明房地产的违约概率较高，能源企业的评级最好，明显优于其他工商企业。但是，我们目前没有足够的空农业和航空的样本数据，而且网上的数据也比较少，但是没有从结果的排序和分布图中我们可以看出整体得分在投资水平和投机水平之间，这说明其整体信用评级效果仍然不是很好。这与美国相比。有几个原因。一是样本数据和公共数据的收集相对较少。另一个要点是，一些企业在互联网上存储的数据相对较少。因为你没有在网上留下你的脚印，所以你不能分析它。刚才吴主席说，

我们对中国工商企业的评级模型分为六个等级，一是金融业，二是房地产，三是电力技术，四是原材料，五是能源。我们对1224家企业进行了评级。如果我们说，在过去传统的信用报告时代，你不可能在最短的时间内对这么多企业进行评级，因为你有大数据和互联网，你可以做这些事情。

同样，银行承兑汇票的评级也有两个等级，一个是大中型银行的评级模型，另一个是中小型银行的评级模型。我们包括大型国有银行、股份制银行、城乡银行和农村信用社，而中小银行的评级包括其他商业银行和信用社。我们对183家银行进行定向评级。为什么是183家银行？由于183家银行的工商数据随时可以在互联网上找到，它们的财务报表和财务报表，包括银行的整体网站，都是公开的，也就是说，我们通过整个网络对它们进行评级。

从这张结构图来看，大银行的结构非常好，其评级效果也非常好。股份制银行分为四档，一些城乡银行和农村商业银行的评级优于普通股份制银行。这是我们的共同观点。大家都认为一些全国性股份制银行的评级效果很好，但不一定是真的。

还有一些小的城乡银行、农村商业银行、承兑银行和信用社，其违约率实际上相当高，其分布图处于投机水平，表明效果和应对率都不是很好。我们的评级结果与国内评级结果进行了比较。如果我们把它们与国内的评级结果进行比较，比如说某个其他的评级机构，吴行长刚才也说过，其对国内银行业的评级分为三个等级。工行的评级是3 A，我们工行的评级也是3a，是招商银行、民生银行和光大银行。例如，他们对CUHK的评级是a+，而我们的评级是a3。从这个角度来看，我们是国内的。

与海外机构相比，我们对中国的评级相对较低，为a3。因此，在目前的评级体系下，中国对中小企业的评级很低。例如，工行这样大的银行的评级是a1，低于工行的资本实力，而广发银行的评级是投机性的。广发银行是一家非常好的股份制银行。股份制改革后，我们对广发银行的评级是投机性的。

在互联网的大数据下，我们收集了互联网下的账单信息，得到了这样一个结果，并提供了一个更准确、更客观的结果。鲍希望通过自己的努力，为中国信用体系的建设提供一些积极的能量。谢谢你！