基于票據行為數據的商機挖掘和風控機制研究

周炳 王昌洋

在金融領域，商業銀行作為社會主體經濟行為的終端媒介，沉淀了大量“經濟行為數據資產”，在此類經濟行為數據中，企業使用商業匯票形成的票據行為數據具有數據量大、商業價值高、數據標準化、易獲得等特點，是開展數據分析的良好對象。

票據行為數據的特點

數據體量大。票交所數據顯示，2022年商業匯票簽發量27.4萬億元，各類流轉業務量達到195萬億元，涉及企業數估計在300萬戶左右。

與企業經營管理高度相關。企業通過開立商業匯票，能夠實現賬期管理、優化現金流、商業信用變現、低成本使用銀行授信等經營管理目標；供應商作為收款方支持商業匯票結算，能夠獲得更佳的商業折扣，收到的票據既可以完成融資變現，又可以繼續向上游背書支付，也可以持有至到期獲得時間價值收益。

票據行為高度標準化?！镀睋ā窂钠睋囊叫砸幏秾ζ睋袨檫M行了明確定義，在其下位的部門規章和自律規則等對各類票據交易行為的標準和業務規則作出了進一步的說明和約定。

票據行為信息化程度高。首先是電子票據全面普及。截至2022年末，電子票據形式的票據業務占據絕對主導地位，業務量占比達到95%以上。其次是票據信息電子化。在票據通過場內交易的背景下，相關信息通過標準化的電子報文進行存儲和傳輸。

票據行為數據及其獲取邏輯

在紙票時代，票據行為通過在紙質粘單上簽章予以確認和驗證。如今，電子票據占據絕對主導地位，電票的票據行為數據依托于上海票據交易所（以下簡稱“票交所”）系統的數據電文進行記錄，在發生交易時，票交所會通過電子報文向買方推送票據基礎信息、該筆業務信息、歷史交易信息等。

票據行為數據的來源

作為票據交易主體。商業銀行可以作為票據業務的參與主體，在交易發生時獲取標的票據票面信息及交易時點之前的全部歷史信息，以貼現業務為例，交互過程見圖1。

作為票據業務代理節點。商業銀行作為企業開展票據業務的代理節點，將在票交所轉發或通知相關報文時，收到標的票據的票面信息以及交易時點的全部歷史信息。以企業作為被提示付款方的場景為例，交互過程見圖2。

根據上文所述，在不同交易節點介入可以獲得不同數量的歷史交易信息，整體而言，在票據生命周期內，介入的節點越多，介入的時間越靠后，獲得的票據行為數據就越豐富，與節點距離越近的交易時效性越強，如圖3所示。

商業銀行如何積累票據行為數據

如前所述，除了提高自身承兌、貼現等業務的體量外，商業銀行可以從以下幾個方面著手，增加內部系統中積累的票據行為數據量。

第一，提升企業在本行的票據功能使用率。從數據積累的角度來看，商業銀行如果能夠成為企業的票據主結算行，將能獲取大量該客戶實時票據收付信息等，對于用戶分析而言更具商業價值。同時，商業銀行提供的票據業務服務具有同質化的特征，在“跑馬圈地”的過程中，需要商業銀行進一步打磨自身的前端和后端服務，輔以配套的營銷激勵和宣傳措施，打造品牌效應。

第二，創造額外的銀企交互節點。即在不改變企業客戶票據使用習慣的前提下，通過靈活的票據池、票據托管等產品模式，創造額外的銀企交互節點，鼓勵客戶通過本行票據賬戶實現票據歸集。

第三，開展更多二級市場交易。二級市場頭部效應明顯，做市商多為大型國有、股份制銀行，交易效率高、票量大。因此，商業銀行可以更多與頭部機構開展轉貼現、回購業務合作，以此獲得大量票據行為數據，但應綜合考慮本行經營目標、授信限額和資本限額方面的影響。

基于票據行為數據構建數據中臺

總體架構

本文所述的數據中臺架構主要可以劃分為三個層級，底層是票據行為源數據及關聯系統數據，中層是經

過預處理的源數據及標簽庫和模型庫等，外層是基于中層標簽和模型的營銷支持類應用、風險控制類應用（見圖4）。

數據處理及模型構建

源數據預處理

商業銀行在對票據行為數據開展商業化應用之前，需要內部系統基于票交所報文存儲的行為數據進行預處理，主要分為以下三個方面。

第一，一級市場數據和二級市場數據整合。在票交所交易規則下，二級市場交易報文只向買入方/逆回購方推送票據基礎信息、兌付責任主體信息等，票據歷史交易信息相對簡化，因此，該數據與銀企/企業間交易（一級市場）獲得的票據行為數據要素存在差異，需要通過向票交所額外申請查詢將二者的數據結構統一。

第二，數據去重和可拆分票據的處理原則。由于商業銀行可能會在同一張票據的不同時間節點介入，內部系統會出現同一張票據的多條數據記錄。此外，2022年推出的新一代票據業務系統支持票據拆分操作，拆分金額通過“子票區間”號進行識別，在處理源數據時，需要商業銀行以“票號+子票號”作為唯一識別，采用適當的方法進行數據去重和模擬拆分。

第三，與行內其他系統的數據關聯。票據行為數據需要與其他數據關聯分析才能發揮更高的商業價值作用，如商業銀行內部的客戶信息管理系統、客戶關系系統、信貸核心系統等，應從管理上打通不同系統的數據使用，避免數據孤島問題，為后續的模型構建打好基礎。

構建標簽體系

在完成對源數據的預處理后，應基于商業邏輯建立起客戶標簽體系。這里需要注意的是，由于單家商業銀行通常無法獲得客戶全量票據行為數據，基于全量數據的特征分析會導致結論背離。因此，在構建標簽時盡量采用絕對值分檔、指定事件觸發等方式，盡量避免宏觀的分析視角。標簽體系如圖5所示.

營銷應用方案

實時機會的營銷方案

實時收票行為的營銷機會。企業收票行為代表有較高可能辦理貼現業務，目前市場上貼現業務競爭十分激烈，商業銀行在開展營銷時，一方面需要充分利用營銷機會的時效性，及時觸達客戶；另一方面，需要制定針對性的報價策略。具體來說，需要做到以下三個方面：第一，營銷信息高效傳導。建立高效的營銷信息傳導機制，同時建立配套的系統和應用，將商機迅速傳導至一線客戶經理。第二，指導價格體系貼近市場。指導價格通常是客戶對本行價格水平的第一印象，也是一線經營單位報價的準繩，因此，指導價格需要足夠貼近市場才能獲得客戶貼現合作的資格。第三，單筆價格策略靈活。在指導價格的基礎上，針對具體業務應充分利用數據帶來的信息優勢，了解客戶收票的金額、期限、承兌行等核心要素，具體談判時可在價格敏感的品種適當讓利，在價格不敏感的品種適當加點，考慮業務的綜合收益。

實時付票行為的營銷機會。在企業商業貿易結算時，對于不同的結算方式，收款方往往會根據結算方式的流動性或變現成本，要求設置價格折扣或融資利息補貼，如果客戶存在實時付票行為，營銷時可以引導客戶由原來銀票支付改為貼現后付現金；當現金折扣大于貼現利息支出時，客戶可以增加財務收益。

潛在機會的營銷方案

潛在機會適用于與本行票據業務合作關系不密切的客戶。此場景中，在制定營銷方案時，首先需要取得客戶的信任，可從本行業務的差異化優勢或滿足客戶特定需求的融資方案入手。

潛在貼現機會。經過數據分析后存在潛在貼現機會的客戶，通常是與非本行機構或民間機構存在票據融資關系的客戶，營銷方案可從以下兩方面入手：第一，替代民間融資。向客戶充分提示非金融機構貼現的非法性和操作風險，以及銀行與民間機構利息計算方式差異導致的價格認知誤區，引導客戶與銀行機構合作辦理貼現業務。第二，同業競爭策略。首先，可以通過行為數據了解客戶主要合作銀行，側面了解該銀行的票據產品體系、價格模式以及該行與客戶合作的非票業務；其次，找到本行業務政策的差異化競爭優勢，若本行均無顯著優勢的，可以靈活運用新戶優惠、大單單議政策等。

潛在承兌機會。對于潛在承兌機會，通過票據行為數據可以得知客戶合作的主要銀行，對于他行給予的授信條件等信息需要進一步開展線下調查?？紤]能否替代他行份額或先作為客戶的備選授信行，在制定融資方案時亦可考慮用“承兌+收票人回本行貼現+買方付息”的模式，綜合考慮承兌和貼現兩端對本行的收益貢獻制定承兌定價方案；或在合作初期從供應商貼現業務入手，用出票人付息貼現模式，本行為出票人提供具有競爭力的貼現報價，做大供應鏈客群。

供應鏈機會的營銷方案

幫助商業銀行尋找核心企業的上下游客戶。通過分析核心企業的背書前后手，承兌業務票面收款人等，可以幫助商業銀行找到上下游多級的供應商及銷售客戶，對其中尚未與商業銀行開展業務合作的客戶，運用各類供應鏈產品，進行針對性營銷。

以核心企業為中心開展票據融資業務。以典型的“M+1+N”供應鏈模型為例，商業銀行可對上下游名單進行分析，結合實地調研，判斷核心企業（即“1”）對上游企業（即“M”）和下游企業（即“N”）的相對商業地位，選擇核心企業相對強勢的一端開展營銷。第一，“1”相對“M”強勢。商業銀行可以積極營銷承兌業務，通過票據結算的方式節約“1”端現金流，亦可以組合“買方付息+回貼”，為產業鏈注入低成本資金；對于非本行承兌的票據，可以由核心企業與本行集中進行貼現議價，相對于中小型供應商單點詢價，可以幫助供應商降低融資成本；對于商票，可以引導企業通過“商票結算+包買”的模式，實現商業信用變現。第二，“1”相對“N”強勢。在“1”已接收票據結算的情況下，營銷“1”端貼現，幫助企業獲得商業折扣貼現息之間的差額收益。若“1”基于商業地位采用現金結算，可以引導“1”由現金結算改為票據結算，一方面可以幫助“N”端節約資金流，另一方面運用商業折扣和貼息政策幫助“1”獲得額外收益。

基于票據行為數據的風控方案

資金掮客識別模型。通過對客戶票據流轉關系網的分析，對已認定為非法票據中介企業的高頻交易對手進行識別，防范合規風險。同時，可以通過分析企業票據行為習慣，通過名稱關鍵字、交叉背書、日內多次交易、異?？缧袠I票據流轉等指標，結合資金流向、財務數據等信息構建“懷疑模型”，在實際辦理業務的過程中，通過線下方式進行進一步認定。如“數量眾多的共同背書前手”“再前手行業及地區分散”“一至兩天內連續背書多手”等。

資金流向分析。票據貼現屬于信貸業務，資金流向的管理遵照一般貸款的標準執行，此外，若出現票據貼現資金回流背書前手等事件，商業銀行也會懷疑持票人取得票據的交易背景的真實性。因此，除關注貼現資金收款方與貼現業務對應票據前手的回流外，也可關注企業高頻背書前手，如有資金流向存疑的情況發生，可提示業務人員做進一步的排查核實。

承兌人風險預警。商業匯票的信用風險主要集中在承兌人即第一付款責任人，其中銀行承兌匯票的承兌行信用風險由于票交所實施了到期直接扣劃付款責任人機構備付金的機制，信用風險總體可控；在商票方面，可以通過歷史行為數據分析承兌人對提示付款的應答處理情況，對于存在多筆拒付記錄的，應進一步開展調查。

已預警客戶上下游關系識別。對于已認定為高風險客戶、逾期客戶的，商業銀行可以通過票據行為數據分析其上下游，在評估上游供應商信用風險水平時進一步了解高風險/逾期客戶的銷售份額以及存量應收賬款、應收票據的占比；在評估下游經銷商信用風險水平時，了解其在產業鏈中為高風險/逾期客戶實際墊資的情況。對已有信用風險評估體系作進一步補充。

票據行為數據使用的合規性探討

根據前文所述，商業銀行積累票據行為數據主要分為作為交易主體獲得的數據和作為代理節點獲得的數據。作為交易主體獲得的數據，商業銀行作為票據接受方，在獲得票據時有權了解票據歷史信息，此類數據的獲取和使用是合理、合法的。

對于商業銀行作為代理節點獲得的數據，作為系統服務方，客戶的交易操作由開戶行代其與票交所進行報文交互，期間形成的行為數據等信息，所有人應是企業而非銀行，若銀行主張該數據的使用權并對其進行加工處理，則需與企業簽訂授權協議，明確信息的授權范圍、期限、使用限制等，并充分提示客戶相應的風險。同時，商業銀行應將票據行為數據的使用嚴格限制在內部營銷管理和業務風險控制中，嚴禁對外泄露、交易客戶數據。

結語

票據行為數據具備大數據分析的應用基礎，商業價值較高。本文介紹了票據行為數據的產生和獲取邏輯，并從搭建數據中臺、營銷支持方案、風險控制方案三個方面開展分析，最后對客戶數據的采集和應用給出了合規性建議。在商業銀行數字化轉型背景下，本文為票據行為數據的應用提供了借鑒和參考。

【參考文獻】

[1]陳健恒，徐永紅，陳蓓等.基于大數據架構的精準營銷模式研究[J].現代金融，2022（10）：30-35.

[2]郭煌，阮子琪.消費者權益保護視角下的“大數據殺熟”探究[J].中國市場，2022（23）：182-184.

[3]曹明睿，曾沙沙.數字經濟背景下消費者權益保護[J].哈爾濱師范大學社會科學學報，2022，12（2）：76-81.

[4]陳杰，趙峰.大數據在商業銀行客戶營銷中的應用研究[J].金融縱橫，2022（1）：65-70.

[5]蔣扣蓮，袁靜靜，劉歆.大數據助推銀行對公業務數字化轉型研究與實踐[J].中國金融電腦，2021（5）：50-53.

[6]馮玥.商業銀行大數據技術探索——從日常交易流水到價值客戶發現[J].上海金融，2020（8）：72-79.

[7]趙亞軍.論用戶畫像和金融消費者權益保護[J].北京政法職業學院學報，2019（4）：53-56.

[8]鄧典雅.大數據背景下商業銀行精準營銷的設計與應用[D].華南理工大學，2018.

[9]周文凱，余宣杰.基于金融行為數據的商業銀行大數據實踐[J].中國金融電腦，2017（12）：49-53.

[10]王少劍，林舒.大數據技術在商業銀行對公營銷中的應用[J].海南金融，2016（3）：70-73.

[11]張湛梅，羅蕓，屈強等.基于客戶移動互聯網內容偏好的大數據精確營銷體系搭建[J].互聯網天地，2013（4）：1-6.

（作者單位：上海農村商業銀行公司金融部）

責任編輯：董?治