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主题:科技服务 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2023-12-23

科技服务论文范文

《应用金融科技服务科创项目》

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金融支持实体经济已成为共识,如何支持各方都在探索实践.最具挑战的是应用金融科技支持科创“双创”项目.面对互联网时代市场变化快、技术创新和应用层出不穷,“双创”科创项目的盈利模式趋向复杂,商业模式翻新,跨界趋势明显,应用金融科技识别项目“好、坏”精准金融支持,具有非常广阔的应用前景和市场价值.本文探讨智能评价体系构建,并重点应用金融科技支持科创项目提出建议.

科创项目特点与识别难点

科创项目识别困境.科创企业最初都是中小微技术创新企业,这类企业生命周期特殊,通常寿命短,风险大.国际上中小企业平均寿命为3~5年,硅谷存活率一般不超过10%,我国科创企业可能寿命更短.据不完全统计,截至2019年11月,崩盘跑路、知名的互联网金融企业就超过200家,涉及投资金额可能超过3100亿元,投资者损失惨重.对于初创期的创业项目,死亡率更高,从目前的现实市场环境来看,保守估计成功率恐怕只有千分之一,这就增加了项目识别困难.目前科创项目识别遇到五大挑战:一是缺乏规范化判定标准,主要依靠主观评定;二是项目信息数据的海量化、碎片化;三是科创项目民营企业多、概念多、小微多,成立时间短,初创资本少,几乎无抵押;四是尽调成本高,项目评估效率较低,存在成本与效率矛盾;五是尽调信息真实性考证难度大,没有自信用机构,无法识别风险.面对数量庞大的项目信息,不知道到底该相信谁?现行的识别途径一般是投资人和客户经理通过参加创投大赛、创业创新项目投融资对接会、各类主题峰会、小型创投咖啡吧、企业推介会和沙龙活动等,现场交流,实地考察.再就是借助各类互联网投融资信息交互平台,以及政府、高校、投融资机构、科创园区、众创空间、孵化器和行业协会等举办的线上线下活动,汇聚大量的项目信息,再好一点就是借助人民银行、证监会、工商、税收、海关、中小企业局等政府部门线上公开的企业信息,比对筛选进行初步验证.这类做法获得的信息海量化、碎片化,不能降低识别的时间、人力成本,也无法提高识别效率,带来项目识别风险,尤其是早期项目识别的难度更大.

传统项目管理需要变革.投资机构、商业银行的项目管理通常依赖于传统手段,投资人、客户经理发现项目信息,评估部门进行项目评估,最初依据的就是企业会计报表(一些新项目更看重政府背景、批文),对于小微企业、初创企业可能存在资产负债表不规范,损益表难看,所有者权益表缺损不实等.税务、海关报表真实度高一点,但也未必可得.这些特点加重了项目评估真实性风险.一些机构开始引入大数据技术,进行批量化处理,但是普遍担忧成本高不赚钱,项目资产质量忧、潜在损失.国内各类机构项目评估技术出现同质化,稀缺项目一哄而上“抢单”,人为增加风险控制难度.可以说项目缺乏金融支持已成为社会痛点,科创项目识别成为金融支持实体经济难点,迫切需要新的技术.

金融科技应用在项目管理中的价值.智能评价即人工智能+项目识别的结合体,通过数字技术,依托大数据、云计算,发现影响评估的关键因子和系数,通过模型运算,实现机器识别和进行项目分析评估、风险偏好分析.借助智能风控建立项目评估规范化标准,可以降低主观性影响,利用大数据技术,可以提升数据真实性及有效性,降低项目尽调成本,提升项目评估效率.应用金融科技可以把传统项目分析变成直接可用的互联网软件服务,大大减少人为主观因素影响,客观科学,提高项目识别效率和准确度.换言之,通过数据驱动选择,解放客户经理,节省风投时间.

项目识别管理中投资人、客户经理绝大多数受制于所拥有的资本有限,识别项目风险的能力参差不齐,需要耗费大量时间和人力成本,对所获项目信息进行分类、分析、识别判断和必要尽调,效率低下.引入人工智能就能有效进行信息数据过滤,进行甄别真伪.无论项目识别进行投资或信贷,最希望价值互联和精准数据智能匹配,这就要借助以互联网和移动互联网技术所引领的信息交互模式,帮助投资人与自己投资需求相匹配有价值的项目融资信息数据.人工智能在海量碎片化的创业项目融资信息数据中,可以实现精准项目价值分析和风险识别.

应用金融科技识别项目模型构想

应用智能评价可以有效识别投资项目、配置金融资产,在美国金融资产投资方面平均有60%、70%借助智能投顾.普华永道预期全球资产管理规模在2020年将高达102万亿美元,麦肯锡估计通过虚拟咨询服务的潜在个人金融资产价值将达到13.5万亿美元,智能投顾作为虚拟咨询的重要组成部分,必将受到更多的青睐.普华永道研究表示,未来我国会更多走向金融资产的配置.同时,由于智能投顾所对应的中低端客户群体在中国有很大的客户基数,且对于互联网产品接受程度较高的年轻一代正处于财富快速积累阶段,未来智能投顾市场范围将会有较大的上升空间.据不完全统计,目前国内宣称具有“智能投顾”功能或者正在研发“智能投顾”功能的理财平台已经超过二十家,主要包括京东智投、聚爱财PULS、宜信投米RA、钱景私人理财、蓝海财富、弥财、来钱、微量网、资配易、胜算在握等,并且陆续还有平台跟进,加入智能投顾的大军.

目前项目识别依然主要靠专家经验和传统技术,但是面对更多的不确定性和频繁的市场变化,借助金融科技,应用智能风控将是项目识别的重要补充,把大数据、人工智能、云计算等金融科技综合应用到风险控制环节,前置精准风险评估,将给各类金融、投资机构带来新的管理模式.

理论与模型构建思路

目前在项目识别时,银行或投资人先要比对信贷政策、公司风险偏好或行业禁入等,然后根据财务状况,如把反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力、成长能力的财务数据输入系统,进行打分、评估,最后投资决策.这里应用的都是过往业绩数据或行业专家经验,存在主观性和滞后性.应用智能风控,则根据因子影响程度,选取具有代表性的财务指标和非财务指标,使用各种分析法对所选取的指标进行降维处理,如应用因子分析法计算出因子得分函数,对公司价值进行相对评估.研究結论表明,基于相对估值思路的因子分析法能有效对公司的价值进行评估,在一定程度上帮助投资者筛选出行业中表现较好、投资价值较高的公司.但是基于相对估值思路的因子分析结果在数据极端的情况下会出现偏离,需要智能风控对公司价值进行评估时将相对估值与绝对估值结合使用,通过多维度、多元化的方法对公司进行价值评估,为投资者提供更为准确的评估结果.

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