信息時(shí)代“新”金融零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)控運(yùn)用形式及應(yīng)用策略探究

王凱

摘要：通過探討傳統(tǒng)金融風(fēng)控措施和信息時(shí)代“新”金融零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)控模式的不同，通過更加直觀的理念和實(shí)際運(yùn)用中的實(shí)例，詳細(xì)剖析信息時(shí)代數(shù)據(jù)賦能、科技賦能、場景賦能后零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)控運(yùn)用形式，主要是貸前調(diào)查、貸中監(jiān)測、貸后管理三大過程產(chǎn)生的變化及對風(fēng)控效果產(chǎn)生的影響，同時(shí)對賦能的效果進(jìn)行評估后，提出信息時(shí)代“新”金融零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)控的應(yīng)用策略探究，為金融機(jī)構(gòu)零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)控執(zhí)行及風(fēng)控效果評估提供了新的思路和解決方案。

關(guān)鍵詞：科技賦能;數(shù)據(jù)賦能;零售資產(chǎn);風(fēng)控策略;過程管理

中圖分類號：F23文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2019.08.109

1傳統(tǒng)金融與信息時(shí)代下“新”金融零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)定義

本文中“新”金融特指是在當(dāng)前信息時(shí)代下，客戶通過金融機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的產(chǎn)品入口在線申請，必要時(shí)輔以線下盡調(diào)人員，結(jié)合交易場景，通過產(chǎn)品內(nèi)嵌的風(fēng)控規(guī)則及模型，為客戶發(fā)放貸款。貸款發(fā)放后，通過客服、其他貸后管理部門及智能貸后系統(tǒng)與客戶保持溝通和聯(lián)系（包括風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生后的催清收、訴訟等）。

傳統(tǒng)金融零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)與“新”金融零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)本質(zhì)都是金融，無論采取何種技術(shù)手段、通過何種數(shù)據(jù)建模、在何種場景下，零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)的順利開展，均在貸前審查、貸中監(jiān)測、貸后管理三個(gè)方面考量一個(gè)金融機(jī)構(gòu)對金融本質(zhì)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。在信息時(shí)代下，“新”金融零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)的風(fēng)控運(yùn)用形式產(chǎn)生了巨大的變革。

再比如說，某公司是通過客戶授權(quán)收，爬取客戶手機(jī)號碼運(yùn)營商的信息，主要包括客戶在網(wǎng)時(shí)長、通訊時(shí)長、通話聯(lián)系人、話費(fèi)上的消費(fèi)習(xí)慣等。并通過網(wǎng)上的各類公開信息爬取，判斷客戶是否有貸款中介、詐騙的可能性，這類型數(shù)據(jù)也是比較有效的。

再比如，某公司是一個(gè)大型的人力資源機(jī)構(gòu)，他存在當(dāng)前部分客戶每月的發(fā)薪數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)就是非?？陀^的描述一個(gè)人收入水平的信息，用這些類型數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，一定是有效的。

但同樣有部分公司提供的信息存在來源不明確、信息來源片面的情況，所以使用這部分?jǐn)?shù)據(jù)源很可能為整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)控制帶來負(fù)面的效果。

在A過程中，使用不同的信息源主要用于兩個(gè)方面，一個(gè)是規(guī)則引擎的創(chuàng)建，即剔除產(chǎn)品設(shè)計(jì)中認(rèn)為有風(fēng)險(xiǎn)的客群;二是創(chuàng)建評分卡，即在產(chǎn)品中準(zhǔn)入的客群信用的評級及分層，市場上通常稱A過程創(chuàng)建的評分卡叫A卡。經(jīng)過大量的市場運(yùn)用反饋，目前認(rèn)為各類型數(shù)據(jù)源對于規(guī)則引擎和評分卡的貢獻(xiàn)度有所不同。

因此，只要在合適的場景和時(shí)機(jī)，采取相關(guān)信息源，必然可以降低rA水平。

2.2技術(shù)手段的更新和信息源的擴(kuò)充降低了rB

傳統(tǒng)金融貸中監(jiān)測（也叫貸中管理）主要依賴客戶經(jīng)理規(guī)定頻次的對于有貸戶的現(xiàn)場回訪和人行征信的報(bào)告，大數(shù)據(jù)開始流行以后，各金融機(jī)構(gòu)注重了自有存量數(shù)據(jù)的建模與分析，因此也增加了一部分自有機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)行為監(jiān)測（如銀行可以觀測資金流向、在銀行代發(fā)工資的工資收入變動情況等）。但從實(shí)際各金融機(jī)構(gòu)執(zhí)行的效果來看，B過程并不是很有效，主要原因在于客戶經(jīng)理現(xiàn)場回訪規(guī)定動作不一定到位或出于主觀原因不去回訪，自有機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)行為比較片面。

“新”金融下，由于技術(shù)手段的更新和信息源的擴(kuò)充，使得B過程的執(zhí)行效果越來越趨于有效。一般的做法包括創(chuàng)建B卡（行為評分卡）、創(chuàng)建預(yù)警信息、圍繞場景的人工監(jiān)測等，同時(shí)也包括對于過程A設(shè)立的模型反饋和迭代。

舉例來說，如果客戶是對C端零售商戶，那么可以通過美團(tuán)、大眾點(diǎn)評、餓了么等公開平臺來查驗(yàn)客戶是否處于正常經(jīng)營的狀態(tài)，而不需要去現(xiàn)場進(jìn)行回訪。

再比如可以通過引入第三方數(shù)據(jù)源，查詢客戶是否訴訟、有被執(zhí)行信息，或者股權(quán)變動、企業(yè)異動等情形，以此判斷客戶是否有風(fēng)險(xiǎn)增加的可能性。也可以通過引入第三方數(shù)據(jù)源，查詢客戶除人行征信以外的其他多頭借貸信息或其他負(fù)債信息，以此判斷客戶是否異常。

如果處于閉環(huán)場景內(nèi)的，還可以通過獲取其他方面的信息，比如客戶的進(jìn)貨額、營業(yè)稅額、點(diǎn)擊次數(shù)、流量等等信息來核實(shí)客戶的經(jīng)營穩(wěn)定性。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段的更新促進(jìn)了信息流的交互，進(jìn)一步擴(kuò)充了信息源，也同時(shí)促進(jìn)了B過程的自動化、智能化，大幅提升了B過程的效率和效用，即進(jìn)一步降低了rB。

2.3技術(shù)手段的創(chuàng)新讓C過程不斷精細(xì)化，以此降低rc

貸后管理主要是當(dāng)客戶已經(jīng)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)候的應(yīng)對策略，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)主要講究“一戶一策”，即通過有經(jīng)驗(yàn)的催收人員或催收團(tuán)隊(duì)，利用現(xiàn)有資源去尋找客戶，通過不斷的尋找和上門拜訪以此達(dá)到貸后管理的目的。但是傳統(tǒng)金融對催收人員的經(jīng)驗(yàn)非常依賴（人力成本本身就會很高），并很容易出現(xiàn)客戶失聯(lián)的狀態(tài)，同時(shí)也很容易出現(xiàn)管理不善導(dǎo)致錯(cuò)過最佳催收或化解期。

在信息時(shí)代下，基于大量貸后管理的案例及傳統(tǒng)人員的經(jīng)驗(yàn)，越來越多的科技平臺開發(fā)出了智能催收機(jī)器人、智能催收平臺，也有越來越多的平臺將人工與智能相結(jié)合，以此達(dá)到貸后管理的目的。

首先，信息時(shí)代下對于客戶的通訊信息我們有了更多的選擇和解決方案，可以通過不同的信息來源，如客戶手機(jī)APP上綁定的手機(jī)號碼、訂貨/外賣等聯(lián)系手機(jī)號碼或者是各類型平臺上注冊的手機(jī)號碼等，查詢可以聯(lián)系到客戶的通訊方式。

其次，當(dāng)有精確的觸達(dá)方式之后，智能催收機(jī)器人可以根據(jù)C卡（催收評分卡）的評級，采取已經(jīng)設(shè)定好的策略進(jìn)行不同的策略話術(shù)、語氣（溫和的還是嚴(yán)厲的）、頻率（多長時(shí)間撥打一次）、時(shí)間段（每天的什么時(shí)間進(jìn)行撥打）等等進(jìn)行輕型催清收。再高級的過程可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的交互和切換，進(jìn)一步提高貸后管理的水平。

新技術(shù)的加入，同時(shí)也讓催清收事件變得更加精細(xì)化和流程化，一系列報(bào)表的自動化生成和可視化展示讓管理者對于貸后管理過程一目了然。比如呼叫狀態(tài)（客戶有沒有停機(jī)、有沒有接通）、意圖分類（客戶是否有還款意圖）、催清收實(shí)施次數(shù)及進(jìn)展情況等等。同時(shí)策略維度的更新迭代以及策略的評價(jià)都將進(jìn)一步影響到C過程的執(zhí)行。當(dāng)然，如果產(chǎn)品是在某一特定的場景下才能展開，那么伴隨著場景也必然會有新的貸后管理措施。

3信息時(shí)代下“新”金融零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)控應(yīng)用策略探究

通過風(fēng)險(xiǎn)管理后可降低的水平V通過前文分析，主要取決于有效信息源的擴(kuò)充、技術(shù)手段的更新以及可靠的場景。因此，“新”金融零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)控也將圍繞著這三方面展開。

一是金融機(jī)構(gòu)將更加偏向于有場景的零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)。場景下零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)控運(yùn)用A、B、C三個(gè)過程至少會作用于其中一個(gè)過程，或者是圈定了客戶的準(zhǔn)入門檻，使得客戶整體質(zhì)量本身偏優(yōu)，或者是能夠及時(shí)掌握客戶當(dāng)前狀態(tài)是否產(chǎn)生足以產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)的異動，或者是能夠大幅提升開展貸后管理時(shí)客戶的違約成本。

二是金融機(jī)構(gòu)將越來越注重有效信息源的擴(kuò)充。其中，各大數(shù)據(jù)平臺的評估及引入將作為風(fēng)險(xiǎn)管理的常態(tài)工作，什么樣的數(shù)據(jù)在什么情況下是最有效直接的，什么樣的數(shù)據(jù)在同樣起作用的情況下付出的成本最低，以及在當(dāng)前的情況下需要哪些維度的數(shù)據(jù)能將風(fēng)險(xiǎn)水平降到一個(gè)合理的等級。同時(shí)，各金融機(jī)構(gòu)也將越來越重視自身產(chǎn)品線數(shù)據(jù)的表現(xiàn)情況和過程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、保存。

三是金融機(jī)構(gòu)將不斷提升自己的技術(shù)能力或技術(shù)上的思維。區(qū)塊鏈、人工智能等先進(jìn)技術(shù)的不斷更新，使得在風(fēng)險(xiǎn)控制的科技賦能達(dá)到了新的高度和水平。模型算法的及時(shí)優(yōu)化迭代、業(yè)務(wù)流程的精細(xì)化痕跡化、策略水平攀升、人機(jī)互動的設(shè)計(jì)升級等等都將為風(fēng)險(xiǎn)管理增添新的方式方法，也必將推動整體風(fēng)險(xiǎn)管理行業(yè)的進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

[1]李楓.論小額貸款公司的風(fēng)險(xiǎn)控制[J].天津經(jīng)濟(jì)，2018，（12）.

[2]崔琳，王述琳.基于“互聯(lián)網(wǎng)+”背景的金融風(fēng)險(xiǎn)管理探究[J].現(xiàn)代商業(yè)，2018，（35）.

[3]黃艷梅.信息挖掘在大數(shù)據(jù)金融的風(fēng)險(xiǎn)及防患研究[J].科技風(fēng)，2017，（20）.

[4]云佳祺.互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D].北京：中國社會科學(xué)院研究生院，2017.

[5]陳桂蘭，許香敬.運(yùn)用過程化管理提高信貸管理水平思考[J].現(xiàn)代商業(yè)，2018，（32）.

[6]楊勇，陳玲.人工智能在信用卡催收中的應(yīng)用[J].中國信用卡，2018，（09）.