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    數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行消費金融業(yè)務(wù)風(fēng)險管理實踐

    2019-07-23 01:27曾憲濤曹琪
    銀行家 2019年7期
    關(guān)鍵詞:欺詐貸款商業(yè)銀行

    曾憲濤 曹琪

    當(dāng)前,我國居民消費快速增長、消費金融政策紅利頻出,消費金融以其資本占用低、收益率高的特點,成為諸多商業(yè)銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的重點發(fā)展領(lǐng)域。在開展消費金融業(yè)務(wù)時,銀行如何更加前瞻、有效地識別、評價客戶的風(fēng)險水平,進(jìn)而控制風(fēng)險,是亟待認(rèn)真思考、解決的重要問題。基于海量數(shù)據(jù)建模而實現(xiàn)定量分析的新風(fēng)控方式為銀行解決這一問題提供了全新的思路和手段。銀行可借助新興的數(shù)字化技術(shù),嘗試構(gòu)建 “從數(shù)據(jù)分析到價值創(chuàng)造”的方法論,不斷完善消費金融業(yè)務(wù)的反欺詐模型、風(fēng)險評估體系、風(fēng)險預(yù)警機(jī)制以及信用數(shù)據(jù)共享。

    消費金融市場發(fā)展趨勢分析?

    據(jù)人民銀行數(shù)據(jù)顯示,我國金融機(jī)構(gòu)個人消費貸款余額從2013年的12.97萬億元增長至2018年的37.79萬億元,增長了2.9 倍多,每年的余額增速始終保持在18%以上(見圖1)。隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型,拉動內(nèi)在需求、刺激居民消費成為推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要途徑。2018年8月18日,中國銀保監(jiān)會辦公廳下發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步做好信貸工作提升服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)質(zhì)效的通知》,提出積極發(fā)展消費金融,增強(qiáng)消費對經(jīng)濟(jì)的拉動作用。因此,我國消費金融市場未來具有較大的增長空間。

    商業(yè)銀行布局消費金融領(lǐng)域優(yōu)勢分析?

    隨著利率市場化改革加速發(fā)展,商業(yè)銀行存款利率不同程度上升,資金成本增加,利潤空間受到擠壓。相對于對公貸款而言,零售貸款利率敏感度較低,銀行大力發(fā)展面向個人客戶的消費金融業(yè)務(wù),可以在一定程度上保持收益水平,緩沖利率市場化沖擊。根據(jù)2018年報顯示,六大國有銀行及七家全國性股份制銀行中,有八家零售貸款平均收益率高于對公貸款。此外,增加客戶粘性、節(jié)約銀行資本、提高非息收入也是零售貸款能夠帶來的顯著益處。(見圖2)

    商業(yè)銀行的消費金融產(chǎn)品按貸款用途主要分為住房按揭貸款、信用卡、其他消費貸款三類。然而自2017年“房住不炒”成為調(diào)控基調(diào),各地限購限售政策加碼,住房按揭貸款增速回落。信用卡及一般性消費貸款市場發(fā)展迅速,產(chǎn)品體系日漸豐富、競爭趨于激烈。信用卡業(yè)務(wù)歷時十余年的高速發(fā)展,已成為銀行中收的重要增長點。截至2018年末,我國銀行卡授信總額達(dá)15.40 萬億元,同比增長23.40%。此外,隨著金融科技高速發(fā)展,各家商業(yè)銀行紛紛利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)推出快速申辦和放款的消費信貸產(chǎn)品。商業(yè)銀行推出的這類線上小額信用消費貸款產(chǎn)品以手續(xù)簡便、時間迅速、移動端隨時申請的便利性迅速受到市場歡迎。例如:交通銀行2018年推出的“惠民貸”業(yè)務(wù),向符合準(zhǔn)入條件的個人客戶提供線上小額信用消費貸款,該產(chǎn)品推出時間僅一年,授信余額已超68億元。

    消費金融業(yè)務(wù)風(fēng)險分析?

    商業(yè)銀行發(fā)展消費金融業(yè)務(wù)潛力巨大,但它的業(yè)態(tài)尚處逐漸成熟期,面臨諸多挑戰(zhàn),需要提高風(fēng)險意識,識別主要風(fēng)險點。大中型商業(yè)銀行在消費信貸業(yè)務(wù)的審批模式上,正在從不區(qū)分客群的人工審批模式向聚焦優(yōu)質(zhì)客群的自動化審批模式轉(zhuǎn)變。大規(guī)模的消費金融業(yè)務(wù)高度依賴打分卡等內(nèi)嵌模型的批量自動化審批機(jī)制,容易發(fā)生客戶違約和集體性違約等風(fēng)險。此外,消費意識的轉(zhuǎn)變,刺激部分客戶“以貸養(yǎng)貸”或者借助“消費貸”加杠桿投資,這種傾向放大了相關(guān)消費貸款的風(fēng)險。消費金融作為新興業(yè)態(tài),銀行對此類業(yè)務(wù)的風(fēng)險管理意識及管理手段亟待加強(qiáng)。

    綜合來看,商業(yè)銀行消費金融業(yè)務(wù)中普遍存在且較為典型的風(fēng)險有四類:欺詐風(fēng)險、信用風(fēng)險、套利風(fēng)險、共債風(fēng)險。

    欺詐風(fēng)險。欺詐風(fēng)險的出現(xiàn)源于銀行無法完全準(zhǔn)確判斷客戶身份及相關(guān)信息的真實性。欺詐行為的分類主要有以下三種: 按交易階段可分為申請階段欺詐和交易階段欺詐;按欺詐主體可分為第一方欺詐和第三方欺詐;按交易渠道可分為線上欺詐和線下欺詐。欺詐風(fēng)險主要存在于基于場景的消費信貸模式中。雖然基于場景的消費信貸可以實現(xiàn)資金、信息、商品的閉環(huán),但無法完全杜絕欺詐。第一種情形是個人的欺詐申請(第一方欺詐): 借款人假意購買商品,獲取商品后再將其變現(xiàn),實現(xiàn)了定向支付資金的套現(xiàn)過程,有時場景提供方甚至?xí)浜辖杩钊说倪@種欺詐行為,提供回購服務(wù)。第二種情形是場景提供方欺詐(第三方欺詐):通過批量制造虛假交易,借用消費者身份申請消費貸款, 商家由少積多可以獲得金額不菲的低成本純信用貸款,而且無需占用自身信貸額度。這兩種欺詐行為雖然可能不會直接造成貸款損失,但會將這種產(chǎn)品實質(zhì)轉(zhuǎn)化為“現(xiàn)金貸”,信貸業(yè)務(wù)的逾期風(fēng)險將大大增加。

    信用風(fēng)險。信用風(fēng)險又稱之為信貸風(fēng)險或違約風(fēng)險,是指交易對手未能履行約定契約中的義務(wù)而造成經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險。個人消費信貸業(yè)務(wù)的信用風(fēng)險形成原因:一是消費信貸供給機(jī)構(gòu)對消費者資金、信用、風(fēng)險狀況分析失誤而帶來的損失。此類消費者部分欠缺按期還款能力,為了獲得消費貸款而偽造個人信用記錄。二是因種種外在原因而引發(fā)消費者現(xiàn)金不足,資金缺乏流動性的無力償還。包括宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的惡化等不可抗力導(dǎo)致消費者收入大幅減少。個人消費信貸的信用風(fēng)險受經(jīng)濟(jì)周期的影響較大:處于經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期時,信用風(fēng)險降低,因為較強(qiáng)的人均收入能力使總體違約率降低;處于經(jīng)濟(jì)緊縮期時,信用風(fēng)險增加,因為人均收入情況總體惡化,借款人因各種原因不能及時足額還款的可能性增加。近年來我國的經(jīng)濟(jì)增長速度放緩,但目前仍處于上升期,總體違約率較低,隨著經(jīng)濟(jì)周期的變化,如果出現(xiàn)明顯的經(jīng)濟(jì)危機(jī)和大規(guī)模失業(yè),會導(dǎo)致違約率的快速上升。以美國信用卡市場為例,2008年次貸危機(jī)后,受失業(yè)率高速攀升影響,美國信用卡業(yè)務(wù)大幅受挫,核銷率和拖欠率大幅上升至10.97%和6.76%。

    套利風(fēng)險。套利風(fēng)險主要體現(xiàn)在銀行提供的“現(xiàn)金貸”產(chǎn)品上。不同于購物分期貸款,這類消費貸款在客戶申請后,將直接把款項打入到客戶賬戶,銀行對后續(xù)資金的使用、流向等缺乏足夠的控制能力。部分資金被以消費的名義借出后,投入到股市、理財產(chǎn)品等處,以套取利差。消費貸款變相成了部分投資者資金加杠桿的手段,一旦投資產(chǎn)品出現(xiàn)風(fēng)險事件或流動性問題,極易引發(fā)違約。

    共債風(fēng)險。共債是指借款人在多家金融機(jī)構(gòu)同時存在債務(wù)的現(xiàn)象。典型共債者的產(chǎn)生,源于超出收入能力可負(fù)擔(dān)的消費需求,進(jìn)而產(chǎn)生借貸需求。金融機(jī)構(gòu)的信貸數(shù)據(jù)被納入央行征信, 而大量P2P平臺、互聯(lián)網(wǎng)消費金融平臺的借貸數(shù)據(jù)無法直接獲得,因此銀行只能間接推測借款人的共債情況。借款人在多家金融機(jī)構(gòu)及平臺借債,通常采取“以貸還貸,多頭借貸”的方式來償還借款,其資金鏈和抗風(fēng)險能力會變得非常脆弱。

    數(shù)據(jù)驅(qū)動商業(yè)銀行消費金融風(fēng)險管理實踐?

    客戶數(shù)據(jù)分析能力的發(fā)展孕育了全新的風(fēng)險管理技術(shù)。層出不窮的新技術(shù)帶來了成本更低、速度更快的計算能力和數(shù)據(jù)存儲。強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析及建模能力幫助商業(yè)銀行更深入地利用客戶信息數(shù)據(jù)、挖掘客戶數(shù)據(jù)價值,提升其在消費金融領(lǐng)域的風(fēng)險管理水平。

    拓展數(shù)據(jù)來源,嚴(yán)防欺詐風(fēng)險。大數(shù)據(jù)驅(qū)動及反欺詐規(guī)則和技術(shù)的應(yīng)用(如身份識別、財務(wù)數(shù)據(jù)真實性識別、收入識別等)是防范欺詐風(fēng)險的關(guān)鍵所在。大數(shù)據(jù)在反欺詐風(fēng)險管理方面,已經(jīng)有了初步應(yīng)用。第一,客戶申請信息的真實性驗證。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入,銀行可在央行征信系統(tǒng)、第三方征信平臺等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,充分發(fā)掘客戶背景、信貸行為及共性信息等多領(lǐng)域數(shù)據(jù),對客戶信息進(jìn)行交叉驗證,通過對客戶申請信息中不符合關(guān)聯(lián)關(guān)系或邏輯的部分進(jìn)行比對校驗,可以排查欺詐風(fēng)險。例如,客戶填寫的地址信息與客戶終端設(shè)備、IP地址距離偏差過大,則該地址信息存在虛假的可能性。第二,申請資質(zhì)的真實性驗證。惡意的申請人往往會隱瞞對其不利的事實。如較大數(shù)額的隱形負(fù)債、等待處理的法院執(zhí)行案件等。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用使得申請人無法掩飾自身真實資質(zhì)。通過連接公開的互聯(lián)網(wǎng)信息,可以獲取申請人的企業(yè)經(jīng)營信息、法院執(zhí)行信息;通過金融機(jī)構(gòu)共建的惡意信息共享名單,也能夠獲知申請人的隱形負(fù)債情況和歷史違約記錄。中信銀行信用卡中心自主研發(fā)了一款申請欺詐團(tuán)伙識別模型,該模型基于客戶社交圖譜,聚合借款人相關(guān)的各類數(shù)據(jù)源,包括借款人的基本信息、日常生活中的消費記錄、行為記錄、聯(lián)系人信息,通過關(guān)聯(lián)視角,多維度研究客戶潛在的風(fēng)險傳導(dǎo)、交易演化等關(guān)系,識別欺詐團(tuán)伙,實現(xiàn)毫秒級的實時風(fēng)險防控能力。

    強(qiáng)化風(fēng)控模型,防范信用風(fēng)險。面對信用風(fēng)險,銀行需要針對不同的消費金融產(chǎn)品設(shè)置不同的風(fēng)控模型。大數(shù)據(jù)對初始授信模型及策略產(chǎn)生了重大影響。這源于大數(shù)據(jù)為銀行在申請審批階段就帶來了更多的客戶行為數(shù)據(jù),使銀行能夠更為全面、客觀地評價客戶的授信額度需求,從而優(yōu)化現(xiàn)有初始額度策略。銀行在初始授信階段除了基于客戶的征信情況外,也可引入外部數(shù)據(jù)。如:銀聯(lián)卡交易流水、互聯(lián)網(wǎng)線上支付數(shù)據(jù)等,進(jìn)而準(zhǔn)確評估客戶的能力及還款意愿,給予客戶合理的貸款額度。同時銀行需要持續(xù)關(guān)注客戶的還款能力,針對某些對還款有威脅的行為,風(fēng)控模型應(yīng)實時進(jìn)行監(jiān)控和反饋、預(yù)警催收,減少逾期率、降低壞賬率。例如,微眾銀行設(shè)計了6個風(fēng)控和評分模型,對所有騰訊客戶做評估和排序,根據(jù)結(jié)果形成白名單并逐步開放。這六大模塊包括公安數(shù)據(jù)模型、央行征信數(shù)據(jù)模型、微信社交模型、手機(jī) QQ社交模型、財付通支付數(shù)據(jù)模型、資金饑渴度模型。上述模塊既包含了傳統(tǒng)的金融數(shù)據(jù)比如銀行征信、公安數(shù)據(jù)、教育數(shù)據(jù)等,也有基于騰訊平臺的社交數(shù)據(jù)和支付數(shù)據(jù)。這些模型會確定客戶的授信額度并持續(xù)關(guān)注客戶的還款意愿和還款能力。

    分析交易流水,預(yù)警套利風(fēng)險。針對套利風(fēng)險,銀行應(yīng)堅持消費金融回歸解決收入支出錯配問題的本源,而非以消費金融的名義發(fā)放純信用無限制條件的個人貸款,嚴(yán)格打擊套利行為。采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),提高風(fēng)險監(jiān)控預(yù)警智能化水平,可以及時發(fā)現(xiàn)個人消費貸款用途虛假或違規(guī)問題,降低套利風(fēng)險。第一,銀行應(yīng)利用大數(shù)據(jù)手段對用戶畫像,了解其消費習(xí)慣,在其申請大額消費貸款時關(guān)注其是否有購買傾向性,以綜合評估其套現(xiàn)可能性,并計算出符合其實際消費需求的授信額度。第二,通過大數(shù)據(jù)分析方法,持續(xù)跟蹤貸款資金流向,重點分析貸款借款人及貸款關(guān)聯(lián)人所有相關(guān)賬戶在貸款發(fā)放后的海量交易流水,篩選出貸款資金改變約定用途的可疑資金交易??梢山灰卓砂ǎ杩钊吮救伺灿觅J款資金的交易,使用貸款資金購買理財產(chǎn)品、基金進(jìn)行投資的交易,將貸款資金投入小貸公司、典當(dāng)行等限制性機(jī)構(gòu)的交易,貸款資金用來以貸還貸的交易等。第三,銀行在貸后監(jiān)控時發(fā)現(xiàn)資金被投入較高風(fēng)險領(lǐng)域時,風(fēng)險監(jiān)控預(yù)警可及時提示并動態(tài)調(diào)整客戶的授信額度和期限。交通銀行風(fēng)險管理部全力打造了一套整合內(nèi)外部風(fēng)險信息的風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過整合分析內(nèi)外部風(fēng)險數(shù)據(jù)及風(fēng)險信息的真實性和嚴(yán)重程度,智能化地建立各類風(fēng)險信號的分級分類。在此基礎(chǔ)上建立全自動的監(jiān)測規(guī)則庫,提高風(fēng)險監(jiān)測規(guī)則的前瞻性和預(yù)警能力。此外,該系統(tǒng)還可實現(xiàn)貸后報告200余條預(yù)警信號的自動化識別,幫助客戶經(jīng)理有效減負(fù),切實開展重點預(yù)警和化解工作。

    加快數(shù)據(jù)共享,降低共債風(fēng)險。針對共債風(fēng)險,建立信用信息共享平臺為當(dāng)務(wù)之急。應(yīng)鼓勵更多的消費金融提供方接入央行征信系統(tǒng),持牌互聯(lián)網(wǎng)小貸公司則應(yīng)要求強(qiáng)制接入。目前共債率的判斷主要通過間接方式獲取,然而調(diào)用第三方的數(shù)據(jù),其質(zhì)量參差不齊,可信度低,商業(yè)銀行往往需要調(diào)用多個數(shù)據(jù)源進(jìn)行交叉驗證,導(dǎo)致征信成本提升,而效果依然無法保證。打通信息孤島,實現(xiàn)各個金融機(jī)構(gòu)及平臺的征信數(shù)據(jù)共享,有助于商業(yè)銀行準(zhǔn)確評估客戶資質(zhì),降低共債風(fēng)險。

    未來消費金融的核心競爭力是基于海量數(shù)據(jù)建模而實現(xiàn)定量分析的風(fēng)險管理能力。在開展消費金融業(yè)務(wù)時,商業(yè)銀行應(yīng)充分認(rèn)識到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值,通過提高數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模的能力,充分挖掘客戶信息、信貸行為等風(fēng)險數(shù)據(jù),對客戶進(jìn)行綜合評價和推斷,提升風(fēng)險管理的智能化水平、精細(xì)化水平。同時,商業(yè)銀行應(yīng)逐步完善風(fēng)險防范機(jī)制:貸前充分搜集客戶數(shù)據(jù)建立欺詐模型、貸中利用數(shù)據(jù)挖掘方法構(gòu)建信貸風(fēng)險評估新模式、貸后利用數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)密切關(guān)注貸款資金流向。以龐大的數(shù)據(jù)信息為支持的綜合性、系統(tǒng)化的風(fēng)險管理機(jī)制不但是商業(yè)銀行防范消費金融業(yè)務(wù)風(fēng)險的必要舉措,也是商業(yè)銀行在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下提升適應(yīng)力和競爭力的有效手段。

    (作者單位:交通銀行北京市分行風(fēng)險管理部)

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