招行吹响《集结号》

招商银行为电影《集结号》提供了5000万元的无第三方担保贷款,并通过创新的风险管理策略确保了贷款的安全回收。招行梳理出风险管理的三个关键点:拍摄许可风险、拍摄完工风险和影片销售风险。最终,《集结号》取得了巨大成功,为招行带来了丰厚的回报。

招行为《集结号》贷款的故事已经在中国的金融行业传开,但是另一个层面的故事却鲜为人知。为了确保该片的成功,说白了就是为了保证《集结号》的制作公司华谊兄弟能够顺利地还款,马蔚华在影片的宣传上也花了不少心思。他不仅在第一时间内观看影片,还极力邀请朋友圈子中有影响力的人物来观看影片,据说《集结号》破天荒地得到主管部门认可上央视,根本不是运气好那么简单。

“给电影放贷款当然有风险,我最乐观的估计是有70%的把握。”马蔚华说自己做出放贷决定的时候,也知道这个“螃蟹”吃起来不简单。但是,马蔚华认为对银行来说,70%的几率已经“可干”了。因为银行就是与风险打交道的企业,原本也没有绝对的保险。当然,这也不妨碍他后来为了招行而“很商人”地用自身影响力来“加大保险力度”。

曾有两点理由让招行对这个项目持怀疑的态度:其一,商业银行传统对公业务大多集中在生产制造或是流通企业。这些企业或者是现金流充沛,或者是有足够的资产可抵押。而电影行业没有有形的可抵押资产,在影片上映前也毫无现金流可言;其二,电影产业充满了不确定性:一个剧本能不能拿到拍摄许可证、拍摄能否完工、完工后能否卖个好票房......众多的环节都有变数。

可是一向不按常理出牌的招行逐渐发现,这并不是一个不可涉足的行业。首先,给电影贷款是一个在成熟市场早已经成型的银行盈利模式,在成熟市场,有专门的公司为影视拍摄做完工担保,影视公司可以直接到银行去贷款,所以在这些市场电影一直是银行放贷的宠儿。其二,虽然电影业不是银行所熟悉的传统产业,但也并不是不可了解的。文化产业有着类似制造业的流水线生产,制造、品牌、营销、渠道环节都一应俱全。这样想来,梳理好风险管理的关键点,是决定能否放贷的关键。

按照如上逻辑,招行梳理出了风险管理的三个关键点:拍摄许可风险、拍摄完工风险、影片销售风险。对于饱含兄弟情感和英雄气概的战争片来说,获得拍摄许可证问题不大;华谊公司提供完工风险担保;至于影片销售环节,则需要采取《集结号》全球版权作为质押。

2006年8月29日,经过两个多月的调查,给《集结号》贷款5000万元的报告终于通过了招行终审并实施放款,贷款性质为无第三方担保的授信贷款。另外,为了充分保证风险的可控,招行做了两件事情:其一,以该片全球放映的票房收益替换版权质押权,开设资金监管账户,采取循环报账制;其二,项目负责团队全程跟踪贷款,甚至关注剧组的一举一动。

上映7天,《集结号》即创造了过亿的票房收入,2007年春节前票房就已直逼2.6亿元,《集结号》5000万元贷款的第一笔是从2006年8月开始发放的,贷款利率在央行的基准利率基础上上浮了10%,粗略估计,招行在此项目上的利息收入在500万元左右。

招行的长远收益远不止于利息收益。根据双方的协定,票房收入的回款陆续打入招行专项账户以偿还贷款。这是一个相当聪明的做法,招行用专项账户的方式,锁定的绝不只限于《集结号》的贷款业务,这个属于华谊兄弟的专项账户,没准就会成为招行对华谊兄弟开展资产管理业务的起点,除了放贷,招行在未来还有很多中间业务的操作空间,华谊兄弟未来新的电影项目,也可能成为招行新的放贷对象。

5000万元贷款在招行实在算不上大项目,但是招行从这个项目上,学到更多的是怎么看待风险。据说目前关于这个项目的点点滴滴,已经成为招商银行审贷官的考试题目,也同样作为招行全国各分行风险控制人员考试的案例分析题,虽然该题目的答案并不是唯一的,但对处于2008年银根紧缩之中的中国银行业来说,这种思考的确很有价值。

其实放贷《集结号》成功,就是招行独特性格的一次体现。很多人不知道,当年招行将信用卡中心落户上海的时候,在浦东高耸的大楼间特意选择了一块幽静的地方,准备盖一栋别样的Loft办公楼。面对耸立在周围身躯比自己庞大很多的同行们,招行很多高层对此方案表达了怀疑,而马蔚华却觉得挺好。

“要的就是‘鸡立鹤群’!”他很认真地这样说道。

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基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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