现在谈金融不谈科技，总觉得缺了点什么，这既是发展的需要，也是现实的选择。做了很多年证券化发行和投资，看了很多的项目，总的感觉还是太关注“主体、结构和增信”这老三样。今天论坛主题很好，“智能驱动资产证券化”，也引发了新的思考，也许科技的进步和运用，会解决我们现在的担心和顾虑，有些问题通过技术手段可能就不是问题了，更有利于促进资产证券化的发展。

资产证券化发展过程中的痛点

今天的主题词有两个，一个是“智能”，一个是“驱动”，智能是为了驱动，驱动是为了解决什么呢？这就需要了解目前资产证券化发展中存在的痛点，当然这能够举出很多，但就和智能相关而言，我认为痛点主要包括五个方面。

一是有效资产包构建难。资产池在构建时，基础资产合格标准、分散度、资产质量、期限结构、投资收益、风险状况等等，既要满足发行人要求也要满足投资人要求，这样多维度的标准，使得选定一个合适的资产组合变成了一个难题，产品设计者往往需要进行很多轮资产的沟通和调整，最后可能是牺牲产品的精细化构建，选择以相对常规的产品规则去迎合市场所需；也可能是牺牲了好的资产，却发行不出好的价格。如何构建合适的资产包，如何定义合理的结构，既满足发行人的诉求，又贴合投资人偏好，从某种意义来说，这是在解一道最优化问题，显然，仅靠手工或经验很难做到。

二是底层资产分析难。基础资产类型众多，有的小而分散，有的循环不断。对资产的真实性、合规性，权利完备性的核查，现金流、违约率的合理性，持续购买的规范性、非分散资产的风险分析等等，都会影响投资判断。当前公开披露的信息还不能支撑有效分析，比如有些项目，看动静态池数据推算违约率也就1%多点，但大家知道现在债券市场违约率都1%左右了，连银行信用卡这种公认优质的资产违约率也到2-3%了。这时该怎么办？我们是相信分析结果呢，还是再全面调查呢？往往由于时间较紧、信息获取较难、分析手段不足，间接导致在投资分析时，“主体、结构和增信”必然成为最有效的方法。

三是存续期间管理难。银行常讲“三分贷七分管”，做投资也一样，在存续期间，由于风险监测、排查、预警措施还不完善，证券兑付准确度，资产的持续循环购买，不合格基础资产赎回或替换，持续的现金流归集、维护和划转，基础资产质量的变化等等，都成为存续期管理的难点，也是风险防控相对薄弱的环节。

四是公允价值交易难。在数据真实的基础上，ABS交易的核心是现金流的计算，目前ABS的基础资产种类较多，且每包现金流期限结构、资产质量等存在较大差异，而投资人可获得数据有限，现金流测算较为复杂，从而其估值定价较为困难，当前市场还没有相对公允的“标准语言”能够统一现金流计算，因此也影响了ABS的二级市场流动性。

五是资金混同管理难。原始权益人和资产服务机构往往是不分离的，大多数情况下资产虽然转让了，但归集的资金还是会划入原始权益人的账户，这样基础资产和原始权益人的自有资金很难做到严格的隔离，有的做到了，但在实际中资金还是很难监管到位，有的项目，底层资产很好，现金流也很好，但由于监控很难，资金被混同使用，最后又变成了主体融资。

如何有效运用科技手段支持证券化发展

知道了痛点，接下来，就是解决痛点，这就不得不说另一个主题词“智能”，可以说，ABS业务链条上的科技应用还在内部初建阶段，多数机构仅仅搭建了支撑其业务运行的管理系统，实现资产出表管理、证券兑付和报告出具等基本业务功能。还远远达不到智能的要求，智能的运用有很多方面，但最关键的是解决基础功能，我们认为“数据、标准和模型分析”是关键基础。  

“数据”是所有问题中最为关键的部分，也是实现有效分析的基础。而数据的关键又离不开四个关键词：真实、准确、丰富、及时。为此，需要统一定义明确的数据颗粒度、标准格式、输出频率等；需要证券化各方准确、及时的披露数据；需要市场第三方通过数据收集、清洗、整理、分析形成供市场各方需要的内容。

“标准”是形成有效流通的最基础支撑，也是规范化发展的保障。标准的形成，一方面有利于投资分析、估值定价，另一方面也能够通过投资引导资产构成端更加规范。比如对于相对标准的现金流，则需要建立发行文件的标准化、数据流通的标准化、过程披露的标准化、现金流模型的标准化、评级标准化。当然，所谓标准化不是机械的统一，而是做到对业务规则的定义是标准化的，可公开、可被质询。

“模型分析”是机构业务能力体现的核心竞争力，也是智能化运用的体现。随着数据的有效获取，信息的标准完善，未来可以通过大数据和人工智能运用，建立分析模型，有效抓取合意资产，有效管控存续期风险。

当然，信息化的建设是全领域的，只有证券化各方都重视信息化建设，整体证券化市场信息化管理和共享水平不断提升，资产证券化市场的发展将会更加繁荣。比如，原始权益人加强对基础资产的监测、维护，完善系统的业务、账务交互，循环池购买、本息回收和现金流管理。投行提升复杂结构、本息费用计算的设计，满足风险、收益和会计的计算。管理人能够有效评估和分析资产最新状态，具备对产品本息费运算的支持和自动计算，资产存续的跟踪维护以及受托服务报告的自动生成。而作为投资机构应该构建模型，加强对提前还款、违约情景、利差收窄、循环购买变化等压力场景下现金流测算，不断加强资产分析、评估方法、风险评价等，逐步提升模型有效性，对被投对象进行有效的风险识别和风险定价。另外，资产证券化各参与方之间加强系统对接和数据互通也至关重要，这将进一步推动数据标准统一、信息的对称性和估值的透明化。

未来的资产证券化业务，绝不是简单的找项目、投资产，需要挖掘价值，创造价值，并共同维护市场的稳健发展。这个市场现在发展的挺好，风险也相对较小，加强整个市场的信息基础建设和运用，能更有利于市场的长期稳健发展。

来源：微信号：BRI金融观察，https://mp.weixin.qq.com/s/TTon692tp47EaMZNkCWY-A 发表时间：2020年1月7日