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數據庫是什么
數據庫建設是大數據、區(qū)塊鏈、物聯網技術在租賃公司實務應用的基礎，其實質應用更多是幫助企業(yè)梳理數據資源、積累有價值數據和將數據進行交叉比對應用的。
首先，我們要理清租賃公司需要的數據有哪些？一、宏觀、行業(yè)、地方政府財政、企業(yè)個體，消費者個體等相關的經濟數據；二、政策、輿情、客戶行為、需求偏好、租賃產品組合等非數值信息，其作用更多是邏輯梳理與組合設計應用，包括個體案例的原因回溯及對評價體系的修正過程數據。
其次，數據庫的特征有：1、數據量很大；2、數據流流轉速度很快；具有時效性，真實性會隨著時間轉變產生變化，價值也會隨著時間變化，遷移速度很快；3、數據庫的類型是多樣的；每個租賃公司都可以有不一樣的數據庫，構建的邏輯、模式和方式各有不同；4、數據量很大；也必然導致數據價值密度低，因此我們需要更專業(yè)的數據挖掘技術，或者更專業(yè)的管理方式挖掘它的價值。
再者，租賃公司對數據的需求，個人認為可以分三個階段：
第一層次是直接引用，數據來源包括互聯網數據庫，例如wind、同花順數據庫、第三方數據集成方。租賃公司在針對一些行業(yè)的研究時，可以直接參考券商研究報告、上市公司IPO招股說明書、主體評級報告、審計財報等，這些都是可以公開數據。還有當前比較流行的微信公眾號文章，這些都是可以直接摘錄引用的。
第二層次，是租賃公司將互聯網數據庫經個性化處理后的使用。公開數據集成，其對數據的分析邏輯和應用體系是原創(chuàng)者的邏輯思維，因應用方向和具體針對性不同的原因，租賃公司對摘錄的數據必須經過自身個性化處理之后，再構建自身適用的數據庫并應用。
第三個層次，是租賃公司自有個性化數據庫建設，并對數據經特定模型和實踐不斷修正后的使用。租賃公司一手數據的積累和特定模型的處理，這都是個性化過程。最終形成第三層次數據庫之后，才能形成租賃公司真正的核心競爭力。
最后，數據庫發(fā)展的趨勢是什么？1、數據是資源；一定要把它作資源化積累和處理，處理模型必須要個性化。例如：租賃公司租賃產品需要個性化設計，對客戶需求要個性化記錄和處理。2、數據管理專業(yè)化；包括處理、數據挖掘、分析、應用。3、數據資產和商業(yè)模式的創(chuàng)新顛覆；例如當前互聯網行業(yè)大部分“燒錢”行為，它不是對既有商業(yè)模式直接應用拓展，而是在花錢買數據并在積累數據過程中，不斷對原有商業(yè)模式的顛覆。
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數據庫怎么用，數據庫應用價值如何實現
1、數據已經成為一種生產要素，它是一種經濟資產，當前市面上也有很多賣數據，做數據整合服務的第三方公司。在第一層次的數據來源中，它只是簡單截取、整合和共性化處理。2、數據的分析處理可以優(yōu)化原先的流程，利用數據對現有運作模式改進帶來效益。租賃公司在數據積累過程中，往往起始時對行業(yè)理解深度不夠，指標體系選擇邏輯不清；但在不停積累過程中，發(fā)現核心指標也許只需2-3個就足以評判一個項目；這就是通過指標體系的優(yōu)化迭代，不斷把處理方式進行個性化處理，過程中可能會創(chuàng)造流程優(yōu)化，并帶來其它的效益。3、更加精準的匹配和更高的服務滿意度。通過對客戶個性化需求的定制服務，租賃產品不是統(tǒng)一標準，它可以是定制的，且只有定制化的租賃產品，才能匹配更多客戶需求。
當前租賃公司在數據庫建設實踐中的一些難點：1、基礎數據的缺失，尤其是一手數據；建議各租賃公司不要對已放棄的項目放棄數據積累。2、數據口徑不統(tǒng)一；當兩家租賃公司對某一領域的租賃項目評價指標體系獲得一致認同后，租賃資產的交易變的可能。3、數據分析邏輯的不嚴謹；因為數據有較強的時效性，數據關聯性又是相對復雜，存在很多虛假關聯。例如有些數據體現是彼此為充要條件，有些是充分不必要條件。4、數據孤島，數據良莠不齊，還有虛假數據。
租賃公司對數據庫的應用過程：第一步是積累數據，其核心是一手數據。初識時對某些行業(yè)數據積累往往通過一手互聯網上公開數據庫進行提取并加工。同時也需要注重對自身放棄掉項目的數據積累；然后是邏輯梳理和數據模型，當前應用比較多的是層次分析模型，每家租賃公司都有自己專業(yè)的行業(yè)方向，對每個行業(yè)的分析和評價指標都應有不一樣的評價指標體系；再然后是數據模擬和迭代，對數據模型的迭代。數據因為具有較強的時效性和價值遷移速度快的特點，對應數據以及模型必然也要有迭代的過程，如果說有一家公司的數據模型或者評分體系是普適的話，那就不會再有個性化需求一說了。最后是數據可視化的展現；如何把處理過的數據簡潔明了的展現給領導，讓領導在各種決策過程中可以更清晰、連續(xù)地觀察公司資產情況、在險價值、流動性等的動態(tài)變化，都需要一定的數據、圖表修飾。另外數據模型的輸出結果還需要應用到對租賃資產進行獨特的風險定價之中。
關于數據庫的實際用途，在此和大家分享一個內容：如何建立租賃公司自身動態(tài)的經營風險預警體系數據庫。
個人認為租賃公司風險預警指標體系可列為：一級指標是租賃資風險產、資金管理風險和項目管理風險三項。其中針對資產風險，我們選取的指標是資本充足性、資產結構、資產質量與資產流動性四個指標；資金管理風險項下有資金流動性風險、利差風險和資金結構風險三個；資產管理主要評價債務管理能力和資產盈利能力。二級指標下又分設資本資產比率、資本充足率、主體離散度、區(qū)域離散度、類型離散度、不良資產比率、逾期率、流動比率、應收賬款周轉率、資產負債率、流動負債覆蓋率、不良資產撥備覆蓋率、資產收益率、凈資產收益率、營業(yè)利潤增長率、資產再融資比率、融資流動性覆蓋率、利差對融資成本覆蓋率、融資集中度和非流動負債比20個三級指標。在指標處理過程中也會涉及到一個問題，即租賃公司核心資本的統(tǒng)計難度，如核心資產統(tǒng)計口徑無法參照金租或銀行的標準統(tǒng)計。另處理過程當中，租賃資產在五級分類后，還需設置對五級分類中對應的標的物殘值回補機制，既需對租賃標的物的殘值經壓力測試后形成對在險價值的彌補。
另外，數據庫建設其實質是基于一定邏輯鏈條下的數據歸集和處理過程。舉個例子，租賃公司可以基于風險防范措施差異將租賃業(yè)務大體分成四種類型：類政信項目、生產企業(yè)型項目、項目融資型項目和消費類項目；其風控落腳地的差異決定了其核心風險點的差異，有些是基于地方財政實力，有些是基于租賃標的物殘值，還有基于一定離散度下利差收益對個體違約損失的覆蓋情況，也有基于擔保主體高信用評級的等等，不同的風控落腳點直接影響相應項目的評價指標體系，通過相應邏輯梳理，將不同類型進行不同評價指標體系的統(tǒng)籌設計，最終達成專業(yè)化評審。
租賃公司整體數據庫體系的大體框架可分為三部分：一是戰(zhàn)略決策數據庫；二是租賃項目評價體系數據庫；三是風險處置數據庫。其中戰(zhàn)略決策數據庫可分為外部環(huán)境評價數據庫、經營風險評價指標體系、績效考核指標體系。租賃項目評價指標體系數據庫，可分為戰(zhàn)略目標行業(yè)準入標準、風險評價和定價指標體系。其輸出的結果包括項目準入標準、業(yè)務操作指引和專項評分表。最后風險處置數據庫，包括廠商、標的物屬性、特征、現金流產生情況、殘值變化曲線等相關數據，最終成套的結果應該包括租賃資產風險預警指標數據庫和風險處置渠道數據庫，相對來說風險處置渠道數據庫更多依賴于一手數據積累。
這邊分享一個Gartner技術成熟度曲線，圖中每個新型技術在曲線當中的定位都是通過一定指標評價體系打分得出的。同理，我們租賃公司亦能夠通過相關指標體系來定位公司主要資產配置行業(yè)的周期情況；根據不同的行業(yè)周期情況對不同風險評價得分的項目進行風險定價，才能使租賃資產的收益-風險結構達到合理值。
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一個邏輯、三點解讀
租賃公司項目資產風險控制的邏輯：首先應是公司管理者根據內、外部環(huán)境制定相應戰(zhàn)略目標，并以此確定整體資產配置的風險偏好，其實踐中的輸出結果是確定資產的行業(yè)選擇，業(yè)務往哪個行業(yè)方向做積累，目標行業(yè)作什么樣的準入標準，公司租賃資產結構、集中度、加權期限、基礎類型的配置結構作出方向指引，最終使租賃資產的整體風險情況能對應到一定標準的收益。其次，在既定風險偏好下，如何選擇資產組合配置方向？它可能需要各租賃公司根據行業(yè)政策背景、市場規(guī)模、競爭環(huán)境等等情況作出綜合判斷，也可簡而言之為只做自己熟悉的、看得準的行業(yè)。然后再是針對具體行業(yè)方向，對具體資產類型進行選擇、分析以及準入標準的制定，且在業(yè)務開發(fā)過程中不斷對資產風險評價模型進行迭代優(yōu)化。再到具體項目操作，就是對具體租賃方案的專業(yè)化評審流程、專家審議流程、項目租后管理和風險跟蹤。最后是結合對資產的風險防控措施和自身積累的風險處置渠道進行風險處置措施的閉環(huán)設計，來達到整個項目風險可控。即如何量化主體信用償還能力、標的物殘值、標的物現金流產生以及整體項目打包處置等風控措施各自對項目承擔多少風險進行量化分析，形成風險處置的閉環(huán)設計。
當前監(jiān)管環(huán)境下，各租賃應把合規(guī)的重要性放在最前面，各租賃公司需非常注重合同文本的無瑕疵。其次需注重投放資金的真實用途核實和資金流轉監(jiān)控，例如現在比較多的政信類項目，需對實際租賃投放后的資金使用，要求承租企業(yè)出具資金后續(xù)流轉的相關佐證材料，確保資金用途真實用在承租企業(yè)自身，而不是進入地方平臺或房地產市場。
對于當前整體宏觀債券市場的信用環(huán)境解讀：個人認為未來債務違約勢必日益常態(tài)化。因此租賃公司在業(yè)務操作過程中需要注重對短期債務償債壓力的分析，注重對現金流量的分析。其次，國有企業(yè)的債務違約破壞力要大于民營企業(yè)，因為國有企業(yè)負債大多不是依附于真實資產之上，承租主體的可融資資源分析也十分重要。另外，在短期政策引導下，資金端存在趨利避險的特征，導致某些行業(yè)會產生短期過度投融資和過度去產能、去杠桿的現象，導致當前產業(yè)端的信用遷徙速度加快，租賃業(yè)務開發(fā)中如對行業(yè)定位不是特別明確的，需在租賃期限設計和敞口設計時更加注重將敞口下降速度往前靠。另行業(yè)信用環(huán)境和租賃標的物殘值曲線存在較高的相關性，租賃公司需要對租賃標的物的成本構成，每一道流通環(huán)節(jié)的毛利構成進行數據的歸集，對它的殘值進行不同的壓力測試，對殘值曲線與公司租賃資產敞口曲線進行合理統(tǒng)籌設計。
最后是個人對當下租賃公司的核心競爭力的理解，認為其主要集中于以下兩點：一是基于專業(yè)化領域的認知與資源積累深度。這個包括業(yè)務開發(fā)渠道，融資渠道，以及好的合作客戶積累。其次是租賃未來的發(fā)展方向上，不管是經營性租賃也好，投租聯動也好，都需要租賃公司對租賃標的物有深度的理解和數據積累，包括從標的物的生產、技術迭代、使用產生現金流情況、使用過程中的維保和管控再到最終的殘值處置，都需要大量的合作伙伴或利益共同體的積累，在某一租賃業(yè)務領域擁有足夠多的全產業(yè)鏈客戶和相應數據庫積累是租賃公司核心競爭力的體現之一。二是基于大數據風控的核心競爭力。精準的準入和評價標準可擴充該公司業(yè)務的市場容量，對業(yè)務把控的精度越高，能做的市場越大。詳實的風險管理數據庫可彌補更大的信用風險損失。基于獨有的一手數據庫可以挖掘出更多創(chuàng)新業(yè)務和創(chuàng)新產品。
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對租賃公司在數據庫應用上的幾點建議
一是對租賃公司業(yè)務端的，行業(yè)評價指標數據庫的積累。租賃公司業(yè)務人員對行業(yè)要有足夠深入的理解，這就是數據庫積累的過程。業(yè)務人員對行業(yè)的理解不單是對個體項目盡調過程中的個體分析，而需深入行業(yè)當中進行更多的行業(yè)同比、交叉驗證和產業(yè)鏈上下游分析。從行業(yè)分析的角度，行業(yè)風險邏輯和預警，以及一手數據庫，因此需更加注重接洽客戶的一手數據積累，后續(xù)也可針對客戶定性需求進行個性化方案設計和產業(yè)鏈資源整合。另外個人認為租賃產品的設計必然是定制化的，但其在租賃公司最終輸出的成果大概率是標準化的金融產品。因此只有當業(yè)務端對標準化金融產品設計有足夠的深入的理解時，在業(yè)務開發(fā)過程中才能對項目進行專業(yè)化的設計，即定制化租賃產品和標準化金融產品進行聯動設計，這樣的租賃產品才能滿足大型承租企業(yè)更多的真實需求，而非簡單針對客戶的融資需求。
二是在資金端的應用。包括構建同業(yè)融資結構遷徙數據庫，對照同業(yè)不同發(fā)展時期的融資渠道及結構情況，以分析融資結構合理性；構建租賃資產現金流與融資償還現金流臺賬數據庫，以精準把握防范流動性風險與閑置資金機會成本損失間的權衡。
三是風控端，主要包括資產組合基礎數據庫、風險預警指標數據庫、標的物數據庫、風險處置渠道數據庫等。
四是管理端，主要是對績效考核的專項數據庫構建。
