「目录」
引言
一、授信测算与额度管理
二、主流的测算方法、适用的场景与局限
2.1流动资金贷款授信测算法及其应用
2.2可替代的其他方法
2.授信测算方法的局限
三、适用于小微企业的授信测算方法
.1不同的方法、适用场景及优劣势
.2供应链金融场景下的信用授信测算方法
.难点与创新
四、结语
引言
关于授信，我们可以从资本市场的2起债务违约事件说起。
1、永煤：年11月10日，永煤集团出其不意的因未能按期兑付“20永煤SCP00”（超短期融资券）到期应付本息，构成实质违约，涉及本息金额共10.2亿元。这个“出其不意”体现在永煤违约事先没有明显的征兆。从披露的财务数据看，永煤近两年经营净现金流持续为正，账面货币资金充裕，合并口径的银行授信额度充足。截止债券违约前，银行授信额度2,亿元，银行剩余授信额度高达亿元。无论是从银行剩余授信额度还是从最新财报现金余额看，永煤无法兑付10亿规模的公募债都在意料之外。
2、华夏幸福：年2月27日，在“传言已久、万众期待”之下，华夏幸福正式公告了一笔58.17亿元债券未能如期偿还，构成实质性违约。根据年半年报显示，华夏幸福在银行的授信总额高达,亿元，已使用的授信额度只有亿元，华夏幸福未使用的银行授信达到2,亿元。从年下半年开始，华夏幸福以超过8%的利率从银行外的其他渠道（信托、信托永续债和融资租赁）融资多亿元，而并未动用已有授信获取更低成本的资金。
以上绝非个案，华晨、康美、凯迪等类似案例数不胜数。我们看到，一众债务违约的公司在有数百亿的银行授信和未使用授信的情况下，却连10亿的公开债券都无法偿还。
授信是企业信用的重要佐证，通常在资本市场的各种募集说明书中，融资企业都会详细罗列各家银行的授信额度，以此来证明融资企业的信用。但授信一词是坊间的口语，官方并未有一个清晰统一的定义。当我们谈起授信时，内容千罗万象，既包括流程制度，又包括风险偏好和具体的信用额度。网络上有关授信方法与流程的文章已汗牛充栋，因此本文想重点就授信额度测算相关的方法与实践做一分享：
1）授信额度代表什么？
2）如何测算授信额度？通常会用到哪几种方法？
）授信额度测算的难点在哪里？
4）小微企业如何测算授信额度？
5）授信测算的趋势是什么？
在供应链场景下，授信额度的概念已经略显过时，且不合时宜，真正体现价值的是交易额度。交易额度脱离了传统上我们对企业可持续、稳定经营的预期与假设，更符合小微企业生存期短、经营不稳定、业务变化频繁等特征。当然这个问题真要深入，恐怕会涉及到“授信”本身是否有必要等动摇传统风控流程根基的问题上去，无疑会引起一场旷日持久的论战，不利于金融组织循序渐进的变革之路。为了延续传统、融合创新和更好的交流，我们仍然将其称作授信额度。
本文分享的都是商业银行和金融科技公司现阶段正在实践的方法，算不上新颖和创新，权当抛砖引玉，与各位专家同仁一起探讨！
一、授信测算与额度管理
授信测算是金融组织对授信对象核定授信额度的方法，是风控管理中至关重要的一个环节：
若核定授信额度过高，超过融资企业还款能力，可能导致融资企业过度用信，造成贷款逾期甚至坏账；
若授信额度不足，则融资企业的资金需求得不到充分满足，不利于金融组织拓客营销以及在同业竞争中获得优势。
但在实践中，绝大多数金融组织将其当作满足合规监管要求的任务来对待，导致授信测算有形无实。而实际上，有效的授信测算能够帮助金融组织识别欺诈风险、掌握资金用途、评估融资企业的还款能力。
原银监会于年2月10号颁发了有关授信额度的监管文件：《流动资金贷款管理办法》（下称“办法”）及附件《流动资金贷款需求量的测算参考》（下称“办法附件”）。该办法提供的测算方法通过测算借款人营运资金需求，确定借款人的流动资金授信总额及具体贷款的额度，既满足了企业正常经营的贷款需求，又规范了商业银行流动资金贷款的发放，有效控制了授信风险，在当时的情况下具有一定的意义。
商业银行根据上述办法制定了相关的授信管理办法和制度来落实监管要求。通常由客户经理在调查报告中完成流动资金贷款需求测算，交由授信评审人员做合理性评估。而在实践中这些授信测算工作逐渐流于形式，究其原因，一是因为主观上客户经理受绩效驱使不愿严格按照授信管理办法进行授信测算，二是客观上办法附件所提供的测算方法过于理想、跟不上时代的发展。我们应该看到，商业银行信贷业务中的资金需求测算不应是简单的公式套用，在遵循基本原则的基础上，各商业银行有必要基于自身实际业务情况对授信测算方法做出创新。
针对不同类型的授信业务、或不同类型的客户，金融组织所需采用的授信测算方法可能有所区别，但总体都会遵循以下的基本框架：
基于主体信用评价评估拟授信对象的风险程度；决定以主体或是交易作为评估拟授信对象的授信基础，设计交易结构，确定还款源和风险缓释措施；测算拟授信对象的授信额度；用信审批及出账。
我们可以看到，在逻辑和风控管理流程上，授信测算既是主体或交易信用评估的成果（输出项），也是风控管理项下额度管理的基础。
通俗的说，额度管理是金融组织对授信和用信的管理，内容包括：
1）额度核定：采用多种授信测算方法，核定融资企业整体授信额度。这是本文的主题，在第二部分会做详细介绍；
2）额度切分：将授信额度切分为各个产品（比如商业银行常见的贴现、流贷、保理等）的授信额度，以细化风险控制的颗粒度；
）用信跟踪：用信跟踪是最容易被金融组织忽略的环节，实务中大多流于形式。“重授信、轻用信”的行为忽视了真实的业务风险，如果不对客户的风险状况、用信情况进行持续的监控，就无法判断客户的风险是否有重大变化，额度调整规则自然也成了摆设；
4）额度调整：在用信跟踪过程中，融资企业触发额度调整规则后，需要重新测算其授信额度，并做出相应调整；
5）额度续做：延长客户授信额度的有效期限，通常是出于维系客户关系的需要；
6）额度中止/额度冻结：客户存在重大风险、或客户已经实际发生风险时，中止或冻结客户的授信额度；
7）额度恢复：已被中止或冻结授信额度的融资企业，当监控到其再度符合授信标准时，重新启用此前中止或冻结的授信额度。
额度管理中，无论是授信额度核定、切分，还是额度的调整与续做，无一不依赖于授信额度的测算。当我们把授信测算放在额度管理这个更大的场景中时，我们可以更清晰的看到授信测算的全貌。接下来我们将详细讨论授信测算方法、适用场景以及局限性。
二、主流的测算方法、适用的场景与局限
根据授信对象的不同，授信测算方法可以分为专项授信测算方法与非专项授信测算方法：
1）专项授信测算方法：测算方法视具体项目而定，“一事一议”。由于项目种类繁多，因此专项授信测算的方法多种多样，但通常都以项目盈利与现金流两个指标为基础。
2）非专项授信测算方法：包括主流的流动资金贷款授信测算方法，以及一些其他的非专项授信测算方法。
专项授信测算方法本文不做过多介绍。下面我们从非专项授信测算方法讲起，来看各种测算方法的应用及其局限。
2.1流动资金贷款授信测算法及其应用
流动资金贷款授信测算方法在《流动资金贷款管理办法》中有明确的要求与指引：
流动资金贷款授信额度需根据企业流动资金贷款需求量核定，而企业的流动资金贷款需求量应基于借款人日常生产经营所需营运资金与现有流动资金的差额（即流动资金缺口）确定。
因此，流动资金贷款授信额度测算可分为两个步骤：
第一步：估算借款人的营运资金需求；
第二步：测算借款人实际需要的流动资金融资总额。
在《流动资金贷款管理办法》的附录《流动资金贷款需求量的测算参考》中，银监会提供了非常详细的测算方法和讲解，绝大多数商业银行都将其作为模型嵌入到了信贷系统之中，在信贷系统输入财报数据就能自动产生授信额度。该测算方法已非常成熟并广泛应用，在此不再赘述。
能够称得上创新或者说考验风控管理能力的是在现有的测算方法中引入风险调节系数，引入该系数后的授信额度测算方法如下：
最终授信额度=借款人实际需要的流动资金融资总额*风险调节系数
风险调节系数体现的是不同客户风险水平的差异，其确定的依据是金融组织对授信对象的信用等级的评估。信用等级越高的客户，风险调节系数越高，表明其风险程度越低。加入风险调节系数后，对于风险极低的客户，金融组织能够给予满额授信；而对于风险相对较高的客户，金融组织则需要根据风险调节系数的数值，在测算的授信额度基础上降低部分授信额度。
传统的流动资金贷款测算法存在很多问题。除了过于理想外，一个重要的问题是测算结果可能是负数，也就是说拟授信对象不存在资金需求。我们以一个地方国企的真实案例来看看问题所在。
建原建筑是华东地区的大型地方国资建筑施工企业。以下是建原建筑最近一年的主要财务数据，财报已经四大审计，也通过了报表反舞弊模型的测试，具有很高的可信度，可以采纳。
表2-1建原建筑最近一年主要财务数据
根据监管提供的测算方法，建原建筑的营运资金需求为-.16亿元。再根据“借款人实际需要的流动资金融资总额=营运资金需求－客户自有资金－现有流动资金贷款－其他渠道提供的营运资金”，测得建原建筑实际需要的经营周转融资额为-06.75亿元，此处省略具体的计算过程。
融资额为负，说明建原建筑依靠自有资金就能够满足业务经营和发展所需，完全不需要融资。
但实际上，建原建筑需要支付上游上千家供应商的货款，在国家及各部委扶持小微企业的各项要求及监管规定下，建原建筑压力很大。而且从银行角度来看，基于其国资背景和财务报表的各项指标，建原建筑是难得的好客户，也是各家商业银行打破头皮也要拿下的优质客户。
因此，即使测算出来为负数，商业银行也会找一些理由搪塞过去以满足合规要求，通常无外乎“季节性临时性需求”和“新增大额合同”两个原因。
从这个案例中我们不难看到流动资金贷款授信测算法的局限性。供应链中的核心企业，普遍财务实力很强，评级很高，资金缺口不大，因此用流贷业务授信的方法测算授信额度往往得不到正确的结果。如果要在供应链金融业务的反向保理和E信业务场景中对核心企业进行授信，流贷业务授信那套思路无法适用，必须另图他径。
2.2可替代的其他方法
表2-2其他可替代的授信测算方法
基于建原建筑的财务报表，我们使用上述三种方法测算授信额度，可得到：
净资产测算法测得授信额度：41.71亿元；
净流动资产测算法测得授信额度：2.01亿元；
回款额测算法测得授信额度：69.05亿元。
这些数据至少看起来是可以用的，也是符合逻辑分析的。但在2亿-69亿这个巨大的跨度间如何确定具体的授信额度是多少，只能基于老法师的经验。没有数据科学和计量科学的论证，没有科学的定性或定量方法，具体如何确定真成了一种艺术。
当然，我们可以基于这三种方法，通过不同授信方法的组合来做出更科学合理的选择。
表2-授信策略
具体采用哪种授信策略，取决于主体信用评分/评级模型输出的信用等级。不同金融组织的主体评分模型差异较大。根据笔者团队过往实施的一个主体信用评分模型的测算，显示其信用评分为96.14分，对应的信用等级为AAA，表明完全可以采用宽松授信策略，因此最高授信额度可确认为69.05亿元。当然，69亿的授信已经超过了大部分金融组织的资金能力。在实际授信时，金融组织还需要视自身的资金能力，在最高授信额度范围内确定最终授信额度。
2.授信测算方法的局限
传统的基于财务报表的方法受到广泛诟病，普遍反映测算不准。其原因归结起来主要包括以下几点：
1）业态日趋复杂，传统的授信测算方法不能满足新业态的需求：
在授信测算方法上，金融组织深受早期商业银行流贷业务授信的影响，加之监管机构未出台相应的指导性文件提供新业态下授信工作的指引，因而金融组织仍然将流贷业务的授信测算方法照搬到创新业务的授信测算实务中，这势必导致测算结果不准确；
2）测算公式完全是建立在理想财务报表基础上的；
）未考虑财务报表之外的影响因素：
财务数据只能间接反映企业的经营情况，其反映的情况存在一定滞后性；
4）小微企业的授信无法测算：
科技型小微企业、或供应链上下游大量的小微企业，通过财务报表反映出的企业财务状况可能并不健康，甚至很多企业无法提供一年完整可信的财务报表，更别提过往三年的财务报表。但这些企业处于快速发展阶段，业务扩张迅速，由于核心企业在供应链中的强势地位，导致他们一直以来承担着高昂的供应链交易成本，亟需通过融资来缓解资金压力，普遍存在资金需求。而金融组织受信用评估和授信测算方法的限制，普遍不敢向这些企业提供授信支持。
金融组织在传统思维、技术、模式的限制下，显然无法应对对该类企业进行全面风险评估、授信策略判断和授信的需要，必须用创新思维来应对这一挑战。很多小微企业拥有的是大量的无形资产（例如知识产权、数据）和稳定的供应链交易，金融组织需要基于小微企业的这一特点，开发新的授信测算方法。
三、小微企业的授信测算方法
.1不同的方法、适用场景及优劣势
在监管、绩效和业务拓展等多重因素的驱动下，金融组织内针对小微企业授信测算的创新可谓琳琅满目。有些方法实实在在的既解决了小微企业的融资问题，又为金融组织带来了利润；有些方法则叫好不叫座，吆喝的多，真正落地的少。
一招鲜吃遍天的方法已经没有了用武之地，惟有孜孜不倦的创新，才能紧跟时代变革的潮流。
表-1小微企业授信测算方法
知识产权质押和数据资产质押大多是为了冲“创新业绩”，真正落地的没有几笔。就和十年前存货质押融资一样，“估不准，看不住，卖不掉”的痛点短期内无法解决。有商业银行提出通过核心企业的专业能力来识别知识产权价值并提供反担保，本质上无非是兜兜转转又回到了大企业担保的模式，结果可想而知。
电费法历史悠久，在IPC阶段就已经具备完整的信贷体系。下工厂查水电表是信贷员的日常工作，但毕竟是线下模式，需要依靠人力资源投入来达到规模，难以复制。年国家电网公开提供的数据引导了一波线上化的电费信贷业务创新，但因为数据合规的问题，后来偃旗息鼓。
税贷、流水贷和大数据信贷取决于相关的数据基础，算法上比较简单，都是在流水基础上乘以折扣比或者系数来确定，各家银行在测算方法上大同小异。
小微企业大多数是围绕核心企业集聚生存。如果单纯考虑小微企业自身的特征，则很难把握风险的全貌；如果仅仅考虑行业的情况，也难以把握单个小微企业的独特性。要更加精准地把握小微企业风险，需要从供应链的角度出发，重视对核心企业的风险诊断，对整个供应链进行风险评估，以此为基础，开发差异化的授信评估模型与额度测算模型。评估要素除了财务指标等传统指标外，还要加入行业、区域、上下游交易情况与紧密程度等因素，并在新模型评估结果的基础上，结合企业资金需求特征开发更精准的测算方法。
.2供应链场景下的信用授信测算逻辑
在供应链金融注重交易的风控逻辑下，额度测算面向的应该是基于交易的交易额度而非基于主体的授信额度，根据历史交易给予总的额度作为控制，并在此基础上针对每次的交易，授予单次交易额度。交易额度依赖交易本身，并根据小微企业的经营状况实时动态调整。
1、构建基于历史交易数据的测算模型
用历史的数据去预测下一区间（财年、季度、月度）的经营/财务指标，这种方法在金融组织内已经非常成熟，主体授信评分卡模型大多都是这种类型。
交易数据维度包括交易金额、交易频次、交易均价等，数据上最好能有趋势性。如果数据量足够，可以使用水纹模型建模；如果数据量较少，使用线性回归也能够得到可接受的模型。
2、要适度调整企业周期性的经营指标
对于经营数据，要结合行业和企业特点做适度的调整，包括平滑调整和去除离散值。例如，零供行业要考虑季节性因素和促销因素，建筑行业要考虑年底的突击回款等。在授信测算上，可以开发季节性因素的权重来调整授信额度。
、基于主体信用评分模型对小微企业风险评级分层
主体信用评分模型在笔者之前的多篇文章中都有过详细的阐述。主体信用评分的价值在于输出风险调节系数，模型本身除了纳入传统的PD等指标外，针对小微企业的特征，还要将产业链风险评估、行业因素和区域因素统一纳入计量，以此来提升分层的精准度。
此外，在分层时也需要将产品特征纳入考虑的范围。
4、构建简单易解释的测算模型
以时下市场上火热的订单融资为例，对上游供应商的授信额度可基于其与核心企业历年的交易规模来测算，具体测算方法可参考如下公式：
授信额度=（下一年度预计交易总额）*平均交易周期（按月计）/12*风险调节系数
其中：
1）下一年度交易总额可根据交易双方过去数年间交易总额的复合增长率进行预测：
交易双方下一年度预计交易总额=当前年度交易总额*[（当前年度交易总额/n年前双方交易总额）^1/n–1]*%；
2）当前年度交易总额要做平滑调整，下划线部分计算的是过去n年的CAGR；
）下一年度交易总额可以是双方的，也可以是多方的，取决于数据的可获得性，通常小微企业都存在于多个核心企业的供应链上，因此需要统筹纳入多方数据；
4）平均交易周期考量的是交易双方从一笔交易开始执行到交易结束所需的时间。如果资金方授信采用的是循环授信额度，考虑平均交易周期能够更谨慎的评估资金方需要承担的风险总额。
计算获得授信总额后，金融组织仍然需要基于授信企业的财务报表对授信总额做进一步的验证。尤其是需要在经营指标和财务指标之间做映射，以进一步验证特定额度下的偿还能力。
此外，上述方法中所要求的交易总额并非固定的数据需求项，我们也可以替换为银行流水、POS流水、发票数据等其他经营数据。这在逻辑上是一致的，核心都在于挖掘经营信息，用非传统信用数据支持小微企业授信额度测算。
.难点与创新
基于经营或交易信息的授信测算方法的一大优点是简单易懂、可解释性强，符合一般性的思维逻辑，唯一的难度在于“风险调节系数”的计算上。
根据过往的经验，笔者团队认为，供应链场景下融合了交易数据的主体信用评分模型是可以满足小微企业精准授信需求的。但对于相对审慎和保守的金融组织来说，仍然希望把一些风控实践中的经验量化后纳入模型的考量，这些因素或变量包括：
1）行业因素：
准入阶段可以排除绝大多数限制类行业，但在鼓励和准许的行业内仍然要做到更进一步的分层：
如：“逆周期行业”→“医药和医疗器械”→“医疗器械”→“高值耗材”；如：“产业升级的行业”→“高端制造业”→“半导体”→“封装”。
只有行业细分具备足够细的颗粒度，才能有效的评估行业风险对主体信用风险的影响。如果简单的按照“鼓励类”、“准许类”和“限制类”区分，意义仍然停留在合规上，风控价值很有限。
2）区域系数：
各金融组织间对投放区域的理解差异很大。分类方法既包括传统的按长三角、珠三角、东北等区域进行分类，也包括按国家和部委规划的重要产业聚集承载区进行分类,采用何种分类方法取决于各家的经验积累与数据积累。一些城商行或区域性银行由于能够提供相对完整的区域内至关重要的坏样本数据，因此能够做到更为精细的区域划分。
当然，还有根据货币资金流动的方向和数据来做区域划分的。理论基础是资金密集净流入的区域内小微企业负债情况较为恶劣；而相对落后、资金净流出的区域内小微企业负债较轻，健康程度更高。
区域系数的测算要综合工商、司法和诉讼数据中小微企业存活期、资本金、信贷、流水等数据进行统一建模，才能输出更为精准的结果。目前这项工作已经取得了很好的成果。
）季节因素
季节因素通过季节性调整系数来体现，体现在部分行业（特别是零供项目）中。在基础额度的基础上，临时调额的幅度既可简单粗暴的使用经营数据来调整，也可以根据敏感性分析后的主体信用评分变化比例来调整。前文案例中的宽松（Max）、适中（Average）、审慎(Min)三种授信策略也可以用在这里。
四、结语
关于小微企业授信测算可谓错综复杂，有科学的一面，更有艺术的一面。艺术的一面只能靠老法师的言传身教来传承，但在这个传承的过程中，能够模型化的仍然要尽量模型化。哪怕专家模型，其沉淀的数据也能回归应用于风险调整系数的设计上，通过对照测试来观察额度调整后的资产表现，不断优化，最终找到“最优额度”与“最优资产”之间的平衡点。
作为风控从业人员，我们一定要谨记，额度测算是授信的结果，体现的是风控管理的精细化，在此之前仍需要完整走完风控流程，准入、反欺诈、模型评分等环节，每一个都不可或缺，否则若之前的任何环节出险，再精准的额度也会失去意义。
“大致的正确比精准的错误要更好”！
