2014年，银监会提出了关于财务公司开展产业链金融服务的指导意见，并将格力、海尔等5家财务公司作为开展延伸产业链金融服务的试点单位。与银行相比，财务公司作为倚靠集团企业的“内部人”，在开展产业链金融业务上有着得天独厚的优势。然而，由于财务公司在信用风险管控环节方面技术能力的欠缺，限制了其产业链金融服务延伸的范围。

　　长期以来，财务公司在具体业务开发上多以银行作为参考模板。依据银行开展产业链金融服务的市场经验，产业链服务遇到的风险问题并不比传统的金融服务要少。例如，现在的产业链金融主要基于应收账款融资、存货融资和预付款融资3种基本类型，并组合衍生出其他产品，针对不同的产品需要设计不同的授信流程，流程的复杂性增加了操作风险出现的概率；又如，法律制度体系自身存在的空白，不同区域法律执行效率的差异以及相关合同中涉及的与货物监管、资产处置有关的协议、声明书、通知书等法律形式的多样性，也提高了法律风险管理的难度。而产业链金融作为一项融资业务，首当其冲要面临的依然是信用风险。

　　从实际来看，财务公司在信用风险管理方面缺乏严格的量化分析。究其原因，除同业拆借、对外投资、买方信贷等少数业务外，财务公司主要服务对象局限为集团内部成员，与财务公司间信贷资金往来实则暗含了集团对其风险的信用背书。在这样的机制下，财务公司容易缺乏提升风险管理技术的积极性。

　　目前，财务公司主要依靠贷款分类制度设计判断信用违约风险状况，但这样的设计缺乏前瞻性。从对次级、可疑、损失3类贷款的定义来看，加总而得的不良贷款是基于过去和已发生的事实。从会计核算角度，以此不良贷款作为分子计算得出的不良贷款率，是对已有损失的确认，而不是潜在损失，这意味着对信用风险的警示作用有限。更有甚者，通过对贷款规模的调节，可以人为压低不良率，模糊了对风险的判断。

　　产业链金融中的信用风险管理流程和传统业务信用风险管理流程类似，包括识别、评价和控制3个环节，信用评价指标体系则是整套环节的基础。采用合适的量化模型，并将之融入其中，有助于财务公司对风险的准确把握。然而，由于产业链金融融资模式内涵较以往信贷业务发生了明显变化，因此有必要对业务信用评价指标体系进行重塑。

　　相对于传统的授信业务，产业链金融业务淡化了受信主体的财务特征和行业地位，而是转变为动态、结合真实贸易背景的系统授信管理。其信用评价最核心的特点是把主体评价和债项评级合二为一。这要求在信用风险评价中，不仅考查财务指标，而且考查链条中核心企业资质、担保存货变现风险以及供应链运营状况等因素。

　　另外，财务公司不应忽视运用量化分析对核心企业资质的评价。先前普遍认为，财务公司背靠母公司实力出众，多数在行业中处于核心地位，对上下游合作企业控制力较强。但不应忽略，部分企业集团亦坚持多元化经营，每项业务发展水平却并不平衡，不具备主业突出的行业优势。如果财务公司仅依靠对主业行业地位的判断而不考虑集团其他成员的现实条件，容易漏判、错判成员企业所处具体产业链的核心企业资质。如此一来，便退回传统授信业务的模式。

　　判断产业链核心企业的关键不在于所处产业链的位置，而要看它是否掌握瓶颈约束资源，是否能带动整个链条的发展。假设财务公司集团成员处于食品制造业，食品制造业竞争充分，对销售渠道的依赖性强。在二级产业链条上，成员企业对上游原料供应商或有一定谈判优势，但面对地区性垄断销售商，议价能力偏弱。因此，链条中的核心企业应为集团外销售商。在此情形下，财务公司很难依靠成员单位对上下游的影响有效控制产业链中的授信风险，如果不提升风险防控技术，显然无法将业务风险降到最低。

　　完善产业链信用风险评价指标体系有助于财务公司信用风险模型化的应用。一方面，基于财务会计指标与市场价值指标的计量模型更适合目前财务公司产业链金融信用风险度量。对财务公司来说，选择模型的假设前提与现实环境不至于偏离太大；另一方面，从熟悉的领域入手，从易到难更为妥当。谙熟财务指标内在逻辑、具备较强的财务分析能力是财务公司的优势，因此从财务会计指标类的风险度量模型着手应是较为合理的选择。此外，国内资本市场日益完善，中小板与创业板的设立推出在一定程度上缓解了中小企业信息不透明问题。基于市场数据的计量模型，理论上对企业信用风险的度量更具动态性与时效性。以往受制于数据缺失，如今可以利用公开信息对产业链条上的部分中小企业信用风险进行测算，不失为一种很好的补充。对基于同一类型数据的信用风险模型，优先考虑稳健性。所谓模型的稳健性，是指模型对训练样本与测试样本的预测精度不应存在较大差距。模型的稳健性对于处在产业链金融发展初期的财务公司而言更加重要。一旦模型投入使用，因为新的信用产品申请人与建模总体有差异导致预测准确度产生较大波动，并产生损失，无疑会对财务公司产业链金融后续工作的开展带来消极影响。

　　量化分析并不能百分百预测信用风险的发生，但能帮助财务公司更为科学、准确地认识风险、把握风险。现阶段，财务公司对量化分析，尤其是计量模型的应用还处于初级阶段，基础性工作建设尤为重要。

　　首先，财务公司管理者应主动学习金融风险相关专业知识，推行风险量化管理。产业链金融的复杂性对管理者的专业能力提出了更高的要求，不仅要掌握传统的财务知识理论，还要对金融业务及其带来的风险有深刻认识。财务公司可以从外部吸收风险管理专业人才，也可以将公司内部业务熟练、素质较高的员工选送到其他更具风险管理经验的金融机构进行学习。

　　其次，量化分析产业链金融信用风险是一项涉及众多环节的系统工程，任一环节的纰漏都将影响最终的评估效果。发展初期，财务公司可参照其他金融机构的先进经验，根据业务要求选择合适、已成熟的模型的工具。此时，加强风险量化政策制度建设主要体现为，在数据的收集、变量的选取、公式的构造、模型的建立、校准和测试的过程中，层层把关，形成清晰完整的文档记录；同时，由于一般模型本身基于训练样本的数据而建立，因此在引入测试样本判别结果时，要坚持模型的设立和验证相分离，并在获取最新数据后及时检测模型是否失效。

　　再次，在开展产业链金融的最初几年，企业数据的缺乏会是财务公司遇到的第一个问题，也会影响量化分析工具效用的发挥。对此，财务公司一方面必须切实做好收集、储存、整理与产业链相关的企业财务信息、交易信息；另一方面，应积极探索与银行开展数据信息交流、共享，早日建立自己的产业链数据库。