消费金融风控:风险与利润的博弈

2020-05-08 12:53 127625

信贷风险主要是信息不对称而引发的道德风险 – 斯蒂格勒

来源:消金漫谈


信贷风险主要是信息不对称而引发的道德风险 – 斯蒂格勒

提到风险控制,有无数种解释和定义。对矢志于业务落地的从业者而言,消费金融风险控制就像一张纱网,去粗存精,用既定的标准筛选出合格的画像客户。在风险的悬崖与利润最大化的峭壁之间,努力保持相对地平衡。



引子


时间回拨到2016年7月,彼时尚是银监北京局接到客户投诉,同时各地法院也陆续接到诉讼请求,都直指最早的四家持牌消费金融公司之一 -- 北银消费金融公司。而投诉的内容是,客户在毫不知情的情况下,在北银消金账上出现20万人民币的逾期贷款。

随着事件发酵,监管部门随之介入,起底后却炸出另外一个天坑。据统计,涉及客户约200人,基本每人名下都在北银消金有20万贷款,总金额在4000万左右。很多人拒绝还款,又为自己的征信档案上的逾期记录所愤怒。

一位金融从业者提到“正常情况下,只有10%的时间思考怎么赚钱,剩下90%的时间和精力都在思考怎么控制风险”。显然,北银消金在那段消金业务野蛮生长、贷款规模爆炸提升的时期,在风险控制环节严重缺失。

这个故事以北京银监局的一张罚单收场。然而,消费金融这个战场里,炮火依旧。各路豪杰继续以刀口舔血、舍我其谁的气势收割客户。“只要有钱就不愁放不出去”互金的玩家如是说。“凭实力借的钱,我为什么要还”撸口子的羊毛党肆意妄言。牌照带来的是准入资格,也意味着监管的束缚。在疯狂生长的时代里,持牌就得坚守风险控制的底裤,消费金融牌照似乎显得有点尴尬。



消金风控的本质


当我以管培生的角色进入银行,从信贷员的视角初识金融时,支行带我的师傅告诉我:金融的核心是识别并控制风险。当我离开银行,看着消费金融行业借着互联网的万钧之力,轻而易举地造就一个个财富神话时,它让我明白,互联网的核心是低成本试错,快速度迭代,增长碾压一切,规模裹挟收益。金融与互联网,表面上相得益彰,但内核却是如此激烈地对抗。

真正回归消费金融风控,永远逃不脱的是对不同种类风险的认知和控制。当把纱网层层折叠,去除广义上的市场风险、流动性风险、操作风险、声誉风险、法律风险等,最大的风险恰恰是最能检验人性的,那就是信用风险和欺诈风险。专业的描述是:借款人故意、不愿或无力履行合同条件而构成违约,使金融机构、投资者或交易对方遭受损失的可能性。

在资本逐利的加持下,消费金融风控的本质逐渐显露出来。在尽最大可能认清用户还款能力和划款意愿、识别出客户的优劣之后,在监管默许的范围内,在市场容忍的前提下,追逐利润的最大化。或者反之,在满足上述条件后,追逐风险的最小化。



核心环节


与融资和流量业务不同,消费金融风险控制是一个全链条的过程,与融资和流量业务相比,复杂程度呈现几何倍数增长。如果极尽所能的丰满风险控制流程,那么从客群营销开始,就可以寻觅到它的影子,直指贯穿贷后催收。如果只挑重点,那么毫无疑问,贷前审核、贷中监控和贷后管理是三个最重要的环节。


❖贷前审核


贷前审核之于消费金融风险控制,如同君王立储,几十个儿子争相表现最完美的一面,皇帝却需要通过各种蛛丝马迹,明察秋毫地选出最优秀的那一个。一旦错选昏君,则危害深远矣。在这个环节上,阴沟里翻船的可不仅仅是北银消金。

贷前审核最重要的则是核准借款人的还款能力和还款意愿。如何客观的判断客户的还款能力和意愿?量化显得尤为必要。

✦还款能力量化。通过调查获取各种财务或财务相关数据进行估算,如月收入、交易流水、银行账户数、固定资产、负债情况等财务信息。还款能力量化的逻辑是尽可能确定客户各维度财务数据后,借助分析模型,估算出每月可用于还款的最大额。例如对电商购物流水分析,可以知道客户名称、地址。通过地址和房产数据进行联动,判断客户的房租或房价。通过购买商品名称判断客户的偏好,例如购书的比例较高且偏向金融、经济方面,则判断客户从事相关职业,再结合关联数据推断客户职业、平均收入水平等。

✦还款意愿量化。依据各种软信息,如学历、年龄、性别、户籍、当前居住地、消费记录等人口统计信息、社交网络和行为信息。还款意愿量化的逻辑更加复杂一些,同样借助分析模型,将所有可能涉及的软性信息用预设的方法论实现量化。如客户填写申请信息的时长,如果明显短于正常值,则判断客户可能用程序或模拟器申请,而模拟器可以更改手机IMEI、分辨率、重力等关键信息。时长如果明显长于正常值,则说明客户对申请信息不熟悉,甚至不是本人申请。


❖贷中监控


贷中监控之于消费金融风险控制,如同储君查国,太子在没有正式登基加冕之前,依然受到帝王和皇室层层监察制约。消费金融风险管理是技术、也是艺术。技术崇尚严谨,艺术追求自由。格格不入的两者背后,技术鄙视链似乎比贷款周期还要长。站在从业者的立场,我绝不想兜售以技术创新改变消费金融的春药。像P2P这样消费金融子行业盛极一时,推崇量化监控、名词革新,吸引大批投资人注入无数真金白银后,千帆过竞后留下的是一地鸡毛和无尽叹息。如果以结果为目标,凭效用作方向。账龄分析(Vintage Analysis)、滚动率分析(Roll Rate Analysis)和迁徙率分析(Flow Rate Analysis)就显得尤为重要。

✦账龄分析(Vintage Analysis)
核心是资产账龄 (Month of Book,MOB) 指资产放款月份。最大值取决于信贷产品期限。辅助逾期天数(Days Past Due,DPD)和逾期期数(M)。如DPD30指逾期30天的贷款,M3指逾期61-90天的贷款。如果后缀一个“+”,则意味着涵盖贷款后续生命周期。例如DPD90+指逾期90天及以上贷款。

账龄分析的浪漫,起源于法国葡萄酒庄,用vintage来标记窖藏葡萄酒的酒精浓度和品质。轮摆至金融业,信贷资产的酿造师们用它来度量信贷质量、分析变化规律、界定账户成熟度、萃取信贷影响因子。

✦滚动率分析(Roll Rate Analysis)
指从某个观察点之前的一段时间(观察期)的最坏的状态,向观察点之后的一段时间(表现期)的最坏的状态的发展变化情况。主要目的是界定客户的好坏程度。

✦迁徙率分析(Flow Rate Analysis)
也叫做净流量滚动比例法(Net Flow Rate),能形象展示客户贷款在整个生命周期中的变化轨迹,也是预测未来坏账损失的有效方法。


❖贷后管理


贷后管理之于消费金融风险控制,如同君主登基执政,如果不寻纲常礼法治理国家,暴施逆行、胡作非为,就会逼民众揭竿起义,甚至惹得天降灾祸。消费金融贷后管理包括指持续监测、逾期催收和坏账处置。

如果说消金行业的前端获客是裹着糖衣的炮弹,那么这个行业的后端则是赤裸裸的人心修罗场。见识过死皮赖脸逃废债务的老赖,也曾震惊于想方设法钻法律空子的黑产。持牌消金鉴于监管的威严,尽可能在合规范围内,以掘地三尺的勇气不不放过任何一个挽回损失的机会。互联网消金曾赶上时代的风口,利润数倍于风险,在资本市场的荫蔽下,狂妄地宣布不良就当做送给客户的礼物。而顺着这个链条延展开去,更多是无数催收机构无所不用其极的催收手段,目的只有一个:还钱。

✦持续监测指监测贷款的状态,如贷款用途、行业动态等。

✦逾期催收层次比较立体,基本分为前催、后催、外包、诉讼等阶段。

✦坏账处置涉及拨备调整,利用核销、出售等财务手段处置不再适合花费精力催收的资产组合。

无论戏谑或是严肃,当躬身至于行业内时,错综复杂的情况远超局外人的想象。任何人无法阻挡行业的发展前进,矛盾仍旧在继续,利益一直在纠缠,技术不断在升级、监管已经在招手。




大数据风控


不可否认,技术革新是推动时代前行的内部驱动力。消费金融行至于此,大数据风控以其快捷、高效的特点席卷整个行业。众多科技金融企业、大数据公司、征信平台等也都借势崛起。历史总是惊人的相似,中国金融行业的每一次浪潮都夹带着许多让人不明觉厉的金融创新。潮水退去,能留在沙滩上的还在熠熠闪光的却为数不多。刨根究底,大数据风控最根本的无非两点,即大数据和风控模型。

✦大数据
从风控实践的视角,基本分为资质数据、信贷数据、财务数据、交易数据、社交数据、行为数据等。数据是大数据风控的基础。

✦风控模型
基于过程分析的维度,指基于交叉验证、聚类分析等原则的风险分析模型。主要分为评分卡模型、专家模型、多元判别分析模型、Logistic回归模型、支持向量机模型、神经网络模型、决策树模型等。风控模型在不同的理论指导下和风格迥异的算法支撑上,实现信用风险识别、反欺诈、量化定价等目的。

海量的大数据结合有效的风控模型,形成消费金融大数据风控的基本流程,示例如下:



大音希声,大象无形。虽然从IBM深蓝到阿尔法狗AI,技术革新彷佛可以碾压经验判断,但消费金融风险控制中最重要的一环却不是闪闪发光的技术,本质上是人类对技术的认知和运用。成也萧何败萧何,人类对技术的创造成就了整个行业,却不得不面对随之而来的数据爬取、隐私泄露、反向拟合、黑产横行的问题。人性与利益的驱逐永远也没有尽头,技术的创新与演进同样也没有。



感悟


互联网、大数据、消费金融、风控模型 … 即使作为圈内人,每次接触风险控制,都感觉好像距离上次学习它过了一个世纪。消费金融风控的对象、环境、理念和技术的迭代如此之快,每每总让人心里不安。唯一不变的,就是这些所谓的高新技术的对象是人,所以了解人性、解读人性显得尤为重要。这是风控研究的必要之路,也是成长的必经之路。


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标签: 利润 风险 消费 
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