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            騰訊云胡利明:金融科技如何解決供應鏈金融痛點問題

            胡利明 來源:貿易金融 2020-03-25 09:15:23 騰訊云 金融科技 金融云
            胡利明     來源:貿易金融     2020-03-25 09:15:23

            核心提示供應鏈金融的本質是金融,而信用是金融最重要的要素,科技不能創造信用,但可以發現信用、傳遞信用、監測信用,并為信用定價。

            近日,隨著新冠疫情的逐漸好轉,新增感染人數連續多日呈現下降趨勢,多地政府發布政策要求或允許企業員工返回職場,越來越多的企業開始復工復產。此前,工信部發布了《關于運用新一代信息技術支撐服務疫情防控和復工復產工作的通知》,強調通過加強科技能力,基于線上化服務等模式,推廣應用供應鏈金融,保障企業復工復產的資金需求,防止出現資金鏈斷裂。

            3月13日,國務院新聞辦舉行“支持產業鏈協同有序復工復產有關情況”新聞發布會,會議強調運用金融科技優化供應鏈金融服務,鼓勵有條件的金融機構開發供應鏈業務系統,采用線上線下相結合的方式,為鏈條上的客戶提供更加方便快捷的供應鏈融資服務。

            近年來,在中央號召經濟脫虛向實、支持小微企業融資的國策背景下,供應鏈金融得到國務院、各部委連續多次發文支持,包括鼓勵開展產業鏈金融業務,促進通過供應鏈金融支持小微企業融資,鼓勵建立供應鏈金融服務平臺、完善產業供應鏈體系,大力支持供應鏈金融創新,提升服務實體經濟效率。而供應鏈金融業務,以強場景化屬性、與產業鏈緊密結合,有著可服務到核心企業上下游小微企業等特性,廣泛得到市場上大量金融機構、核心企業、上下游小微企業的青睞。

            但多數供應鏈金融業務,在展業過程中仍面臨風險控制難、操作效率低、實施成本高等問題,而以人工智能(Artificial Intelligence)、區塊鏈(Block Chain)、云計算(Cloud)、大數據(Big Data)、物聯網(The Internet of Things)等為代表的金融科技,在供應鏈金融展業中發揮著越來越重要的作用。習近平總書記在中央政治局第十八次集體學習時強調,區塊鏈技術已延伸到數字金融、供應鏈管理、智能創造、物聯網等多個領域;區塊鏈技術需要與實體經濟深度結合,解決中小企業貸款難、銀行風控難、部門監管難等問題;此外,云計算、人工智能、大數據在金融領域的應用也越發深入,并從風險控制、效率提升、降低成本等方面對傳統金融業務進行優化升級。供應鏈金融的本質是金融,而信用是金融最重要的要素,科技不能創造信用,但可以發現信用、傳遞信用、監測信用,并為信用定價。

            供應鏈金融支持小微、助力實體的價值

            ——供應鏈金融市場空間廣闊,較傳統信貸更具發展潛力

            供應鏈金融起源于國際貿易融資,由中國銀行于20世紀80-90年代引入中國,發展至今歷程已30年。2018年,我國銀行保理業務量約2萬億元人民幣,其中國內保理業務量約1.68萬億元人民幣;2019年,以應收賬款及未來應收賬款為口徑的廣義供應鏈ABS占企業資產證券化比例已超30%;而擔保公司、保理公司、財務公司等為代表的泛金融機構服務的供應鏈金融規模亦不可小覷,僅全國已注冊商業保理企業已達12081家(2019年6月末),商業保理市場規?;蛞殉?000億;而核心企業以及B2B平臺通過旗下金控板塊或系統平臺優勢實施產融結合,是供應鏈金融又一重要陣地。

            據預測,2020年我國供應鏈金融市場規?;驅⑦_27萬億左右,供應鏈金融在中國、印度等新興經濟體的增長率超過25%,市場前景廣闊。近年來,市場資金寬裕,銀行利率持續下調,而與之相對的是信貸不良率持續上升,受監管政策影響,互聯網金融C端業務受到沖擊,B端需求有望爆發。2018年中國規模以上工業企業應收賬款規模達14.3萬億,而2018年保理業務覆蓋只有3萬億左右,融資覆蓋率還有較大提升空間。

            圖表1:規模以上工業企業應收賬款規模

            根據國際商會中國國家委員會(ICC China)組織翻譯的《供應鏈金融技術的標準定義》,將供應鏈金融定義為:利用融資和風險緩釋的措施和技術,對投放到供應鏈進程和交易中的營運資本和流動資金進行優化管理。

            綜合國際商會中國國家委員會以及行業主流專著理論對供應鏈金融的界定,我們將供應鏈金融含義概括為,基于供應鏈交易關系下,依托核心企業主體信用,并或有引入第三方輔助機構,通過多種貿易手段和金融工具,為上下游企業提供短期運營資金融通或信用便利等金融服務。常見的供應鏈金融業務如保理、反保理、信用證、保函、動產抵質、倉單質押等。

            供應鏈金融主要基礎模式包括保理融資、存貨融資、預付融資。從業務模式類型看,應收賬款業務占據絕對優勢, 根據對供應鏈金融服務企業的調研統計,有83.1%開展了應收賬款融資業務,其次是存貨/倉單質押融資業務,比例為67.9%。

            圖表2:供應鏈金融基礎模式交易流程

            供應鏈金融具備真實性、自償性、封閉性、靈活性等特點,通過對商流、物流、資金流、信息流的把控程度實現四流合一,準確驗證交易真實性;并且基于物流、資金流可更好的支撐自償性及封閉性。

            圖表3:供應鏈金融四流合一示意圖

            相較于傳統信用融資而言,供應鏈金融核心優勢在于對交易的深度結合與把控,供應鏈金融與企業日常貿易活動密切相關,貫穿了企業采購、生產、銷售整個貿易鏈全過程,與交易鏈中的商流、物流、資金流、信息流結合緊密,可更有效緩釋主體風險;供應鏈金融因其與交易高度協同而使產業鏈信息更透明、支付閉環使得資金進入實體經濟、涉及主體眾多而致違約成本高、融資主體面向小微企業風險收益補償更高等四大特性。相比傳統信用融資更具發展潛力。但是,正是由于上述優勢,供應鏈金融在對貸前風險評估、貸中資產審核、貸后運營監管方面,會面臨更高的要求。

            ——發展供應鏈金融意義重大,國家政策頻出加大產業扶持

            供應鏈金融在國家發展戰略規劃中占據的地位越來越重要。從業務解釋規范到政策優惠扶持,從地方到中央再到具體監管部門,各地各級政策都在不斷完善,引導更多社會資本進入供應鏈金融布局,建立供應鏈金融服務的各類平臺,盤活存量應收賬款、存貨等資產,破解民營企業融資難的問題必將成為未來金融科技發展的重要方向之一。

            此外,各地區對供應鏈金融發展亦尤為重視,上海、江蘇、黑龍江、重慶、湖北、遼寧、吉林等省或直轄市均單獨印發關于積極推進供應鏈金融發展與創新的實施意見,鼓勵金融機構、核心企業等運用大數據、區塊鏈、人工智能等新技術,建立信息化平臺,加強對供應鏈金融的風險監控,提高風險管理水平,確保資金流向實體經濟。

            圖表42017年到2019年重要供應鏈金融政策

            供應鏈金融發展面臨的主要問題

            ——控制風險、提升效率、降低成本是發展供應鏈金融面臨主要問題

            供應鏈金融在國家政策大力支持下,行業發展速度迅猛,資金注入實體經濟,一定程度緩解了小微企業融資難問題,但其風險也逐漸暴露,2019年發生的承興國際、閩興醫藥等重大風險事件,倍受社會關注,并引發了社會及行業對供應鏈金融發展及風險防范的廣泛討論,監管機構亦對供應鏈金融下發規范發展的指導意見。

            20197月,中國銀保監會辦公廳發布《中國因保監會辦公廳關于推動供應鏈金融服務實體經濟的指導意見》,提出銀行業金融機構應建立健全面向供應鏈金融全鏈條的風險控制體系,根據供應鏈金融業務特點,提高事前、事中、事后各個環節的風險管理針對性和有效性,確保資金流向實體經濟。應加強對核心企業經營狀況、核心企業與上下游鏈條企業交易情況的監控,分析供應鏈歷史交易記錄,加強對物流、信息流、資金流和第三方數據等信息的跟蹤管理。

            供應鏈金融業務想要提高效益,得到快速、穩健發展,至少需要控制風險、提升效率、降低成本三方面著手推動:

            (一)控制風險

            風險問題是供應鏈金融發展面臨的最重要問題,供應鏈金融的根本仍是金融,金融的本質是經營風險。供應鏈金融風險至少涉及企業主體風險、交易風險(即貿易背景真實性風險)、操作風險。

            1、主體風險。企業主體風險包括核心企業信用風險和上下游企業主體風險。在核心企業信用風險方面,在供應鏈金融基礎模式下,最終增信方是核心企業,這就需要金融機構對核心企業的行業情況、經營情況、發展趨勢等所有能反映主體信用情況的指標進行全方位的評估和判斷。在上下游企業主體風險方面,上下游企業一般是直接融資主體,特別是在貨押和預付融資模式下,雖然核心企業可以提供最終增信,但上下游企業是直接回款主體,他們的信用情況對業務的健康發展也起著重大作用,所以金融機構亦需要對上下游企業主體情況進行一定程度審查。各機構風控手段的運用,仍對核心企業責任高度依賴,核心企業提供承諾回購、調劑銷售占比60%、核心企業確權占比59%,在供應鏈金融服務機構風控手段排序為第一及第三。

            但目前企業主體風險審核也面臨信息廣度不夠、深度不足、頻率不高等問題。對核心企業評估,仍主要依賴于會計報表、現場盡調等傳統手段,貸后也沒有很好的監控工具進行貸后管理;而上下游企業多是中小微企業,甚至沒有會計報表,更是缺乏有效的評估手段。

            2、交易風險(或稱貿易背景真實性風險)。供應鏈金融的基礎在于交易,這是供應鏈金融理論及展業的前提,而交易是否真實關系著供應鏈金融業務能否順利回款,這也是其區別與傳統信貸的重要因素之一。一但貿易背景不真實,則將面臨核心企業付款責任免除、上下游企業騙貸、交易雙方伙同實施欺詐、押品虛假等巨大風險。所以在展業過程中,對合同、發票、押品、履約等的真實性驗證由為重要,并需要對物流、商流、資金流、信息流進行交叉驗證,以提高信息的真實、準確性。

            但目前供應鏈金融對合同、發票等憑證的審核,主要還是以線下材料為主,通過對交易雙方的信息進行驗證,或由于可得性原因,或由于成本原因,金融機構較難通過系統化方式,以多方信息進行佐證;在存貨融資模式下,亦較難對貨物儲存變化、市場價格變化等做出實時持續監控。

            根據近年保理業務數據統計分析,在發生違約風險的業務中,欺詐原因占比高達94%;由此可見,金融機構對于主體風險已有較強的控制,但對于欺詐風險的管理,尚有較大的提升空間。

            圖表5:保理業務風險原因

            3、操作風險。供應鏈金融因參與的主體多,且對貿易背景真實性要求高,往往會對操作環節提出較高要求,如核驗發票、核心企業確權、中登登記、押品盤點、貨值盯市、回款管理等。一般而言,供應鏈金融業務規模較大的銀行,基本都會建設操作中臺進行專崗操作,而操作環節特別是線下操作環節過多,對漏操作、誤操作、操作不準確等會有較大影響,甚至在審核及授權制度不完善情況下,操作中可能還會產生道德風險。

            (二)提升效率

            供應鏈金融因涉及主體多,操作環節復雜,貸后監測內容多等特點,對業務操作效率有較高要求。在主體審核及評估方面,對核心企業的評估涉及多維度信息收集與分析,特別是對于上下游企業數量較多的項目,對上下游企業身份驗證、主體真實性識別等均需要進行逐一核查;在貿易背景審核的操作環節,對交易單據真實性核驗、中登登記、押品盤點等均會耗費較多人力與時效;在貸后預警方面,對于應收賬款對賬、貨值盯市、動產處置等環節,均需要進行高頻監控。以上操作問題,均是對供應鏈金融業務效率的考驗,更進一步看,操作效率高低不僅直接影響業務成本高低,在貸后操作環節,甚至還會對風險控制強弱造成較大影響,所以追求操作效率提升是優化供應鏈金融業務的重要方式。

            (三)降低成本

            供應鏈金融要解決風險及效率問題,可從業務線上化、能力科技化、流程精細化等方面入手,但風險、效率與成本本就是需要平衡的三角關系。自建供應鏈金融平臺,需要專業的供應鏈金融人員,且IAAS成本高、運維費用高,如何在做到風險有效控制、操作效率提升的同時,還能降低或控制成本,是供應鏈金融發展面臨的又一重要問題。

            金融科技支持供應鏈金融發展的路徑

            在新一輪科技革命和產業變革的背景下,伴隨互聯網、人工智能、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等信息技術與金融業務深度融合,金融領域的科技應用逐步從信息化建設往智能化發展;與此同時,金融科技應運而生,為金融發展提供源源不斷的創新活力。

            ——金融科技在供應鏈金融場景的運用現狀

            根據《2018供應鏈金融服務技術趨勢報告》顯示,被研究的近500家供應鏈金融服務機構中,應用大數據和人工智能進行風險控制的超過30%,應用云技術和物聯網技術的企業均達到30%,應用區塊鏈技術的企業也接近三分之一,為27%??梢姶髷祿?、人工智能、云技術、物聯網、區塊鏈技術,在供應鏈金融領域的應用較為深入。

            圖表6:供應鏈金融服務機構金融科技應用

            根據《2019中國供應鏈金融調研報告》顯示,75% 的企業擁有相關的供應鏈金融業務系統,具體包括業務流程、風險管理和資金管理系統等,能夠實現供應鏈金融業務的線上化,并幫助企業實現信息共享、在線協同;52% 的企業擁有外部數據對接系統,包括第三方征信公司的數據接口和網絡媒體等輿情監控信息;2019年金融科技在供應鏈金融領域的廣度得到提升顯著,大數據與 AI、云計算、區塊鏈的應用較上年分別增加了 22%、14%和 8%。

            目前供應鏈金融資金供應、風險控制的主要角色仍是商業銀行,現四大行及主要股份銀行和部分頭部城市商業銀行,均紛紛通過搭建供應鏈金融平臺,開展或升級其供應鏈金融業務,并在技術運用上各有特色:工商銀行基于區塊鏈技術開發的小微企業供應鏈融資產品,綜合運用了大數據、區塊鏈及物聯網技術;中國銀行開發的“中銀易鏈”供應鏈金融產品則更側重大數據、云計算與人工智能(機器學習)技術的結合;而平安銀行、浙商銀行、上海銀行、中原銀行等供應鏈多級流轉產品也是依托區塊鏈等技術,實現信用的多級穿透,服務鏈條上多層供應商。

            而核心企業依托其產業優勢,紛紛搭建供應鏈金融平臺、自研或以服務外包方式選用第三方金融科技,開展供應鏈金融業務。此外,證券公司、信托公司以及保理公司等開展供應鏈金融ABS、供應鏈金融信托計劃等,引入或運用第三方供應鏈金融平臺,借助金融科技,開展供應鏈金融服務。

            ——金融科技助力供應鏈金融發展的作用路徑

            對于供應鏈金融而言,宏觀經濟、行業趨勢及企業管理層面的不確定性一直存在。對大數據、云計算、人工智能、物聯網、區塊鏈等金融科技的整合運用,并形成綜合性的工具套件式解決方案,可以在展業全鏈條上解決供應鏈金融的痛點。根據供應鏈金融業務流程特性分析,其作用路徑上,金融科技可在供應鏈金融貸前風險評估、貸中資產審核、貸后運營監管通的三個主要環節,通過供應鏈金融平臺化、商業信用穿透化、動產監管數字化、資產審核智能化、信用評估數據化、風險監控實時化六大作用路徑,最終實現供應鏈金融的風險控制(主體風險、交易風險、操作風險)、效率提升、成本降低的優化管理。

            圖表7:供應鏈金融運用金融科技的作用路徑

            1、供應鏈金融平臺化:供應鏈金融平臺化即線上化,是金融科技運用于供應鏈金融場景的基礎。供應鏈金融參與主體及所涉環節眾多,主體涉及金融機構、核心企業、供應商、第三方合作方等,需對商流、資金流、物流、信息流四流進行最大程度管控,業務環節包括客戶準入建檔、主體信息收集、信用風險評估、交易風險評估、資產審核可視、發票核驗、中登登記、對賬管理、回款管理、押品管理、資產池循環等,需要盡可能將所有作業環節實現線上化,以節省操作成本,控制操作風險甚至員工道德風險,并為金融科技的運用做好準備。

            2、信用評估數據化:供應鏈金融的本質是金融,而信用是金融最重要的要素,科技不能創造信用,但可以發現信用、傳遞信用、監控信用,并為信用定價。

            在主體信用評估方面,核心企業信用是供應鏈金融的展業基礎,供應鏈金融需要重點評估核心企業信用,并一定程度評估上下游供應商或經銷商信用。通過運用大數據、人工智能等方式,對被評估主體及其法人相關信息進行數據采集、數據挖掘、機器學習,包括工商、司法、稅務、黑產、財務、輿情、失信等信息,并通過機器學習、數據建模、評估打分等方式,實現對企業主體的大數據信用評估,進而提升信用評估的準確性、客觀性、實時性。

            在交易風險評估方面,交易風險是供應鏈金融風控的薄弱環節,94%的供應鏈金融風險源自于欺詐。在供應鏈金融領域,交易風險評估,亦可稱為“債項評估”,需要通過多方數據互聯、大數據分析等金融科技方式,對貿易基礎信息,如退貨率、交易年限、供應商集中度、應收賬款集中度、關聯交易等進行數據獲取并交叉驗證分析,以確定貿易雙方的交易真實性、合理性及穩定性,最大程度控制交易欺詐風險,并提高交易風險評估效率。

            3、商業信用穿透化:供應鏈金融的關鍵是依托核心企業信用,并傳遞給上下游中小微企業。區塊鏈結合其他互聯網、物聯網等場景,通過算法遍歷并驗證交易網絡中的各級數據,包括各節點的計算機系統、操作現場、社會信用系統(稅務、電力部門等)等獲取的數據和中間件、硬件(如GPS、RFID等)等獲取的節點數據,實時、動態、多維度地實現數據交叉驗證,提高數據的可靠性,如:采購數據與物流數據匹配、庫存數據與銷售數據印證、核心企業數據與下游鏈條數據的可靠性對比,以降低信息不對稱所造成的流程摩擦。

            對應收融資而言,核心企可將其商業付款信用,通過區塊鏈技術傳遞至多級,實現信用的多級流轉。區塊鏈連通供應鏈中的各方企業和金融機構,完整真實地記錄資產(基于核心企業應付賬款)的上鏈、流通、拆分和兌付。由于區塊鏈上的數據經多方記錄確認,不可篡改、不可抵賴、可以追溯,從而實現應收賬款的拆分轉讓,并全部能夠穿透追溯至登記上鏈的初始資產。

            對于存貨融資而言,區塊鏈技術聯合智能倉儲、智慧物聯網、人工智能和大數據分析等技術能力,通過密鑰與數字證書可以確保業務參與方以真實身份通過區塊鏈實現線上多方協議并簽署電子合同,并可支持電子倉單的流轉,最終有效解決傳統倉單質押融資過程中的身份信任、風險管控以及效率低下等問題。

            區塊鏈技術的運用,較好的實現了核心企業信用轉化為數字資產,并在不同的參與方之間高效傳遞,加速了整個供應鏈金融效率。

            4、交易審核智能化:人工智能結合大數據、云計算的綜合運用,對供應鏈金融交易單據等的準確、高效審核提供了極大便利。供應鏈金融在交易審核環節,需要對合同、發票、履約證明等信息進行審核;圖像識別、OCR、NLP、智能語音識別等人工智能技術,可極大地提高合同、發票、票據等單據的審核效率;此外,通過交易信息數據化,還可通過大數據較驗方式進行交易審核,比如物流供應鏈金融場景下,可借助物流運輸車輛的GPS地圖運輸軌跡,對交易真實性進行核驗。在大量圖像、視頻、語音等的存儲、運算、調用等方面,通過云儲存、云計算能極大的節約成本。

            5、風險監控實時化:貸后風險監控,既涉及對主體信用變化的監控,也可能涉及其它對融資回款有影響的因素監控,如存貨貨值、交易異動,甚至行業風險變化等。風險監控以大數據信息采集、分析為主,并結合物聯網、人工智能等技術,對核心企業輿情、上下游交易異動變化、貨品市場行情波動等進行監控分析,實時關注對融資回款的負面要素,并及時進行風險預警。

            6、動產監管電子化:在貨押融資場景下,在抵質押期間如何有效對押品進行監控,確保不發生盜貨、損貨等情況是需要重點關注視的問題。在此場景下,可重點借助物聯網RFID電子射頻技術,以及智能AI車牌識別、標簽識別、電子圍欄等技術,生成物聯網電子倉單,并可對貨物實現實時監管及預警,極大提升人工監管的效率及信息準確性、預警實時性。

            總結與展望

            供應鏈金融的外延即是產業鏈金融,產業互聯網的發展與產業鏈金融服務互為促進。產業互聯網對行業的智能化、數據化、可知化改造,將主體情況、產業鏈情況、大數據信息等更加全面、持續地展示給金融機構,同時借助區塊鏈、人工智能等工具,更好地發現信用、傳遞信用、監測信用,為金融機構提供更加優質的業務場景及安全資產。而產業鏈金融服務,可更加貼近場景,為產業生態注入有氧血液,更好地滋潤產業生態高效、穩健的發展。

            供應鏈金融科技,分利用技術創新,在助力提升金融機構業務效率、風控能力的基礎上,支持小微企業融資,有利于增強微觀主體活力,并且使得資金投放與交易高度相關,真實服務實體經濟。

            2020年,將是騰訊供應鏈金融科技系統化整合、規?;l展的一年,騰訊云將充分發揮人工智能、區塊鏈、大數據、云計算、物聯網等金融科技能力,結合云生態資源,推動供應金融乃至產業鏈金融科技在更多金融場景、行業場景運用落地。

            未來,騰訊云將繼續秉持“科技向善”、“開放共享”和“自主創新”的發展理念,繼續與生態合作伙伴一道,借力金融科技,積極推動行業數字化、智能化建設,通過金融科技服務實體經濟,幫助解決中小微企業融資難問題,以助推中國經濟向更高質量的發展目標邁進。

            作者簡介

            \

            胡利明 騰訊金融云總經理

            胡利明先生畢業于電子科技大學計算機系,現任騰訊金融云總經理,負責騰訊金融云的產品和解決方案團隊的管理,帶領騰訊金融云服務行業超 6000家金融機構客戶,覆蓋金融幾乎所有細分行業領域。

            胡利明先生,具有豐富的云計算研發及產品規劃經驗,曾負責過騰訊公有云的整體產品規劃、 IaaS平臺規劃,并主導過微眾銀行云化等重大金融云項目的方案規劃及實施,是云計算領域的資深專家。


            責任編輯:王超

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