目前，全球正在加速向數字化轉型，數據資產也正日益成為推動和加快數字經濟發展的重要戰略資源，數字要素、數字技術正在重構新業態、新模式。同時，工程機械行業下行周期的筑底過程還在繼續，內需支撐仍然偏弱，市場調整的壓力仍在持續。因行業市場下滑，設備購買方設備出租率不足、租金下滑、回款率下降等因素造成第一還款來源弱化，其他還款來源難以補充，使工程機械企業的信用風險加大。

信用銷售業務本質上是承擔風險從而獲得銷售設備的收入、回款、利潤，核心是信用風險管理，信用風險的本源是信息不對稱。在數字化浪潮與工程機械行業下行的大背景下，對工程機械傳統信用風險管理模式既是大挑戰，也是大機遇。如何基于打造數據驅動的風控能力與風控體系，穿透信息不對稱制約，值得每家工程機械企業深入思考并躬身踐行。

01、信息不對稱與信用風險

按照信息經濟學理論，信用風險產生的微觀基礎是信息不對稱。信息不對稱是指市場的交易雙方在信息獲取、處理和使用方面存在差異，掌握信息比較充分的一方處于比較有利的地位，而信息貧乏的一方處于比較不利的地位。由于信息的專業性、隱蔽性以及搜尋成本的存在致使交易雙方往往占有不對稱的信息，而信息渠道的不同、信息量的多寡會造成交易雙方承擔的風險和收益不同，處于信息量劣勢的一方會具有較大風險。

信息不對稱根據交易契約簽訂時間節點的不同，分為事前信息不對稱與事后信息不對稱，在事前信息不對稱情況下，占有信息優勢的一方隱藏了信息，在事后信息不對稱情況下占有信息優勢的一方隱藏了行動。信息不對稱發生在交易契約簽訂前，引發“逆向選擇”問題；發生在交易契約簽訂后，引發“道德風險”與“委托-代理”問題。

對工程機械企業而言，交易前并不能全面、實時、準確地掌握設備購買方的資信與還款能力信息，如資產負債、外部履約、經營能力等情況；在合同履約過程中，企業經營、設備運營、收入回款、償債能力等也難以監測。在交易前后，設備購買方存在利用自身信息優勢，單純從個人利益最大化出發，隱藏關鍵信息，由此引發逆向選擇、道德風險等問題，形成信用風險。

02、傳統信息不對稱的解決機制設計與存在問題

1.解決逆向選擇的信號顯示機制

市場信號顯示是指為了解決逆向選擇問題，占據信息優勢的一方將自身的優質信息顯示出來，通過某種方式向處于信息劣勢的人發出市場信號以增強對方信心的行為。通過信號顯示機制，可以利用有效的優質信息形成對設備購買方的信用風險識別。

工程機械購買群體一般為中小微企業，提供的資產信息有限，也很難提供相對完整、真實的財務報表數據，在資信評審環節，存在較多的關鍵信用信息缺失，影響市場信號顯示機制的有效發揮。

2.解決逆向選擇的信號甄別機制

市場信號甄別是指在進行市場交易之前，信息劣勢方首先利用相關合同與機制設計讓信息優勢方發出顯示自身某些特征的信號，方便信息劣勢方判斷，從而改變自身在市場交易中處于信息劣勢的行為。工程機械企業可設計首付比例與價格折扣關聯的合同條款，高首付比例的客戶享受的價格折扣高，從而區分出不同信用等級的設備購買方。

對工程機械企業來講，該機制的發揮難點在于風險定價，不同資信等級對應價格、商務條件應用需要合理測算、量化定價。

3.解決道德風險問題的風險共擔與利益共享機制

針對道德風險，機制設計一般為合理的激勵機制，風險共擔與利益共享，從而通過內生動力解決委托-代理問題。工程機械企業可在合同中約定違約條款，如違約金，對于有歷史違約記錄的設備購買方復購時將面臨價格、融資利率上升等違約后果；設備購買方提前支付款項，享受利息減免，正常履約復購時給予一定價格、利率折扣。

該機制在引導設備購買方履約方面能夠發揮一定的作用，但企業經營、設備運營均存在較大的不確定性，如果不能提前預測、預警違約風險，相應的風控措施較為被動、滯后。

03、基于數據驅動的信用風險控制

信用風險的不確定性在于發生與否、發生時間、影響范圍、影響方向、持續時間、影響程度的不確定性。為緩釋信息不對稱引致的信用風險，工程機械企業要基于經濟學的理論機制設計數字化工具箱，推動信用風險管理由經驗分析向數據分析、前瞻性預測轉變，實現風險識別-風險量化-風險評估-風險監測-風險報告的高效閉環管控。

1.風險識別。風險識別的第一步需要有良好的數據基礎。工程機械企業一般都有自己的CRM、ERP、DMS等信息化系統，但主數據管理（MDM）存在管理規則不統一、信用管理相關數據字段缺失、信息未動態更新，甚至有些企業還存在線下表格管理，基礎數據質量不能滿足挖掘、分析要求，需要全面數據治理。

工程機械企業通過數據治理，提升設備購買方在企業內部交易、信用數據質量，并經過系統開發，整合、應用外部合規的三方數據，形成完整的內外部交易、履約數據，從而在資信評審階段，通過系統資信掃描、數據庫比對，識別出潛在的信用風險，形成購買方的360度風險視圖，還原、刻畫資產負債、現金流量、利潤等三大報表，并作為后續增信措施、資信等級分級的重要參考依據，解決交易前信息不對稱問題。

2.風險量化。有了數據基礎，第二步要構建合適的量化分析模型。基于企業大樣本的歷史履約或違約數據，選取影響因素指標，構建被解釋變量、解釋變量、控制變量在內的違約概率計量分析模型。除了定量指標外，一些難以量化的指標如性別、年齡、區域、從業年限等可轉變為虛擬變量，基于Logistic信用風險評估模型進行參數估計。

通過控制變量，加入解釋變量回歸分析估計參數值，根據參數值是否顯著，判斷解釋變量是否對違約率形成影響，參數值顯著后，根據參數值正值、負值判斷對違約率的正向、負向影響，根據參數值的彈性系數值，判斷對違約率的影響程度。根據回歸分析結果，對影響違約率的指標納入資信評審、評級模型，持續優化、迭代模型。

3.風險評估。有了量化基礎，第三步要構建出工程機械企業的預期損失（EL）的估計模型。EL是一定時期內因設備購買方違約可能遭受的損失，包含三個要素，即違約概率（PD）、違約損失率（LGD）和風險敞口（EAD），EL= PD×LGD×EAD。

PD、LGD的計算可以使用邏輯回歸、卡方檢驗的計量分析方法，結合信用歷史、還款能力、收入水平、負債情況等數據進行測算。其中PD也可以根據歷史違約情況與模型估計，構建信用等級標尺，其中信用等級與違約概率形成映射關系，如可形成A、B、C、D、E五類信用等級，也可對某類信用等級進一步細分（A類可分為AAA、AA、A），不同信用等級對應不同違約概率。同時，結合內外部交易、履約數據變化以及盡職調查中發現的資信變化，及時調整購買方的信用等級。

通過模型測算，發揮風險定價的核心作用，實現預期收入能夠覆蓋預期損失。對不同風險水平的設備購買方，制定不同的首付比例、保證金額比例、銷售價格、融資利率、授信額度，實現差異化定價，平衡好風險與收益。預期損失高的購買方，將控制額度，收取相應的風險溢價，并嚴格制定審批規則，以規則的確定性應對未來信用變化的不確定性。

4.風險監測。傳統的風險監測主要是監測購買方還款是否逾期，以及逾期金額、時長變化。隨著工業物聯網技術的發展，以及與移動互聯網技術的充分融合，風險監測將“人”與“物”數據融合，形成新的風險識別視角。

通過物聯網監測，形成風險判斷的“三個匹配”，一是基于設備開工率、開工時長數據，提前分析、預警設備購買方近幾期的款項支付能力，判斷設備使用收入是否與還款金額匹配；二是基于設備開工率、開工時長，再結合市場租金、回款變化，判斷設備購買方月支付金額是否與其工程收入匹配；三是基于物聯網數據以及市場價格走勢，判斷設備殘值是否與設備的待付金額匹配。同時，結合設備運營軌跡，監測設備的資產安全。

5.風險報告。工程機械行業是受宏觀經濟環境、固定資產投資等影響較大的周期性行業。工程機械行業的信用風險變化要在微觀評估模型的基礎上，結合宏觀經濟指標測算、分析，形成風險報告。在市場行情急劇異常變化時，要建立壓力測試模型，對信用銷售資產進行壓力測試，判斷資產是否能夠有足夠的韌性應對市場的突變。

在數據驅動的信用風險管理模式下，工程機械企業要讓風控運行與數據形成有機聯系，通過風險數據智能化、多維度識別與分析，形成風險全景圖、風險地圖，同時報告企業風險管理目標達成性、風險管理組織體系建設的完備性、重大風險應對策略有效性以及企業、產品線、區域、客戶群體等維度的風險測評。

“終日尋春不見春，芒鞋踏破嶺頭云；歸來偶把梅花嗅，春在枝頭已十分”。數字化時代“春在枝頭已十分”，工程機械企業要加快風險管理的數字化變革，從組織驅動向數據驅動轉變，推動數字要素重塑信用風險管理模式，建立數據決策與行動機制，以確定性的基于數據驅動的風控體系應對未來風險的不確定性。