最近在探讨市场和走访客户时，经常有企业风控人员提到目前面临的一个难题：为确保合作的安全性，企业风控人员会重点关注和了解合作伙伴的支付能力和支付意愿这两大核心因素。虽然知道财务数据具有时效性，但企业风控人员也只能通过分析财务数据来判断支付能力的好坏。而判断支付意愿的强弱就更难，因为这是一个主观意愿问题，由于没有相关数据可以直接采用，所以企业风控人员一般会通过对方的交易记录、社会风评等方面进行评价，感觉仅通过上述方法作出判断容易造成误差，但又不知道如何解决。
有鉴于此，立本信用组织了相关行业专家针对现有企业信息点进行重新审视，并以自身拥有的超过9600万家企业的数据库为基础，利用大数据技术进行统计和分析，发现一个非常重要的指标有助于企业风控人员评估合作伙伴的支付能力和支付意愿。这个指标就是诉讼记录。
立本信用统计结果显示，在企业涉及的所有诉讼记录中，基于买卖合同发生的延迟交货、拖欠货款、交付货物质量不合格和借贷纠纷等占全部企业诉讼案由的95%以上。究其原因在于，大多数企业一般都是通过合作初期的协商和交流来判断交易对方的可信度，继而选择相互合作，但这种判断毕竟缺少真实确凿的依据。因此，企业如能通过大数据将交易对方历年的涉诉情况进行量化，对涉诉企业的主体身份、受理法院、案件类型、判决时间、涉诉金额等信息以更加清晰、直接的方式（如数据、图表等）进行展示和汇总，相信将有助于其在选择合作伙伴时作出更加准确的判断。
结合立本信用通过大数据分析得出的诉讼起因统计结果来看，无论是作为原告，还是作为被告，都从侧面反映出目标公司的经营管理能力。如果作为原告的案件较多，说明目标企业的日常经营管理（如客户甄别和客户管理等）和风控工作存在漏洞，导致企业经常需要以法律形式维权，这个势必会分散企业生产经营的精力，也会加重企业的资金链压力。如果涉案金额较大，会直接影响企业的日常经营，直接降低和削减企业的支付能力和意愿。如果作为被告的案件较多，则说明目标企业在履约能力上存在重大缺陷，不排除存在经常延期交货、产品质量不达标、习惯性拖欠、频繁出现资金流紧缺等问题，与之合作应加倍谨慎。
另外，无论是原告案件还是被告案件，上图均直观地标注出各类型案件的数量，即列明分别以原告或被告身份出现的民事案件、执行案件和其它案件的数量。民事案件代表着一般企业间的诉讼案件，我们只需看次数即可，可简单理解为企业涉及的诉讼次数。而执行案件则是民事案件审判后，败诉方拒绝履行法院判决，胜诉方继而提请法院执行的案件。根据以原告身份涉及的执行案件数量，我们可以判断出合作伙伴债权回收的难易程度，以及这些案件对合作伙伴的影响。例如，A公司以原告身份涉及10宗民事案件有，但同时有9个执行案件，那说明A公司虽然赢了官司，但债权回收难度很大，这时我们需要考虑无法回收案件所涉金额对A公司的影响。
根据以被告身份涉及的执行案件数量，我们可直接判断合作伙伴的支付意愿。例如，A公司以被告身份涉及10宗民事案件，但同时有9个执行案件，那么说明A公司经常恶意拖欠，也拒绝服从法院判决，对于此类企业我们要慎重考虑是否与其合作。
在了解目标企业的整体诉讼情况和诉讼变化趋势后，可以从“裁判文书列表”进一步查看目标企业在最近几年的诉讼案件明细列表。首先，我们需要重点关注案件的审判时间，一般情况下，审判时间越近，说明该案件可能对目标企业的影响越大；如果案件时间已经很久远，那对目标企业的影响也基本可以忽略。
其次，需要重点关注案件金额，因为案件金额越大对目标企业的影响也越大，甚至会出现一个案件导致企业破产的情况。反之，如果案件金额小，那我们只需考虑诉讼对手与目标企业之间的关系，即可判断案件对目标公司的影响。例如，目标公司A有一个诉讼案件，金额仅为5,000元，但诉讼对象为其核心客户或供应商，那这个时候这个案件的重要性就远远超出案件金额大小的意义了，因为该案有可能影响目标公司与核心客户或供应商以后的合作。反之，如果诉讼案件金额小，而诉讼对象也仅为目标公司的一个小客户，那相关案件的影响就可以忽略不计。
再次，有些案件并不涉及案件金额（如行政案件）或者政府部门在上传相关案件资料时并未填写案件金额，这种情况下应该关注“涉案人员角色”列表，如目标企业是以原告身份出现，则我们需要重点观察被告是一家什么企业、规模如何、是否目标公司重要供应商或客户等，反之亦然。
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