文/宋丽 中国国际石油化工联合有限责任公司，当代石油石化2024年第11期
当前国际石油贸易普遍采用信用交易模式，即在国际贸易术语和行业惯例下，基于交易对手、担保方或银行的商业信用开展贸易业务。国际石油贸易通常允许买方在一定信用期限内支付货款，如常见的提单日30天后付款或卸货后10天付款等，以提单、保函、海运单据、仓单等作为持有或转移货权的证明。
我国石油公司国际贸易起步较晚，需要意识到，对于现有贸易规则，不能存在惯性思维，仅将签发和接收单据作为日常操作流程，而是要深刻理解其背后逻辑和潜在风险。石油贸易货值巨大，合同金额通常为千万甚至上亿美元，一旦买方出现信用违约，无法及时支付货款，卖方将遭受重大损失。特别是近年来，世界进入动荡变革期，可预见的“灰犀牛”和难预见的“黑天鹅”等风险因素进一步凸显，贸易欺诈事件频发，信用风险呈现出新的特征，增加了新的挑战。因此，建立创新、智能、高效的信用风险管理体系对石油贸易公司高质量发展至关重要。
全球产业链、供应链正在被割裂，所谓“政治正确”和泛化的国家安全考量严重冲击市场经济逻辑和国际贸易规则。俄乌冲突、巴以冲突、红海危机仍在持续，全球地缘政治风险处于高位，影响国际贸易环境的稳定和产业链、供应链的安全，对贸易、航运造成负面影响，导致金融市场震荡并冲击国际油价，使石油贸易公司面临的风险挑战大幅增加。随着大国博弈加剧，现有架构和规则尚未完全打破，新的秩序和态势还没有真正建立起来。在新旧转换的特殊时期，我国企业在全球经营中作为新崛起力量，跨国经营受到更多的关注和掣肘。
受疫情、俄乌冲突和气候问题等因素叠加影响，石油等大宗商品价格剧烈波动，给结构单一且脆弱的经济体带来严峻挑战。国际经济下行，金融风险持续累积发酵，以银行业和国家债务暴雷为导火索的系统性风险加剧。2022年7月斯里兰卡因无力偿还外债宣布国家破产，经济完全崩溃，对我国相关出口企业造成重大负面影响。
2023年美元持续加息造成流动性大幅收紧，多重因素影响下，新兴经济体债务违约风险显著升高且营商环境日益恶化。2023年孟加拉国、巴基斯坦等国家相继陷入经济困境，孟加拉国面临国际收支赤字、通胀上升、汇率贬值、外汇储备大幅下跌等经济问题，对美元等外汇付款管制收紧，甚至出现应付款项逾期。新兴经济体多是“一带一路”沿线国家，是我国石油贸易出口的重要方向。但在国家债务违约风险显著增加的情况下，如何在业务开拓和风险管理之间取得平衡，成为石油贸易公司面临的共同难题。
恶化的经济环境挤压中小石油公司的生存空间，利率上升导致低评级企业融资能力下降，融资成本增加。油气价格大幅波动导致部分石油公司现金流压力增大。全球银行系统普遍收缩贷款规模，对石油行业融资业务产生极大影响，加剧了相关企业现金流的紧张程度，业务开展过程中出现交易对手违约、欺诈的概率明显上升。2020年以来，新加坡兴隆、崇融、鸿泰等多家石油贸易公司相继破产倒闭，过程中出现了严重的商业欺诈行为，使相关银行和贸易商遭受数十亿美元损失。在此情况下，一旦石油贸易公司自身贸易链条出现“防守”漏洞，在关键节点把控、单据审核、付款确认等方面存在薄弱环节，就很可能会遭遇违约、欺诈，甚至产生重大损失。
从行业实践看，买家破产是造成石油贸易公司信用风险的最主要原因。理论上，买家可能由于资金周转困难、经营管理混乱等原因，无法及时足额支付货款。在国际石油贸易行业，信用是市场参与者的立身之本。一旦发生一次无合理理由的信用违约，将造成其后续市场参与能力严重下降、融资成本大幅提高等后果。对于石油贸易公司破产风险的防范较为困难，需要极为熟悉买家经营和财务运行状况，才可能有效应对和防范风险。暂时性现金流紧张是信用违约的次要原因，买方资金紧张可能造成其暂时没有足够的支付能力，需要延期支付或部分支付。这在石油贸易行业中比较少见，但随着全球经济恶化，部分信用较差买家也陆续出现此类情况。
卖方违约的主要形式包括无法及时交货和交付货物的数量或质量未达到合同约定标准，从而给买方造成损失。如，产油国因爆发战争、动乱、内战、罢工、自然灾害、油田设施毁坏等导致供应中断，尤其是中东、北非等地区，因其政治、军事、宗教、种族、罢工等冲突事件相对较多，容易对油田生产、销售、装港等造成影响，导致无法正常交货。在国际贸易惯例中，原油贸易合同一般约定交货原油品质以装港装货时的实际品质为准，而不规定原油的具体品质。油田开采过程中，供货商可能会添加各种助剂和水，导致盐含量、水含量、氯离子等变化较大，造成买方面临原油品质风险，进而影响后续的原油加工处理，增加储存、物流成本和安全生产隐患以及原油接卸难度，带来短量风险。
蓄意欺诈是买家恶意违约的主要表现形式。资信情况较差的买家可能利用赊销、延期付款、单据造假等方式，达到部分或全部占有货物、货款的目的。信用交易相当于给买方提供了资金融通，一旦合同签订、货物交付、货权转移，对于卖方而言就会产生信用风险。为了达到蓄意占用甚至欺诈的目的，买方可能采用各种手段和理由来拖欠货款或只偿还部分货款，甚至不偿还货款。个别贸易公司由于业务规模小、融资成本高等，在正常贸易过程中赢利能力相对较差，更容易通过不合理甚至不合法的手段获利。如果相关贸易商、银行、承运人等风险意识较弱，在合同、单据、物流等方面存在管理漏洞，则很有可能被蓄意欺诈。如，2020年5月某贸易公司申请破产保护，在破产之前的贸易欺诈行为给银行、交易对手和其他债权人造成重大损失；破产时，该公司负债超过6亿美元，涉及6家银行和至少10个无抵押债权人。
外部影响因素主要有国家风险、行业风险、法律风险和制裁风险。
一是国家政治、经济、汇率、利率等情况变动可能导致交易对手无法正常履约。当一国政府遭受叛乱、内战以及别国入侵等政治风险，或出现经济崩溃、债务违约、国家破产等经济风险时，作为国家经济命脉的石油产业极易受到影响，可能导致石油公司无力偿还债务。
二是行业发展阶段、竞争状况、财务特征、运行模式等因素对行业内企业的经营风险产生直接影响。石油公司对经济周期较为敏感，当整个行业处于衰退状态或遭到外部冲击时，贸易链条上的企业可能发生单独甚至连环违约。如，疫情暴发后，受油价、股市双重打击，原油生产商面临巨大资金压力，数十家美国页岩油公司相继破产。
三是法律风险。各国法律体系差异较大，部分国家的营商环境较差。交易对手利用法律法规约束力的不足或漏洞，故意甚至恶意拖欠货款，可能导致卖方在面临合同违约时，难以有效维权。
四是制裁风险。美国制裁和长臂管辖越来越多地影响到国际贸易收付款通道安全，受制裁国家及相关市场参与者的贸易和融资行为均受到极大限制，无法通过国际资金清算系统进行交易款项结算，造成无法正常支付货款或者货款被银行拦截无法及时到账等情况。
1）科学的信用评级。信用评级通常采用定量分析和定性分析相结合的方法，通过科学分析评级对象的经营、财务状况，收集各类信用风险影响因素，形成科学的风险估值，揭示评级对象的违约风险，是信用风险管理的重要依据。信用评级体系的构建应切合国际化经营需要，符合石油贸易公司业务特点。在国内外前沿评估理论和方法的基础上，通过大量实际数据分析测试，形成信用评分模型。信用评级的维度主要分为关键财务指标定量分析、生产运营情况定性分析、破产违约概率分析。实践中，运用上述方法论可以比较准确地预测交易对手违约事件发生的可能性，及早发出预警信号，有助于及时调整交易策略，防范信用风险。
2）有效的应对措施。国际石油贸易公司要科学评估整体的风险偏好，确定自身可承担的风险金额，同时结合交易对手信用风险预期损失情况，决定授信政策，制定风险控制、风险转移、风险承担等信用风险管理措施，将实际承担的风险控制在承受度之内。在贸易链条上需要出具相关单据，要特别关注其中的风险，采取必要的防控措施，厘清交易各方的权利和义务，在合同条款中注意保护自身权益，在执行层面谨慎控制发出单据的合理时间和路径，明确审核查验流程和标准，确保单据真实有效，增强抵御风险的能力。
3）动态的调整机制。当前国际经营环境和市场变化加剧，国家风险、行业风险等多维度评估要素动态调整，因此信用评级也要与时俱进，建立动态的调整机制。如，信用评级中应增加碳减排与环境、社会、公司治理（ESG）因素。碳减排因素对企业经营影响越来越大，特别是一些欧洲炼厂近2年碳排放成本超过利润的30%，壳牌、道达尔能源等大型企业正在建设碳捕获或新能源项目以对冲碳减排要求。ESG因素已成为国际信用评级机构的评级指标，2023年国际信用评级机构惠誉下调墨西哥国家石油公司的评级，并将其列入负面观察名单。除了经营和财务因素外，一个非常重要的原因是该公司所运营的设施发生了多起事故，造成员工伤亡、关键基础设施受损、负面的环境和社会影响，直接导致其ESG评分下降和评级下调。
预期损失是基于风险理论与实践经验，预估在信用交易中可能发生的损失金额。在统计意义上，预期损失是信用风险损失分布的数学期望，代表交易组合在一定生产经营周期内的平均损失。
测算预期损失通常考虑以下3个方面因素，一是交易对手违约造成的损失金额，即风险暴露；二是交易对手发生违约的可能性，即违约概率；三是交易对手违约后最终发生损失的份额，即违约损失率。预期损失是三者的乘积，其中违约概率是信用评估的核心要素。传统信用评估方法通常采用Merton模型进行信用风险评估，即将信用风险看作是公司资产价值的看跌期权，根据B–S期权定价模型进行量化评估。
在此基础上，首越边界时间模型、密度模型等通过函数校正，使模型更符合市场数据。然而实践中，由于企业实际发生违约的样本量不足，无法充分反映市场变化等原因，自开发模型的评估效果往往不尽如人意。近年来，随着人工智能技术迅猛发展，在信用风险评估实践中应用Transformer模型可以大幅弥补传统模型的缺陷，其优点在于可以自动从市场数据中提取关键特征，适合加速训练和并行处理，从而实现更高效的训练和更好的评估效果。
模型框架的搭建上，一是建立多维度指标库，包括宏观基本面、产业供需面、技术面和资金面多维度因子库；二是数据预处理，使用缺失值处理、异常值处理、特征工程、低频数据高频化等工具进行数据处理；三是因子筛选，通过单因子、多因子、主成分分析等统计学方法和基于人工智能的因果分析相结合，进行主要影响因子的筛选；四是建立人工智能评估模型，采用Transformer深度学习模型并进行训练迭代；五是通过异常值算法、深度学习算法评价参数进行模型评价；六是实现输出结果的可视化。
要落实信用风险源头防范和闭环管理，必须建立符合国际石油贸易风险管理规范的信用风险监控系统，实现信用风险的全过程动态监控，不同业务类型的信息共享和统一管理，并将风险的识别、评估、应对措施嵌入实物流、资金流、单证流等经营过程。具体功能上，一是要具备交易对手一体化管理功能，包括交易对手评级模型、信用限额设置、动态监控和统计分析等，实时反映公司授信状况；二是要具备信用风险敞口与业务数据实时联动功能，实时统计信用风险敞口变化，从技术上避免超限额成交，有效支持信用敞口的实时监控；三是要具备对关键节点提示预警功能。自动判断风险指标是否超限、是否能够继续授信，并在额度超限后、担保到期前、付款期接近时、货权即将转移但未收到必要支持文件等关键节点，自动向相关业务人员提示风险。
石油行业数字化变革是必然选择。当前形势下，要积极应用大数据、区块链等新技术手段开展信用风险管理，以技术创新促进高质量可持续发展。一是利用区块链的优势，针对传统贸易痛点，围绕资金流、物流、信息流各个环节，打造区块链技术应用模式，促成贸易商、海关、检验机构、银行、船东和货代共同参与的区块链平台，降低支付成本并缩短处理时间，有效防控蓄意欺诈风险；二是使用大数据技术，在海量信息中通过关键要素准确识别交易链条中参与者的资信变化，动态评估信用风险，一旦发现异常及时采取有效应对措施；三是通过人工智能技术，针对公司已有业务的发展和新业务的开拓，做好信用风险管理大模型的训练和迭代，以信息化、数字化、智能化手段，促进风险管理更加精准有效，筑牢行稳致远根基。
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