中国消费金融信用风险的度量管理及发展趋势

2016-08-11 15:551128

消金机构作为金融公司风险成因很多,比如市场风险、政策风险、流动性风险、操作风险、信用风险等等。

来源:点点乐


一、消费金融信用风险的成因


消金机构作为金融公司风险成因很多,比如市场风险、政策风险、流动性风险、操作风险、信用风险等等。其中公认的最主要的风险是信用风险,本文将就信用风险展开讨论。
消费金融的信用风险主要来源有两个方面:拖延还款和欺诈。

消费金融多以信用类贷款为主,针对客户的审贷条件,消金机构就个人的客户信息、信用状况以及资产情况做出评估,再配合以贷后管理,力图最大限度的降低客户发生逾期的几率。

大部分的消金公司都有欺诈黑名单客户的识别功能,这种黑名单可以包括个人和商户。而大部分的欺诈都需要靠人工审核来识别。俗话说,有规则就有漏洞,既然采取欺诈的方式,作假的人会想方设法规避系统全自动审批的风险条件。所以成批量的欺诈往往是有经验的信审人员通过肉眼审核客户资信材料以及电话核查时发现风险而拒贷的。

二、消费分期常用的风险分析指标

逾期天数、逾期期数、不良率、坏账率和净损失率这些指标都是各大机构通用的。对于信用风险测量的方式有很多,也会衍生出各式指标,笔者不一一赘述,仅就选取一些关键指标进行解释说明。

1
违例核准率(deviation%)=违例核准案件数/(核准通过+拒绝案件数)
通常,拒贷案件都会有明确的拒贷理由,信审人员都会明确标记。这类的分析有助于信审人员了解本公司所面临的客户群体风险特征。

同时,消金机构应要求信审人员对自己找不出明确拒贷理由,但是心存疑虑的业务做出特定标识,比如在审批意见增加做好贷后跟踪、几日之内补充某某材料等说明,并由信审和贷后部门做好统一跟踪和监督。

而这一类的统计分析则更为至关重要,这也是上面公式的印证,因为违例核准率不仅包括信审人员的工作疏忽责任产生的,还包括信审人员工作能力需精进提高的,这样信审人员会在后期对相应审批时不确定疑惑有明确的定义和界定,以逐渐规避风险。

2
恶意拖延率=贷后从未还款客户的贷款/放贷金额
此类指标发生,大多数情况下是因为产生了欺诈,因此,消金机构应该逐笔核查相应客户的情况,并尽快采取措施预防和处理。

有些机构会采取广义的恶意拖延率,就是把分子变为贷款发放6个月内出现连续三期未还的贷款总额。

消金机构明确这个比率可以了解自己的贷款质量。因为贷款金额较小,只要不是欺诈风险过高,贷款回收的可能性一般都比较高。

3
欺诈损失率=欺诈损失金额/放贷金额
此类指标是用于查看集中骗贷的商户或者个人给公司造成的风险。

欺诈损失率有两个作用,一方面可以帮助消金机构制定自己的商户合作保证金比率标准,另一方面可以帮助自己找到防范欺诈风险症结所在。比如看主要产生的商户或者主要产生的客户群体,确保相应类似的新增商户或者客户群体在公司整体贷款规模中的比率等。
4
累积递延率
该指标为在某一特定逾期区间,经过前期催收管理后,仍未还款而于次期继续进行催收管理的几率。

这个指标是一个概率公式,需要追溯特定的区间,既是催收管理的效果评估,也是催收排序分析的重要参考。长期的分析还有助于调整产品信贷政策。

三、消费金融信用风险度量模型的趋势

传统的消费金融信用风险的审批方法有两种:经验论和评分论。经验论是以信审人员的判断经验加上一些固定的指标值作为基础,而评分论则是传统的评分卡和评级卡或者两者结合的判断制度,这也是目前消金机构最普遍的方法。大多数的机构现在是先以“评分论”进行系统自动审批,一些提示了风险警示的再加以人工“经验论”进行审批。

目前市面上大部分的评分模型都大同小异,指标细化下来要有几十项,消金机构的指标80%都能够重合或相似,比如借款人的个人基本资料、学历职业、征信情况、资产情况以及各机构自己掌握的一些信息(消费习惯)等,再配以联系人、居住地(含常用收货地址)等信息。

这些指标都很关键,也都能有效的帮助控制风险,利用他们经过期望、方差、协方差和相关系数等统计运算可以建立违约概率模型,但是这些指标其实都是贷款的共性指标。结合到消费金融领域,我们就必须来了解和熟悉下面的内容,这会更有助于我们建立消费金融的评分模型。
1
消费分期的业务风险特点
(1)、对经济周期高度敏感
根据实证研究,消费信贷对经济周期的变化极为敏感,即在经济扩张时显著增长,而在经济下降进入衰退期时又明显减少。这表明了消费者对经济前景及个人就业与职业前景的乐观或悲观情绪。
(2)、对利率的相对不敏感
消费信贷的利率弹性较低。消费者更关心的是每月的付款额的多少,尽管每月付款额与贷款利率有密切关系,但受还款期限的影响更大。

2
消费金融风险度量定量模型的趋势
(1)尝试在信用评分模型中加入场景因素

场景因素包含两个大的方面,一方面是宏观经济环境,另一方面是客户贷款产生的消费场景。

大多数的消费分期评分模型是一种历史评分模型,一般不会考虑评分时的宏观经济环境因素,也不会考虑消费者的个人环境因素。情境因素的缺失可能会导致对贷款客户信用质量的误判。

例如,差的经济环境会使原本信用质量较好的客户违约,个人不幸事件的发生也会使原本信用质量较好的客户违约,但是这类违约与恶意违约或无意还债是有本质区别的。

因此,预测消费者在未来债务中的违约概率,不仅要考虑其信用历史,也应该考虑客户所处的地区经济环境及个人经济环境的变化。比如说选择贷款客户所在地的失业率作为当地经济情境因素的评分指标;通过近期婚姻状况的变化指标来作为评分参考,大多数评分只针对已婚、未婚或者离婚有不同评分,但是同样是已婚人士,刚结婚的和结婚一段时间的评分应该区别对待。

(2)信用筛选与盈利相结合

目前消费分期贷款在我国刚刚起步,所以贷款决策往往仅限于批贷或者拒贷。大多数情况下,所有通过的贷款人的贷款条件(利率、期限等)在同一类贷款中是一致的。比如说一个旅游购物分期产品,一个金领和一个学生的利率往往是一样的。实际上这个就是信用筛选模型没有与贷款定价有机的结合起来。这样,在未来一旦面临过度授信的局面时,不仅使自己的机构借款人面临偿付困难,甚至会对整体金融市场造成严重的风险。

同时,逾期和催收管理策略也可以与信用筛选结合应用。很多消金机构都是“欢迎适度逾期,拒绝恶意不还”的,因为适度的逾期确保了罚息收入,又不会产生大量的坏账。很多消金机构只注重积累审批模型的大数据,却不注重或者没有耐心去积累贷后管理和催收的大数据,并且缺少两者的有机结合。

大部分的消金机构都是本着逾期时间长短和金额大小来进行催收管理,往往这种效果并不理想。对于低风险类群的客户,即使催收力量(比如电话、微信)很弱,也能确保还款;而高风险类群的客户哪怕是早期逾期,也要加大催收力度,防止其因为时间过长,金额的累积造成还款意愿不断下降。

其实消金机构在制定催收策略时,可以有不同的管理差异,这种差异能够带来催收效果的最大化,既可以尽最大可能的避免损失,又能够实现催收的真正科学化管理。

(3)信用风险评估与信贷资产组合及信贷政策结合

从事消费金融业务的公司,针对不同的贷款客户群体进行信贷资产的配套组合,也就是我们常说的鸡蛋不能放在同一个篮子里面。

比如专门从事学生分期的公司,而产品类型又集中在手机上,尽管这是他的专长所在,但是实际上风险的集中度很高。所以这家公司可能需要从客户群体上以及产品类型上逐步的分散自己的风险集中度,例如拓展一定比例的白领或者蓝领客户,或者在分期产品上发展旅游、教育培训等。

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