作者：延驍威 康正宇 張琦

中證鵬元資信評估股份有限公司

主要內容

隨着互聯網技術、大數據、人工智能等技術的不斷發展，信用評級機構也與時俱進，逐漸開始運用更爲先進的技術和模型進行企業信用評級。近年來，以穆迪、標普、惠譽爲代表的國際主要資信評級機構均開始加大金融科技的投入力度。三大評級機構一方面對金融科技公司進行收購，另一方面依託新技術開發信用風險工具和模型，以提供更爲準確可靠的信用評級模型，併爲風控專業人士提供交易對手信用風險解決方案，更好地服務投資者。

從金融科技化對於國際三大評級機構的運營影響來看，金融科技化首先有助於提升評級機構的信用風險揭示水平，其次有助於拓展評級公司的核心業務，第三有助於開拓評級公司的創新業務，最後有助於降低評級公司的運營成本。金融科技化通過對評級公司的綜合作用，提升其行業競爭力。

同時，金融科技化發展對於評級監管而言即是機遇，也有挑戰。金融科技一方面可提高評級監管的效率，另一方面可偵測監管盲區。但是，金融科技的應用對評級監管也有挑戰。監管框架、人才儲備和基礎設施建設均需跟緊金融科技化的步伐，而對金融技術過渡依賴帶來的負面影響也需監管部門保持關注。

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正文

一、國際信用評級機構對金融科技的投入

隨着互聯網技術和大數據的不斷發展，信用評級機構也與時俱進，逐漸開始運用更爲先進的技術和模型進行企業信用評級。近年來，以穆迪、標普、惠譽爲代表的國際主要資信評級機構均開始加大金融科技方面的投入，以提供更爲準確可靠的信用評級模型，更好地服務投資者。

（一）穆迪

近年來，穆迪公司在金融科技領域進行了大量投資，在提升效率的同時也拓展了業務範圍。穆迪的信息化改革採用了外部技術企業收購以及內部信息系統開發並行的模式。穆迪公司通過外部投資併購的方式，將優秀的研究機構和科技公司納入麾下，在增強技術實力的同時也完成了業務範圍的擴張。

2015年，穆迪公司子公司Moody’s Analytics收購了Blackbox Logic LLC的住房抵押貸款支持證券（RMBS）數據分析業務。

2016年，Moody’s Analytics收購了GGY公司，並推出針對保險精算業務的AXIS自動系統。AXIS系統可以爲保險公司提供從數據獲取至結果輸出的全流程定價服務，在諮詢領域有極強競爭力。AXIS系統不僅有極高的運行效率，而且整合了多個服務模塊以便於程序員進行系統優化和需求調整。通過收購GGY公司，穆迪對保險業公司的資信評估水平進一步提高。

2017年，Moody’s Analytics收購了Bureau van Dijk（畢威迪公司）和德國SCDM公司的部分業務。畢威迪公司是世界聞名的企業信息和商業情報專家，擁有強大的企業數據庫和分析網絡，在信用風險管理、轉讓定價、企業融資併購、數據管理等領域有豐富的經驗。本次收購成功將穆迪的信用分析與畢威迪公司的數據分析技術有機結合，將進一步鞏固穆迪在信用風險數據與分析的領導地位。

2018年，Moody’s Analytics收購了REIS公司以提升房地產行業風險分析能力。早在2002年，REIS公司就開發了房屋估值和信用風險分析模型並投入使用。目前，REIS公司已經成爲美國房地產行業主要的數據諮詢服務商。在專業分析模型的支持下，穆迪公司將有效提升公司在房地產行業的資信評估能力。

系統開發方面，穆迪公司投入大量資金開發了等衆多針對投資者的風險計量、企業風險管理、結構分析與估值等相關模型軟件工具，將信用評級、企業風險評估、市場風險管理、企業發展諮詢、企業估值、併購等多種傳統服務進行信息化、系統化、自動化，在提高工作效率的同時也提升了工作的準確性。其中，Credit Monitor、RiskCalc™、Scenario Studio等工具均受到市場好評。

Credit Monitor模型

Credit Monitor模型是KMV公司（2002年被穆迪公司收購）開發出的一種評估企業違約概率的模型。在實際應用中由於能在企業違約前通過違約概率的變化，迅速顯示出企業信用狀況的變化，因而得到業界的廣泛關注。

RiskCalc™

RiskCac™模型是在傳統信用評分技術基礎上發展起來的一種適用於非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預測違約的一組變量，經過適當變換後運用Logit/Probit迴歸技術預測客戶的違約概率。

Scenario Studio

Scenario Studio平臺是穆迪公司子公司Moody’s Analytics於2018年全新推出的創新產品。該平臺允許多個併發用戶交互協同生成經濟情境或預測。平臺整合了貿易流、金融市場狀況、移民、大宗商品價格與外商投資等因素，金融機構、政府以及企業客戶可使用全球宏觀經濟模型來判斷國內外經濟衝擊事件的影響。

（二）標普

標普對金融科技的投入也分爲兩個部分，一是對科技公司進行收購，二是依託新技術開發信用風險工具和模型。

1、標普對科技公司的收購

近年來，標普對科技公司的收購非常頻繁。2015年7月，標普使用22億美元現金收購了SNL Financial。SNL Financial成立於1987年，爲5,000多家客戶提供有關各行各業的財務數據和信息，包括銀行、保險、房地產、能源、媒體、金屬和採礦業。SNL擁有約3,000名員工。該交易預計將對標普的銀行和保險業務提供強有力的補充，使標普能夠成爲全球資本、商品和企業市場透明和獨立基準、分析、數據和研究的領先提供商。預計到2019年將爲標普節省約7,000萬美元的成本。

近三年來標普最重要的兩筆金融科技收購是標普Market Intelligence部門對Kensho和Panjiva的收購。2018年2月，Market Intelligence收購了Panjiva,Inc.（“Panjiva”），這家公司爲全球供應鏈提供深入、差異化、行業相關的信息，利用數據科學和技術來理解大型、非結構化數據集。此次收購有助於加強標普爲全世界客戶提供更具洞察力的產品和數據。

在2018年4月，標普以現金和股票的形式收購了Kensho，收購現金約爲5.5億美元。Kensho是華爾街首屈一指的全球銀行、投資機構以及國家安全社區的下一代分析、人工智能、機器學習和數據可視化系統的領先供應商。此次收購將加強標普全球的新興技術能力，增強標普提供信息服務的能力，這些服務將改變客戶的用戶體驗，並加快提高核心內部運營效率。

2、標普信用風險工具和模型的開發

標普負責信用風險工具和模型的開發的部門爲Market Intelligence。該部門使用人工智能、機器學習等新技術開發信用風險工具和模型，爲全球金融市場參與者提供多種資產的數據、研究和分析，從而使其能夠有效管理信用風險敞口，並作出更加明智的決定。

Market Intelligence部門根據評級部門的數據積累和新技術開發了諸多分析工具，幫助投資者有效衡量交易對手和全球投資的信用風險。與標普全球評級大致一致，定量模型提供短期、中期和長期違約概率，以及預先計算的信用評分。具體的分析工具見表3。

同時，標普還開發了RatingsDirect平臺。RatingsDirect將研究分析與全面的市場數據、信用風險指標和動態可視化工具相結合，可幫助客戶研究、繪製和分析跨行業、公司和證券的信用表現和趨勢。

此外，標普還開發了Credit Assessment Scorecards以幫助客戶獲得對決策的信心，以及內部風險評級系統的可靠性。所有主要資產類別都有30多個記分卡，以及領先的基準，包括對90多個行業和國家的風險評分。

（三）惠譽

惠譽集團早在2005年收購了Algorithmics公司。惠譽和Algorithmics的結合共同推動企業風險管理解決方案的技術發展，Algorithmics專業的定量分析能力也增強了惠譽的核心評級業務的競爭力。

目前，惠譽的Fitch solution部門主要進行技術的開發和應用。Fitch Solutions是領先的交易對手信用風險專業人士解決方案提供商。惠譽的基礎金融數據擁有最豐富的市場銀行基本信息、主權國家經濟數據（包括3年的預測數據）以及險企和企業財務信息。藉助交易對手風險解決方案，用戶還可以獲取來自於惠譽評級的信用評級和研究數據，以及金融隱含評級(Financial Implied Ratings)和其他分析，能夠提供有關當地市場動態的洞見和數據背後的內容。可通過多個交付渠道獲取構成交易對手風險解決方案的整套產品和服務，包括桌面和企業應用。

Fitch solution於2017年發佈了數項交易對手風險解決方案(Counterparty Risk Solutions)的重要改進，每一項都旨在幫助風險專業人士更快地做出更多有洞察力的決定。交易對手風險解決方案如今包括精心打造的資訊監測服務、來自於BMI Research(該公司已經與Fitch Solutions合併)的國家風險數據(Country Risk Data)以及銀行排名，這些服務均通過Fitch Connect平臺進行交付。

最新的交易對手風險解決方案使用了機器學習和文本挖掘技術，藉助來自全球數千個資訊源的數據，衡量由用戶定義的銀行組合的資訊觀點。這一獨特的服務使用了針對實體和組合內容的“負值度算法”(negativity algorithm)，它能夠根據用戶行爲，並在其信用風險工作流程框架之內學習交付更具相關度的內容。

（四）歐盟評級機構

在歐盟評級市場，穆迪、標普和惠譽佔有90%以上的市場份額，本土評級機構實力普遍較弱。在三大評級機構拓展金融科技領域的同時，歐盟本土評級機構也在積極探索和開發以數量模型和自動化分析等科技化手段來提升評級技術。例如來自法國的modeFinance公司就使用獨有的數量分析模型爲客戶提供信用評級和風險管理服務，不僅如此，該公司還推出了便於使用的免費企業風險評測服務S-Peek，客戶在輸入企業基本財務數據之後，模型將企業數據與市場因素、行業因素、政策因素等要素整合進行運算，爲客戶提供免費評估結果，客戶也可以付費獲取深度分析。S-Peek操作簡便，可以在手機端運行，爲客戶提供了很多便利。modeFinance公司於2015年成爲歐洲註冊資信評級機構（CRA），受益於信息化評級模式，目前該公司在世界各地均有業務開展。

二、國際評級機構科技化對國內評級公司的啓示（一）金融科技化有助於提升信用風險揭示水平

評級機構可以通過金融科技化提升信用風險揭示水平。如上文所述，Algorithmics公司專業的定量分析能力可增強惠譽的評級業務競爭力。而對於國內評級公司而言，數據科學、雲計算、數據可視化、人工智能等技術的開發應用，可增加歷史數據與信用風險的關聯性，提高建模與定量分析能力，從而進一步提高信用風險揭示水平。

隨着我國債券市場的逐步成熟，債券市場的融資主體和融資工具呈現多樣化，信用風險的複雜性將持續增加。對於科技創新企業和產能過剩行業的風險項目，爲充分揭示受評對象的信用風險，評級機構往往需要多名信評分析師對項目進行深入盡調與研究；財務報表失真等複雜問題，更是需要全面調研以及資深分析師的敏銳判斷。人力分析不僅耗時耗力，還可能由於對於一些細節的疏忽而遺漏風險隱患。大數據、人工智能等科技方法的應用，則可幫助評級機構提高工作效率，提升信用風險揭示水平。以人工智能爲例，人工智能運用智能硬件和計算機程序，模擬人的意識、思維進行信息處理，解決在一般情況下需要人腦解決的問題。在進行首次評級時，人工智能可在數據科學的輔助下，通過對海量數據的分析和處理，對目標對象進行信息覈實、經營軌跡分析等來更加準確的甄別目標對象的信用風險要素，並根據預先設置的流程，對受評對象展開全面分析，而評級分析師則只需根據AI分析結果以及個別複雜風險點進行重點分析。此外，人工智能也可對受評對象進行實時監測，確保在信用質量發生不利變化時，及時進行信用預警，從而實現對企業的及時信用監控。此外，金融科技化對評級公司工作效率的影響也可體現在資料收集和盡職調查、跟蹤評級等諸多方面的效率提升。

（二）金融科技化有助於拓展評級公司核心業務

評級機構可以通過金融科技化有效拓展評級業務覆蓋的行業和領域，提升市場份額。上文提到，標普在2015年對SNL Financial的收購，使標普的銀行和保險業務得到了強有力的補充，也使其能夠成爲全球資本、商品和企業市場透明和獨立基準、分析、數據和研究的領先提供商。而穆迪也通過一系列金融科技化舉措增強了其對於結構化產品、保險行業和房地產行業的資信評估能力。

目前我國債券市場正處於快速發展階段，債券發行的行業、品類不斷豐富，資產證券化市場更是飛速擴張。據統計，今年一季度，信貸ABS和企業ABS的發行量均呈現大幅增長，延續着2018年的增長勢頭。其中，信貸ABS發行量爲1,238.42億元，同比增長56.95%；企業ABS發行量爲1,898.54億元，同比增長45.68%。在非標監管趨嚴和全社會去槓桿的政策引導下，預計資產證券化的種類仍將持續豐富，例如目前仍處於試點期的不良資產證券化等，仍有很大的發展空間。而對於愈發複雜的底層資產，評級機構的科技化有助於其提高評估能力和評估效率，增強行業競爭力。

此外，REITs作爲盤活存量資產的重要工具，是中國房地產金融化道路中至關重要的一環。近期，國務院發展研究中心相關人士表示，公募REITs首批試點產品預計將於近期推出，萬億公募REITs市場再次引起關注。2019年初及2018年末，中國人民銀行、上海證券交易所、深圳證券交易所也分別發聲積極推動公募REITs的試點工作。對於這一巨量市場，評級機構的科技化可提高其在公募REITs市場中的參與度，獲得增量業務收入。

（三）金融科技化有助於評級公司開拓創新業務

穆迪的Moody’s Analytics部門、標普的Market Intelligence部門以及惠譽的Fitch solution部門，分別作爲國際三大評級機構轉型發展的重要支點，均致力於成爲交易對手信用風險解決方案的專業提供商。三大評級機構的金融科技化也大多由上述部門完成。

根據穆迪和標普的2018年年報，穆迪的Moody’s Analytics部門2018年營收11.34億美元，佔穆迪2018年總收入的25.53%；標普的Market Intelligence部門2018年營收1,833億美元，佔標普2018年總收入的29.29%。穆迪和標普目前分析業務的財務優勢在於增長潛力大，穆迪2018年分析業務收入的增速高達36%，與小幅收縮的評級業務收入形成鮮明對比。然而，2018年穆迪與標普的分析業務利潤率都不高，與利潤率超過50%的評級業務相比，差距明顯。

三大評級機構針對分析業務的頻繁收購，以及分析業務目前在三大評級機構中的收入佔比，足以說明數據分析業務巨大的市場潛力。國內評級機構對於金融科技的提前佈局，將有助於國內評級機構提高對賣方的服務能力，開拓其創新業務市場。

當然，由於我國金融市場發展的歷史較短，整個金融市場科技化程度尚顯薄弱，和美國金融科技行業相比，我國的獨立金融科技第三方尚不成熟，國內評級機構的金融科技化更多需要依靠內部研發實現數據和技術的變現。現階段對於我國評級機構而言，通過金融科技化實現高質量信用數據的積累、整合更爲重要。

（四）金融科技化有助於評級公司降低運營成本

前文提到金融科技化可幫助評級公司提高工作效率，而工作效率的提升在很大程度上則意味着運營成本的降低。標普在收購SNL Financial時曾預計該筆收購到2019年可爲標普節省約7000萬美元的成本。對於國內評級公司而言，金融科技化同樣可在多方面實現運營成本的節省。大數據、人工智能的應用可在提高評級效率和風險預警及時性的同時減少人力投入，並將評級分析師從紛繁的基礎資料蒐集整理工作中解脫出來，分配更多的精力專注於行業研究與重大風險隱患分析。而云計算的應用則可降低金融科技化過程中的硬件投資成本，實現金融科技的效益最大化。

區塊鏈技術作爲未來信息數據存儲和交互的重要技術發展方向，在逐漸從概念走向應用，而區塊鏈技術降低信息不對稱的屬性，也將顯著降低評級公司的運營成本。目前，金融業對於區塊鏈技術在審計、數字資產、信用體系建設等方面已經開展了一些探索。如德勤利用區塊鏈技術中信息可追溯、不易篡改等特點，構建了Rubix基礎平臺，通過與核心客戶的Sap、Oracle等數據庫對接，自動獲取並記錄客戶財務信息，防止篡改或僞造財務報表。部分專家也提出，可以將房產等實物資產以電子權證方式存儲在區塊鏈上，並藉此開展金融信用服務。由此可見，未來對於成熟區塊鏈技術的應用可顯著降低評級公司的盡調成本，並減少信息不對稱與財務造假的隱患。

三、金融科技對評級監管的影響（一）金融科技的積極作用1、金融科技有助於提高評級監管效率與準確性

金融科技最顯著的作用是有助於提高評級監管的效率。金融科技中使用的數據來源更廣、種類更豐富，尤其是基於互聯網技術所使用的數據具有很強的時效性，並且留有痕跡、容易追蹤，相對於傳統數據而言，金融科技所採集和使用的數據更加全面、準確。此外，爬蟲、大數據、雲計算等技術的發展實現了對大量數據的高效採集、有效整合、快速分析、深度挖掘，提高信息分析的準確性，降低信息的不對稱性；人工智能、深度學習等創新技術通過對市場或機構的積累知識來幫助評級機構和監管部門識別需要進一步分析的問題。因此，金融科技的應用不僅是提高評級和評價機構的效率和準確性，同時也有助於提升監管部門的風險防範和監管決策水平，使評級監管更加準確和有效。

2、金融技術有助於發現監管盲區

金融科技作可以幫助發現一些從傳統的應用技術中無法識別或尚未識別的領域，而這些領域可能是引發重大風險的監管盲區。傳統應用技術的邏輯基礎大多數是建立在經確定的具有因果關係的歷史數據或歷史經驗之上，然而在現實環境中，特定事件的主要因子不一定能完全被識別，且未來事件發展也不一定會遵循歷史路徑進行。藉助金融科技對現實世界測試，可以發現和確定可能遺漏的經驗關係，並建立相應方式進行有效利用。在評級領域，可以利用金融科技以識別尚未發現的重大風險因子和關係，並將這些因子納入監控範圍，有助提高評級機構及監管機構的風險預測和防範能力。

（二）對評級監管的挑戰1、行業業態改變對現行監管框架的挑戰

隨着越來越多的金融技術應用到評級產品或服務以及債券市場中來，債券領域的經營環境與經營模式、流程、機制、技術等都正在發生改變，其中所隱含的風險所呈現出來的具體特徵也在發生變化。因此，圍繞現行評級行業業態和風險特徵所建立的監管框架在新的業態環境下的適用性、有效性較低，使得監管面臨着較大的挑戰。一是，新業態下的監管框架所基於的前提或假設發生改變，促使傳統監管框架適應行業發展而改變。但是監管的優化速度往往落後於行業和技術的發展，導致監管“真空地帶”總是存在。二是，監管框架難以捕捉全部金融科技業務，可能出現監管套利的情況。三是，新技術應用由於運行時間短，未能充分驗證，可能存在被忽視的重大潛在風險。

2、對人才和基礎設施的挑戰

隨着金融科技的快速發展，傳統監管手段、知識結構、基礎設施等已不能滿足金融科技帶給市場的變化。

一方面，金融科技對監管專業能力形成挑戰。金融數據模型的複雜性和不透明性以及金融技術的快速發展對監管部門的人力資源和勝任能力方面提出了更高的要求。監管部門需要配備相應的高層次金融科技人才，並能及時更新知識結構。然而現狀是，整個市場高層次的金融科技人才都十分稀缺，監管部門的金融科技人才更顯配備不足。隨着金融科技技術的大量、廣泛以及深入的應用，監管部門在專業能力方面面臨着嚴峻的挑戰。

另一方面，對金融科技相關的業務進行需要搭建相應的基礎設施，在設施搭建完成之後，未來長期的運行與維護過程中仍然需要投入大量的資源，這就要求監管部門具備高效的組織能力、運營能力、管理與控制能力以及設施出現各類故障時的應急解決能力。

3、金融技術本身以及使用者的過度依賴可能帶來的負面影響

一是，部分技術的仍處於發展初期階段，技術本身並未達到成熟就投入使用，穩定性較差且可能存在較多的未知風險。底層技術的固有缺陷或設計缺陷、金融科技“快速”反應與順週期性等特點一定程度上可能產生或加劇波動，增強了風險的可能性，放大系統性風險。

二是，由於風險未知或適用範圍較小，部分提供服務的金融機構或部分服務遊離在監管範圍之外或被監管的程度較低，也增大風險監測和管控難度。

三是，金融科技公司、評級機構、監管機構以及其他評級使用機構可能過度依賴於金融科技技術，反而弱化了機構應具有的風險管理和響應能力，從而低估風險的大小或應對不足。

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