大数据背景下数字化贸易融资业务新发展

作为最传统的银行对公信贷业务之一，长期以来贸易融资业务为支持和落实国家稳外贸政策发挥着不可替代的作用。近年来，随着信息与数字技术的飞速发展，贸易融资业务基本实现了由单纯线下办理向线下与线上融资并行发展的新突破。随着跨境贸易外汇便利化等政策的不断落地以及线上化信息支持力度的加大，商业银行贸易融资业务得以不断发展。如何通过大数据加持为企业提供更加便利化的贸易融资服务也成为了近年来商业银行探索的新方向。

数字化贸易融资发展的必要性

众所周知，贸易融资业务主要从进出口两个方向进行区分，根据贸易合同的具体内容并结合客户贸易结构及特征，搭配不同的结算方式以及不同节点（发货前及发货后）的贸易流程设计来匹配相应的融资产品。近年来贸易融资业务领域基本实现了线上化操作，对公贸易类企业可根据贸易合同项下资金需求通过网银发起相对应的产品融资申请，通过线上提交贸易背景材料，银行端通过线上受理，审核客户相应的融资申请信息要素，这在一定程度上提高了业务操作效率，降低了纸质单据传递流转占用的时间成本，初步实现了融资服务便利化。

单纯的由线下转为线上仅是数字化贸易融资发展的第一步，实现大数据支持下自动化融资则成为大数据贸易融资新突破。那么，如何才能提供一个可信度高、专业性强的大数据贸易融资环境呢？一方面，需要具有可靠性的数据来源。当前，我国政府部门提供的企业信息具有权威性，为大数据贸易融资发展提供了有力的支持，客户自身以及第三方机构提供的数据信息也是大数据贸易融资服务的重要信息组成部分，这些数据信息为大数据贸易融资产品研发提供了技术基础支撑。另一方面，需要全面性的数据信息。数据越全面，信息越充分，大数据融资产品模型的设计就越完善。从贸易融资业务本身出发，企业的发票、报关、提单以及其他贸易单据信息构成了必要的基础数据信息，企业的行业、海关及税务数据、合作上下游企业情况及所在国别、客户所在行业等数据也在构建产品模型中起着非常重要的作用。

大数据模型支持贸易融资自动化创新研究

大数据支持授信创新

商业银行在对企业进行充分贷前调查的基础上，主要依据企业年度实际经营情况、贸易流周期、应收账款周期等给予企业一定综合授信，企业可以根据贸易实需在额度内进行支用并开展贸易融资业务。贸易融资业务相较于一般的对公授信业务更具备自偿性及闭环特征，也具备低信用风险优势。

近年来，通过大数据支持标准及便利化贸易融资授信已成为贸易融资领域新方向。那么，构建哪些数据可以为贸易企业提供便利化授信呢？在现有条件下，银行可以从企业的基本情况、经营及财务情况等方面入手，并结合诸如外贸领域的基本信息数据、进出口规模情况、所在行业的国内外市场发展情况等基础大数据开展贸易融资业务。其中，企业在行业领域的市场地位及贡献度、境内外上下游合作企业的市场地位和合作期限等经营数据有效体现了企业经营资质。企业财务指标数据亦不可忽视，企业常规财务数据以及具备自偿性特征的外贸企业应收账款周转及回款周期等数据具有重要的参考性。与此同时，构建相对成熟和完善的贸易融资授信大数据模型也需要更为细化的具体指标并需制定合理的指标权重，不同类型的外贸企业相关数据可以通过大数据贸易融资模型体现出授信的合理性和可靠性。其他外部数据，诸如企业在中国出口信用保险公司（以下简称中信保）的投保以及出险情况、出口退税记录等数据可同步到大数据模型体系搭建当中并作为模型的外部资源数据的有力补充。在构建和设计大数据模型贸易融资授信方案时不可忽视风险数据指标的参与，如行业整体景气度指标、逾期不良贷款率、全球及区域经济状况、国别风险等数据可以为大数据模型增加相应的保护熔断机制，确保创新模式在风险可控的前提下稳定开展。

大数据支持下贸易融资单品创新——信保融资

中信保保单项下融资业务一直是银行最为基础的跨境贸易融资产品之一。