大数据时代再担保公司风险管理探讨

李蕾

摘 要：再担保机制是一种新型金融创新形式，在大数据时代背景之下通过运用大数据技术对再担保公司的风险加强管理，有利于促进行业稳定发展，维持金融秩序的稳定。

关键词：大数据 再担保 风险控制

1 引言

担保和再担保机制因其在中小企业信用增级方面特有的外部性和溢出效应而为世界主要国家所重视，其作用颇引人注目，不乏成功范例。为进一步发挥再担保“稳定器”，“放大器”作用，增强全国融资性担保体系公信力水平，促进全行业健康有序发展，在大数据时代背景下借助大数据相关技术做好再担保公司的风险管理有着重要意义。

2 再担保公司的特点

再担保是一种特殊的担保形式，有其特有的设立条件和实践意义。其目的在于提升担保机构信用和防范风险，我国目前再担保公司的主要特点有：1、出资方大多是地方政府为主，银行软贷款、外资和民资参股；2、风险补偿，主要靠着自身积累来提取对应的担保风险补偿金，地方政府和国家给与一定的补贴；3、担保责任，一般采用比例保证和一般保证或者二者结合的方式进行担保。再担保其实就是社会信用体系建设的一种制度设计，是用再担保这一新兴金融工具来完善担保体系和防范金融风险的探索创新，可以部分转移担保机构承担的风险，国际经验证明再担保体系的形成可以直接有效地帮助小微企业信用担保机构分担风险。

3 大数据时代再担保公司风险管理中存在的问题

3.1业务领域的风险较为集中

与再担保公司开展合作的对象很多都是中小型企业，这种企业存在着较多的问题，企业规模发展比较小，风险承受能力也比较低，相对来说更容易发生风险甚至被担保企业不能够及时还本付息，给担保公司造成极大的财产损失和信誉受损。

3.2和银行的合作条件比较严苛

再担保公司和银行之间的合作难度现在越来越大，尤其是那些民营性的金融担保公司，随着金融市场越来越复杂，银行对其的态度越来越严格，准入条件更高。要求其必须缴纳足额保证金并且要一次性付清，同时，不少的银行减少了和融资担保公司之间的合作，导致融资担保工作的业务量直接降低，担保公司的业务难度增加。

3.3担保债权法律缺少保障

一般来说，担保公司在代偿之后因为担保债权法律不能够为其提供保障，所以法院对担保对象的赔款追诉时期相当漫长，执行难度很大。其中最為难办的要数法院的最终判决结果即使对自己有利也是难以执行。主要还是在于对那些长期的“社会老赖”打击力度不够大，以至于其宁可背负官司也不愿意还钱，不断地通过隐藏、逃匿等手段逃避责任。

3.4政府扶持力度不够

目前制定的很多政策都设置了比较高的门槛，相关部门之间的利益分配也存在不少问题，实际推行过程中难以落实到位。在我国，1995年颁发的《中华人民共和国担保法》和2003年颁发的《中小企业促进法》以及今年上半年刚刚颁布了《融资担保公司监督管理条例》等四个配套制度以外，还是缺少一些与中小企业信用担保相匹配的法律规范等。所以，目前的政府政策制定需要进一步改善，保证政策运作能够按照市场化发展原则进行。

4 大数据时代再担保公司的风险管理策略

4.1建立规范的数据库

现如今社会中的信息量十分庞大，再担保公司所面临的社会市场环境发生了巨大变化，担保公司对客户的传统尽职调查方法需要不断的更新来降低自身所承受的风险。目前，再担保公司除了需要对客户进行基础的调查以外，还要针对性的建立目标客户的企业数据库，利用先进的网络搜索功能积极搜索和客户相关的信息，以便能够在接触到新项目的时候直接和数据库中已经有的客户名单进行比对，为项目划分一个比较合理的风险等级，随着企业所经手的项目越来越多，数据库也要不断地进行完善更新，这样也有利于为担保公司提供一个全方位、科学的决策支持。

4.2加强再担保公司和银行等信用管理机构之间的数据共享

大数据时代背景之下，我们每个人都能够通过网络实现“秀才不出门，便知天下事”，担保公司也是如此，如果其能够加强和银行等信用机构之间的数据共享，就能做到知己知彼、百战不殆。目前，东北中小企业信用再担保股份有限公司已于腾讯公司签署了战略合作协议，双方将以搭建服务于双方的客户信用信息数据平台为目标，通过不断完善信用评价方法和风险预警机制，充实企业信用和风险评价基础数据，实现对客户风险评估更加科学客观，预警提示更加及时准确，更有利于加强风险管理。

4.3进一步调整尽职调查的思路

大数据时代背景下，网络上充斥着各种各样的互联网金融平台，担保公司也能够充分的借助互联网开放平台掌握更多的数据，比如通过搜索引擎或者其他的征信平台对企业的法人代表或者总经理消费信息进行整理，获取目标企业的高级管理人员和主要技术骨干人员的个人信息和行动动向，进而推断出企业的发展情况，对其可能出现的违约风险进行预判。比如看到公司的高管在异地斥巨资购买了巨额奢侈品或者房产，企业高管是否涉及到巨额债务纠纷或者正在官司当中，作为再担保公司为了降低自身承担的风险，应该积极的通过各种手段，借助大数据分析技术等分析目标客户的违约概率，降低担保风险。

4.4引入复杂网络技术分析担保问题

企业担保关联关系复杂，担保圈、担保群难以被银行识别。企业之间的担保关系往往还受集团企业或家族企业操纵，量化处理和客观评价比较困难。复杂网络是由数量巨大的节点（研究对象）和节点之间错综复杂的关系（对象之间的关系）共同构成的网络结构。复杂网络分析技术针对越来越多、越来越复杂的事物之间的关联关系进行非线性建模，可以较好地解决大数据的数据量大、数据复杂和处理高效等基本问题。一是利用复杂网络分析技术寻找核心担保群、担保企业。二是引入信贷风险信息，将核心企业区分为潜在爆发点、防控点和关键点。将网络拓扑结构信息和传统的信贷信息（担保贷款金额和担保贷款质量）相融合，可以更加全面地分析担保圈风险问题。

5 结语

国内担保圈问题在相关地方政府和银行乃至法院的合作下有所缓和，但是依然是困扰国内部分区域的重点金融问题，严重的可能带来一些系统性风险冲击，随着信贷市场上再担保公司面临的风险越来越多，我们有必要借助大数据的复杂系统分析方法对各种风险源进行深入分析，为化解金融风险提供技术支持。

参考文献：

[1] 陈会军， 张国华. 再担保公司风险管理新探[J]. 经济技术协作信息， 2009（34）：60-60.

[2] 仇雪嵘. 项目管理在再担保公司风险控制中的应用研究[D]. 南京大学， 2011.