強 斌
(蘭州銀行股份有限公司 甘肅 蘭州730000)
隨著移動物聯(lián)網(wǎng)等智能技術(shù)的發(fā)展,智能化作為不可阻擋的趨勢已引起人們的關(guān)注。如何構(gòu)建高效的智能化貸后管理系統(tǒng)是現(xiàn)階段亟須解決的問題。 在信貸管理過程中,貸款發(fā)放后的后期管理是預(yù)防和化解信貸風(fēng)險的重要控制環(huán)節(jié)。 但是,從不良貸款的成因來看,貸后管理未盡職、沒有及時發(fā)現(xiàn)客戶的隱含風(fēng)險仍是形成不良的主要原因之一。 在當(dāng)前形勢下,如何加強智能化貸后管理,在確保信貸資金安全的同時,也充分發(fā)揮貸后管理對營銷獲客的促進(jìn)作用,需要充分分析研究大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。
近年來,在大眾創(chuàng)業(yè)的環(huán)境下,大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等互聯(lián)網(wǎng)高科技取得了飛速發(fā)展, 同時帶動和影響著其他行業(yè)。 新互聯(lián)網(wǎng)時代,各類數(shù)據(jù)、信息呈現(xiàn)爆炸性和指數(shù)級增長的特征極大地豐富了各種事物的屬性, 并以數(shù)據(jù)挖掘和分析為核心,促進(jìn)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。傳統(tǒng)商業(yè)銀行也將受益于互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù),并在其影響下得到快速發(fā)展。 長期以來,傳統(tǒng)的貸后管理主要依靠人工檢查和本行內(nèi)信貸系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支持, 客戶信息分散、獲取渠道單一、管理方式被動,貸后管理受檢查時間和空間的限制,受本行內(nèi)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量和系統(tǒng)開發(fā)能力的制約,貸后管理質(zhì)量因客戶經(jīng)理的道德水平和綜合素質(zhì)而發(fā)生偏離,不僅成本高, 而且預(yù)期效果有限。 大數(shù)據(jù)思維可以補充這一短板。 科學(xué)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)和相關(guān)創(chuàng)新技術(shù)可以為優(yōu)化金融環(huán)境和防范新時代的金融風(fēng)險提供前瞻性的解決方案, 可以將傳統(tǒng)的被動檢查轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極的主動管理, 有效消除由小數(shù)據(jù)樣本引起的認(rèn)知偏差,使用定量數(shù)據(jù)模型全面、準(zhǔn)確、及時地顯示數(shù)據(jù)信息背后的相關(guān)關(guān)系,為精準(zhǔn)決策提供科學(xué)依據(jù),避免不合理的決策方法和經(jīng)驗主義。
傳統(tǒng)的貸后工作主要依靠體力勞動, 即過多依賴于人工收集、匯總信息,評估、研判風(fēng)險,審議、決策方案,整個過程耗時長、及時性差、可控性弱。在大數(shù)據(jù)的支持下,貸后管理可以實現(xiàn)信息的自動批量獲取、自動檢測、自動分析以及自動風(fēng)險分層、自動預(yù)警,可以達(dá)到“及時提示、及時預(yù)警、精準(zhǔn)定位、靶向防控”的目的,大大提高貸后管理的效率性和準(zhǔn)確性。
首先,在客戶準(zhǔn)入方面,互聯(lián)網(wǎng)下的大數(shù)據(jù)經(jīng)授權(quán)后可以自動從人民銀行、工商、稅務(wù)、法律、網(wǎng)貸等第三方平臺收集數(shù)據(jù),全視角、多維度地掌握客戶信息,提高銀行對欺詐、隱瞞行為的識別能力和對未來風(fēng)險趨勢的預(yù)判能力。其次,在貸款存續(xù)期風(fēng)險監(jiān)測方面, 大數(shù)據(jù)支持下構(gòu)建的貸后管理系統(tǒng)可以在無須人工干預(yù)的情況下,實時收集銀行內(nèi)外各種系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)信息,自動構(gòu)建連續(xù)、全面的客戶信息數(shù)據(jù)庫,通過一系列分析評價和閾值觸發(fā)模型向貸后管理人員推送提示信息和工作任務(wù), 實現(xiàn)貸后風(fēng)險的主動防御,通過對數(shù)據(jù)信息及時性和準(zhǔn)確性的控制,在防范信用風(fēng)險、道德風(fēng)險、操作風(fēng)險的基礎(chǔ)上大幅提升貸后管理效率。最后,在貸后增值效應(yīng)方面,將大數(shù)據(jù)用于貸后管理時,還可以通過對各種信息的深入分析,實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的廣角整合,有效挖掘客戶的現(xiàn)實需求和預(yù)期需求。通過對客戶資本變動、資產(chǎn)規(guī)模、凈資產(chǎn)等重要數(shù)據(jù)的跟蹤,并結(jié)合銷售收入、現(xiàn)金流量、盈利能力、周轉(zhuǎn)能力等經(jīng)營數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)控,可以深入挖掘企業(yè)的運營實力、償債能力和發(fā)展前景,客觀評估資金需求和資金結(jié)算、沉淀流量,在做好貸后風(fēng)險控制管理的同時發(fā)掘新的合作機會、提升客戶貢獻(xiàn)度,凸顯利益對等和服務(wù)效益。
傳統(tǒng)的以人工管理為主的貸后管理, 風(fēng)險的識別與判斷主要依靠定性因素分析與自身的工作經(jīng)驗, 易受業(yè)務(wù)能力及主觀認(rèn)知等方面?zhèn)€體差異的影響。對于僅具備初級經(jīng)驗的客戶經(jīng)理,很多隱含風(fēng)險有可能被忽略, 這種認(rèn)知的局限性會導(dǎo)致不能準(zhǔn)確評估客戶的風(fēng)險敞口,管理效率低,質(zhì)量差。同時,在實際工作中,由于個體差異導(dǎo)致的評判標(biāo)準(zhǔn)不同,也會造成貸后風(fēng)險管理存在較大差異性和偏離度, 缺乏科學(xué)化、 標(biāo)準(zhǔn)化的風(fēng)險管理方法,風(fēng)險揭示難免存在疏漏。
一方面,企業(yè)是社會環(huán)境的“晴雨表”,市場環(huán)境的多樣多變、經(jīng)濟(jì)環(huán)境的持續(xù)下行,導(dǎo)致各行各業(yè),尤其是中小企業(yè)問題頻發(fā)。為了維持自身資金鏈、防止銀行抽貸斷貸,有的企業(yè)就會通過美化財報甚至偽造交易流量等手段來隱瞞真實狀況,從而導(dǎo)致收集到的客戶信息失真。另一方面,商業(yè)銀行放貸后,對影響資產(chǎn)安全性的生產(chǎn)經(jīng)營、資金流量、投資融資、關(guān)聯(lián)方交易等風(fēng)險指標(biāo)的變動難以準(zhǔn)確識別和計量,尚未形成合理的貸后風(fēng)險預(yù)警機制。
充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù), 以智能化貸后管理模式迭代傳統(tǒng)貸后管理。構(gòu)建以大數(shù)據(jù)技術(shù)為驅(qū)動的貸后管理系統(tǒng),一是通過設(shè)置智能化管理模塊,系統(tǒng)地從不同維度獲取客戶風(fēng)險信息;二是統(tǒng)一實施標(biāo)準(zhǔn),全面、精準(zhǔn)地篩查并確定風(fēng)險點;三是實現(xiàn)高效便捷的人機交互,風(fēng)險信息可以及時、準(zhǔn)確地推送至相關(guān)人員,條線各層級人員可以對管理過程實行有效監(jiān)督與協(xié)作。 與傳統(tǒng)貸后管理相比, 智能化貸后管理體系不僅能夠節(jié)省人力和時間成本,更深層次的作用是,可以最大限度地提高風(fēng)險控制和干預(yù)效能,提高管理決策的針對性和有效性、客戶管理的科學(xué)性和風(fēng)險控制的宏觀性。
大數(shù)據(jù)重塑了貸后管理的新路徑,它將傳統(tǒng)貸后管理收集、挖掘、加工信息的過程自動化,將被動管理轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃庸芾怼?/p>
強化貸后環(huán)節(jié)的有效監(jiān)控。一是從放款前的貸前、貸中環(huán)節(jié)即開始介入,基于多方數(shù)據(jù)監(jiān)控與數(shù)據(jù)的實時共享,完善信貸業(yè)務(wù)全生命周期的智能化管理,自動訪問客戶信用記錄、跟蹤企業(yè)融資變化、監(jiān)控相關(guān)機構(gòu)公開或公示信息、及時收集輿情信息,通過預(yù)定風(fēng)控模型對采集信息進(jìn)行自動化加工和多維化分析,客觀得出風(fēng)險評級結(jié)果, 為合理審定授信額度提供有效決策依據(jù)。 二是在貸后管理層面,一方面依據(jù)現(xiàn)階段實時數(shù)據(jù)共享,全面把控借款人資金流向以及其他資產(chǎn)動向, 確保全方位掌握較貸前、貸中風(fēng)險預(yù)判的實際偏離度,及時采取相應(yīng)糾偏措施。 另一方面可根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)以及借款人信用評級波動合理調(diào)控授信額度和用信邊界, 并依據(jù)劃定的風(fēng)險度等級確定貸后管理優(yōu)先級,抓住關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
強化風(fēng)險防控與干預(yù)手段。 在貸后檢查中建立智能化的風(fēng)險預(yù)警模塊和預(yù)警信息反饋流程。風(fēng)險預(yù)警模塊的核心是以“盡早識別風(fēng)險”為目標(biāo)開展貸后管理工作。其內(nèi)容主要通過涵蓋了風(fēng)險模型數(shù)據(jù)、外部異常數(shù)據(jù)、賬戶狀態(tài)流量以及信用信息等多維度管控的工作平臺,收集并整合了各個公共數(shù)據(jù)庫中的信息,實現(xiàn)了各個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)對接和篩查。 風(fēng)險預(yù)警機制旨在全面地將借款人或潛在客戶的實時動態(tài)呈現(xiàn)并共享至智能化系統(tǒng)中,保持客戶風(fēng)險信息的新鮮度,通過一系列科學(xué)、合理、適時的預(yù)警閾值向信息使用者進(jìn)行實時播報, 并通過銀行內(nèi)部信息傳遞渠道進(jìn)行有效反饋與研判。
在風(fēng)險防控過程中設(shè)置預(yù)警處置機制, 以實現(xiàn)風(fēng)險信息的定向推送和及時傳遞。 信息的推送和傳遞應(yīng)至少包含兩種基本程序。一種是推送至貸款的直接管理方——客戶經(jīng)理,在此過程中將與業(yè)務(wù)、客戶相關(guān)的風(fēng)險預(yù)警信息(例如流入房地產(chǎn)市場的貸款資金和涉及訴訟的借款人)呈現(xiàn)給客戶經(jīng)理,客戶經(jīng)理需要逐一驗證可疑信息, 按照預(yù)先設(shè)置好的風(fēng)險評估及處置流程從下至上傳遞檢查結(jié)果。 另一種是推送至貸款的監(jiān)督管理方——分行及總行層級風(fēng)險經(jīng)理,在此過程中將與行業(yè)、集群相關(guān)的風(fēng)險預(yù)警信息(例如行業(yè)政策調(diào)整和某一類產(chǎn)品價格的大幅波動)呈現(xiàn)給風(fēng)險經(jīng)理,風(fēng)險經(jīng)理結(jié)合本行業(yè)務(wù)實際,向全行或涉險機構(gòu)從上至下發(fā)布預(yù)警提示,主動調(diào)整管控方向、強化管控重點。雙向預(yù)警相互結(jié)合、互相補充,準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)險、把握風(fēng)險變化過程,找出關(guān)鍵風(fēng)險點,有的放矢地制定風(fēng)險防范措施,進(jìn)而全面提升貸后風(fēng)險防控水平。
總之,要建立以大數(shù)據(jù)為支撐,以客戶為中心的全面風(fēng)險管理體系,全面獲知客戶信息,實時監(jiān)控檢驗數(shù)據(jù),運用風(fēng)險控制模型實現(xiàn)定量評價,通過交叉驗證綜合判斷客戶風(fēng)險程度,通過智能化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)功能替代人工操控,實現(xiàn)貸后管理創(chuàng)新,為商業(yè)銀行提高資產(chǎn)質(zhì)量、穩(wěn)增資產(chǎn)規(guī)模提供有效條件。