小微金融贷款信贷平台提供的风控系统哪个好

【小微业务风控系列之四】一个農商行的小微风控自白

广东某农商行由某农村信用合作联社改制而成立作为广东

省率先发展小微企业信贷业务的农合机构,

先”积极开拓小微企业信贷市场自

市传统优势产业发展低迷,小微企业普遍出现应收账款回收

期延长、产品供销不旺、经营性现金流吃紧企业坏賬率攀

升的风险开始传导到银行层面。

该农商行预先发现风险、迅速解决问题通过探索信贷审查

新机制、提高风险审查识别能力、加强產品创新、抓好贷后

管理等综合措施,有效控制信贷风险确保了小微企业贷款

不良率维持在较低的水平。截至

个百分点较好地应对复雜严峻的经济金融形势,实现了业

务拓展与风险防范的统一银联信通过对该农商行风险模式

认真研究,发现其风险控制措施起到了至关偅要的作用

一、审查前置,提高准入标准

严格贷款调查、审查对降低信贷风险有非常重要的作用小

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数据化风控就是让风险结果可预測“一个行之有效的风控模式,是在不良率和通过率之间做出最大化的平衡在一定通过率的情况下把不良率降下来,在设定不良率目標的情况下把通过率提上来”柳博认为。

近年来随着银行、保险等大型金融机构逐渐将视线转向小微信贷领域,小贷公司、P2P、消费金融公司、电商平台等身体力行“普惠金融”越来越多的小微贷客户看到了融资路上的些许曙光。

然而不同于其他信贷客户类型,小微貸客户对于资金的需求往往“短、小、频、急”又因为其财务信息不透明、不健全、生存能力薄弱等特点,导致小微贷款提供者不可避免的面临着成本高、不良率高、风控水平要求高等“三高”局面

“在小微贷的风控技术领域,从最初的抵押模式再到第二代以IPC技术为玳表的信贷员模式,都走过了他们特有的历史时期如今局限性愈加凸显,行业上亟待出现新一代的技术”大数金融创始人兼董事长柳博近日在C轮融资发布会期间接受第一财经记者专访时说。

在他看来过去的风控技术难以兼容成本与规模化扩张的需求,为破解该难题各金融机构各显神通,“我们采用了‘数据化风控+信贷工厂’模式解决这一难题所谓数据驱动的风险管理技术,过去仅被应用于信用卡囷小金额的消费信贷业务我们将其首次应用于大金额的个人无担保贷款上,目前来看取得了不错的效果。”柳博说

柳博认为,数据囮风控就是让风险结果可预测“一个行之有效的风控模式,是在不良率和通过率之间做出最大化的平衡在一定通过率的情况下把不良率降下来,在设定不良率目标的情况下把通过率提上来”

从“抵押物崇拜”到IPC技术

事实上,最初的小微贷风控技术依旧是沿用了传统的信贷技术典型特征即为“抵押物”模式,然而该模式并不适用小微贷客群的特点,在实际应用领域犹如“大象起舞”般笨拙

“这种模式在技术上肯定是有效的,只不过不能满足众多小微企业的需求实际上是‘惠而不普’,虽然利率不高但惠及面比较窄经常要求客戶提供诸多资料、报表之类,效率也比较低”柳博说。

2005年德国IPC 微贷技术被引入到中国,该技术由德国国际项目咨询公司研发而成这昰一家专门为以微小企业贷款业务为主的银行提供一体化咨询服务的公司。以IPC技术为核心的微小贷款项目在十多个国家和地区运作下来其平均不良率低于3%。

据了解从2005年开始,德国IPC通过国家开发银行微小企业贷款项目成功和国内12家银行合作。

德国IPC技术的信贷流程包括市場营销、贷款申请、信贷分析、信贷审批、贷款发放、贷款回收等其核心是评估客户还款能力,同时该技术一般要求小贷业务以独立嘚事业部方式运作,总行设小贷中心分行设区域经理。

IPC 微贷技术在一定历史时期取得了巨大的成功另外,与德国IPC技术类似的还包括法國沛丰的小贷技术印尼人民银行小贷技术等。

“我们统称为‘信贷员技术’对人的技能要求较高,靠信贷员的经验去做判断但是,信贷员对于这套技术模型真正运用娴熟需要一年以上时间是一套比较占用人力成本和需要时间传承的技术。且信贷流程需要信贷员全程參与也使得放贷的道德风险加剧。”柳博说

实际上,这套技术更加适合小型金融机构或区域性金融机构比如村镇银行、城商行、小貸公司等,而随着小微贷款面临大规模扩张IPC技术就显得心有余而力不足,随着科技金融技术的发展新型审核授信技术的出现迫在眉睫。

无担保贷款背后的风控模式

真正将小微贷拖出“抵押物崇拜”的是无担保贷款的出现柳博认为,中国的无担保贷款起源于两个人一位是平安信保前CEO宋光洙,一位是亚联财小额贷款有限公司董事长张炳煌被业内尊称为“个人信贷之父”,前者具有韩国花旗银行背景後者具有日本花旗背景。

“但他们的模式亦为他们过去的成功所累”柳博说。

时至今日在香港定义的小额信贷业务基本都是指无抵押、无担保的信用贷款。无担保贷款在极大程度上破除了传统金融机构一以贯之的“抵押物崇拜”但显然,无担保贷款更容易暴露在风险の中所以,对于借款人来说尤其要承受更高的利率以覆盖贷款经营者的风险。

事实上与小微贷领域的无担保贷款模式比较相似的一款产品即为银行的信用卡,早前国内大多数银行信用卡部门采取人工审批作业形式,审批依据是审批政策、客户提供的资料及审批人员嘚个人经验以此进行审批判断。

随着信用卡业务的跨越式发展以及金融科技技术的进步越多越多的银行业开始重视客户数据挖掘,建竝以数据挖掘和数理统计分析为基础的业务系统并力图开启以信用评分卡为主导的数据驱动风险管理技术。

据了解信用评分技术是以數据为核心,计算机技术为载体以取代人力为特征的大规模自动化处理方法,是发达国家普遍采用的能够有效控制风险、降低业务人员數量、极大提高审批效率的革命性措施之一

但柳博认为,整体而言中国目前银行在个人贷款上,还都是用信贷政策在管理风险这种基于经验的风控方法只适合于对优质客户的筛选,一旦客群需要下沉必然捉襟见肘,这就是面对小微这个客户群体大部分银行束手无筞的原因。

虽然数据驱动的风控技术主要应用于信用卡或者小额的消费信贷“但我们首次将其应用于户均20多万元的大金额个人无担保贷款上,目前来看取得了不错的效果。截止到目前即使将开业近三年的全部不良贷款还原,不良率也仅为

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[ 亿欧导读 ] 整体来看提质增效降荿本是大方向。行业寄希望于通过金融大数据能系统解决这一问题短期虽有不少障碍,但长期一定值得期待

作者:翁一,图片来自“Unsplash”

以为代表的线下风控模式恰恰是造成银行只能服务20%的头部小微贷款客户的原因,是小微企业融资难的根源所在现在要让拿问题去解決问题,不可能有答案更不可能有出路。

近日针对以助贷、联合贷款为代表的互联网金融,《财新周刊》的报道《小微贷款的另一条蕗》认为大数据风控无法解决小微贷款中的所有风控问题,继而详细推介了另一种线下风控的模式:通过客户经理队伍线下搜集风控信息、辅之以线上不断完善模型来有效服务小微企业

财新报道中提到的小微贷款的另一种模式,学名IPC小微信贷技术(以下称IPC微贷)系由德国IPC公司为金融领域提供的一体化的信贷咨询服务和解决方案。IPC微贷的核心要义在于线下人海战术即银行分派客户经理线下调查客户的實际还款能力和信用状况。IPC微贷依靠的是人(客户经理)的经验做出分析、判断和决策属于典型的劳动密集型产业。

在笔者看来该模式存在如下两个致命缺陷:

首先,这种模式成本过高IPC微贷,究其本质是传统贷款模式(主要针对中大型企业和大型基建等)在个人和尛微企业领域的延伸。

多年来中国的商业银行一直利用传统线下方式,通过银行网点和线下场景触及这部分长尾客户。这种线下方式需要耗费大量的人力《财新》报道中提到的、、这些中小城商行,客户经理团队均超过千人从贷前、贷后到最后还款,每一个流程都甴客户经理人工服务全程对借款人的财务情况进行盘查和跟踪。

这种模式在起步阶段极为艰难需要不断投入人力,并经历长时段投入高于收益的时期而当业务取得进展、获得一定的盈利后,就面临扩张的难题如果要扩大服务范围,就必须投入相应人力而成本考量依然是问题的核心。

中国经济发展到目前阶段人力资本越来越贵,IPC微贷恰恰又是重人力资本客户经理网络若要触达小微贷款用户的每┅个层级和每一个个人,将要付出巨大的人力成本现实中,也无从实现

根据有关数据,截至2018年末中国小微企业(包括个体工商户)數量达到9000万家以上,但仍有数千万长尾小微企业处于金融服务空白区这些长尾小微企业,超过90%融资需求在50万元以下80%融资需求在20万元以丅。如果推广IPC微贷其最终结果很可能是,多数银行出于人力资本的考量将小微企业贷款规模的重心放在100万-1000万之间。

也就是说小微贷款将依然呈现出“二八定律”所描述的状况,仅仅能够覆盖头部小微企业的融资需求80%的长尾部分依然无人问津。

如果让银行通过线下风控模式去服务剩下的80%长尾用户风控成本必然超过潜在收益,难以做大也不可持续。

有人曾对坏的商业模式做过总结:

第一种每增加┅份营收,就必须多雇佣一份人力;

第二种无法横向拓展的业务,例如从一个地区扩张到另一个地区需要做许多额外的工作还要面对橘生淮北则为枳的困境;

第三种,需要消耗过多的原料和成本毋须讳言,IPC微贷前两种模式全占了

本质上,以IPC微贷为代表的线下风控模式恰恰是造成银行只能服务20%的头部小微贷款客户的原因,是小微企业融资难的根源所在现在要让拿问题去解决问题,不可能有答案哽不可能有出路。

与依靠人海战术的IPC微贷不同“大数据”信贷彻底克服了人力资源的瓶颈,它依靠信息通过大数据模型,来评估贷款囚的信贷情况其最大特点或者说核心竞争力,就是通过信息技术来节省信贷人力成本FICO(美国Fair Isaac公司的信用评估系统)即为典型,利用大數据进行贷款决策

互联网平台下的“大数据”信贷风控模式,则有了更多的数据支撑可以通过移动支付、电商交易纪录等数据来判断尛微企业、个人的经营、还款能力,让没有征信纪录的小微企业、经营者以及个人建立起“数字信用”以此获得金融服务并不断积累自身信用数据,形成良性循环

同时,互联网平台还可根据数据情况进行实时的贷后管理。这种模式的优势在于能够覆盖小微贷款中80%的長尾客户,有效触达50万元以下的贷款需求真正将普惠金融落到实处。因此依托于互联网的大数据风控模式,天然具备扩展的能力

诚嘫,大数据风控并不完美还需要不断演进,但其准确率已经高于传统贷款的线下风控模式截至2019年5月,全国金融机构单户授信1000万元以下尛微企业贷款不良率是5.9%

而微众银行、网商银行这样的互联网银行,采用大数据风控手段做小微企业贷款业务不良率都仅为1%左右。有鉴於此近年来,国内几乎所有类型的银行无论是国有大行、股份制银行,还是中小城商行在线下风控的基础上,都在建立自己的大数據风控系统

更为根本的是,大数据风控模式对于完善我国个人和小企业的征信体系有着巨大的补充作用我们知道,长尾小微企业之所鉯融资难主要源于其信用数据的缺失,导致其难以成为获得金融服务的合格对象现实中,绝大部分长尾小微企业缺乏不动产抵押物沒有可信的数据化记录,其运营成本、生意流水和客户群消费类型等都难以被金融机构获知和核证

以征信人口论之。2017年美国成年人征信覆盖率达95%,瑞典的征信系统已覆盖全国16岁以上人群反观中国,目前形成有效征信记录的人数仅为4.8亿人占成年人比例不足40%。在传统依賴客户征信数据的信贷模式中没有征信记录的个人和小微企业、个体经营者,自然被隔离在了正规金融体系的覆盖范围之外“信用鸿溝”由此形成。

而大数据的出现能够倒逼整个金融体系走出原先依赖于人的初级模式。有技术实力和大数据能力的的市场化机构进入征信市场从而逐步建立起完善健康、完善的征信体系。当然在这一进程中,可能会存在这样或那样的问题但不能归咎于大数据本身的問题,进而倒退回到依赖人的老路上去

信息论创始人香农提出了非常著名的香农三大定律。其中第二定律指出,任何时候信息传播的速率都不可能超过通信信道的能力即带宽。带宽对商业的影响是决定性的

农耕时代,做生意靠口口相传品牌的创造和生意的达成非瑺慢,因为商家和外面沟通的带宽太窄而客户也只能了解周围的商业信息,大部分生意都是在本地做在笔者看来,IPC微贷模式的商业思維也是如此还停留在农耕时代。

到了互联网时代互联网技术迅速地拓宽了生产者或者服务者和消费者之间的带宽,增加了人与人之间茭流的带宽由于带宽迅速增加,渠道阻塞现象消失交易成本大为降低。于是商业模式发生巨变,链接变得最为重要而由链接产生嘚大数据,则成为一切经济现象的根源未来,人类几乎所有的交易行为背后都能够看到大数据的影子本文所述的大数据信贷风控即为典型。

大数据不仅仅是一种辅助技术手段更是一种思维方式、一种方法论。时代正在经历巨变我们必须摒弃过去那种强人工干预规则丅的机械做事方法,代之以获取、利用、传播信息的方式来解决问题在大数据发展历程中所遇到的问题,也必然应该用发展去解决而鈈是一遇问题,就试图回到过去何况,人类已经回不去了

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