摘要:隨著人群代際的變遷、消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變、居民收入的持續(xù)增長(zhǎng)、消費(fèi)金融產(chǎn)品的不斷豐富,消費(fèi)信貸的滲透正在加速實(shí)現(xiàn)?;ヂ?lián)網(wǎng)銀行依托電商平臺(tái)或互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)背景,依靠精準(zhǔn)的客戶定位、小額靈活的經(jīng)營(yíng)方式獲得了爆發(fā)式增長(zhǎng),然而,隨著授信人群的逐步擴(kuò)大,行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也逐漸暴露。本文通過(guò)研究規(guī)模最大的消費(fèi)貸產(chǎn)品“微粒貸”,為全行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理所借鑒。
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)銀行;信用風(fēng)險(xiǎn)管理;消費(fèi)貸;微粒貸
隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),銀行業(yè)進(jìn)入調(diào)整轉(zhuǎn)型期,互聯(lián)網(wǎng)金融加速滲透信貸市場(chǎng),既給傳統(tǒng)金融業(yè)帶來(lái)了挑戰(zhàn),也為其踐行普惠金融提供了思路與方法?;ヂ?lián)網(wǎng)銀行因其高效便捷、創(chuàng)新普惠及社交和消費(fèi)類大數(shù)據(jù)等優(yōu)勢(shì),專注長(zhǎng)尾市場(chǎng)金融服務(wù),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的不足,構(gòu)成錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)?;ヂ?lián)網(wǎng)銀行在攜手傳統(tǒng)銀行共同發(fā)展的同時(shí),也在倒逼傳統(tǒng)銀行進(jìn)行科技創(chuàng)新,推動(dòng)銀行業(yè)向更高層次完善并發(fā)展。
消費(fèi)貸是指為個(gè)人和家庭提供以消費(fèi)為目的的無(wú)抵押、無(wú)擔(dān)保的小額貸款,金額一般在30萬(wàn)以下,信貸期限在1至20個(gè)月。典型的消費(fèi)貸產(chǎn)品如前海微眾銀行“微粒貸”、網(wǎng)商銀行個(gè)人貸款,四川新網(wǎng)銀行“好人貸”、蘇寧銀行 “升級(jí)貸”等。作為第一家踐行普惠金融的互聯(lián)網(wǎng)銀行,微眾銀行自開業(yè)以來(lái)倚靠互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面卓有成就,與此同時(shí),拳頭產(chǎn)品“微粒貸”也開始暴露出相應(yīng)問題,案例具有一定的代表性和前瞻性,本文將深入探索“微粒貸”卓有成效的風(fēng)控方法供其他相繼成立的互聯(lián)網(wǎng)銀行借鑒,同時(shí),挖掘其尚存的不足之處,最后,上升到全行業(yè)層次提出些許建議。
一、關(guān)于“微粒貸”
“微粒貸”定位于長(zhǎng)尾用戶,是微眾銀行基于社交大數(shù)據(jù)風(fēng)控的自助小額、循環(huán)使用類貸款,依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供與傳統(tǒng)銀行錯(cuò)位的差異化金融服務(wù)。其利用股東背后龐大的大數(shù)據(jù)資源、以及高流量的微信、QQ等獲客渠道來(lái)充當(dāng)傳統(tǒng)銀行和用戶之間的中介,一方連接長(zhǎng)尾用戶,另一方連接金融機(jī)構(gòu),完成資金的輸送和創(chuàng)新科技的共享,從而賺取利差。“微粒貸”額度為500—30萬(wàn),5秒出額度,借錢最快1分鐘到賬,提前還款無(wú)罰金,提供7×24小時(shí)服務(wù)。自2015年5月,“微粒貸”上線以來(lái),放款總量幾乎呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
二、“微粒貸”信用風(fēng)險(xiǎn)管控措施
由于互聯(lián)網(wǎng)金融虛擬性的特點(diǎn),交易雙方只是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生聯(lián)系,增大了交易雙方在身份確認(rèn)、信用評(píng)價(jià)方面的信息不對(duì)稱。因此,對(duì)于一款互聯(lián)網(wǎng)信貸產(chǎn)品來(lái)說(shuō),風(fēng)控是首要的核心的能力。在信用風(fēng)險(xiǎn)的管控方面,微眾銀行的微粒貸有以下獨(dú)到之處。
第一,將聲紋識(shí)別、人臉識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)運(yùn)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)“傳統(tǒng)銀行風(fēng)控”與“互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)控”相結(jié)合。“人臉核身”技術(shù),是基于C端用戶環(huán)境、業(yè)務(wù)場(chǎng)景、用戶行為的多維核身風(fēng)控模型,識(shí)別并采集多因子(人臉、唇動(dòng)、聲音),通過(guò)逐步添加的“在線視頻補(bǔ)充核身”和“異步審核”流程建立高準(zhǔn)確度的閉環(huán)“遠(yuǎn)程人臉核身”服務(wù),差錯(cuò)率低于人工識(shí)別差錯(cuò)率8‰。“微粒貸”利用生物識(shí)別技術(shù)進(jìn)行視頻身份驗(yàn)證運(yùn)用可自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)客戶身份識(shí)別和反欺詐,降低風(fēng)險(xiǎn)。
第二,“白名單”邀請(qǐng)制。白名單是“微粒貸”風(fēng)控的第一環(huán),結(jié)合了傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)方式和AI風(fēng)控體系?!鞍酌麊巍毖?qǐng)制在貸前進(jìn)行反欺詐識(shí)別,即時(shí)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)時(shí)調(diào)整風(fēng)控模型,扭轉(zhuǎn)“微粒貸”被動(dòng)風(fēng)控的局面,有效降低了小額貸款服務(wù)中的信用風(fēng)險(xiǎn)和欺詐風(fēng)險(xiǎn)。雖然白名單未像螞蟻借唄直接標(biāo)出硬條件(芝麻信用分600以上),但“微粒貸”采用了央行個(gè)人征信數(shù)據(jù)和騰訊信用評(píng)分兩種數(shù)據(jù),其中,騰訊信用評(píng)分來(lái)自于騰訊的用戶互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù),包括在線使用、財(cái)產(chǎn)、消費(fèi)支付、理財(cái)行為等。
第三,用戶畫像。信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別運(yùn)用了社交大數(shù)據(jù)與央行征信的數(shù)據(jù),在騰訊征信的大數(shù)據(jù)模型中提取233500個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng),云計(jì)算進(jìn)行分析歸檔后利用10個(gè)預(yù)測(cè)分析模型,從基本社會(huì)特征、交易網(wǎng)、社交圈、行為特征、人行征信5個(gè)維度對(duì)客戶綜合評(píng)級(jí),以快速識(shí)別信用風(fēng)險(xiǎn),得到最終的消費(fèi)者信用評(píng)分,從而真實(shí)地了解客戶的過(guò)去,分析未來(lái)。
第四,“微粒貸”以大數(shù)據(jù)為核心,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則,創(chuàng)建新型風(fēng)控體系,引入決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法,建成包括征信、互聯(lián)網(wǎng)、反欺詐等七大類風(fēng)險(xiǎn)模型,以及信用風(fēng)險(xiǎn)策略、反欺詐、撥備、征信、風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)等五大工具箱;將人行征信和公安等傳統(tǒng)數(shù)據(jù),與互聯(lián)網(wǎng)和行為等新型數(shù)據(jù)相結(jié)合,更全面地評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn);引入第三方電子存證管理、機(jī)器人客服和機(jī)器人催收、數(shù)據(jù)訪問安全體系,控制全流程線上操作的潛在風(fēng)險(xiǎn),有效地發(fā)揮了風(fēng)險(xiǎn)防控作用。
三、“微粒貸”信用風(fēng)險(xiǎn)管理存在的問題
(1)目標(biāo)客戶下沉加劇信用風(fēng)險(xiǎn)
“微粒貸”目標(biāo)客戶群體包括自由職業(yè)者、工薪階層、進(jìn)城務(wù)工人員及普羅大眾,近65%的客戶為25-35歲,近71%的用戶為藍(lán)領(lǐng)服務(wù)業(yè)、制造業(yè)等,70%的提款客戶是大專以下學(xué)歷,“微粒貸”目標(biāo)客戶下沉到三、四線,甚至農(nóng)村市場(chǎng),客戶越是下沉,征信數(shù)據(jù)越缺乏,客戶資信情況越弱,微粒貸所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)越高。
(2)大數(shù)據(jù)風(fēng)控需長(zhǎng)時(shí)間實(shí)踐檢驗(yàn)
截至2017年年末,微眾銀行撥備覆蓋率912.74%、資本充足率16.74%和不良貸款率0.64%,具有較高資產(chǎn)質(zhì)量,遠(yuǎn)高于同業(yè)水平和一般標(biāo)準(zhǔn)。微眾銀行如此優(yōu)秀的數(shù)據(jù)不可否認(rèn)受益于大數(shù)據(jù)風(fēng)控,但由于目前業(yè)務(wù)只開展了3年,部分潛在的不良貸款還未體現(xiàn)。隨著用戶基數(shù)增大,微眾銀行的不良貸款率由2015年0.12%,到2016年0.32%,2017年0.64%,其資產(chǎn)質(zhì)量有逐年下滑的趨勢(shì)。
(3)缺乏貸后資金用途追蹤
微粒貸依托網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行用戶資料審核,完成用戶開戶操作,并進(jìn)行信貸發(fā)放,但并未對(duì)用戶的貸款資金用途進(jìn)行明確的規(guī)定限制,同時(shí)缺乏相應(yīng)的機(jī)構(gòu)人員對(duì)貸后的資金流向進(jìn)行追蹤。微粒貸貸款審批過(guò)程中雖然都有電話核實(shí)的步驟,但是具體貸款資金用途并沒有嚴(yán)格限制與監(jiān)控,所以在客戶后續(xù)貸款資金使用的風(fēng)險(xiǎn)上,大數(shù)據(jù)風(fēng)控則愛莫能助。
(4)社交大數(shù)據(jù)金融屬性較低
騰訊為微眾銀行天然帶來(lái)良好的群眾基礎(chǔ),為其開展個(gè)人金融業(yè)務(wù)帶來(lái)顯著優(yōu)勢(shì)。但社交數(shù)據(jù)本身而言金融屬性較低,面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)存提取征信信息具備復(fù)雜性和困難度。微眾銀行目前正在完善數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化平臺(tái),但依據(jù)社交大數(shù)據(jù)建立起的征信體系是否可信可靠,使用社交數(shù)據(jù)確定個(gè)人征信信息的效率究竟多高,這是微眾銀行在進(jìn)行風(fēng)控過(guò)程中需要考慮的問題。
四、對(duì)互聯(lián)網(wǎng)銀行的一般建議
本文由典型個(gè)例的信用風(fēng)險(xiǎn)管理上升到全行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)啟示,對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)銀行提出以下建議。
第一,擴(kuò)充信用數(shù)據(jù)獲取途徑,持續(xù)積累央行、公安、學(xué)歷和法院四大征信數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)與核心數(shù)據(jù)源直連,以降低信用風(fēng)險(xiǎn),彌補(bǔ)央行征信不完善帶來(lái)的影響。還可選擇與“信聯(lián)”合作,打破現(xiàn)金類貸款“弱風(fēng)控、高不良、高利率”的惡性循環(huán),減少信息孤島構(gòu)成的平臺(tái)間“共債”發(fā)生,降低放貸成本。另外,應(yīng)積極與合作銀行及第三方電商平臺(tái)實(shí)現(xiàn)客戶信息共享,充分利用對(duì)方的客戶資源,拓寬信用數(shù)據(jù)來(lái)源,而非僅僅充當(dāng)連接者。
第二,利用股東的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),將電商平臺(tái)積累的金融屬性較高的消費(fèi)數(shù)據(jù)、信貸數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化,獲取目標(biāo)群體的信息,創(chuàng)造高質(zhì)量?jī)?nèi)部“白名單”列表,控制貸前信用風(fēng)險(xiǎn)。
第三,吸納金融創(chuàng)新、金融工程領(lǐng)域人才,嘗試創(chuàng)建新型風(fēng)控體系,引入決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法,建立健全風(fēng)險(xiǎn)模型、信用風(fēng)險(xiǎn)策略、反欺詐、撥備、征信、風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)等工具。同時(shí),建立全鏈條線上風(fēng)控模型,將其應(yīng)用于信貸產(chǎn)品的貸前、貸中、貸后全周期以及交易支付等領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)全流程的信用風(fēng)險(xiǎn)管理。力求授信,借款、還款過(guò)程全交由機(jī)器完成,無(wú)人工干預(yù)。利用大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù),創(chuàng)造一種高固定成本、低變動(dòng)成本的結(jié)構(gòu)模式,得以實(shí)現(xiàn)快速?gòu)?fù)制和規(guī)模效應(yīng),降低操作風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)等。
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作者簡(jiǎn)介:
林燁晗,女,1994年3月23日出生—,四川成都人,漢族,碩士,研究方向:風(fēng)險(xiǎn)管理,工作單位:四川天府金融租賃有限公司,郵政編碼:610011。