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    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

    徐玉静 来源:中国电子银行网 2017-09-06 17:38:26 信用评价 电商 银行动态
    徐玉静     来源:中国电子银行网     2017-09-06 17:38:26

    核心提示此文旨在帮助商业银行甄选出信用良好的企业客户,契合商业银行的转型需求。

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      作者单位:南京银行总行网络金融部

      摘要

      跨境电子商务是在中国“互联网+”战略下发展起来的一种新型商业模式,打破了传统外贸模式下国内外渠道商的垄断,建立了生产企业与个体批发商、零售商乃至终端消费者的直接联系,有效减少了商品流转成本。受到网络本身的开放性和虚拟性的影响,从事跨境电商的企业在享受便利的同时,也面临着很多信用的风险。

      跨境电商领域聚集了大量的中小微企业。目前,我国商业银行正面临着金融服务的多元化改革、经营主体的多元化改革,服务对象由大企业向中小微企业扩展。在跨境电商业务发展过程中,商业银行起到了非常强大的推动作用,服务范围已然突破了在线支付结算功能,深入到了通关、仓储、运输等环节。商业银行正通过与跨境电商平台的深入合作开展各种融资服务。但是碍于该领域的信用评价体系建设一直空白,双方之间的合作存在诸多难点。

      作者通过阅读大量相关的文献资料,并结合自己在大型互联网企业外贸出口平台的工作经历和商业银行的工作经历,在深入了解跨境电商具体交易流程与交易特点之后,构建了一套适用于该领域市场主体的相对完整的信用评价体系,以及相对完整的跨境电商信用评价模型,旨在帮助商业银行甄选出信用良好的企业客户,契合商业银行的转型需求。

      关键词:跨境电子商务,商业银行,信用评价指标,信用评价模型

      一、引言

      当今,中国正从贸易大国向贸易强国转变,以“一带一路”为纲的对外开放布局已经纲举目张地体现了我国对外开放构想的大棋局。外贸产业中,跨境电子商务异军突起,成为推动中国外贸增长的重要力量。跨境电子商务,是指不同国家地区之间运用网络化和电子化的手段,将互联网等信息通道植入到传统的国际贸易环节中去,实现“线上线下”一体化运作的新型国际贸易形势。商务部统计数据显示,目前我国跨境电商企业已超过20万家,平台企业超过5000家,近几年,我国跨境电商交易总额保持持续高速增长,占我国进出口贸易交易总额比例逐年提高,B2B、B2C和C2C交易模式共存互补,市场活跃度持续提升。

    图1 2010-2017年中国进出口贸易及跨境电商交易总额示意图
    图1 2010-2017年中国进出口贸易及跨境电商交易总额示意图

    资料来源:国家统计局,其中2016,2017年数据为预测数据

      目前我国的跨境电商业务已全面超过了欧盟、日本等强经济体,基本赶上美国。当今世界各国都在加速跨境业务的融合,提倡互联网经济,积极抢占未来数据经济的制高点。由于各国和各地区的法律法规存在很大的不同,各国提出的信用标准一时难以达成一致,导致各国都在使用各自的信用评价体系。我国社会信用管理体系的发展远落后于欧美等国际,尚未形成健全的法律保障机制。为加快推动跨境电子商务的发展,特别是推动商业银行和跨境电商平台的进一步互惠合作,中国政府机构近年来陆续发布了一系列相关政策和措施,但国家标准委对于跨境电子商务领域的信用评价依然缺乏统一标准。

      对于商业银行来说,发展和完善中小企业信贷业务正是当前银行转型的重要突破口。但中小微企业的轻资产特征,也潜伏着很大的破产风险。这些不稳定和不确定的因素,都加大了它们向银行申请贷款的困难。基于商业银行与从事跨境电商业务的中小微企业彼此需求却又难以对接的现状,构建适用于跨境电商企业的信用评价体系迫在眉睫。

      本文将重心放在指标体系和信用评价模型的构建上。

      一、采用查阅文献资料、理论分析等定性研究的方法,在尽可能确保理论体系的完整性与实用性的前提下,将跨境电商平台沉淀下来的交易数据与商业银行积累的信用数据汇总,抓取有用指标。

      二、运用模糊理论与层次分析法等定量研究方法,构建信用评价模型,将信用指标进行分析处理,换算为企业的综合信用评分,以此测算信用风险,帮助商业银行筛选资金需求方, 并通过对指标的动态监控,预测资金能否按照预期回收。

      本文的创新点主要集中在:以往的针对电子商务领域的信用评价研究仅针对国内电商,本文将研究范围扩展到了商业银行与跨境电商平台合作的交叉领域,突破该领域信用评价的空白。

      二、研究进展

      2.1 电子商务信用评价的特征及意义

      电子商务信用评价体系从信用主体上划分,主要涉及到电子商务网站的信用、电子商务平台上买卖双方的信用、电子商务中介机构的信用等等。和基于传统企业的信用评价相比,电子商务信用评价有如下三个特征:

      一、评价的机构不同。传统的信用评价是由专业的第三方评级机构来评价,电子商务中的信用评价突破了由专业第三方评级机构评价的局限,交易双方的互评和打分所形成的大数据沉淀成为影响信用评价结果的最大因素。

      二、信用评价结果的服务对象不同。传统的企业信用评价一般是为投资者选择投资标的作参考,而电商平台的信用评价是为交易双方的诚信度贴上标签,帮助企业在虚拟平台上确定交易对象或确定是否与之继续交易。

      三、评价指标不同。第三方评价机构对传统企业进行信用评价时,往往选取企业的经营水平、盈利能力、管理水平、财务状况、和发展前景等。电子商务中,有别于传统的交易方式,传统的企业评价指标已经不再完全适用,买家会从商品描述相符情况、卖家的历史信用情况来判断卖家的信用。

      电子商务信用发展对行业和社会的影响,主要有以下三个方面:

      一、电子商务本身就具有互联网行业最先进技术的基因,当前发展的云计算技术、大数据技术都会被第一时间运用到电子商务信用评价体系中来

      二、电商平台上的用户也属于纯商业用户,这些用户本身除了具有扩展渠道的需求,还有着非常重要的融资需求。电商平台沉淀下来的数据对于商业银行来说具有非常重要参考价值,可以帮助银行降低信贷风险。

      三、基于网络的虚拟性,企业与企业之前难以找到相互信任的凭证,借助电子商务信用评价体系的评价结果,可以帮助企业选择恰当的合作伙伴,缩短时间成本、精力成本和核查成本,尽可能还原一个真实高效的网络通道。

      2.2 商业银行在跨境电商领域的服务与优势

      商业银行作为传统的金融服务机构,在提供融资服务方面具备先天优势,特别是在远期结售汇、福费廷、出口双保理、出口商业发票贴现等项目上具备丰富资源和应变经验。目前,商业银行的跨境服务优势主要体现在以下三个方面:

      一、遍布全球的跨境服务网络和多元化的服务平台,不仅可以实现线上的全方位、整体性综合服务,还有分布全球各地的实体分支机构做支持。

      二、功能完善的跨境贸易融资和支付清算体系,目前许多大型商业银行已在大中华、东南亚、欧洲与北美洲等跨境客户聚集地区建立起涵盖在岸、跨境、离岸三种清算模式的全球人民币清算体系。

      三、丰富的跨境贸易企业服务经验,以极大优势洞察客户的潜在需求,甚至会挖掘和引导跨境贸易商的进一步融资需求,提早布局。

      2.3 跨境电子商务业务流程

      跨境电子商务交易流程如下:

      一、国内的出口卖家在符合平台准入条件的前提下,与跨境电商网站签订合作协议。

      二、国内出口卖家将商品上传至跨境电子商务平台,并根据要求开通上线展示。

      三、海外买家在线通过关键词搜索路径选购商品,并完成支付。

      四、卖家接收到购买信息后,会将商品交付物流公司,自主操作或委托代理进行海关通关商检,最终送达买家手中。

      五、交易达成后,海外买家会在电商平台上对买卖全过程进行评价。

    图2 跨境电商贸易流程示意图
    图2 跨境电商贸易流程示意图

    资料来源:艾瑞咨询《2014年中国跨境电商行业研究报告简版》

      三、信用评价指标体系的构建

      3.1 指标选取的原则

      为了搭建科学完整的跨境电商信用评价体系,首先要保证信用指标选取的科学性和可操作性。信用评级行业经过一百多年的发展,已形成了一些公认的评级原则,在此将依托前人的经验,结合跨境电商的实际现状,确定如下的指标选取原则。

      一、独立性和客观性原则。

      二、完整性和合理性原则。

      三、定性与定量分析相结合的原则。

      四、注重结合我国跨境电商存在的问题和商业银行的自身特点。

      3.2指标选取的理论依据

      3.2.1 理性行为理论

      理性行为理论,简称TRA理论。TRA理论归属社会心理学范畴,该理论认为个人行为由行为动机决定,行为动机是对行为的态度与围绕行为绩效的主观规则的函数,态度与主观规则由一系列信念所决定。

      在跨境电商领域,海外买家在跨境电商平台上的购买行为受到多种因素的影响,运用理性行为理论分析,排除买家初始的购买意愿,买家在筛选卖家并做出最后决定的过程会受到其他买家购买评价的影响,即“主观规则”。他们参照之前的评价记录预判本次交易的安全性、产品的可靠性以及卖家的服务水平。也可以从评价信息中获取物流、产品反馈等重要信息。在“主观规则”的影响下,海外买家将做出是否与该卖家合作的决定,如果购买行为发生,在购买行为结束之后,该买家也会依照程序在跨境电商网站上做出本次交易的评价,即行为的态度,继续影响其后买家的决策。所以,在跨境电子商务交易过程中,每次交易之后所沉淀下的评价信息,对买家的购买行为起到极大的参考作用。同时,买家也可以通过外部网站获取卖家其他的以往信用记录,如在政府机构的信用记录,在商业银行信用系统中的信用记录等等。

      从理性行为理论分析,政府机构信用记录和商业银行信用记录将成为跨境电子商务平台信用评价体系的重要影响因素,将改变或促进很多潜在购买行为的发生。

      3.2.2 社会交换理论

      社会交换理论,简称SET,是从动态的角度分析交换过程。该理论有以下四个要点:

      一、追求回报。

      二、追求有吸引力的合作伙伴。

      三、交易互惠。

      四、完整的交易过程促成社会关系的搭建。

      在跨境电商领域,“一次交易”的模式不利于外贸企业的可持续发展,交易双方都希望达成互惠关系,并希望交易不断持续下去,因为维护一个老客户的成本远远低于开发一个新客户的成本。而持续的交易需要一些动态的信息作保障,如支付安全的提升、跨境服务的物流、通关水平的提升、售后服务的跟进等等。在这些动态因素的积累下,交易双方会向着诚实守信互惠互利的方向良性循环。所以,在搭建跨境电商信用评价体系时,应该将这些动态的因素纳入考虑范围。

      3.2.3 交易成本经济学理论

      在古典经济学中,一个基本的假设是信息对称,但是现实的市场情况是缺乏效率的,因此交易是有成本的。交易成本是经济交换导致的成本,包括搜索与信息成本、议价成本及监控和实施成本。

      一、搜索与信息成本。

      该项成本包括获知目标产品在市场上是否有售,哪个商家的价格最低、产品质量最优、服务最好。目前,跨境电商平台的用户量已经非常庞大,平台同质化程度较高,在信息不对称的情况下如何从海量商家中筛选出符合自己要求的交易伙伴,是个很严峻的问题,在筛选信息的过程中,必定要耗费大量的时间和精力,这些都是一些隐形的成本。同时,即便检索出了看上去基本满足要求的卖家企业,如何辨别信息的真实性,也成为交易能否顺利达成的极大考验。

      二、议价成本。

      议价成本包括双方达成可接受的合约、签约的成本。如果在搭建跨境电商信用评价体系时,能将影响议价成本的因素,如同行业竞争力,产品认证优势等纳入到信用指标体系中,将可以帮助买卖双方借助信用评价结果间接降低议价成本。

      3.2.4 信用风险管理理论

      企业的信用风险涉及多种因素,从宏观上看,涉及到企业所处的经济大环境、企业所处的大行业背景以及市场变化方向。从微观上看,企业自身的经营管理能力,真实的财务状况以及自身发展潜力都是决定企业信用风险的重要因素。

      跨境电子商务虽然有别于传统的交易模式,但是本质上依然是以企业的形式运作,不可避免就存在一定的企业信用风险。参照国际例行的对企业信用风险的测量方法和测量指标,财务因素是确定企业信用风险的重要因素。一般来说,企业的财务数据可以直接反应企业的经营状况、贷款能力、偿债能力及发展潜力。如果将企业的财务数据纳入信用评价指标体系,则可以帮助买家区分卖家的真实实力,通过有力的数据证明企业的规模和地位,并且企业的财务数据非常好量化,可以遵照上文的定量与定性相结合的选取要求,充当定量指标的重要组成部分。

      3.3 指标选取

      按照以上四项理论依据的阐述,结合本文3.1中信用评价指标选取的四项原则,从定量和定性两个角度抓取信用评价指标,思路如下:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      按照上表的指标体系搭建框架,结合抓取到的具体指标,可以得到如下指标体系。

      3.3.1 基础信用记录指标体系

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      3.3.2 跨境电商业务指标体系

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      3.3.3 交易评价动态记录指标体系

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      3.3.4 财务状况指标体系

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      四、信用评价模型构建

      上一章已完成指标体系的搭建,本章将开始对信用评价模型进行搭建。从所选的信用评价指标来看,需要定量分析与定性分析相结合。在专业评级机构的实际操作中出现定性数据的时候,往往会采用模糊综合评价法进行操作,避免研究结果出现大的偏差。

      模糊综合评价方法运用的是模糊关系合成的原理,将一些定性的,非定量的因素量化,根据多因素对评价结果的隶属等级来进行综合评定。在模糊集合中,各个元素对评价结果的隶属关系并非只有“是”和“否”两种答案。如果用“1”表示“是”,用“0”表示“否”,那么介于0和1之间的实数则可表示隶属度处于是与否之间的过渡状态。明确了隶属度处于0到1之间的具体某个数值,就是明确了一个集合。也就是说,当隶属度用0到1之间的实数表示时,就形成了一个模糊集合。

      4.1模糊综合评价法的数学模型

      一、评价要素集合

      对某个项目或事物进行评价,首先要确定影响评价结果的要素个数,设有k个要素指标,分别记作U1,U2,U3…Uk,将要素指标的集合记作U,即U={U1,U2,U3…Uk}

      二、评价结果集合

      评价的结果也需要划分相应的不同等级,这些等级则根据实际问题的需要和人们的主观态度划定。假设评判的结果可以分为m个不同等级,这些评价结果的集合设置为V,即V={V1,V2,V3…Vm}

      三、权重集合

      因为各个因素对结果的影响程度不同,所以所处的地位也不同,所以要确定每个影响要素在综合评定中的权重,来描述评价因素对评价结果的隶属度,即人们在讨论某种结果时,对各个因素的评判不同,不是绝对的肯定或者否定。权重的集合通常是按照经验得出,具有一定的主观性,是评判结果集合V的一个模糊子集。假设权重集合为Z,其中每个评价元素对应的权重为Zi

      Z={Z1,Z2,Z3…Zk},Z1+Z2+Z3+…+Zk=1

      四、确立模糊关系矩阵

      由以上分析可知,模糊综合评价法的数学模型由额要素组成,步骤分为5步:

      (一)因素集U={U1,U2,U3…Uk}

      (二)评价结果集V={V1,V2,V3…Vm}

      (三)单因素评价:从一个因素出发,确定评价对象对评价结果集合的隶属度,叫做单因素评价。具体的操作是,将评价对象的每个因素进行量化,得到模糊关系矩阵

      A=

      释义:aij表示评价因素ui在评价结果vj上的表现,或者说是第j个评价结果关于第i个评价因素的指标值,i=1,2,3…k,j=1,2,3…m

      (四)综合评价:对于权重Z={Z1,Z2,Z3…Zk},取max-min合成运算

      可得综合评价C=Z A=(Z1,Z2,Z3…Zk) =(C1,C2,C3…Cm)

      其中,Ci表示评级对象从整体上对评价结果模糊子集元素Vi的隶属度。

      4.2信用评价指标符号化

      根据本文3.3章节的内容,商业银行在跨境电商领域信用评价指标体系包含四大部分内容:基础信用数据(M)、跨境电商业务指标(N)、交易评价动态记录(P)、财务状况(Q)。

      下面将四大部门指标依此向下细分:

      一、基础信用数据(M)

      M={M1,M2}={公共信用信息记录,商业银行信用记录}

      将一级指标进一步细化,得到二级指标:

      M1={M11,M12}={企业信用记录,招投标信用记录}

      M11={M111,M112,M113}={社会责任,各项认证,遵纪履约}

      M12={M121,M122,M123}={招标投标违法记录,工程合同履约率,获奖工程率状况}

      M2={M21,M22}={信用状况,担保状况}

      M21={M211,M212,M213}={近两年最高逾期,近两年累计逾期,与银行信贷关系年限}

      M22={M221,M222}={综合抵质押率,授信后企业资产负债率}

      二、跨境电商业务指标(N)

      N={N1,N2}={企业信用基本信息,跨境贸易能力信息}

      N1={N11,N12,N13}={外部环境,经营状况,管理状况}

      N11={N111,N112,N113}={政策背景,行业背景,发展前景}

      N12={N121,N122,N123}={经营基础,竞争能力,经营稳定性}

      N13={N131,N132}={人力资源,经营管理}

      N2={N21,N22}={基本外贸信息,外贸出口能力}

      N21={N211,N212,N213,N214,N215,N216}={外贸员工总人数,外贸员工工作年限,是否具有进出口权证,有无海外代理机构,可接受报价方式种类,可接受付费方式种类}

      三、交易评价动态记录(P)

      P={P1,P2,P3}={商家店铺展示评价、跨境交易服务评价、跨境交易安全评价}

      P1={P11,P12}={店铺形象,认证报告信息}

      P11={P111,P112}={网上店铺装饰,产品发布质量}

      P12={P121,P122,P123}={企业能力评估报告,主营产品认证,验厂视频拍摄}

      P2={P21,P22}={线上服务评价,线下服务评价}

      P21={P211,P212,P213}={询盘反应时间,询盘回复专业度,投诉问题处理}

      P22={P221,P222}={线下体验店,产品售后服务}

      P3={P31,P32,P33}={支付安全,物流公司及港口,保险服务}

      四、财务状况(Q)

      Q={Q1,Q2,Q3,Q4}={资产营运状况,成长能力,财务效益状况,资金信用状况}

      Q1={Q11,Q12,Q13,Q14,Q15}={总资产周转率,应收账款周转率,流动资产周转率,存货周转率,主营收入现金率}

      Q2={Q21,Q22}={发展能力,创新能力}

      Q3={Q31,Q32,Q33,Q34,Q35,Q36}={净资产收益率,营业收入利润率,主营收入现金率,总资产报酬率,成本费用利润率,毛利率}

      Q4={Q41,Q42,Q43,Q44,Q45}={资产负债率,现金流动负债比率,速动比率,利息保障倍数,流动比率}

      部分三级指标还涉及到细分成四级指标,指标来源依据3.3内容,因方法一致,就不再一一赘述。

      4.3层次分析法确定指标权重

      信用模型的构建,难点在于如何将定性的指标通过科学的运算方法得出可量化的结论。

      一、层次分析法介绍

      在分析现实问题时,我们往往会面临很复杂的多目标决策情况,并且各个目标的决策因素非定量。这需要我们选择特殊的方法对决策因素进行分析。

      层次分析法,简称AHP。该方法是美国匹茨堡大学运筹学专家萨蒂教授在上世纪七十年代初,在研究电力分配课题时,应用多目标综合评价法和网络系统理论提出的。层次分析法需要我们将多目标进行分解,呈现出不同的层次结构,用求解判别矩阵特征向量的方法,在单准则下的排序及一致性检验,得出每层元素隶属于上层元素的权重和优先级,从而实现将定性的因素评价定量化。

      在对评价指标进行分层之后,上下层指标的隶属关系就已经确定下来了。对于较为复杂的定性问题研究,层次分析法中选择两两比较的方法构建比较判断矩阵,用矩阵元素的具体值来反映元素之间的相对重要性。

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      二、具体运算方法

      (一)构建比较判断矩阵

      以交易评价动态记录(P)为例,它的一级指标P={P1,P2,P3}={商家店铺展示评价、跨境交易服务评价、跨境交易安全评价},构建比较判断矩阵,将获得P1,P2,P3在P中所占的权重,如下所示:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      a=P2/P1,b=P3/P1,c=P3/P2

      (二)各项指标的权重求解过程

      将S矩阵的每行元素求积,再开n次方根:

       公式为商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建,i=1,2,3…n

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建


      由于客观事物的复杂性,我们的判断势必带有很多主观的色彩,并且不够全面。在做比较判断矩阵时,我们希望在判断的时候实现大体上的一致,因此,需要对判断矩阵进行一致性检验。

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      (Sp)i表示S矩阵与权重向量相乘得到的第i个元素。

      (三)求一致性比例CR

      用RI表示随机一致性指标的平均值,令CR=CI/RI,当CR<0.1时,认为比较判断矩阵的一致性在可接受范围内,否则就要对判断矩阵做调整修正,直至CR<0.1。

      4.4信用评价模型构建

      一、评级符号及定义

      为了方便直观地展示评价结果的信用等级,专业的评级机构通常会用评级符号体系进行展示,并用具体的评级符号作为受评对象信用等级的标签,从而量化受评对象信用风险的大小。近年来,从国家层面,各相关权威部门也相继出台相关指示文件,落实电子商务企业信用评级的具体工作。

      本文将参照以下条文进行合并整理,将信用评价结果等级划分为三等九级,分别是:AAA,AA,A,BBB,BB,B,CCC,CC,C。

      (一)中国互联网企业信用等级评价中心制订的《中国互联网行业企业信用评价实施方案》(试行)

      (二)中国信用协会信用标准化技术委员会发布《企业信用等级评价标准》

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      参照章节4.1中模糊综合评价方法评价结果集合V={V1,V2,V3…Vm},V={V1,V2,V3…V9}={AAA,AA,A,BBB,BB,B,CCC,CC,C}

      二、分层次构建模糊综合评价模型

      仍然以交易评价动态记录(P)为例:

      (一)一级指标各因素权重集构建

      评价因素集P={P1,P2,P3}={商家店铺展示评价、跨境交易服务评价、跨境交易安全评价}

      权重指标集Z={Z1,Z2,Z3},

      Z1表示“商家店铺展示评价”在“交易评价动态记录”中所占的权重;

      Z2表示“跨境交易服务评价”在“交易评价动态记录”中所占的权重;

      Z3表示“跨境交易安全评价”在“交易评价动态记录”中所占的权重;

      Z1+Z2+Z3=1

      (二)二级指标各因素权重集构建

      P1={P11,P12}={店铺形象,认证报告信息}

      P2={P21,P22}={线上服务评价,线下服务评价}

      P3={P31,P32,P33}={支付安全,物流公司及港口,保险服务}

      权重指标集Z1={Z11,Z12},Z2={Z21,Z22},Z3={Z31,Z32,Z33}

      Z11表示“店铺形象”在“商家店铺展示评价”中所占的权重;

      Z12表示“认证报告信息”在“商家店铺展示评价”中所占的权重;

      Z21表示“线上服务评价”在“跨境交易服务评价”中所占的权重;

      Z22表示“线上服务评价”在“跨境交易服务评价”中所占的权重;

      Z31表示“支付安全”在“跨境交易安全评价”中所占的权重;

      Z32表示“物流公司及港口”在“跨境交易安全评价”中所占的权重;

      Z33表示“保险服务”在“跨境交易安全评价”中所占的权重;

      Z11+Z12=1,Z21+Z22=1,Z31+Z32+Z33=1

      (三)以此类推,将二级指标继续细分至三级指标,并确定各三级指标的权重

      设三级指标集合为Pki={Pki1,Pki2,Pki3 Pkin}

      对应的权重指标集为Zki={Zki1,Zki2,Zki3 Zkin}

      Zkin表示Pkin在Pki中对应的权重,

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      三、专家评价法确定隶属度

      由于定性的指标难以用数据表示,因此采用传统的专家评价法。根据评语集V={V1,V2,V3…V9 }={AAA,AA,A,BBB,BB,B,CCC,CC,C},要求参加评级的专家参照定性指标9个等级的评级标准确定每个指标因素对各层级评价的隶属度(X),如下表示例:          

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      经过归一化处理,使Xi1+Xi2+Xi3+Xi4+Xi5+Xi6+Xi7+Xi8+Xi9=1

      以指标因素P1={P11,P12}={店铺形象,认证报告信息},P11={P111,P112}={网上店铺装饰,产品发布质量},P12={P121,P122,P123}={企业能力评估报告,主营产品认证,验厂视频拍摄}这一组指标为例。

      根据专家评价法确定{P111,P112}到评价集V的模糊关系矩阵,以表示P111和P112这两个三级指标元素对评级集V的隶属度:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      释义:

      X11表示二级指标因素P11对评价集V的隶属度;

      X111i表示三级指标因素P111对i评价的隶属度;

      X112i表示三级指标因素P112对i评价的隶属度。

      其中

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      以此类推,得到一级指标P={P1,P2,P3}对评价集V的隶属度X:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      上试解得一个1乘9的向量,对该向量进行归一化处理,得到,则:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      交易评价动态记录(P)对商业银行在跨境电商领域信用评价结果的隶属度为:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      同理得:

      基础信用数据(M)对商业银行在跨境电商领域信用评价结果的隶属度为:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      跨境电商业务指标(N)对商业银行在跨境电商领域信用评价结果的隶属度为:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      财务状况(Q)对商业银行在跨境电商领域信用评价结果的隶属度为:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      四、最终求解

      以上只是求得了四个一级指标对最终信用评价结果集的隶属度,最终整体对评价结果集的隶属度需要结合四个一级指标在最终评价结果集中的权重指标集Z={Zm,Zn,Zp,Zq}(Zm+Zn+Zp+Zq=1)

      最终结果为:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      以上的三等九级,也各自对应不同的得分,如下表所示:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      对于每一档的打分,为了简化而采用每一档的平均值作为辅助,9个档位的平均值分别是95,85,75,65,55,45,35,25,10

      最终,我们得到的信用评价模型为:

    商业银行在跨境电商领域的信用评价体系构建

      五、结论及展望

      目前跨境电子商务正处于飞速发展的阶段,商业银行与跨境电商企业之间具有投融资的双向需求。作者抓住商业银行在跨境电商领域信用评价体系的空白,从理性行为理论、社会交换理论、交易成本经济学理论、信用风险管理理论出发,借鉴国内外信用评价的先进经验,通过搜集大量信息,并对跨境电商具体业务流程进行实地考察,实现以下成果:

      一、构建了一套涵盖129项具体指标的指标体系,已基本覆盖目前跨境电商业务所涉及的各方面内容,可以为商业银行和跨境电商企业的合作提供参考。

      二、构建了信用评价初级数学模型,为商业银行在该领域的模型搭建提供思路。

      该研究的意义主要体现在以下几个方面:

      一、该评价体系的建设对跨境电商企业能够起到约束和督促的作用,可以降低跨境电商的交易风险和商业银行的贷款风险。

      二、目前各大电商平台正在积极发展互联网金融,自建资金池,该体系可以为电商平台发放小额贷款提供参考。

      三、目前商业银行和各大电商平台的数据共享程度低,该体系的运用可以推进商业银行和跨境电商平台数据交换机制的打通。

      四、如果能够得到国家政策上的支持,该评分结果亦可发展为社会其他信贷行为的参考依据。

      任何一个信用评价体系的构建及循环验证过程需要三四个周期的检验才能趋于完善,该研究只是一个起步,不管是信用指标体系还是信用评价模型的搭建方法,都需要持续性地改进。随着我国互联网相关法律越来越健全,公民的维权意识越来越高,本研究的信用指标数据采集过程可能会和某些用户的隐私问题产生交集,应该在法律法规的约束下妥善处理。

      参考文献

      1.《中国银行跨境电商服务白皮书》,2016.03.24

      2.《2014年中国跨境电商行业研究报告简版》,艾瑞咨询,2014

      3.《电子商务企业资质认定标准(征求意见稿)》,中华人民共和国商务部电子商务和信息化,2012.10.10

      4.马文博,陈占明:《基于多元线性回归分析的淘宝卖家信用等级可信度评价——以航模配件商品为例》,《现代情报》,2015(8)

      5.孟晗骏:《美国个人信用体系及对我国的启示》,《经济师》,2015(1)

      6.卞倩雯:《中国跨境电子商务发展现状及趋势》,《商业评论》,2015(26)

    责任编辑:王超

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