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电子票据的可视化管理

每日一贴 票交所 评论

我国的商业汇票自诞生至今 20 多年, 已成为境内企业结算融资中不可或缺的重要金融工具。其贯穿于企业生产经营活动的全流程, 对包括采购、 生产、 销售等各个环节全周期覆盖。

2009 年电子商业汇票系统的上线, 以及 2016 年中国票据交易系统的上线, 则赋予了商业汇票在科技金融时代下新的生机。可以说, 中国的商业汇票市场, 正在这个特定的历史环境和经济环境下, 开创着一条全新的道路。 在 2016 年 “224 号” 文件发布之后, 电子票据加速对纸票的替代, 已迅速占据了绝对性优势。 根据上海票交所统计数据, 2018 年上半年, 商业汇票承兑发生额为 8. 44 万亿元, 电子票据占比 91. 43% ; 商业汇票贴现发生额为 4. 29 万亿元, 电子票据占比为 96. 71% 。 随着电子票据普及度的日益提高, 其在电子商务领域的应用范围也在不断扩大。 纵观票据的整个生命周期, 管理节点大致可以分为: 付款人的应付票据管理, 持票人的应收票据库存管理, 一、 二级市场交易票据管理。 在这其中的应收票据库存管理, 因票据张数多、 管理维度多, 管理难度非常大。 如何利用计算机系统辅助, 帮助持票企业实现电子票据的便捷管理, 已成为商业银行一项重要的研究课题。

本文旨在从电子票据应用的角度出发, 结合一些创新性设想, 探寻电子票据的简便易用的管理模式, 以期对实际生产经营活动产生积极的指导作用。 下文中所称 “票据” 均为电子票据, 不涉及纸质商业汇票。

一、 电子票据展示管理的现状

我们先来看一下近几年内电子票据的整体结构统计数据 (见表 1)。

表 1    电子商业汇票承兑业务统计

  电子票据的可视化管理
笔数 (万笔) 笔数 (万笔) 笔数 (万笔)
2015 年 137. 52 5. 79 420. 83
2016 年 237. 75 8. 58 360. 88
2017 年 678 13. 02 192. 04
2018 年上半年 613. 47 7. 72 125. 84

数据来源: 人民银行支付系统报告。

由表 1 可以看出, 电子商业汇票的单张票面金额在迅速减小, 相对应的, 则是电子票据总笔数的几何级增长。 而上海票据交易所公开数据显示, 2018 年 6 月末, 全社会有 5. 13 万亿元的未贴现票据, 即使按照 10% 的比例估算纸票并剔除, 仍有 4. 6 万亿元的票据在企业端持有。 巨大的电子票据持有量, 对持票企业的库存管理提出严峻的考验。而持票企业现有对电子票据的管理, 主要还是依靠银行提供的工具 (例如网银), 票据展示以明细信息的二维表格形式为主。 对于传统使用票据进行结算的行业, 尤其是大中型体量的企业客户, 库存票据张数动辄以百千计。 在票据张数还在不断增长的趋势下, 列表展示在实际操作中已无便捷性可言; 加之电子票据的操作正在向着移动化 ( 无线网络办公) 和小屏化 ( 手机银行操作) 的方向发展, 企业对于电子票据的库存管理, 需要一种更加直观简便的展示形式。

以实际生产中的企业为观察对象, 研究其库存应收票据的状况, 我们不难发现, 企业收到的应收票据品类千差万别, 每一张票据都由各个维度的属性差异排列组合而产生其独特性和唯一性, 每一张票据都是一个独立的个体, 这就是造成管理难题的根源。 我们都知道, 相较于应收票据的库存管理来说, 银行账户存款的管理就要简单得多。 其中的原因在于: 银行账户中同币种的每一分钱都没有差别, 对于管理者而言只关注金额就好了, 不用关心其他的差异。 如果能够通过汇总共性来实现个体差异的融合, 弱化票据个体间的差异性, 将大大减少管理的工作量, 提升管理效率。

二、 电子票据的可视化管理

放弃列表形式, 取而代之的应该是直观可视化的结构型展示。简单来说, 就是将持有票据进行计算及分类, 以统计汇总的结构形式对库存总量进行展示, 并可以逐步向下细化扩展。 这样的展示相比于列表结构更为直观, 有利于操作者对库存快速建立整体的认知。做个比喻, 一个完善的可视化票据展示系统, 就像是一株盆栽植物: 每一张库存电子票据就是一粒土壤, 数量众多的它们组成了盆土; 但对于用户来说每一粒土都是不可见的, 用户仅需要关心枝头上的花朵 (即功能性的操作); 而整个系统最核心的部分就是密布的根系, 连接着每一张底层票据, 并通过茎干实现归集和调配。 电子票据可视化管理的应用, 具体应该有以下几种展现情形。

(一) 按惯常分层进行结构型展示

在电子票据库存展示页面中, 按照普遍的操作习惯所关心的几个数据维度进行分层, 并进行结构型展示。 这种展示形式更类似于 “ 库存查询” 这样一种形态, 允许操作用户在最初的分类中选取一个具体 “饼块”, 选定之后页面跳转, 显示该饼块的下一个维度的分层结果。每一个饼块上都标注出分类内容及所包含的金额, 而在选择了确定的票据后, 才会选择用来进行何种操作。首先进入初始层展示, 如图 1 所示。

电子票据的可视化管理

图 1  分层一初始层展示

假设操作用户希望看到符合 “ 承兑行为城商行” 这一条件的票据中的详细结构分布, 则可在图 1 中点选 “ 承兑行—城商” 这个饼块, 并将页面跳转至下一层级, 计算机系统将选中的 “ 承兑行—城商” 作为总量, 进行分层维度的展示, 如图 2 所示。

电子票据的可视化管理

假设操作用户想查看图 2 页面中符合 “单张面额在 500 万 ~ 1000 万元” 条件的票据, 则可点选 “ 面额: 500 万 ~ 1000 万元” 这个饼块, 使页面跳转至下一层级, 进行维度分层展示, 如图 3 所示。

依照这种固化的分层结构层层递进, 直到精确定位到操作用户需要的票据集, 并进行诸如 “背书转让” “贴现申请” 等进一步的后续操作。而如果增加类似 “添加到购物车” 这样的系统功能, 就可以实现对不同条件、不同时间点选择出来的多个票据集, 进行一次性的后续操作。

电子票据的可视化管理

(二) 特定场景下的结构型展示

所谓的特定场景下, 可以理解为操作用户需要办理某种业务而进入了特定的操作菜单, 或者在电子流程中到达了某个结算或融资的触发节点。这时, 操作用户的意图是非常明确的, 例如此时操作用户选择点击进入 “贴现申请” 的菜单, 即在该菜单下展示的票据, 已经限定了必须是可以办理贴现业务的, 而那些已被注明 “ 不得转让” 的票据、已发起追索的票据则不会被显示。

在这样的场景下, 操作用户在进入贴现申请菜单后, 可以根据分层的条件, 将票据进行精细化的筛选, 以确定最终的选择结果。 在选择条件的增减时, 系统自动对符合条件的汇总值进行更新, 就如同在电商网站购物时选择规格、 颜色, 如图 4 所示。

电子票据的可视化管理

(三) 自定义展示

针对有个性化需求的高级用户, 可以提供数据库字段的主动配置, 通过类似 Excel 中的 “数据透视表” 功能, 允许操作用户进行个性化的分层设置。 系统提供预设的配置页面由操作用户进行条件设定并保存, 在设定后的每次使用时, 系统按照自定义条件对库存票据进行结构型展示。 操作用户可以根据实际需要和习惯, 对预设条件的配置随时进行调整, 最终达到理想的展示效果。

另外, 可视化结构型展示与传统的列表展示并不互斥, 可以在结构型展示的最底层结合列表展示, 也可以可视化展示与列表展示共存, 由操作用户根据需要选择性使用。

三、 结构型展示与SKU管理

对于库存票据的结构型展示, 不仅可以帮助操作用户更为直观地理解库存状态的全貌, 还会有更多延伸的管理功效。 如果将电子商务中的库存管理工具———SKU 管理的理念引入进来, 一方面有助于对现有库存票据进行统筹, 另一方面也会对企业的票据收付甚至生产经营活动产生积极的指导意义。

SKU, 英文全称 Stock Keeping Unit, 即保存库存控制的最小可用单位, 也被称作 “单品”, 是零售业库存管理中非常重要的一种数据库工具。合理的 SKU 工具应用, 将对企业票据管理产生积极作用。

(一) 操作习惯的学习及应用

计算机系统记录操作用户日常工作中的选票顺序、 操作结果等细节信息, 通过运用数据分析工具将行为特征数据抽取并加以分析, 统计出操作用户票据使用支配的习惯, 并通过人工或交易模型建立外部变量 ( 例如贴现利率变化) 关联来进行差异变动的纠偏, 进而得到操作用户的行为数据结论。 计算机系统通过对这些行为结论进行记录、 分析、 比较和学习, 并试着依靠这些规则及其延展规则进行选择判断, 这种计算机能力将成为实现智能推送、自动选票等功能的先决条件。

(二) 指导接收票据的规则

计算机系统通过学习掌握企业、 操作用户的票据使用偏好的规律, 也可产生反向作用向票据管理的前端延伸, 即对本企业在接收票据时的行为偏好进行界定与校验, 确定各个票据品类的优先劣后顺序, 实现诸如自动接收票据、 选择性拒收以及接受票据的差异化定价。并可以通过对接收票据的优选, 逐步达到调节优化库存票据的结构, 提升票据管理效益。

(三) 上下游结算的精细化管理

计算机系统对各个品类特性的票据集进行优劣的比较和排序, 通过分析每个票据前手支付票据的结构, 可以精细化计算前手的贡献度; 同理也可以通过统计分析支付的票据构成, 计算对每个票据后手企业的支持力度。这样隐含在结算关系中的细微的差异, 就可以以量化的方式展现, 这些数据对核心客户经营生态的管理将起到重要作用。

四、 结构型展示与票据标准化

我们在前文已经指出, 每张票据都由不同的数据维度组合而成, 如果将每一种特性组合形态均作为一个 SKU, 基本上即等同于每一张票据就是一个 SKU。 而这样的颗粒度确定规则, 完全没有特征轨迹可以总结, 也就无法很好地发掘数据价值, 无法指导生产活动。 而如果能够引导企业客户在票据开立时即遵循一定规则, 将票据特性逐步标准化, 将会进一步促进票据库存管理的便捷易用。http://www.cdhptxw.com/mryt/3344.html

票据的属性中, 票据品种 ( 纸 / 电)、 票据种类 ( 银 / 商)、 是否可转让等维度已经具有较普遍的集中度, 故以下主要从单张票面金额、 余期、 付款人信用等级、 票据前手等维度探讨管理路径。

(一) 票面金额的定额标准化

票面金额的定额标准化, 指的是以定额解决单张票面金额差异化过大的问题。即在企业申请开票时, 电子票据系统后台即对应开出对应数量的定额票据, 如客户申请开立一笔单张面额 1000 万元的票据, 实际后台在开出时是 “以一万元人民币为面额” 的 1000 张票据。

定额票据的优势, 首先就是库存管理的便捷性。 再者, 《票据法》 第三十三条第二款规定 “ 将汇票金额的一部分转让的背书或者将汇票金额分别转让给二人以上的背书无效”, 而这就意味着单张票据权利不可分拆。 所以很多企业持有大面额票据但需要支付小金额票据时, 只能选择将大票质押后重新开立小票。 如果使用定额票据, 能够大量解决票据拆零的问题。还有, 2018 年发布的资管新规 ( 《 关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》), 对标准化债权类资产的界定标准中的第一条即为 “ 可等分”, 定额的标准化票据作为票据资管的资产标的即可满足等分的要求, 而票据资管及其标准化认定对于商业银行票据业务的重要性就不在此赘述了。

定额票据的劣势主要是系统压力。 电子商业汇票系统 ( ECDS) 是按照单张票据来进行报文处理的, 降低定额单位就意味着系统处理的票据张数呈几何级增长, 这就对 ECDS 系统在通信带宽及运算、 存储能力方面的要求会更高, 需要进行系统扩容, 或将现行的单张票据报文处理模式改为批量组包的处理模式。

(二) 票面到期日的定日标准化

票面到期日的定日标准化, 目的是以定日到期规范票据余期。 即按照一定频次设定标准票据的集中清算日, 例如设定为每月的 21 日, 使用企业和银行自愿按照此规则执行, 在签发票据时, 即将票面到期日写为到期月份的 21 日, 而不是按传统的对月对日处理。

定日到期的优势主要体现在产品更加统一, 以及应付票据的头寸管理的集中。 如果标准票据的普及率足够高, 库存票据的到期日就会集中分布在每个月的固定日, 而对于库存票据的期限管理, 也会由原来的 “ 挂历票”, 变成按月份管理。而定日到期票据, 在组包发行票据资管计划、 票据ABS 等产品方面有显而易见的集合优势。

而定日到期的劣势, 主要体现在对付款企业现金流管理能力的要求会更高, 需要在每月定日集中付款, 需要在该时点筹措更多的资金来支付票据款项。 另外, 在企业集中支付票据款项的同时, 其库存应收票据也在当日集中回款, 日常现金流管理的工作量会明显降低, 所以从长远来看, 可能只是企业资金管理习惯的改变。 对于付款企业来说, 票据出票日与到期日间的票据期限不是整年整月, 可能对于开票时质押的存单或保证金的期限不能很好匹配, 但随着商业银行账户类增值产品的增多以及收益率的提高, 也应该能够覆盖这一部分不足期的利息损失。 而对于通过票据交易融入或融出资金的银行来说, 定日票据的买断业务可能无法完美匹配资金期限, 但可以套用长票的双向买断交易来解决, 这样一来只有一年期的融资需求没有更长期限的票据可以套用了。

(三) 付款人信用等级标准化

这个应该是目前票据从业人员报价时经常会用到的一个归类方式, 通过将机构评级、 偿付能力、 品牌价值、历史记录等各因素综合考虑, 给出信用层级分类, 例如 “ 国股、 城农商、 财务公司、 商承” 这样常用的分层方式。 如果再进一步, 通过采集、 积累付款人的相关信息并自动更新, 同时建立、 完善信用评价模型, 动态实时调整付款人信用等级, 可以更精准地控制票据回款能力。 在 ECDS 系统标准报文中的 “ 支付信用信息查询” 功能, 可以输出付款人两年内承兑、 结清、 拒付的金额笔数汇总情况, 但该功能的价值有待继续深入挖掘。 另外, 如票据记载有强信用的前手主体担保增信, 也应考虑计算进付款人信用的分层规则中。

电子票据的可视化管理, 是企业结算管理的必然需求; 而便捷易用的产品管理工具, 也会促进票据结算的发展。 认识电子票据可视化管理的重要性, 并尽快在生产实践中建立完善可视化的结构型展示功能, 是每一家商业银行都应该考虑的问题。而在结构型展示的表象背后对计算机系统的复杂的处理能力的要求, 还有很长的路要走。

——中国民生银行  闫  东

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