我国本轮不良资产大规模爆发以来，由于四大AMC商业转型成功、与银行合作问题以及业务范围的扩大等因素，不良资产受灾严重地区的压力逐步扩大，这个背景下，银监会授权设立地方性AMC，越来越多的机构及民营企业参与到了不良资产市场，经过多年的实践探索，地方性AMC在维护地方金融系统稳定和收购处置地方金融机构不良资产方面发挥了重要作用。
AMC自身在操作层面的困惑，如资产线索来源及质量问题、资产估价的科学性和准确性问题、资产处置效率问题、操作程序的合规及风控问题、组织资产积累问题、人力资源吸引及培训问题，都影响着其自身的核心能力提升及业务规模扩张，进而也影响着不良资产市场的运作效率。那么 AMC 如何通过提升自身核心能力发挥其“金融稳定器”的作用？如何实现不良资产快速处置从而在整个链条中显现出更大的价值？本文将结合AMT参与的几个案例做一系列阐述。
AMC在不良资产市场中的重要性
综合看国外金融业不良资产处置的经验，主要有以下几点：一是发挥政府的引领作用，在处置不良资产的同时，严控不良资产的新增规模，“疏”“堵”并重；二是成立专门的不良资产管理机构(AMC)，充分利用 AMC的“金融稳定器”作用来抚平经济波动及金融波动产生的风险; 三是“快速处置”的战略模式，世界上许多成功处理不良资产的国家均受益于“快速处置”的战略模式，因此，我国已经密切关注本轮不良资产的动态，及时采取应对措施，吸收借鉴国际社会的先进经验，疏导并化解中国金融业的不良资产。
我国针对不良资产行业的政策及措施也从政府、金融机构以及社会等多方面出台，旨在发挥地方性AMC在金融稳定中的作用，构建多层级AMC；鼓励更多的机构和社会资本参与不良资产市场；拥抱“互联网+不良资产”的处置模式，创新不良资产处置模式；逐步建立健全的不良资产行业的法律法规环境，指导AMC开展不良资产处置业务，改变以往定价随意、评估结果及处置流程不科学、抵质押政策各地不统一的现象，进而打造一个科学有序的不良资产处置市场。
与其他金融机构相比，AMC最大的优势在于国家赋予的不良资产管理处置功能。可见，AMC在不良资产处置市场上的重要性毋庸置疑，在其实际业务操作层面，需要练好核心能力，提升快速处置能力和重组能力，其具体的核心能力包括：尽职调查、估值定价、债权追偿、价值提升、处置变现。
数字化信息技术
如何提升AMC核心能力
中国人民银行《金融科技发展规划（2019-2021年）》中提出，强化金融科技合理应用，探索新型技术在金融领域安全应用，全面提升金融科技应用水平，将金融科技打造成为金融高质量发展的新“引擎”。这给信息技术、互联网+以及大数据和数字化技术在金融业的应用提供了良好的政策环境。
但是不良资产处置作为非标业务，线上化结构化难度大，需要从提升AMC自身的业务效率入手，提炼不良资产处置的核心流程和关键要素，搭建服务于AMC的信息技术平台，完成从信息化到数字化再到智能化的飞跃，这对信息化建设专业服务商提出了更高的要求。
AMT和多个AMC以及参与不良资产市场的机构合作过信息化建设项目，在深入调研和研究后发现，大多数AMC公司在自身的业务操作层面存在如下困境：
· 资产线索的获取渠道单一，依赖某些大客户关系；
· 资产处置时间不可控、效率低下、资产处置是否有盈利难以分析和控制；
· 资产包价值及风险缺乏科学的评估体系；
· 资产包从竞标、购包一直到处置回款结案整个流程的收益成本缺乏整体体现；
· 尽职调查尚缺乏有效的信息技术的支撑；
· 人力资源培养周期长、业务绩效难以评估；
· 大多数公司缺乏有效的合规指引和合规控制手段，规范的操作程序缺乏有效落实，靠有经验的人控制风险，这本身就存在很大风险；
· 没有形成组织知识资产，经验掌握在少数核心业务个人；
AMT通过与多家AMC机构调研、探讨及合作，经过多方面实践和总结，认为通过数字化信息技术的手段，可以很大程度上解决上述难题。
案例一
AMT与某AMC公司携手合作六年，见证了其这六年以来的快速发展，AMT通过六年的观察、探讨及深入调研，总结其快速发展的几个关键因素有，首先，某AMC公司在业务拓展初期就重视信息化建设基础，初期通过技术手段搭建了整个业务运作的结构、框架、标准和规范，这为其后来的业务扩张、人员激增、规模增长打下良好的基础，使其在业务突破的同时能够依然有序、规范、高效的运转；第二，重视核心能力提升及风险控制力，这为其在业内赢得了优秀的口碑，进而收获了更大的资源和机会，扩大了其业务增长的源头；第三，重视组织资产、业务核心数据和知识积累、优秀案例积累以及人才培养，通过内部分享和培训体系，为企业赋能。
AMT与某AMC公司合作为其构建了信息技术平台，其中包含不良资产业务结构化数据库子系统、投前管理子系统、投后处置子系统、业务智能跟踪子系统、全面风控指引子系统、情报信息抓取子系统、智能档案检索子系统、以及数据驾驶舱子系统。
图：某AMC不良资产业务管理数字化平台
资产数据库子系统实现了资产全要素管理，打造基础数据仓库。平台包含资产包、债权户、银行、抵押物、债务人、合作方、担保合同、抵押合同等多实体信息，同时实现各对象相互连接、相互体现，不同维度展现信息，实现主数据一致性闭环管理。
投前管理子系统及投后处置子系统覆盖资产处置全过程管理。包含从立项、尽调、合同、交易、交接、投后处置全过程精细化管理。其中在投前阶段包含立项、尽调、估值、竞标以及贯穿这些过程中的投决会和风控环节,助力核心能力“尽职调查”、“估值定价”提升。投后阶段包含处置立项、处置计划、处置方案及日志、风险上报、回款、结案等过程，助力核心能力“债权追偿”、“价值提升”和“处置变现”提升。
风控指引子系统重在全面实现风控指引及合规性管理。风控指引子系统将各环节程序规范及指引可视化展现，指导各及经办人员按规范和流程处置，使每一道程序都有规范依据，同时在具体的业务过程中有效跟踪、提醒、控制及校验，这是从系统功能层面来讲。另一方面是将风控的参与节点融合在全过程的流程中，例如线上投决会、风控部门在尽调环节中的参与等等，真正实现风控角色、部门或职责在业务流程中的体现，更有效的发挥风控职责。
智能跟踪子系统助力处置进程智能推进，实现业务推进和跟踪，提升资产处置效率提升。通过规则引擎实现资产处置进程的智能跟踪和推进。举个例子，对未诉有估价的债权，什么节点提醒经办人起诉状上传，什么节点检查法官信息是否落实，什么节点提醒开庭日期，什么节点跟进法院判决书上传等等，诸如此类资产处置进程的节点和业务判断，智能跟踪子系统可以做到全程跟进资产处置过程，不仅为组织呈现整体资产处置状态，同时降低了单一人为操作的风险发生概率。
智能档案检索子系统构建项目档案智能检索平台。通过全文及智能检索技术灵活抓取各项目档案及资料包，实现资产处置非结构化数据有效复用，实现组织资产积累。
数据驾驶舱子系统呈现关键价值数据分析与展现。数据分析子系统可以通过各种形式呈现资产处置收益分析、部门资产清收情况、资产处置绩效统计、项目进展等关键数据，同时这些信息通过大数据门户、移动门户有效推送和展现，进而支持资产尽调、估值和处置决策。为建立科学的资产估值定价体系、处置方案决策体系打下良好的基础。
目前某AMC公司已经积累了大量可以复用的组织知识资产，信息平台已经为其建立科学的决策支持体系提供有力的支撑。
案例二
某证券公司下属一分公司专门从事不良资产业务，最初这个模块的义务运转依赖的是整个集团的通用性投资管理软件，用户在使用的过程中发现不良资产业务的很多非标和特殊需求难以体现，不良资产业务的流程、管理目标、绩效表现形式与其他投资类项目是有差异的，造成数据积累不精准、收益分析统计的颗粒度不够、流程和风险的控制力不够，客户的团队全面分析后，发现基于目前的投资管理平台进行整改和定制来适应不良资产业务的代价也非常高，于是考虑和规划更有效的方案。
AMT与该证券公司经过调研和规划，以提升某证券公司的风险控制力、快速处置力、人才培养力、决策支持力、市场拓展力为目标导向，引入了先进IT技术“表单引擎”、“流程引擎”、“搜索引擎”“规则引擎”和“BI引擎”“Portal技术”“移动应用”等关键技术，为其规划并实施了不良资产业务管理数字化建设阶段，第一阶段实现资产包、债权及抵押物等全要素结构化数据管理；第二阶段实现从立项、尽调、处置、回款到结案的全过程管理；第三阶段助力实现处置业务全面风险控制指引与跟踪；第四阶段实现业务收益数字化展现及统计分析，截止目前，平台已能全面支持其不良资产业务管理的需要，并能够准确的统计每一个资产处置案件的收益数据，同时将处置过程流程化和风险控制机制全面落实在系统中，有效掌握业务运转的整体情况。
实践证明，AMC以及参与不良资产市场的机构，提升核心能力及竞争力需要重视如下几个方面：
首先，要将业务的关键要素和过程通过技术手段积累并进行可视化，这对后续的经验复用、效率分析以及建立科学的评估和决策体系打下基础；
其次，风控和合规的管控需要落实在具体的操作环节，而不是仅仅浮于制度文字表面，这需要搭建一个涵盖业务全流程的管理及操作平台，将风控和规范融合其中；
第三，重视和打造组织资产的积累模式，体现组织核心能力和关键技术的知识、数据需要一个持续积累的机制和载体，这对任何一个组织都是至关重要的；
第四，影响资产处置的效率是多方面的，这其中包含AMC自身的口碑影响力、人员的素质和能力、公司的运营管理效率、情报的获取效率以及科学的估价和决策体系，其中任何一个都不是独立存在的，需要联合促进整体的处置效率。
这其中任何一方面，都可以通过数字化信息技术承载和落地，所以AMC要更好的发挥“金融稳定器”作用，数字化信息技术是不可或缺的手段。
符 甘
AMT合伙人
在流程管理、集团管控、知识管理、质量管理、风险管理等相关领域的信息化建设等方面有丰富经验，为多家企业操作大型信息化建设项目。在金融投资行业、知识密集型服务业、高端制造业等行业积累了丰富的信息化建设经验。
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