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在违约建模的概念上来，我们首先要从100多个指标里面，分析出哪个对于预测风险具有更高的预测能力。用我们的术语来看，我们就是看每个的准确度的比例跟高。做完了之后，我们再进备选选出20几个指标来，然后还要进行多变量的分析，来分析这个变量有没有相关性，来知道在风险建模里面相关性越高，它对于你的建模就会增加噪音。另外从模型的维护，你纬度越多，你显然会增加你模型的资源占用。那么，去掉高指标，同时找出哪个变量在预测风险的时候，在曲线的一个点上的具体的占比是多少。中间我们有很多的建模的技术，像逐步回归等很多的多变的方法，我们都可以把这个模型选择出来，选择出来我们还需要进行稳定性的测试和业务的测试。现在出来之后我们需要来看，在整体的能力都可以达到行业的先进的水平。
我们建模的最基本的原理，我们是看备选模型的预测能力和理论最佳的模型的预测能力的比较，我们分析出来这个模型是不是真正具有前瞻性的。
刚才谈了把数据和专家判断结合起来，是一个行之有效的能够提高你预测准确性的方法。那么，把借款人的风险从债项风险分开，我们要把借款人违约的情况，就是资金状况判断出来，然后把具体借款的时候贷款的条件考虑进去。这两方面的风险分开来看，才能准确地把握企业在这次贷款中的风险。
我们一套方法和体系，要为整个机构的有关人员所理解和掌握，这样才能在使用它的时候、评估的时候，才能准确地、合理地、正确的使用。
那么，支持好的银行管理操作实务就需要风险定价与准入、监管资本和经济资本、作为迈向积极主动组合管理的基础。从组合来看，它达不到董事会在年初设定的风险偏好的目标，我如果再继续保持这些行业的贷款，那么我的评级肯定要下降。那么，如果在董事会没有改变你风险偏好的情况之下，你必须要组成组合。在西方就是风险证券化或者是风险干预，去动态地调整他的组合。或者是我现在不能证券化出去，我可以买入一个信贷保护。这样，因为有了这个信贷保护，我可以降低我组合在这个行业的风险。所以，在西方的动态组合的管理，就是采用各种的市场的工具，包括了资产证券化和CDS的方式，来使你了组合达到我董事会设定的风险偏好的目标。
那么，这样的前提是我一定要对风险准确计量，不然我就不知道我组合里面哪些贷款不行，哪些贷款不能证券化。
金融的衍生工具并不是导致这场风波的根源，那么导致这场风波的根源是什么呢？实际上是犯了我们传统的信贷技术一个最基本的错误，导致了灾难。我们高风险的客户，在高集中度的情况下，我们是不应该做的。美国发放的贷款都是三无贷款，没有工作、没有收入、没有抵押。那么，这样在银行来讲，风险是非常非常高的，没有收入放到违约概率来看，违约的概率很高。那么没有抵押将来还款的时候发生了违约，是很难回收的。这样的情况下，我们是秉持传统风险管理的观点，这些客户很有可能我不应该去把它放进来。
那么，美国的金融工具在发展的过程中，在次贷产生的原因上，一方面是刚才说的信贷发起出了问题。第二方面信贷发出之后，对于监控的组合出现了问题。第三个一旦发生了风险之后，因为资产证券化的杠杆作用，实际上这是3倍到5倍于原始的资产做业务。我资产证券和之后我收回了本金，那么这样的金融机构可以发起更多的贷款，继续做更多的业务。如果，同样的业务只发生了一次，我通过杠杆的撬动。贷款的发起，以及启用我们至少需要两个礼拜，而市场上每年都在出现新的工具，他对这个金融整个系统利用，它对于金融衍生品进行撬动这方面没有进行监管，一旦发生风险之后，这个组织是不可避免是很难控制的。
银行方面希望大量地去发放贷款，投资到其他的房地产市场上去，投资银行不断地去发行债券。
我一个朋友一年挣了3200万美元，即使他失去了工作也无所谓，那么他的主管一年是5000多万，那么他的CEO可能一年是7000多万，这在没有监管的情况下，促成了一个基础行业房地产行业的问题，扩散到了全球的金融行业里面去。我认为这里面有许多的问题值得我们研究，但是我认为金融衍生工具不应该成为这场危机的牺牲品。
刚才提到了金融衍生品，如果应用得好是我们风险的管理很好的工具。我们刚才说风险很高了，但是我可以买一些产品去涵盖这个风险。
那么，我们怎么快速地评估中小企业风险管理该不该给贷款，其实我们有了这样的方法，我们高风险的客户自动拒绝，那么优质的客户我自动批准。那么，我投入的人力可能就是中间的一小部分，根据我们自己的金融机构的能力，我们可以去设置中间这部分的大和小，那么这样能够有针对性的，真正地对于高风险的客户进行分析和评判。
所以，建立了这样的一套好的体系和方法，无疑是可以大大节省我们金融机构的人力，同时使得我们的民营企业、中小企业风险管理快速地得到融资。当然，前提是这个企业是比较健康发展的企业。
这是我们根据中小企业风险管理的财务特点，我们研发的中小企业风险管理的一个评估的方法。那么，这个方法里面分两种企业，一种是有财务报告的，或者是财务报告比较好的企业，那么这种企业我们会在财务报告定量方面占较大的比例，大概是25%左右。那么，如果是这个企业是处于发展期，或者是规模比较小的，还没有相应的财务报告，或者是财务报告的透明度不高，那么我们采用的方法更多地是倾向于专家判断定性的方法。需要说明的是，这些方法都需要进行实际的测验，我们需要进行回收的测试、业务的测试。最后，感觉针对这个银行的客户群来讲，这个评估、打分的方法准确度是比较高的，我们才可以使用。所以，这些方法需要我们到金融机构这边根据咱们的金融机构所在地的市场和客户的情况进行检验，检验之后才可以用。
这是一个事例，我们对于它的稳定性等等的方面都进行了分析，这是在西方针对他们的数据进行检验的，如果我们以这个作为起点，放到我们中国的金融机构里面去，用我们自己的数据进行检验，检验之后进行调整，调整之后发现比较好的，就可以进行自动化的工作。
但是，如果有了这么一个统一的方法，我们就可以使我们评估的方法和标准，在全系统内得到统一。那么，刚才其实有一个片子过了，最关键的是我们有这么一套方法的话，我们就会把专家的真知灼见，这个专家的真知灼见是通过检验之后真正有效的方法，很快地部署到我们前端的客户经理或者是信贷源那边去。大家知道现在很多的银行，尤其是发展中的银行的人员流动性是非常高的。所以，非常高的针对高风险的中小企业风险管理的组合，我们更需要将真正的专家的经验，能够通过系统的方法很快速地部署，很快地让他们掌握这种技术。同时，利用一个一致的标准对于着各种小企业进行评估，不能说我这个中小企业风险管理跑到你这边拿到一个A的评级，跑到那边拿到一个B的评级，这样是不公平的。所以，只有你有了这么一套支持的方法，才能有风险评估的技术，才能固化到你的系统里面去，才能够持续地检验、优化你评估的方法。只有经过了持续的检验、评估、优化你的方法，才能够对于中小企业风险管理的风险做出评估。那么，你对于中小企业风险管理的风险做出整个评估，才能为中小企业风险管理的融资提供很重要的依据。
所以，我们从今天的做法，今天我们可能很多的金融机构还没有开始收集相关的数据。大家知道现在银行的管理，尤其是风险的管理，必须是使用大量的数据进行做支撑的。那么，在西方以及在我们现在中国的银监会、人民银行推动之下，很多的金融机构已经认识到了，没有数据就不会有模型，没有模型就不会有准确的评估，没有准确的评估就不可能有更高组合的业绩的评估、经济资本的管理、风险的实现等等的基础。所以，数据是大厦的基础，一个大厦没有基础，就像建在沙子上的大厦，是不稳的。所以，你是垃圾进去，出来不会是准确的。
所以，一定要现在就进行数据的收集，建立一个数据收集完整的治理结构。这里面定义好我的数据的所有人、负责人，数据统一的定义和标准，数据质量监控的标准。这样的话，我们从现在开始收集数据，经过1、2年之后，就可以支持我们做出一个比较好的违约概率的模型。那么，也优越性概括行为的规律，通过这个规律进行评估、建模，把中小企业风险管理的评级，至少可以分为10个级别，就是我们现在是代扣的五级贷款。那么，其实风险管理是在贷前就开始预测，所以我们在贷前就进行7到10个评级，把这个评级的信息统一存储到一个数据库里面去，那么这个数据库跟我们的审批系统结合起来，我们一旦评估一个贷款的时候，我就自动调用这个数据库里面的信息，对于这个借款人做出准确的判断，最终我们可以做出信用的决策。最后，就是全行的数据共享。
这就是我的结论，我们希望通过金融机构、监管机构，以及像我们德勤这样的种感的服务机构，大家能够一块工作能够建立起一套针对中小企业风险管理的风险，建立一套评估的方法。能够建立一个信贷决策，使得我们的中小企业风险管理能够发展，为国家的金融体系的完善做出相应的贡献。
主持人王永红：感谢李先生以深厚的专业背景和国际化的视野，为我们带来的精彩的演讲。
希望今天这个论坛可以促进民营企业更好、更快、更强的发展做出贡献。中国金融展组委会还会针对民营企业推出一系列的会议，希望大家关注。
最后，我宣布第九届中国金融发展论坛圆满结束，明年这个时候让我们相聚在第十届中国金融发展论坛，谢谢大家！
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