對(duì)銀行授信審批工作的思考

歐陽秀子

金融科技的飛速發(fā)展大大加快了模型、大數(shù)據(jù)、量化方法在銀行授信審批領(lǐng)域的運(yùn)用。然而在授信審批這個(gè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的核心領(lǐng)域，“機(jī)控”始終沒有完全替代“人控”。對(duì)那些信息不完全、信息不對(duì)稱程度高、創(chuàng)新力度大、預(yù)期高度不確定的授信業(yè)務(wù)，到底應(yīng)該更多地服從技術(shù)理性，還是應(yīng)該主要聽從專業(yè)判斷，對(duì)銀行授信審批工作而言，仍然是兩難選擇。授信審批實(shí)際上是理性分析和直覺判斷互相作用和影響，共同推進(jìn)決策的過程。這樣的理性與直覺互動(dòng)的決策邏輯也是銀行授信審批工作改革創(chuàng)新的重要考量。

一、引言

一直以來，信用風(fēng)險(xiǎn)管理都是一家商業(yè)銀行的核心技能。銀行的信貸審批人員必須仔細(xì)分析客戶借款用途的真實(shí)性、融資額度的合理性、真實(shí)還款能力，在此基礎(chǔ)上做出是否同意授信的審慎決策。這樣的專家型審批模式盡管常常引發(fā)爭議，但仍在銀行業(yè)通行多年。直至20世紀(jì)80年代，銀行開始重視并引進(jìn)或自行開發(fā)新的信用風(fēng)險(xiǎn)管理的模型、技術(shù)，之后便蓬勃發(fā)展、方興未艾。尤其是近年來，金融科技的飛速發(fā)展更是大大加快了各種模型、大數(shù)據(jù)、量化方法在銀行授信審批領(lǐng)域的運(yùn)用。然而對(duì)銀行業(yè)管理實(shí)踐的大致觀察就能發(fā)現(xiàn)，在授信審批這個(gè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的核心領(lǐng)域，系統(tǒng)始終沒有完全替代人工，而且各家銀行對(duì)金融科技實(shí)際運(yùn)用的廣度和深度存在不小的差異。這種差異是源自銀行管理者的主觀認(rèn)知、選擇偏好，或是不同銀行的信貸文化，還是“機(jī)控”與“人控”運(yùn)作機(jī)理方面的內(nèi)生性差異？到目前為止，對(duì)上述問題的回答總體上語焉不詳。授信審批領(lǐng)域運(yùn)作、管理方式的變革對(duì)商業(yè)銀行而言無疑是一項(xiàng)基礎(chǔ)性的重大創(chuàng)新，改革的機(jī)會(huì)成本巨大，不容有任何閃失。鑒于此，在新的經(jīng)濟(jì)、技術(shù)環(huán)境下進(jìn)一步厘清銀行授信審批方法的內(nèi)在機(jī)理和管理邏輯應(yīng)該是當(dāng)務(wù)之急。

二、銀行授信審批方法的演進(jìn)

在銀行誕生以來，銀行授信審批工作絕大多數(shù)時(shí)間遵循的是專家型模式，其本質(zhì)是一個(gè)程式化的、勞動(dòng)密集型工作過程。信貸審批人員從分析企業(yè)的借款用途開始，通過了解企業(yè)基本情況、分析企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、測算企業(yè)還款能力、評(píng)判企業(yè)所處行業(yè)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展趨勢、考察企業(yè)戰(zhàn)略等多種方式來評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。在這個(gè)過程中，審批人員的專業(yè)能力和經(jīng)驗(yàn)判斷是至關(guān)重要的，決定了銀行是否能夠從企業(yè)所提供的信息中及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，從而有效地控制風(fēng)險(xiǎn)。20世紀(jì)下半葉，由于管制放松、信用市場發(fā)展、包括資產(chǎn)證券化在內(nèi)的一系列金融創(chuàng)新等原因，市場涌現(xiàn)出偏量化的信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型的開發(fā)熱潮，考埃特等（1998）將其劃分為兩類［1］：一類是自60年代開始的，借助會(huì)計(jì)和市場價(jià)值數(shù)據(jù)的建模，如Z計(jì)分模型和ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型、用于違約預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、計(jì)算機(jī)化的信貸審批決策支持系統(tǒng)、基于市場風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的違約貸款模型等。另一類是自90年代開始的，完全基于市場數(shù)據(jù)的建模，如KMV公司的EDF模型等。這些模型在銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)、信用風(fēng)險(xiǎn)管理中得到了廣泛運(yùn)用，但直接用于授信審批的較少，更多的是作為授信審批的輔助工具使用。近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，國內(nèi)銀行在授信審批領(lǐng)域也進(jìn)行了一系列的研究和探索實(shí)踐。比如，通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，驗(yàn)證授信企業(yè)主背景及經(jīng)營管理真實(shí)性，提升銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力（連育青，2016）［2］，深入探討大數(shù)據(jù)在授信審批工作中應(yīng)用的必然性和可行性（中國工商銀行江蘇省分行課題組，2017［3］；趙德川和楊立焜，2020［4］），將大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)嵌入授信審批流程，搭建“金融科技+授信審批制”的新模式（陸岷峰，2020）［5］，將信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、貸款審批作為重要應(yīng)用場景的基于“大數(shù)據(jù)+AI”的智能風(fēng)控平臺(tái)架構(gòu)（李小慶，2021）［6］等等。而且相比對(duì)公業(yè)務(wù)，由于金融科技公司互聯(lián)網(wǎng)貸款的推波助瀾，銀行在零售客戶授信審批方面的自動(dòng)化、系統(tǒng)化走得更快、更遠(yuǎn)，銀行授信審批工作中新技術(shù)、模型、系統(tǒng)的廣泛運(yùn)用似乎勢不可擋。但值得注意的是，在銀行授信審批領(lǐng)域，“機(jī)控”始終沒有完全替代“人控”，到目前為止，尤其在對(duì)公授信業(yè)務(wù)方面，專家型審批模式在銀行業(yè)仍然占據(jù)主流地位。

三、授信審批的兩難

授信審批工作受銀行內(nèi)部授信政策的剛性約束。銀行授信政策的規(guī)定通常具體而明確，內(nèi)容涵蓋行業(yè)投向、集中度、擔(dān)保、期限、客戶、產(chǎn)品、渠道、經(jīng)濟(jì)資本占用、限制和禁止領(lǐng)域等多方面維度。如此詳細(xì)的規(guī)定本應(yīng)大大減少對(duì)審批結(jié)果的分歧和爭議。然而銀行的授信審批工作始終面臨兩大挑戰(zhàn)，即信息不對(duì)稱問題和創(chuàng)新業(yè)務(wù)。借款企業(yè)與銀行之間的信息不對(duì)稱是常態(tài)，當(dāng)信息不對(duì)稱的程度非常高時(shí)，就容易產(chǎn)生逆向選擇問題。銀行授信審批人員由于不能掌握足夠的企業(yè)信息而無法做出授信決策，這也是中小企業(yè)融資難、融資貴的重要原因。而創(chuàng)新業(yè)務(wù)的一大特點(diǎn)就是對(duì)現(xiàn)有制度、規(guī)則、政策的突破，這常常使授信審批人員難以找到對(duì)應(yīng)的政策、制度規(guī)定而缺乏決策依據(jù)?？苿?chuàng)企業(yè)的授信就是這方面的典型樣本?；诳苿?chuàng)企業(yè)的特性和風(fēng)險(xiǎn)特征，加上自身面臨著嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)偏好約束，使得銀行在科創(chuàng)企業(yè)融資場景中只能選擇有所為而有所不為。銀行在對(duì)科創(chuàng)企業(yè)的授信審批方面，采取了一些“區(qū)別對(duì)待”的做法，比如一定程度上弱化企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、成立年限、擔(dān)保來源等傳統(tǒng)信貸評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)科創(chuàng)企業(yè)的不同發(fā)展周期作相應(yīng)的授信安排，探索投貸聯(lián)動(dòng)的創(chuàng)新模式等。但這些“區(qū)別對(duì)待”的做法并沒有從根本上解決銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好與科創(chuàng)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)特征無法匹配的老問題。

近年來，銀行不斷加大對(duì)客戶、資產(chǎn)資源的爭奪力度，將競爭領(lǐng)域拓展到較低評(píng)級(jí)客戶，中小企業(yè)、科創(chuàng)企業(yè)、創(chuàng)新業(yè)務(wù)更是早已成為各家銀行爭奪的主戰(zhàn)場之一。而對(duì)授信審批工作來說，盡管有新的技術(shù)、模型、系統(tǒng)的幫助，但兩大挑戰(zhàn)問題并沒有得到根本解決。當(dāng)一筆費(fèi)盡心血、精心準(zhǔn)備的授信業(yè)務(wù)方案被否決時(shí)，到底多少是理性分析的成分，多少是審批人員的主觀判斷問題，營銷人員常常會(huì)產(chǎn)生質(zhì)疑，授信審批部門與營銷前臺(tái)很難達(dá)成共識(shí)。這種意見分歧如果長期存在，不僅妨礙營銷效率和營銷人員的積極性，還會(huì)對(duì)銀行經(jīng)營管理政策、意圖向基層的有效傳導(dǎo)產(chǎn)生不可低估的負(fù)面影響。

客觀地說，傳統(tǒng)的專家型授信審批模式存在一些缺陷。最大的問題在于，不同的審批人員對(duì)同樣的業(yè)務(wù)往往有不同的判斷，關(guān)注的問題重點(diǎn)也不盡相同，這種情況不僅存在于不同銀行之間，就是在同一家銀行的總行與分行、不同分行之間也常常發(fā)生，很容易給營銷人員無所適從之感。授信審批中使用模型的風(fēng)險(xiǎn)同樣不容忽視，無論是從外部引進(jìn)還是自行構(gòu)建，銀行在基礎(chǔ)模型、模型數(shù)據(jù)、使用環(huán)境等方面都可能存在模型風(fēng)險(xiǎn)問題（尚金峰，2005）［7］。模型風(fēng)險(xiǎn)來源于模型的全生命周期，包括模型設(shè)計(jì)方法不當(dāng)，研發(fā)過程中的樣本數(shù)據(jù)不正確或不具代表性，模型參數(shù)分布、參數(shù)估計(jì)方法、變量關(guān)系設(shè)定、模型運(yùn)用環(huán)境等假設(shè)錯(cuò)誤，模型采用的技術(shù)方法的缺陷，以及具體IT實(shí)施中的差錯(cuò)等（黃志凌，2020）［8］。另外，對(duì)銀行授信審批人員來說，類似于科創(chuàng)企業(yè)的經(jīng)營管理信息很多是意會(huì)知識(shí)，無法通過企業(yè)的會(huì)計(jì)報(bào)表或信息披露來獲取，也不可能在公開市場上輕易獲得（青木昌彥，2001）［9］。此時(shí)還是需要依賴審批人員對(duì)一些不易標(biāo)準(zhǔn)化或量化的信息（比如企業(yè)家素質(zhì)、品格、行業(yè)技能等）進(jìn)行專業(yè)判斷。從銀行管理實(shí)際操作的角度，對(duì)那些信息不完全、信息不對(duì)稱程度高、創(chuàng)新力度大、預(yù)期高度不確定等帶有很大挑戰(zhàn)性的業(yè)務(wù)，到底應(yīng)該更多地服從技術(shù)理性，還是應(yīng)該主要聽從專業(yè)判斷，對(duì)授信審批工作而言，其實(shí)仍然是一個(gè)兩難選擇。

四、銀行授信審批的核心邏輯

簡單的生活常識(shí)告訴我們，人們的決策過程常常既有理性分析的成分，又包含直覺判斷，并且兩者相互糾纏、影響，對(duì)決策發(fā)生的具體作用并不容易清楚地區(qū)分。不少學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究。Klein（1999）就將決策方式看作一個(gè)連續(xù)的譜系，純粹的理性分析和單純的直覺判斷分別處于這個(gè)譜系兩端的極端情形［10］。在Klein看來，當(dāng)面臨時(shí)間緊急、具體事項(xiàng)不明朗、決策因素復(fù)雜多變的情形時(shí)，反復(fù)的分析和多方面的考慮是低效甚至無效的，反而是根據(jù)常識(shí)或過去類似經(jīng)驗(yàn)做出地決策更有效。Gigerenzer（2008）認(rèn)為符合邏輯推理并非個(gè)人決策的主要目標(biāo)。人們的決策往往是根據(jù)個(gè)人認(rèn)知和所處環(huán)境狀況做出其認(rèn)為合理的判斷和選擇［11］。按照Gigerenzer的說法，決策結(jié)果本身是否合理有效并不重要，重要的是決策選擇能否和對(duì)應(yīng)的工作任務(wù)、環(huán)境狀況有效匹配。沿著這樣一條思考路徑，問題的核心就不在于理性分析和直覺判斷誰更有效，而是在什么樣的場景下，哪一種方法更有效。比如，對(duì)應(yīng)復(fù)雜的、創(chuàng)新的、專業(yè)度高，以及非結(jié)構(gòu)化的、信息不完全、不確定性高、時(shí)間壓力大等的決策情形，往往離不開專家意見。Gassmaier et al.（2008）則強(qiáng)調(diào)了決策人與任務(wù)、環(huán)境的互動(dòng)特征［12］，指出決策人的專業(yè)水準(zhǔn)不是一個(gè)絕對(duì)概念，而是以任務(wù)為參照系的相對(duì)概念。某一領(lǐng)域的專家在另外一個(gè)領(lǐng)域很可能是“門外漢”。同時(shí)，任務(wù)的創(chuàng)新或復(fù)雜程度也不是一個(gè)絕對(duì)概念，而是相對(duì)決策人因人而異的。因此，決策人與任務(wù)、環(huán)境的共同演化才是問題的核心。Akinci和Sadler（2012）分析了理性分析和直覺判斷發(fā)生作用的兩種不同機(jī)制［13］：一是決策人將認(rèn)知能力作為稀缺資源，將直覺判斷作為成本較低的決策方式，因而遇到一般問題時(shí)首先使用直覺判斷，只有在必要時(shí)才使用理性分析。二是理性分析和直覺判斷是平行作業(yè)的，當(dāng)兩種方法產(chǎn)生的意見存在不一致時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致決策人的思想矛盾，形成競爭關(guān)系，但也可能被決策人進(jìn)行整合，形成互補(bǔ)關(guān)系。Marevsky等（2018）進(jìn)一步研究了理性分析和直覺判斷的互動(dòng)機(jī)制，發(fā)現(xiàn)人的認(rèn)知系統(tǒng)可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)各種信息碎片之間不一致的最小化，以便對(duì)相關(guān)信息作整體處理；同時(shí)對(duì)一系列信息又天然存在一定的偏好，通過這些偏好對(duì)信息作不同程度的修正。當(dāng)需要決策時(shí)，人腦會(huì)匯集收到的信息和記憶中存儲(chǔ)的信息，形成一個(gè)臨時(shí)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)由不同內(nèi)容的信息點(diǎn)組成，通過一定的選擇規(guī)則激活相關(guān)節(jié)點(diǎn)，最后得到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定態(tài)，即所謂一致性最大化的最優(yōu)決策。在這樣一個(gè)過程中，人腦對(duì)信息的識(shí)別、判斷、選擇均服從自動(dòng)控制系統(tǒng)，其中理性分析的作用在于幫助實(shí)現(xiàn)信息一致性的最大化［14］。Adinolfi（2021）對(duì)前人的相關(guān)研究成果進(jìn)行了全面的梳理整合，認(rèn)為人們的決策在很大程度上是決策人與決策對(duì)應(yīng)的任務(wù)及所處環(huán)境互動(dòng)的結(jié)果，過程中不斷接收各方面信息反饋，并同時(shí)進(jìn)行信息識(shí)別、選擇、加工，從而形成一個(gè)持續(xù)演化的學(xué)習(xí)路徑［15］。

授信審批人員的決策很大程度上也符合這樣一個(gè)動(dòng)態(tài)的人與任務(wù)、環(huán)境的共同演化過程。首先，審批人員潛移默化地受到一些底層信息的影響和約束。這些底層信息既有認(rèn)知層面的，如個(gè)人價(jià)值觀、銀行風(fēng)險(xiǎn)管理政策和信貸文化、對(duì)經(jīng)營機(jī)構(gòu)的看法等，也有行為層面的，如銀行的授信工作流程、與經(jīng)營機(jī)構(gòu)的交流溝通等。然后，審批人員會(huì)對(duì)客戶或經(jīng)營機(jī)構(gòu)提供的、企業(yè)公開披露的、自己收集的各種信息進(jìn)行分析識(shí)別，并且與營銷人員、經(jīng)營單位、相關(guān)專業(yè)人員反復(fù)溝通，溝通內(nèi)容不僅包括信用風(fēng)險(xiǎn)，還包括貸款的定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)緩釋方法、特別的放款條件、貸后的管控措施等（這個(gè)過程中往往同時(shí)包含一系列的理性分析和直覺判斷）。審批人員在形成自己的初步審查意見后，提交貸審會(huì)討論，若得到通過，就從個(gè)人決策轉(zhuǎn)換成了集體決策意見。值得注意，的是審批人員提交初步審查意見的過程也并不簡單，其也會(huì)反復(fù)考慮、權(quán)衡貸審會(huì)成員可能提出的各種問題和態(tài)度反應(yīng)，以及貸審會(huì)可能的討論結(jié)果，特別是他們直接上級(jí)的意見。如此的過程多次重復(fù)，審批人員的理性分析思維和直覺經(jīng)驗(yàn)判斷得到持續(xù)積累和強(qiáng)化，從而形成一家銀行一段時(shí)期內(nèi)相對(duì)固定的授信審批文化和工作路徑。

從銀行授信審批人員的實(shí)際工作情形來看，強(qiáng)行劃分哪些決策來自理性分析，哪些決策產(chǎn)生于直覺判斷，不僅缺乏理論依據(jù)，實(shí)際意義也不大。兩者實(shí)際上互相作用和影響，共同推進(jìn)決策過程的進(jìn)行。當(dāng)然，對(duì)應(yīng)不同類型的授信對(duì)象，由于信息數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化程度、異質(zhì)性、信息不完全、穩(wěn)定性等方面的區(qū)別，兩者作用程度還是會(huì)存在不小的差異。這也解釋了銀行授信審批工作中針對(duì)不同業(yè)務(wù)類型，在使用模型、系統(tǒng)方面的差異化。相比零售客戶授信大面積的系統(tǒng)自動(dòng)化審批，銀行在企業(yè)客戶授信審批中，對(duì)系統(tǒng)、模型的使用就相對(duì)謹(jǐn)慎很多，尤其是對(duì)集團(tuán)關(guān)聯(lián)客戶、大額授信、非標(biāo)業(yè)務(wù)、創(chuàng)新業(yè)務(wù)等的授信審批還是要依賴專家型模式。相比有事先明確制定準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的行政審批行為，銀行授信審批不僅要兼顧風(fēng)險(xiǎn)和收益的權(quán)衡，還要一定程度上配合前臺(tái)部門對(duì)優(yōu)質(zhì)客戶的營銷策略和潛在優(yōu)質(zhì)客戶的培育、挖掘，審批的標(biāo)準(zhǔn)、依據(jù)不夠明確、清晰的情形難以避免。在“機(jī)控”尚未完全替代“人控”之前，這樣的理性與直覺互動(dòng)的決策仍然是銀行授信審批工作的核心邏輯，并且也是銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理改革創(chuàng)新具體推進(jìn)過程中人工智能技術(shù)的應(yīng)用程度、審批人員的數(shù)量配備和專業(yè)化分工、審批隊(duì)伍的分散與集中管理等決策中的一個(gè)重要考量。

五、結(jié)語

阿瑟（2014）曾概括了復(fù)雜經(jīng)濟(jì)的六大特征：大量行為主體分散的交互作用、沒有全局性的控制者、存在很多層次和復(fù)雜纏結(jié)、系統(tǒng)連續(xù)適應(yīng)性、永恒的創(chuàng)新、非均衡動(dòng)力學(xué)，并指出對(duì)這種自適應(yīng)非線性經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)建模方法仍然在發(fā)展過程中［16］。時(shí)至今日，在金融科技浪潮的裹挾之下，商業(yè)銀行的經(jīng)營生態(tài)已經(jīng)發(fā)生了巨大變化，復(fù)雜經(jīng)濟(jì)的特征愈發(fā)明顯。在銀行紛紛謀求數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，授信審批領(lǐng)域技術(shù)與管理方法的革新似乎也是必然之舉。但鑒于銀行嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)偏好和內(nèi)部控制要求，以及授信審批工作在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中的極端重要性，同時(shí)我們又身處一個(gè)易變性、不確定性、復(fù)雜性、模糊性的時(shí)代，對(duì)授信審批工作模型化、自動(dòng)化的理論和實(shí)踐探索都還有大量的工作要做，現(xiàn)有的一些已經(jīng)投入的技術(shù)應(yīng)用也仍然需要時(shí)間和結(jié)果的驗(yàn)證，相關(guān)問題值得不同專業(yè)領(lǐng)域的學(xué)者和銀行從業(yè)人員持續(xù)關(guān)注。

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作者單位：上海銀行駐行紀(jì)檢監(jiān)察組副組長，碩士，高級(jí)經(jīng)濟(jì)師。