基于阿里小貸模式的企業(yè)資信評價研究

曹秋琴　張瑞龍

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基于阿里小貸模式的企業(yè)資信評價研究

曹秋琴張瑞龍

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進步和電商交易市場規(guī)模的擴大，以及互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展，小微企業(yè)融資困境的解決出現(xiàn)了新的機遇。以阿里巴巴的阿里小貸為代表的網(wǎng)絡(luò)金融平臺，推出了許多新的貸款產(chǎn)品，同時其對企業(yè)的資信評價也開拓了新思路，為信貸企業(yè)的資信評價研究提供新的方法。文章在總結(jié)分析阿里小貸模式的基礎(chǔ)上，研究探索企業(yè)的資信評價體系，利用模糊層次分析法構(gòu)建資信評價模型，對網(wǎng)絡(luò)平臺信貸資信評價提供借鑒。

關(guān)鍵詞：阿里小貸；資信評價；模糊層次分析法

一、網(wǎng)絡(luò)金融信貸的發(fā)展

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展加速了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，也改變了傳統(tǒng)金融的投融資模式?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，在提高金融服務(wù)效率、提升金融服務(wù)的普惠性及滿足大眾多元化投融資需求方面發(fā)揮了積極作用。以阿里巴巴為例，總結(jié)網(wǎng)絡(luò)信貸平臺的發(fā)展過程如下：

隨著網(wǎng)絡(luò)貿(mào)易的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信貸平臺也不斷成熟。2002年，阿里巴巴創(chuàng)立了“誠信通”，用以解決網(wǎng)絡(luò)貿(mào)易信用問題。阿里巴巴集團為B2B客戶端平臺上的企業(yè)建立的信用檔案，包含企業(yè)資信指數(shù)、好評率、店鋪皇冠等級、A&V認證等參數(shù)，為買家進行商品交易提供了重要參考數(shù)據(jù)。阿里巴巴還與外部獨立機構(gòu)聯(lián)合對注冊企業(yè)進行評級，把獨立機構(gòu)給出的評估結(jié)果連同阿里內(nèi)部的企業(yè)資信數(shù)據(jù)一同展示在頁面上，以提高注冊企業(yè)的可信任度，而這些指數(shù)是阿里客戶評級的重要數(shù)據(jù)來源。

2007年，阿里巴巴先后與建設(shè)銀行、工商銀行等傳統(tǒng)金融機構(gòu)合作放貸，分別推出了“e貸通”及“易融通”等貸款產(chǎn)品，主要服務(wù)于中小電商企業(yè)。在此期間，阿里巴巴建立了企業(yè)綜合信用評級制度和企業(yè)信用信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)，同時借助平臺對客戶進行風險控制，建立了一套完整的風控機制。此時的阿里巴巴幫助銀行評估信用風險的同時也為其發(fā)展了一堆潛在借貸者，同時也幫助電商企業(yè)融資。2008年，阿里巴巴建立了中小企業(yè)融資平臺，引入風險投資機制，為平臺網(wǎng)商提供資金來源。阿里依據(jù)平臺所積累的信息如產(chǎn)品發(fā)布數(shù)量、用戶評價、頁面訪問人次、退貨率等基本面信息，進行企業(yè)的資信評價。

阿里巴巴先后于2010年及2011年成立了浙江阿里巴巴小額貸款股份有限公司及重慶市阿里巴巴小額貸款有限公司，注冊資本分別為6億及10億元，開始向部分城市的淘寶或阿里巴巴上的電商企業(yè)放貸。其后阿里小貸進行了多輪資產(chǎn)證券化項目，擴充了它的貸款額度。2013年7月，阿里與萬家基金子公司的證券化項目借助諾亞財富完成募集。2014年8月，阿里小貸開始與海爾集團旗下的金融機構(gòu)合作，成為首個直投合作機構(gòu)，其所屬的金融機構(gòu)與阿里小貸實現(xiàn)IT系統(tǒng)對接，并且為阿里平臺上的小微企業(yè)提供3000萬元額度的貸款資金。而阿里小貸則運用自己的數(shù)據(jù)和技術(shù)，提供IT系統(tǒng)對接、信用評估和風險定價、資金的發(fā)放、回收與管理、云計算等服務(wù)。

二、阿里小貸的資信評價體系

阿里內(nèi)部資信體系的建設(shè)得益于其“平臺”和“大數(shù)據(jù)”優(yōu)勢。在基于網(wǎng)絡(luò)平臺的資信體系構(gòu)建過程中，以淘寶網(wǎng)、天貓商城、阿里巴巴網(wǎng)站為代表的電商交易平臺，積累了大量的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)的深度挖掘，阿里小貸內(nèi)部建立起一整套資信評價體系，凸出表現(xiàn)為針對客戶群體進行分層，體系內(nèi)外動態(tài)更新。依據(jù)人民銀行征信系統(tǒng)的覆蓋情況，阿里小貸產(chǎn)品的客戶可以分為兩層。一層是阿里巴巴B2C平臺，如淘寶、天貓、聚劃算上的商戶，他們大多屬于個體戶和自主創(chuàng)業(yè)者，未能被人民銀行征信系統(tǒng)充分覆蓋到。但由于這些商戶的訂單基本來自于網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)營狀況、交易信息和用戶評價信息也已經(jīng)十分詳細、透明的展現(xiàn)在平臺上，信用評級主要基于平臺上各類信息，輔以人行征信數(shù)據(jù)。另一層是阿里巴巴B2B企業(yè)，這類商戶一般規(guī)模較大，有些也已經(jīng)被納入人民銀行征信體系，阿里小貸在進行信用評級的過程中，會適當增加人民銀行征信體系信息的參考權(quán)重。此外，有些商戶已經(jīng)實現(xiàn)了企業(yè)ERP系統(tǒng)與阿里平臺系統(tǒng)的對接，阿里小貸在決策過程中會重點參考商戶的購貨量、銷貨量、存貨等數(shù)據(jù)。

阿里小貸的資信體系還是一個內(nèi)外聯(lián)動、實時更新的過程，而這個過程主要由“誠信通指數(shù)”來幫助實現(xiàn)的。平臺內(nèi)的商戶每成功達成一筆交易或成功獲得一次貸款，系統(tǒng)就會自動更新商戶的誠信通指數(shù)，供消費者參考，同時也作為阿里放貸的重要決策依據(jù)。這也間接的引導了商戶要注重自己的“信譽”，及時更新動態(tài)以提升自己的商業(yè)活躍度，形成盈利能力、獲貸額度和誠信度正相關(guān)的良性循環(huán)。調(diào)查顯示，電商平臺上有92%以上的賣家和85%以上的買家在選擇交易伙伴時會參考“誠信通指數(shù)”。

三、基于模糊層次分析法的信貸評價模型

層次分析法將定性和定量分析法相結(jié)合，具有實用性和有效性的特點，能夠處理復(fù)雜的決策問題。目前，該方法已經(jīng)應(yīng)用于運輸、農(nóng)業(yè)、教育、人才、醫(yī)療、環(huán)境、軍事和科學等各個領(lǐng)域。這一方法將模糊數(shù)學中“隸屬度”的概念引入模型中，對具有模糊性的指標通過隸屬函數(shù)進行處理。模糊層次分析法，即FAHP，是層次分析法與模糊數(shù)學評價法的結(jié)合。它可以較好的最大限度降低人為因素對綜合評價的影響同時有效解決綜合評價過程中模糊性的問題。

本文在確定指標權(quán)重時將運用到層次分析法（Analytical Hierarchy Process—AHP），這一方法也廣泛運用于對復(fù)雜決策問題的分析。它要求對問題的本質(zhì)、內(nèi)在關(guān)系以及包含的因素有清晰的分析，但對所需的定量數(shù)據(jù)要求較少。因而極其清晰的分析思路是它的顯著特點。擬通過對層次分析法與模糊評判法的綜合運用建構(gòu)阿里小貸模式下小微企業(yè)信貸評級模型，設(shè)計思路如下：首先，結(jié)合小微企業(yè)特點及其他商業(yè)銀行評級經(jīng)驗建立信貸評級體系；其次，運用層次分析法確定各指標權(quán)重；然后，進行模糊綜合評判；最后，引入分數(shù)集對小微企業(yè)信貸評級等級進行確定?？紤]到小微網(wǎng)商企業(yè)的經(jīng)營特點、信貸風險的特殊性和數(shù)據(jù)可獲得性，綜合運用層次分析法，最終確認指標體系層次結(jié)構(gòu)構(gòu)建如下：

圖1阿里小貸資信評價體系

層次分析法（AHP）體現(xiàn)的是一種先分解后綜合的系統(tǒng)思想。層次分析法是通過分析復(fù)雜問題包含的因素及其相互聯(lián)系，將問題分解為不同的要素，并將這些要素歸并為不同的層次，從而形成多層次結(jié)構(gòu)，在每一層次可按某一規(guī)定準則，對該層要素進行逐對比較建立判斷矩陣。運用層次分析法，根據(jù)本層次中各有關(guān)元素相對重要性的狀況構(gòu)造判斷矩陣，并對判斷矩陣進行一致性檢驗。結(jié)合上圖所示的指標體系，分別確定各層次指標的權(quán)重。結(jié)果如下表：

表2　一級指標權(quán)重及一致性檢驗

模糊評價計算公式為：B=A*R，其中A為權(quán)重向量，R為隸屬向量，由AHP方法計算得到，對各級指標作模糊矩陣運算，得到對評語集Z的隸屬向量B，將B作歸一化處理，并與等級分矩陣Z相乘得到綜合得分。設(shè)定資信評價的評語集為Z=（A，A-，B，B-），相對應(yīng)的評級分數(shù)集如表6所示。分數(shù)越高，企業(yè)信譽越好，還款能力越高。申請人最終的授信額度由其自身的信貸等級及店鋪的交易量綜合決定。

表1一級指標判斷矩陣

表3信用指標判斷矩陣

表4　　信用指標權(quán)重及一致性檢驗

店鋪等級分為紅心、鉆石、藍冠、金冠，作為評語集，采用等權(quán)，對應(yīng)分值分別為90、80、70、60分）。

四、應(yīng)用實例

本文在天貓商城上選取了一家旗艦店的店鋪數(shù)據(jù)，按照前文所建立的資信評價體系，對其進行信貸等級評估，以驗證模型的可行性和有效性。具體計算過程如下：

假設(shè)有10位用戶對此旗艦店信用評價的評價結(jié)果為：6人評好評，3人評中評，1人評差評，評價等級作為評語集，則信用評價這一指標的模糊評價集為（0.6，0.3，0.1），權(quán)向量為=（0.0964，0.2842，0.6193），隸屬向量為=（0. 2820，0.4161，0.3019），相應(yīng)的其得分為74.70分。同理可得，店鋪等級為鉆石，店鋪等級的隸屬向量為=（0，1，0，0），權(quán)向量為=（0.25，0.25，0.25，0.25）相應(yīng)的得分為80分。根據(jù)網(wǎng)頁顯示，該店鋪的“描述相符”指標得分為4.5分，對應(yīng)上表可知得分為95分。“服務(wù)態(tài)度”指標得分為4.5分，相應(yīng)得分為95分。

表5　描述和服務(wù)分值區(qū)間劃分表

表6信貸等級表

所以，該旗艦店的最后得分為：0.0967*74.80+0.5549 *95+0.2517*80+0.0967*95=89.27。

則根據(jù)評價等級，該旗艦店的資信評價為A-，符合該店的實際情況。

五、結(jié)論

阿里小貸模式的核心機制是“平臺+小貸”，即通過網(wǎng)絡(luò)平臺，將積累的小微企業(yè)的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，經(jīng)過技術(shù)處理得出客戶的經(jīng)營狀況和資信狀況，形成對客戶的信用評價，并最終作為貸款決策的依據(jù)。阿里小貸模式具有平臺優(yōu)勢和信息優(yōu)勢，建立了用戶信用評級機制和資信評價體系，有效減少了信息不對稱問題的發(fā)生，值得傳統(tǒng)銀行以及其他小額信貸企業(yè)學習與借鑒。

參考文獻：

［1］吳俊英.“中小微企業(yè)網(wǎng)絡(luò)融資模式實驗——以“阿里小貸”為例”.經(jīng)濟問題，2014（1）.

［2］張嶺，張勝.“互聯(lián)網(wǎng)金融支持小微企業(yè)融資模式研究”.科技管理研究，2015（17）.

作者單位：（淮海工學院商學院）