互聯網大數據技術下的票據征信_數據分析師培訓
國內票據業務領先者票據寶27日將在博鰲亞洲論壇首發其《中國票據信用評級報告》（下稱《評級報告》）。這家在票據市場擁有超10年經驗公司，此前兩年壹直致力於建立壹套權威規範的票據信用評級體系。
根據人民銀行《貨幣政策執行報告》顯示，到2014年上半年，全國企業累計簽發商業匯票11萬億元，承兌余額10.2萬億元，同比增長11.4%；同期全國金融機構累計貼現25.6萬億元，同比增長14.7%。
《評級報告》稱，作為靈活的匯兌工具，盡管商票和銀票市場規模日益龐大，在實際票據業務開展中，仍主要依賴於經驗判斷信用水平。而票據評級體系的建立，正是旨在將主觀經驗轉換成客觀的結果，幫助票據交易機構和個人，使用評級結果作為交易依據。
本次評級嘗試的主導者，票據寶金融服務有限公司，以票據交易信息中介起家，並在近年設立了專業的互聯網票據理財業務。通過旗下擁有的金融壹網、票據網等票據垂直領域網站，票據寶在10年間積累了大量銀行承兌匯票、商業承兌匯票數據，包括各種平臺發行的票據產品的期數及融資總額，每期產品的承兌方、融資余額、投資期限、收益率、以及票據兌現延遲等。
評級主體方面，按照大中型銀行、中小型銀行的分類，《評級報告》以銀行承兌匯票為敞口，將錄入的183家銀行給予了評級結果；同時，按照房地產、電信及科技、原材料、輕工業、能源、重工業6大分類，《評級報告》以商業承兌匯票為敞口，將錄入的1299家企業給出評級。
票據寶官方表示，《評級報告》是基於互聯網大數據技術完成的。互聯網大數據技術為建立合理模型提供了數據和技術支持，通過票據寶的網絡人際爬蟲系統，突破地理距離的限制，捕捉和整合相關人際關系信息，並通過逐條規則的設立及其關聯性分析得到風險評估結論。
對於機器返回的數據，票據寶稱，整個評級過程中安排了相應的專家進行檢查和調整，在互聯網大數據的支持下，沈定下來的信用行為相關信息，為完成更加準備、真實、客觀的評級結果提供了基礎素材。
加入票據寶金融服務公司之前，和堅以及他的團隊在評級公司穆迪任職多年，並負責金融機構內部評級、金融領域風控、數據建模和大數據分析。過去的兩年多來，和堅壹直擔任《評級報告》的項目經理。
和堅表示，在覆蓋183家銀行和1299家企業的基礎上，《評級報告》以區別能力為考量標準之壹，建立了包含投資級和投機級***9個檔位的評級主標尺，並對其中部分評級較為密集的檔位做了進壹步細分，***計21檔。
《評級報告》的評級內容包括了流動性、短期償債能力，長期負債能力，盈利能力，企業經營狀況，發行票據的用途和目的。通過對定量模型和定型模型的指標轉換，得出模型得分，並加上模型外調整，最終得出主體得分。其中，定量數據考核因素包括了杠桿比率、償債能力、流動性、運營效率、盈利能力、成長性、規模。
除此之外，據票據寶官方介紹，結合票據自身的行業特點，票據寶還將票據特色指標引入評級模型。其中包括票據簽發規模比例、票據兌付時效性、票據市場認可度等。
票據寶稱，評級體系的數據分別來自於外部和內部，外部數據包括銀行和企業財報及其他披露信息，金融數據庫，互聯網信息等，內部數據則包括票據寶、中國票據網、金融壹網所收集積累的海量行業及業務信息，其中涉及票據業務的數據包括業內十余年中，各種平臺發行的票據產品的期數及融資總額，每期產品的承兌方、融資余額、投資期限、收益率、以及票據兌現延遲等。
“票據特色是利用票據寶、金融壹網數據方面的優勢而引進的。”票據寶董事長李華軍說。票據特色指標，補充了壹般評級體系對銀行表外業務的數據盲點，更加全面準備地對銀行進行風險評價，更好地為包括票據業務在內的金融投資者提供參照標準。
《評級報告》從Aaa至D***有21檔，從整體評級結果的分布看，其特點包括：銀行整體評級好於工商企業；在銀行評級中，大中型銀行的評級分布優於中小型銀行，大型商業銀行的評級結果表現最優；在工商企業中，能源類企業的評級明細好於其他工商企業；評級的整體分布峰值出現在介於投資級與投機級附近，即Baa、Ba附近。
對於投資級和投機級的區分，《評級報告》指出，對評級使用者或投資者而言，某企業獲得投資級別評級意味著該企業違約概率的抗經濟周期能力較強。
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