参赛单位:上海玳鸽信息技术有限公司
案例名称:数字化-区块链汽车金融资产管理系统及操作方案
案例简介:
近期,玳鸽应邀参与某信托机构的信托计划发行,针对某汽车融资租赁公司的优质资产进行应收账款的贷款。
在主体信用较弱的前提下,如何快速、精准地从海量资产池中筛选出标的资产,并监督资产的后续安全运行、及时处置不良资产,玳鸽依托大数据、AI和区块链等技术,将资产可信数据入链,建立数套模型,量化入池的风险和收益,给信托机构提出了坚实的依据,从而实现资产的穿透,推动了信托计划的顺利发行和平稳运转。
本案例,充分证明了区块链技术在金融资产托管服务中的优点,支撑了信托机构的消费金融资产管理目的,并显著提升了其对于资产包的主动管理能力。
项目背景:
以玳鸽信息服务该信托机构第一期资产标的——汽车资产展开背景介绍:
参与主体:
A机构:意图开辟消费金融市场的某信托机构;
B公司:某汽车融资租赁公司,业务规模居于行业中游;
玳鸽:金融科技公司,为AB双方提供资产管理服务。
背景:
B公司经营业务稳健,但由于主体资质非3A,抵押资产(分散全国各地的汽车)难以量化和确权。而A机构又有着避险诉求,缺乏技术对资产包进行有效管理,想要进军利润丰厚的汽车金融领域,却难以切入。
实施项目:
面对上述机会与挑战,玳鸽以区块链为基础,结合人工智能、大数据及物联网等新金融科技手段提出解决方案,贯穿资产的确权、入池筛选、安全监控和风险处置等环节,提升尽调效率,保证了资产包的安全度和穿透式监管。
创新技术/模式应用:
下述步骤,均基于玳鸽为A机构和B公司部署的BaaS系统及DApp上完成:
业务数据上链:融资租赁公司用玳鸽DApp进行展业,上链经营数据真实、加密、不可篡改
资产筛选:玳鸽用自研资产包AI筛选模型对上链资产进行评估形成可信数字资产(包含资产规模、资产的市值、资产净值和折扣率)
资产打包:根据金融机构的要求筛选出合格资产标的进行打包并发起融资请求,金融机构获得应收债权并放款给融资租赁公司。
资产监控:金融机构通过bass系统实时监控资产包运行情况(收益率、逾期率、坏账率等),能第一时间锁定问题资产点,采取替换等处置措施。
解决行业哪些痛点:
依据以往为客户服务,在实际业务中碰到的困难,我们总结,能解决如下行业难点:
1、 确权:
资产的确权:针对传统项下(例如供应链、票据流转、应收账款保理等)的金融资产确权难,导致权责不清,风控流于形式等痛点,我们通过分布式存储机制,强化资产的权属界定,从而降低供应链风险;
2、 尽调及贷后风险控制:
海量资产的尽调和贷后的风险控制:针对诸如汽车、信贷和消费等资产小额分散的行业,提出差异化的资产入池筛选模型和贷后的风险预警处置等模型,解决传统项下抽样调查无法覆盖海量资产进而导致偏误的痛点,提升了资产包的定价精度,满足金融机构的合规要求;
3、 融资:
为中小企业融资纾困:针对弱主体信用下的资产筛选、风险评估和运行监控等难题,基于“1、2”等提出整套解决方案,解决相关行业内,非头部企业的融资难、融资贵等痛点。
执行过程及风险控制:
1、 提出方案:在融资租赁公司B向金融机构A发起融资申请后,玳鸽经过初步尽调,提出了对应的解决方案,方案包括模型的建立和SDK的部署等;
2、 资产筛选:A机构基于玳鸽提供的若干模型及自身要求,对B公司的部分存量资产利用进行初筛,确定资产包的概况(规模、优劣度和剩余期限等);
3、 B公司尽调:A机构对B公司进行实地尽调;
4、 内部风控合规:A机构内部过会,确定是否合作,授信规模及条件;
5、 资产打包:A机构通过玳鸽部署的SDK,在线上进行最终的资产打包;
6、 计划发行。
过程中的风险控制:
风险主要在于,基于对行业的理解和融资双方的诉求,建立的资产入池筛选等模型务必经过完整的α-β测试,若模型偏误较大,存在劣质资产入池或监管乏力的风险。
对此,玳鸽基于8年的汽车金融服务经验,深度参与行业调研,并组织算法专家,不但打磨并试验相关模型,有效控制了可预期的风险。
效果评估:
玳鸽助推的本信托计划,提升了信托机构的主动管理能力,符合资管新规要求。
1、 丰富资产:拓展持牌金融机构的资产选择范围,从传统的房地产(已开始受到监管限制)到利润丰厚的消费金融,玳鸽利用技术实力帮助机构解决了分散资产的筛选、评估和运行预警等难题,为机构拓展消费领域奠定了基础。
2、 科学尽调:提供数学模型量化入池资产,资产尽调的履行可在线上完成,极大降低了信托的人力成本,同时,模型做到资产全覆盖,也降低了传统抽样调查造成的偏差。
3、 盘活存量:帮助中小融资租赁公司盘活了手里的存量资产,促进行业健康发展。
4、 资产确权:进行了资产的确权,降低双方的交易成本,在未来,资产的交易会脱离繁琐的公证,资产流转的加速,推动了经济的增长。
责任编辑:方杰
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