很多人對模型缺乏想像力，不知道模型早就放進了未來。
編輯：超級管理員 / 發布時間：2025-10-29 / 閱讀：80
很多人以為模型只能用過去數據，所以沒辦法預測現在經濟情勢多變的未來。這就是對模型缺乏想象力，不知道模型早就長出了邏輯，層層遞進的算法放進了因果判斷，也放進了未來。有很多人以為模型沒辦法用在幾千萬額度的中大型企業，這也是不知道現在流行的小額稅務貸、現金流貸，只是有著漫長悠久發展的模型法里的一個小分支而已。成功的企業千百種，但企業違約的樣子則是像不斷輪回的歷史，總是有跡可尋。為什么風模系統可以預測未來? 事實上沒有人可以預測未來，再精準的行業研究也快不過老天爺的的變心速度。但不管未來怎么變化，風險傳導的路徑是有跡可尋的，只要能捕捉到信號，就能提前預判風險。風模系統作用就是用來捕捉未來風險的信號，而風控的本質是底線思維。什么是底線思維。與有的人做行業研究，看準目標，做大額度相反。我們做風險管理，總是計算最壞情況，譬如雞蛋不放在同一籃子，這就是底線思維的表現。好的底線思維更適合外部經濟環境詭譎多變的時代，也更適合內卷，利率愈殺愈低的時代。 譬如現在很多銀行流水貸不只利率殺到見骨，風險更是高漲。因為它只考慮到已經躺在帳戶里的銀行流水，這些銀行流水在經濟上行時總是美好。但這種風控手法不只有可能被養套殺的欺詐風險，更重要的是流水其實就像海市蜃樓，只要經濟一波動。經營一有不穩定，或是下游一拖個款，馬上消失。還有的人認為小微企業看三表就可以了，現金表、電表、出入庫表。未來在哪，風險就在哪。可以說金融的本質即是在未來與現在之間做資源分配與價值移轉。要明白所有的企業都不是單獨存在的個體，所有的企業都在一個生態系統里，這個系統之間彼此互相影響，也互相傳導風險。要僅從單一面向就做風險識別，那幾乎是不可能的。好的風險模型是要能把這些生態系統整合進來，才能真正的做到把未來放進來，達到智能決策引擎的效果。只有考量單一行業變數的風模評分卡，那本質其實還是專家法。因為現代制造業的經營是相當復雜的，只考慮到行業的風險共性不足。企業不只被產品產業鏈關聯影響(譬如汽配產業鏈)，被原物料產業鏈影響(譬如稀土產業鏈，稀土是汽車晶片的關鍵原材料)，被橫向行業影響(譬如紡織、印刷)，更是被區域經濟影響(譬如金融共債風險，地方政策風險)。這些交錯的上下游與區域經濟形成了一個錯縱復雜的生態系統。而風險傳導總是有固定路徑。打個比方，現金流斷裂的傳導路徑通常是下游往上游傳導，原物料造成的生產風險是上游往下游傳導。行業風險很多是來自于同業產品競爭，而金融共債風險或是環保等政策風險通常是由區域傳導。這四大面向的風險評估缺一不可，好的風險模型系統，要有算法，層層遞進的邏輯推衍與分析毛利、應收、應付、存貨與融資等等的變化。掌握住企業的經營情況，就能知道未來的現金流將會如何變化。風險管理其實就是底線思維，而不是神通的預測未來該是怎樣。下游訂單突然消失的風險? 與其花時間研究訂單，研究行業景氣，我們不如就直接假設他訂單就是會消失吧，測一下他下游客戶的分散性與穩定性，計算訂單消失后，企業的抗風險能力。下游積壓應收賬款風險? 那簡單，我們底線思維一下，做個銷售結構分析吧。不只貿易戰在紛紛擾擾，咱們自己的產業政策也是說變就變，神仙也難料，譬如這次儲能政策影響范圍之大，所有人都始料未及。但不管地緣政治與政策如何變化，風險傳導總是有固定路徑。我們無法預測政策會怎么變化，但我們先假設政策一定會變化，算一算即使如此，我們的本金能收回多少。不需要專家洋洋灑灑花上個把月，寫個幾萬字，卻總還是有遺漏缺失或是主觀偏頗。總是該寫的不寫，不該寫的寫一大堆的風險評估報告。甚至有的都忘了寫風險評估是為了控制風險，不是逃避風險，最后變成了挑毛病大賽。甚至報告愈厚，風險愈高，因為這些無用功的材料都是噪音，平白影響判斷。時代變化很快，我們總是不夠堅強又不夠理性。在經濟上行里樂觀僥幸，對風險無知無畏。又在崩壞里過度悲觀，對風險杯弓蛇影。但系統不會，一個好的系統能區分噪音與真正的風險訊號，這是概率之下的眾生平等。筆者說的這些風控邏輯其實每個人都很熟悉。只是沒有一個系統性的章法，而且通常過于主觀，噪音通常又太多。筆者說的不是就一張EXCEL表風評模版，讓專家填上去評個分這么簡單。而是系統用一個清晰的標準將所有的項目做一個"客觀"的橫向比對，減少專家法因為主觀經驗，經驗(樣本數)不足帶來的偏頗。譬如大家都知道多元投資，容易造成財務風險。有的人就說了，但多元投資也有成功的呀。或許有的專家慧眼獨具，看好恒大地產投資新能源車。但系統發現非本業投資的投資失敗，可能會拖累本業就會自動上調拒絕閾值，收縮額度。 這些其實只要把稅務等外部數據導入，系統自動清洗數據，其余讓專家標準化、數字化，準確的盡調采集數據就可以了。一個高效的數字化管理，要有8成風險都能用系統前期排除，最后再輔以人工二次灰度判斷，簡單、清晰、高效。建立數據與情報中臺，形成統一“風險認知地圖”；線上線下一體化閉環，讓風控策略能自我更新。只有專家法，謹慎但低效。經過統計分析后驗修正的模型，不只可以補足專家法審批的不足與偏頗，提高審批效率節省人工，更可以做為決策參考，形成真正的決策引擎。所以我們微函樹的模型不只能將專家法的經驗做標準化。標準化只是起點，模型能做的事，最終是使用大數據做后驗分析，起到風險方向盤的作用，成為"輔助決策"的智能風控決策引擎。好的風險模型更是風險治理的數字化工具。風模會指引專家，給一個框架，把每一個專家都放在框框里授權審批，把來自不同文化，形狀各異的專家統一起來。這個框架最終會形成整體風險治理的一環，形成一個完整的內部授權控制體系，將傳統的人治，真正的形成數字化治理。而不是給一個評分卡分數，僅供參考，專家該拍腦袋的的還是拍腦袋，然后就沒有然后了，該怎么各說各話，還是繼續各說各話。現在早就不是資金為王的時代了，很多公司風控很專業，但太專業了，給客戶的體驗感很差，一個給客戶體驗很差的產品，風險與收益是不會有正反饋的。其實租賃的競爭對象從來不該是銀行，因為企業要的從來不是便宜、而是可靠、懂得與方便。生意場上的錢是用來賺更多錢的，利息從來不是單純的成本費用。前臺客戶經理到客戶那，能不能當場許下承諾。能不能放，什么時候能放，能不能趕上客戶用錢的時間，風險緩釋措施是什么。能不能放，提前給一個準信，別耽誤客戶的資金規劃，這就是可靠性。這比便宜幾個小數點重要多了。如果是非標產品，提款條件既要有可行性，有差異化的競爭力，又要能起風險緩釋的作用，一個好的風控系統要做到這一點，就是風控邏輯的產品化。評級結果不該只有分數與額度，應該還要有風險緩釋措施分級與結合貸后管理。所以智能決策引擎，要能結合貸后預警系統，貫穿多部門協同作戰，提升客戶體驗。我們建的每一個模型系統，最后會長成的樣子都不是我們微函樹能控制的，而是公司風控與業務共創的成果，形成自己真正的競爭力--獨特的風險洞察系統。很多人都想建模，但總是跟筆者說自己沒有大量的數據源沒辦法建模。其實建模需要的只是專家法的風險偏好。風險偏好本身沒有對錯。譬如公司偏好國企類項目，就是拍著腦袋定，甚至講的不是市場而是立場。我們一般把這叫先驗，建模就是把專家法的風險偏好做標準化，所以不需要數據源。你把你們的盡調報告或是風險評估報告給我們就可以了，我們可以根據建模方法論，形成標準化的定性轉定量模型。而這些被我們轉定量的數據，大量的投喂系統，反復邏輯推演與運算后，去驗證專家法初始的風險偏好。譬如數據其實不支持國企風險比較低，要到這一步才是后驗的大數據分析。到這里，我們叫后驗。當然我們微函樹也有多位資深一線風控專家，能夠協助中小微產業經驗不足的租賃公司協助建模，以我們自身的經驗建一個主標尺。建模的同時也是資深專家的知識轉移，而風模就是承載專家經驗知識的平臺。比建模更重要的是修模，經濟環境多變，每三個月就應該要更新。每一個算法邏輯都是開放討論，每一個風險指標都可以被解釋，被問責，被修正，一個好的系統要能反饋能學習。
因為模型里每一個輸入變量都不是事實，而是假設。需根據政策、地方經濟、與論預期里隨著時間而動態調整。
