施敬思
從當(dāng)前金融科技企業(yè)的實踐中,基于大數(shù)據(jù)的個人客戶征信及風(fēng)險評價模型,當(dāng)前的金融科技企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)在線上對個人客戶進(jìn)行授信。例如:點擊微信錢包中的微粒貸按鍵,微信用戶就能第一時間看到自身的可借款額度。而根據(jù)畢馬威中國于2016年9月發(fā)布的《中國領(lǐng)先金融科技公司50》排名報告(下簡稱“Fintech50”報告),基于從第三方獲取的交易、公檢法、稅務(wù),以及企業(yè)主個人征信等公開和半公開信息,科技金融企業(yè)也能采用數(shù)字化審批方式為小微企業(yè)提供授信支持,如微眾稅銀與某銀行合作已經(jīng)合作開發(fā)了一款無需人工干預(yù)的、純線上的自動化企業(yè)級秒貸產(chǎn)品。
那么,銀行能否借鑒金融科技公司的理念和技術(shù),在大中型企業(yè)授信領(lǐng)域也采用數(shù)字化審批技術(shù)呢?
從具體場景而言,傳統(tǒng)的對公授信的過程大體是這樣的:客戶經(jīng)理找客戶拿資料,跟管理層聊天找感覺,回來寫數(shù)十頁的盡調(diào)報告;風(fēng)險經(jīng)理平行作業(yè),為調(diào)查資料真實性背書;評審經(jīng)理對前手客戶經(jīng)理、風(fēng)險經(jīng)理的盡調(diào)情況進(jìn)行復(fù)核,并開展風(fēng)險分析,酌情讓客戶經(jīng)理補(bǔ)充調(diào)查,最終確定授信方案;各位層級審批人層層出具審批意見。整個鏈條中最為重要的是客戶經(jīng)理、評審經(jīng)理和審批人,而各方都面臨著信息不對稱的問題:客戶信息是否完整?客戶是否有欺詐行為?客戶經(jīng)理是否與客戶串通?授信方案是否符合銀行整體風(fēng)險偏好?諸如此類問題,林林總總。但歸納起來,傳統(tǒng)銀行大中型企業(yè)授信流程中普遍存在著重復(fù)勞動(特別是信息重復(fù)收集和驗證)、低效、經(jīng)驗主義等問題。
根據(jù)畢馬威中國Fintech50報告,金融科技企業(yè)已經(jīng)能夠利用量化風(fēng)險模型實現(xiàn)消費貸的快速審批;利用大數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)信貸領(lǐng)域的欺詐行為;利用移動計算體系提升服務(wù)便捷度;利用云計算提升服務(wù)響應(yīng)速度。在這些技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先試點,金融科技企業(yè)已經(jīng)為銀行提供了非常好的借鑒和參考。然而,具備全國規(guī)模的國有及股份制銀行,因其客戶數(shù)量大,經(jīng)營年限長,數(shù)據(jù)積累充裕,具備更為扎實的數(shù)據(jù)資源。在大數(shù)據(jù)時代,擁有數(shù)據(jù)就是擁有“金礦”,利用經(jīng)過驗證有效的數(shù)字化技術(shù),傳統(tǒng)銀行業(yè)在傳統(tǒng)大中型企業(yè)信貸領(lǐng)域所能取得的突破也將更為明顯。 借鑒金融科技企業(yè),在數(shù)據(jù)的自動采集、反欺詐建模等核心技術(shù)方面,我們進(jìn)行了試驗性開發(fā),取得了良好的成效。根據(jù)試驗情況,我們認(rèn)為:數(shù)字化技術(shù)在前述的傳統(tǒng)信貸工作中,是能夠發(fā)揮決定性的基礎(chǔ)性作用。利用數(shù)字化審批技術(shù),未來至少在資料收集、財務(wù)分析、決策支持三個領(lǐng)域有明顯突破。
在資料收集方面。基于大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),在國家政務(wù)信息的不斷開放和共享的情況下,工商、稅務(wù)、海關(guān)數(shù)據(jù)已具備整合、匯聚展示的技術(shù)條件。在外部數(shù)據(jù)源的支持下,房產(chǎn)評估數(shù)據(jù)也正式交互條件。客戶經(jīng)理只要錄入客戶名稱后,即可獲知客戶在工商、司法、征信、稅務(wù)、結(jié)算、資產(chǎn)估價等多個領(lǐng)域的相關(guān)信息,足以替代前述大量的人工收集、整理得出的數(shù)十頁調(diào)查報告,而且真實性也能得到保證。
在財務(wù)分析方面。如何鑒別財務(wù)報表真?zhèn)魏桶l(fā)現(xiàn)財務(wù)風(fēng)險是當(dāng)前大中型企業(yè)授信業(yè)務(wù)的主要難點之一。通過數(shù)字技術(shù)能在一定程度上能有效鑒別前述風(fēng)險。如:(1)通過對一段時間內(nèi)客戶財務(wù)指標(biāo)與行業(yè)平均值和行業(yè)變化情況的環(huán)比(對比)分析,進(jìn)而得出客戶自身財務(wù)指標(biāo)的差異或特征,從而發(fā)現(xiàn)疑似欺詐行為。例如,如果某一客戶的毛利率與行業(yè)呈反向變化,且與行業(yè)平均值的差異達(dá)到2倍及以上時,就很可能存在財務(wù)欺詐的可能性,在系統(tǒng)識別后,就可以交由專家人工干預(yù)。(2)數(shù)據(jù)挖掘可以將銀行資深專業(yè)評審多年積累的經(jīng)驗進(jìn)行提煉,并轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可以識別的規(guī)則,進(jìn)而識別客戶潛在的財務(wù)風(fēng)險。例如,根據(jù)評審經(jīng)驗,如果沒有伴隨主營業(yè)務(wù)收入的增長(或者固定資產(chǎn)的增長率大幅度大于主營業(yè)務(wù)收入的增長幅度),企業(yè)固定資產(chǎn)投資單方面增長明顯(固定資產(chǎn)的增長是把經(jīng)營活動和籌資活動所產(chǎn)生的現(xiàn)金投入到固定資產(chǎn)),該企業(yè)就可能存在財務(wù)風(fēng)險或者經(jīng)營異常。根據(jù)規(guī)則進(jìn)行自動化的數(shù)據(jù)分析后,該類問題就能夠被有效識別。
在決策支持方面。一般而言,傳統(tǒng)大中型企業(yè)授信業(yè)務(wù)顯著依賴于審查、審批人的經(jīng)驗,審查、審批人的經(jīng)驗對業(yè)務(wù)審批結(jié)果和審批方案影響重大?,F(xiàn)有條件下,審查、審批人往往必須在信息不充分的條件下依賴經(jīng)驗做出判斷。審查、審批人對行業(yè)、區(qū)域、風(fēng)險的感覺和經(jīng)驗都必須依賴長期的從業(yè)經(jīng)歷中試錯積累而來。資深的審查、審批人往往積累了大量行業(yè)對標(biāo)值和專業(yè)的經(jīng)驗判斷邏輯,這些寶貴的經(jīng)驗有助于他們做出明智的判斷。而初級評審人員的從業(yè)時間相對不足,很難保證每一單業(yè)務(wù)都能達(dá)到必要質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。審批鏈條上各崗位人員的業(yè)務(wù)素質(zhì)也是參差不齊的。在人力資源受限的條件下,每單業(yè)務(wù)的作業(yè)時間也難以充分保障,人工經(jīng)驗的差異客觀上放大了風(fēng)險出現(xiàn)的機(jī)率。而數(shù)字化技術(shù)恰恰能比較好的解決業(yè)務(wù)經(jīng)驗在傳統(tǒng)銀行中分布的不平衡的問題:通過對資深專家的經(jīng)驗提煉和行業(yè)數(shù)據(jù)的整理歸納,將主觀的經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為判斷規(guī)則標(biāo)準(zhǔn),真正做到讓授信決策有“據(jù)”可依。數(shù)字化技術(shù)不僅能夠解決初級評審經(jīng)理從業(yè)時間短、經(jīng)驗無法及時累積的問題,也能夠在一定程度上促進(jìn)評審標(biāo)準(zhǔn)的公平和統(tǒng)一。
當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)信息和大數(shù)據(jù)分析、挖掘工具已經(jīng)大體具備實現(xiàn)前述數(shù)據(jù)化分析所需的能力,技術(shù)門檻已經(jīng)基本跨越,包括:利用A股、H股、新三板等數(shù)據(jù)源整理形成按行業(yè)細(xì)分的各類財務(wù)標(biāo)準(zhǔn)值;利用指定政府或行業(yè)協(xié)會網(wǎng)站、年報抓取特定行業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù);歸納共享行業(yè)專家針對特定行業(yè)的判斷規(guī)則和邏輯等等。此外,利用已積累的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源,進(jìn)行聚類生成業(yè)務(wù)規(guī)則,也將對人工經(jīng)驗判斷提供有益的補(bǔ)充,甚至可能發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)未曾涉及的真空地帶。因此,在數(shù)字技術(shù)的支持下,單一業(yè)務(wù)的決策將建立在全行整體經(jīng)驗和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,拓寬決策人員視野,支持決策人員從行業(yè)、區(qū)域高度看待企業(yè),避免人工經(jīng)驗盲區(qū)。利用新技術(shù)利用的附帶效應(yīng)就是全機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)人員的水平將被提高到系統(tǒng)平臺的基準(zhǔn)線以上,從而帶動提升銀行整體的決策質(zhì)量。
未來,在大中型企業(yè)運用數(shù)字化技術(shù)的場景將會是這樣的:通過行內(nèi)系統(tǒng)平臺,客戶經(jīng)理錄入客戶名稱,系統(tǒng)實時返傳基于互聯(lián)網(wǎng)、微信公眾號、微博、訴訟、被執(zhí)行、公開政務(wù)等外部輿情信息等全量公開渠道信息,并進(jìn)行自動整合、排序展示。系統(tǒng)平臺根據(jù)企業(yè)所處行業(yè)推送的行業(yè)政策指引和行業(yè)分析報告,客戶經(jīng)理能夠立即判斷該客戶是否有價值進(jìn)一步接觸和營銷。在取得合作意向后,客戶只要提供財報和必要的查詢授權(quán),系統(tǒng)平臺就能在非授權(quán)信息的基礎(chǔ)上,自動生成相對完整的盡調(diào)報告,該報告將包括客戶的基本情況、經(jīng)營、財務(wù)、征信、關(guān)聯(lián)、抵質(zhì)押物、還款來源、資金需求等多角度分析結(jié)果。整個調(diào)查報告的生成將是實時的,甚至客戶經(jīng)理仍在客戶企業(yè)現(xiàn)場,就已經(jīng)完成客戶授信調(diào)查的大部分工作。客戶經(jīng)理只需要針對性的對關(guān)鍵信息進(jìn)行補(bǔ)充調(diào)查和核實即可,工作強(qiáng)度大幅降低。對于中后臺的評審員和審批人,自動化的審查報告也可一鍵生成。并根據(jù)崗位角色不同,強(qiáng)化交叉驗證功能,增加對前手人員分析、行業(yè)區(qū)域?qū)?biāo)和決策規(guī)則的提示信息,支持各級審查、審批人決策。
基于這一系統(tǒng)平臺,傳統(tǒng)中大型企業(yè)授信流程也將發(fā)生較大的調(diào)整,有望實現(xiàn)可靈活配置業(yè)務(wù)申報流程,實現(xiàn)以客戶為中心,靈活組合由產(chǎn)品、風(fēng)險、評審經(jīng)理組成的項目團(tuán)隊,實現(xiàn)不同崗位類型人員間的并行作業(yè),確保市場機(jī)會和客戶風(fēng)險能夠得到同步識別,一攬子完成綜合服務(wù)方案,實現(xiàn)客戶體驗最佳。
當(dāng)然,數(shù)字化技術(shù)無法完全替代人的作用。數(shù)字化手段也存在著一些無法涉及的領(lǐng)域:再完美的數(shù)據(jù)化分析也無法替人與人之間的當(dāng)面交流和溝通;也沒有完美的分析模型能夠代替現(xiàn)場對實際控制人的直接判斷;授信方案的設(shè)定上也依然需要專業(yè)的評審專家進(jìn)行人工干預(yù);決策引擎中規(guī)則的優(yōu)化或迭代也離不開人工干預(yù)與介入。但是數(shù)字化技術(shù)將大幅改進(jìn)和提升人工的作業(yè)效率,顛覆現(xiàn)有的作業(yè)面貌。
我們可以預(yù)見,利用數(shù)據(jù)化技術(shù)的受益人將包括整個大中型授信業(yè)務(wù)鏈條上的各個主體,銀行競爭能力也將明顯受益:大中型企業(yè)客戶不再提供大量的申報資料,而只需提供財報、授權(quán)等少數(shù)要件;各類報告(初稿)的生成時間將降至秒級;單筆業(yè)務(wù)申報流程將降至一周以內(nèi)甚至2~3天;在授信決策上,分析視角將從對單一企業(yè)單點分析為主,擴(kuò)展至行業(yè)、區(qū)域的宏觀視角,結(jié)合決策引擎支持,將避免了單一個人的經(jīng)驗誤區(qū),提升整體決策質(zhì)量等。
展望未來,在建立數(shù)據(jù)化評審的平臺基礎(chǔ)后,將有望解決傳統(tǒng)大中型企業(yè)授信流程中存在的重復(fù)勞動、低效、經(jīng)驗主義的問題。后續(xù)可以不斷引入新的數(shù)據(jù)源和技術(shù)方法(例如OCR識別、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù))能夠不斷優(yōu)化用戶體驗和響應(yīng)速度,并隨著結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的不斷積累和決策引擎的不斷迭代優(yōu)化,數(shù)據(jù)和規(guī)則將固化形成銀行自身的信貸知識庫,成為支持決策的“智庫”。隨著“智庫”的迭代優(yōu)化,將最終形成一個基于平臺的數(shù)據(jù)化評審的生態(tài)圈,實現(xiàn)數(shù)字化授信在大中型企業(yè)中運用的螺旋上升。