观点丨税务类数据在商业银行的应用与价值
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渤海银行 于忠义
对于商业银行而言，外部大数据之中，税务类数据无疑是财务关联性强、欺诈难度大、覆盖率高的优质数据。一家企业的税票信息、发票信息贯穿于企业的全生命周期，一家企业的纳税规模可以很好的反映出其业务体量、在行业中的地位、业务发展后劲等。通过数据挖掘，可以从涉税行为信息推导企业营业收入、业务规模、行业排名、业务前景以及债务偿付能力等，进一步将企业的纳税信用转化为融资信用。
缺少抵质押物，中小微企业很难获得信贷资源
由于社会信用体系尚不完善，很长一段时期以来，在信贷业务中，抵押物给商业银行提供了一种安全感。特别是最近几年经济新常态伴随的银行业不良率和不良余额逐年上升，面对一个全新陌生客户，银行信贷客户经理认为今天把钱贷出去，凭空指望借款人靠经营还本付息的风险太大，稍有不慎就会形成不良贷款，只有牢牢抓住抵押物，才是最切实可行的。客户经理的审慎操作没有错，但是一些经营现金流优质的客户在这种情况下失去了融资机会，特别是优质的中小微企业依旧存在融资难题。宏观层面，国家的宽货币政策向宽信用转换不能传递到实处，政策扶持的“精准滴灌资金”止步在中小微企业家门口。
一些中小微企业轻资产，且没有抵押物、没有担保、没有信用风险分担机制，这是中小微企业贷款难的根本原因。另一方面，商业银行管理风险，需要担保、需要抵押物来控制风险。这个矛盾可以从企业方面和银行方面两端分别来解决，在银行方面，推动银行提高对小微企业的风险管理能力，就是要认真分析中小微企业的财务状况和现金流情况，减少对中小微企业抵押品的过度依赖。要解决信息不对称，如果没有抵押和担保，怎么解决？银行就要开发更适合小微企业这种轻资产的没有抵押的产品，就是要充分利用现代技术，特别是大数据技术，对客户进行准确的经营画像，银行可以充分了解企业的经营状况和还款能力，可以不需要担保和抵押。大数据之中，税务类数据无疑是财务关联性强、欺诈难度大、覆盖率高的高质量优质数据。
利用税务类数据，实现信贷精准滴灌
本文所说的税务类数据，是指企业经营过程中涉及的税票信息、发票信息等。这些信息贯穿于企业的全生命周期，可以从企业的税务类信息推断出营业收入、业务规模、行业排名、业务发展后劲以及债务偿付能力等，有利于商业银行将企业的纳税信用转化为融资信用。
已经有越来越多的商业银行开始着手采集和深挖税务类信息，为推动此事，在战略层面明确利用数据挖掘推动银行开发新的产品、提高风险管理技术，同时加强这方面的战略引导，在绩效考核方面加大相关产品考核的比重。在监管层面监管机构在监管评价和监管考核中，明确把提高小微企业信用贷款的比重作为考核的一个重要加分项，来鼓励商业银行使用新兴技术开发市场，优先为优质中小微企业发放信用贷款，来解决中小微企业缺少抵押和担保的问题。
可以说在破解中小微企业融资难的问题上，金融监管机构、税务机构和软件公司均在摸索和创新，深挖税务类数据，总结出大量有价值的模式和流程用于信贷决策，如图1所示。
图1 纳税企业获取信贷路径示意简图
税务机构和银保监机构早在2015年面向诚信的小微企业创新开展“银税互动”融资支持活动。具体做法是，税务机构将企业的纳税信用推送给银行，在依法合规和企业授权的情况下，将企业的部分纳税信息提交给银行。银行利用这些信息，优化信贷模型，为守信小微企业提供税收信用的贷款。企业可以通过银行网点、网上银行来查询适合自身的信贷产品并提出申请，一些地区的税务机构也提供了电子税务局的申请渠道。如图1所示的123路径，这种模式已经成熟，银行业务受制于税务机构的数据开放程度，需要各级政府促进税务机构与商业银行合作，提升银税互动的工作质效，让更多的中小微企业享受税收信用的红利。
另外一种模式是通过深挖税务发票信息，来洞察贷款企业的缴纳税信息、供应链信息、客户和供应商信息以及纳税信用评级等。关联方包括纳税企业、涉税开票软件公司和商业银行。涉税开票公司在纳税企业授权之后，采集其发票信息进行加工整合，建模挖掘分析，形成信用报告。在纳税企业授权之后，商业银行可以参考该信用报告，围绕纳税企业开展客户准入、客户评级、授信、风险防控、业务审批和产品定价等工作。如图1的567路径所示，现在这种模式已经开始趋于成熟，涉税软件开票公司以发票为切入点，通过深耕信贷业务场景，在信用报告上呈现出发票自带“风控信息”，减轻信贷人员审核压力，提升银行监控水平，全面降低系统性信贷风险，夯实金融服务实体经济的根基。
企业直接与商业银行对接（路径4模式），一部分不法企业为了快速以更优惠的利率获取信贷，往往会粉饰财务数据，虚报经营业绩。相对来说，路径123和路径567这两种模式更能够甄别具有优质经营能力的企业，而且已经形成了比较稳定的业务模式，是商业银行税务类数据应用的常见形式。
深挖暗藏信息——以发票为例
企业经营中一些经营行为会留有痕迹，比如一家合法企业的进销存信息，往往会体现在发票信息上，这样就可以通过深挖发票的票面信息，推断出这家企业的行业、区域、供应商、客户、主营业务、产品单价、业务在行业或区域中的占比、企业的现金流等信息，进一步可以构建出企业经营的关系图谱，如果信息量足够大，可以构建出一个行业或更宏观的企业经营谱系，透过这个经营谱系可以很清晰的找到企业间真实的贸易依存度、现金流依赖和信用情况等。
可以从一张普通的发票开始解释，如图2所示，从发票票面上可以划分三部分：第一部分是购买方信息，第二部分是交易产品或服务信息，第三部分是销售方信息。购买方信息可以准确定位客户全称，可以准确定位企业唯一代码，地址、电话信息和开户行及账号可以做交叉验证。这些购买方所涉及数据，可以与工商、司法等大数据关联，获取企业董监高、股权、处罚、涉案等信息，结合宏观和行业大数据可以分析出购买方的需求能力、采购实力以及与供应商间的依赖程度。交易产品或服务信息，可以推断销售商的主营业务、主销产品清单、主营产品单价、产品规格、根据税率可以反推出供应商所属的行业和企业规模，同时可以与行业大数据关联，分析供应商在行业中的交易占比、折扣情况、定价能力等。销售方信息可以通过销售方的名称、纳税人识别号、地址、电话开户行及账号等与工商、司法等大数据关联分析，与购买方信息分析类似，可以深挖出企业的公司治理类信息和经营信息。另外，备注信息里面会注明机动车、物流、附加交易说明等内容，对于深度挖掘数据具有非常重要的辅助作用。
图2 发票信息示意简图（示例）
通过深挖发票信息，可以构建出企业进销存经营中的客户、供应商的关系图谱，比如有一个A面粉公司销售面粉给B食品公司，有一张对应的发票X，B食品公司采购了面粉之后生产出食品销售给C超市，同样也有一张对应的发票Y，这样两个交易场景通过X和Y两张发票把A、B、C三家企业的供应链关系勾勒出来了，如图3所示。如果可用于被分析的信息量足够大，就可以构建出基于发票信息的企业关联谱系，如图4所示。再进一步根据时间序列排序，可以分析企业谱系中现金流基本流量，可以反推估算企业的现金流信息和损益信息。
图3 发票信息关联供应链示意简图（示例）
图4 发票信息构建企业谱系示意简图（示例）
通过关系谱系，可以分析出企业的真实经营数据，比如可以分析出企业的开票金额前十大企业，销项发票税率占比、主营产品的销售结构、销售区域分布、前十大进项票据情况、采购频次前十大企业、采购金额前十大企业、采购商品信息、采购区域分布、水电气等能源消耗分布、上下游关联企业信用情况、上下游关联企业的关联交易情况等，这些关键信息是信贷业务场景中的关键决策参考数据。
目前商业银行并不能直接获得企业的发票信息，是与第三方公司合作，得到授权之后获得相关企业的信用报告，并由此构建企业谱系，开展数据分析工作。
税务类数据安全与监管合规
税务类数据的应用场景虽然广泛，但是必须在合法合规的框架之内运用。税务类数据与企业财务关联性极强，因此商业银行运用税务数据是受到严格监管的。在2017年，为进一步推进银税合作，深化纳税信用信息结果增值应用，国家税务总局印发《国家税务总局中国银行业监督管理委员会关于进一步推动“银税互动”工作的通知》（税总发〔2017〕56号），之后在2019年国家税务总局和银保监会联合印发《国家税务总局中国银行保险监督管理委员会关于深化和规范“银税互动”工作的通知》（税总发〔2019〕113号），这些监管文件中明确要求，一定要在保障信息安全的前提下，加强税务类数据应用。各地税务、银保监部门和银行在“银税互动”合作协议中，需明确各方数据安全管理和保密责任。银行需将企业涉税信息纳入全行数据安全管理体系，确保信用信息传输、存储和使用安全。当银行与第三方公司合作时，需要制定相应的数据安全管理制度，切实防范信用信息泄露和盗用。对于交由第三方处理的涉税信息，银行必须进行脱敏处理，不得将税务明细数据直接推送给第三方。银保监部门要对银行的数据使用及安全管理情况进行监督管理，对存在风险隐患的，应要求限期整改，对泄露涉税信息的应采取相应的监管措施。监管文件旨在要求在合法合规的框架下促进银行和税务部门积极搭建银税合作平台，以共享纳税信用信息、涉税信息为基础，拓展银税合作受惠面，使更多的守信纳税人通过“银税互动”享受融资便利，破解企业融资难题。
结 语
税务类大数据是一片等待开荒深耕的沃土，业务应用空间巨大。在银行业务场景中深挖税务类数据，能在一定程度上掌握企业的经营状况，能洞察到一家企业的供应商、客户清单。随着营改增、金税三期等工程的落地，税务数据越来越丰富，可以从多个维度检验企业的收入、成本、利润、库存、银行账户和应纳税额等。比如，税务机构掌握某个行业的平均利润、交易流水等信息，当一家企业与平均水平不符时，能很快披露出来。
税务类数据更具真实性，银行基于税务类数据发放贷款，信用风险会大幅降低。在贷后管理中，可以通过涉税信息轻松对一家企业的经营状况做贷后监测，掌握这家企业的收入和支出情况，大大降低了风险管理成本。在激烈的市场竞争中，这恰恰是银行紧迫所需。
(注：文章仅代表个人观点，不代表供职单位意见。)
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