青岛港骗贷案分析：资金流向高收益领域
近期，青岛港贸易企业涉嫌重复抵押，从银行骗取贷款的事件不断发酵。
从企业而言，尤其是钢贸、贵金属等贸易公司具有非常大的资金需求。传统的这类企业从银行贷款主要靠的就是“手上有货”，用这笔货物去银行质押后，贷出低于抵质押物价值的贷款。
除了这类传统的本币融资方式，企业还可以通过信用证的方式贷到外币。由于外币贷款利率较低，国内贸易企业会与境外关联企业构造交易合同，在交付一定保证金后取得银行开具的信用证，境外企业用信用证从境外银行抵押融资，再将这笔外币资金通过贸易或其他手段汇入境内。此后在归还外币贷款时，如果人民币升值或境内外有汇率差，企业则还可以获得汇率套利的收益。
而企业或许是资金链压力，或是纯碎的骗贷，都有足够的动机高估抵质押物价值，甚至虚构质押物，虚构贸易合同，从而伪造自身财务状况。此次青岛港融资骗贷案尚处调查之中，但从媒体初步披露的信息来看，骗贷背后的原因之一就是同一批抵押物重复开具仓单导致。这种重复质押的老式骗局，和之前钢贸企业资金链断裂的案例很相似。
据查，此次青岛港事件的主角青岛德诚矿业有限公司的母公司德正资源控股有限公司，是一家从事矿业资源和能源的贸易公司。根据公开资料查询，德正资源的股东方均为实际控制人陈基鸿的关联企业，其中之一青岛佳欣置业有限公司。
而据报道，“德正系”旗下还有数十家公司，其中不少为房地产企业。这使得人们有充足的理由推断贷款资金一部分进入了房地产市场，而房地产市场不景气或许正是拖垮其资金链的原因。
此前，钢贸企业通过重复质押贷出的资金也进入了民间借贷等高风险高收益领域，而由于虚假质押物的反复使用造成资金高杠杆，对于投资的收益波动极为敏感。高收益投资的终结、或是质押物本身价值下跌、或是银行收紧贷款，都会打破钢贸企业之间的关联交易、互联互保的泡沫繁荣。
银行和中介角色分析：心知肚明有合谋动机
其实，银行经营的不是钱，而是风险。
企业可能骗贷，骗贷资金可能进入高风险高收益领域。这一点，银行可能有两种情况：知情和不知情，通常情况下，银行如果不是摸得门清，至少也是心知肚明。
资金的高成本和逐利性，以及贷款后续监管的难度，都决定了贷款极容易去往高收益领域。而在国内，高收益领域无外乎房地产、信托理财、民间高利贷等行业。而类似信用证这种需要第三方物流企业监管的供应链金融，理论上可以对资金流和货流进行较好监管，但实际上从中介扮演的角色来看，信用也遭受考验。
就银行而言，从诞生的那天起就无法忽视内部人舞弊的道德风险问题。在港口附近的银行支行，或者说是为港口而设立的银行网点，如果不积极涉足贸易融资，恐怕立刻被其他银行捷足先登，长久以往难以立足。
从信贷员和支行行长，普遍面临经济和业绩压力，尤其是基层员工具有强烈的业绩动机，只有完成任务才能拿到相应的报酬，于是内部的规章制度常常被忽略。
类似钢贸贵金属贸易融资等，贷款量大，做一单相当于其他中小企业十多单。同时，由于有抵押物的仓单，在贷款流程上业容易通过审批，效率高。在高收益和严格查证抵押物的辛苦对比下，很多银行实际上愿意做这种风险和收益的交换。
就物流中介等而言，在现代金融链条中，中介的存在可以加快信息传递速度，大幅降低交易成本。但若制度不够完善，市场不够成熟，中介也可能成为骗局的合谋。
据披露，在青岛港的贸易融资骗局中，仓储公司涉嫌对不同的银行提供仓单，而货权对应的是同一批货物，甚至没有货物。这和大家熟悉的会计师事务所处境很相似，在对企业特别是中小型民营企业的审计中，由于迫于销售压力而很难出具真实的审计意见。
从一个侧面可以看出第三方信用和良好信用的差距。相比货物的重复质押，房地产的重复抵押几乎不可能，因为房屋抵押凭据是由房管局开具，二者的信用质量一目了然。
从国外的庞氏骗局到国内老板携款跑路，为何传统金融体系中的金融诈骗延绵不绝？这是因为有人的地方就有江湖，尤其在信贷领域，一切风险最后都可归于人的操作风险。这句话用在青岛港骗贷或其他类似案例上，或许再适合不过。
大数据信贷：帮助解决金融欺诈问题
我国金融欺诈的背景、原因有很多，解决和防范方法也不一而足。不过，有句话是这么说的：你永远无法叫醒一个装睡的人。无论是一般企业还是专业的银行机构，最不缺的恐怕都是制度。所以，防范金融骗局的第一步是防范人的行为，在一个合理的信用文化的基础之上，再谈全面风险管理。
从市场自身解决问题的角度出发，大数据时代的信贷手段是解决问题的办法。大数据信贷，是通过互联网、物联网全面收集数据并共享，通过数据分析降低贷款调查、分析和管理的成本，减少人为的操作风险，避免道德风险。
在我国，有数千万计的中小企业，由于没有和银行发生借贷关系而没有自己的征信数据。但实际上，他们又与大量的小额贷款公司，担保公司、民间借贷机构等发生金融关系，这些数据互相不通不共享，导致企业的财务风险在不断积累的同时，银行掌握数据的难度加大。
就大数据参与信贷的模式而言，并非现代互联网公司的原创。实际上，大数据信贷的概念，在互联网急速发展以前就已经出现。二战后美国的征信业发展其实就是大数据参与信贷的雏形模式，并伴随着信息技术得到了更好的发展。
在美国，邓白氏（Dun & Bradstreet）几乎垄断针对企业的征信市场，拥有覆盖超过2亿商业信息的海量数据。艾可飞（Equifax）、益百利（Experian）、全联（Trans Union）则几乎垄断全美包括企业主在内的个人资信数据。这几个大机构的数据来源多种多样，包括通过市场化的方式，从美国400多家地区性和专业的信用机构采购基础信用数据。
而现代互联网技术和网络购物的发展，也使得大数据在信贷中的应用实现了突破。互联网的发展，让每一个电商公司都成为了潜在的征信公司，并且通过这些数据为平台内的小微企业和个人提供纯信用小额贷款服务，不良率极低且可信。
物联网的发展，也可以给金融业带来更多可有获得的数据。沃尔玛很早就利用物联网技术调配和管理商品，现代的物流公司也可以实时查询货物状态。
比如，仓储公司给货物装上传感器标记地点和面积并共享数据，重复抵押的问题就迎刃而解。随着芯片、传感器和通讯成本的下降，这些新技术的应用也将逐渐铺开。
现在仍是金融的“小时代”。但正如铁路的出现淘汰和再造了镖局，大数据时代的信贷也会淘汰和再造“小数据”的传统信贷时代。
