新規(guī)落地,商業(yè)銀行如何調(diào)整互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)?

2020-08-14 16:54:06 和訊名家 

  2020年初國務(wù)院公布的數(shù)據(jù)顯示,我國社會消費品零售總額41.2萬億,同比增長8%,消費對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率57.8%,拉動GDP增長3.5個百分點,消費已連續(xù)六年成為經(jīng)濟(jì)增長的第一驅(qū)動力。

在消費日漸成為拉動經(jīng)濟(jì)增長核心驅(qū)動力趨勢下,商業(yè)銀行零售金融業(yè)務(wù)也逐漸成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型重點。

10家上市銀行將超過50%的貸款投向零售領(lǐng)域

信用算力研究院通過梳理26家上市銀行2020年半年報發(fā)現(xiàn),零售金融業(yè)務(wù)尤其是零售信貸業(yè)務(wù),正逐漸成為拉動商業(yè)銀行收入增長的主力引擎。

從數(shù)據(jù)看,26家上市銀行零售貸款較上年增長14.5%,較對公貸款業(yè)務(wù)高出5個百分點,且中小銀行尤其是城商行的零售貸款增速相對更高。從貸款結(jié)構(gòu)看,有10家銀行將超過50%的貸款投向零售領(lǐng)域,銀行零售信貸業(yè)務(wù)下沉明顯。

26家上市銀行零售信貸業(yè)務(wù)發(fā)展情況(信用算力研究院制圖,數(shù)據(jù)來源2020年半年報)

時間進(jìn)入下半年,7月17日,互聯(lián)網(wǎng)貸款“基本法”——《商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款管理暫行辦法》(以下簡稱“《辦法》”)正式落地,此前廣泛討論的互聯(lián)網(wǎng)貸款內(nèi)涵、跨區(qū)域經(jīng)營、核心風(fēng)險管理、數(shù)據(jù)合規(guī)性與管理、合作機(jī)構(gòu)管理、消費者保護(hù)、互聯(lián)網(wǎng)貸款事中事后監(jiān)管等,均有了明確釋義和說明。業(yè)界普遍認(rèn)為,從《辦法》可以看出,監(jiān)管層對商業(yè)銀行發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)持鼓勵態(tài)度,行業(yè)迎來利好。

在釋放向好信號的同時,明確資金用途,嚴(yán)控資金流向,控制整體不良率的防范要求,也對銀行風(fēng)險管控與數(shù)據(jù)管理能力提出更高要求,互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)調(diào)整重心更加明確。

商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)流程涉及多個環(huán)節(jié),從產(chǎn)品定價設(shè)計、營銷獲客、身份核驗與審批、反欺詐,到貸中審批、人工復(fù)核、數(shù)據(jù)檔案存儲、貸后管理、催收清算等等。

信用算力研究院通過研讀《辦法》,結(jié)合業(yè)務(wù)流程中的重點環(huán)節(jié),對銀行業(yè)務(wù)端涉及的資產(chǎn)運(yùn)營管理、統(tǒng)一數(shù)據(jù)源管理、風(fēng)控決策引擎與自動化建模、進(jìn)件審批等系統(tǒng)/平臺,保持關(guān)注與定制化服務(wù)輸出。

自主掌握核心風(fēng)控能力,強(qiáng)化全流程風(fēng)險管控

《辦法》在第四條、第十九條、第三十八條等均涉及風(fēng)險建模、決策引擎、反欺詐系統(tǒng)相關(guān)內(nèi)容,坐實監(jiān)管敦促銀行擺脫外部依賴,掌握核心風(fēng)控這一要求。從業(yè)務(wù)層面看,全流程的風(fēng)險管控離不開在大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)(決策引擎、建模平臺、審批管理系統(tǒng))這一基礎(chǔ)風(fēng)險管控設(shè)施環(huán)節(jié)的投入。

目前大多數(shù)第三方服務(wù)商提供的決策引擎系統(tǒng)已實現(xiàn)針對可重用的規(guī)則、決策表、決策樹和規(guī)則流等風(fēng)控組件的編輯、部署、運(yùn)行、監(jiān)控功能,確保銀行可根據(jù)不同信貸產(chǎn)品場景自主靈活配置,對準(zhǔn)入預(yù)授信、申請反欺詐、實時授信決策、工作流分配、催收預(yù)警等模型策略進(jìn)行管理優(yōu)化。高階的智能決策引擎系統(tǒng),需要支持對風(fēng)險規(guī)則的可視化、透明化。

信用算力智能決策引擎系統(tǒng)示意圖

目前市場化的風(fēng)控建模服務(wù)已經(jīng)可以提供模型開發(fā)、測試、配置、檢驗、部署、監(jiān)控與全方位模型管理功能,輔助銀行搭建定制化身份認(rèn)證模型、反欺詐模型、反洗錢模型、風(fēng)險定價模型、授信審批模型、風(fēng)險預(yù)警模型、貸款清收模型等,縮短建模時間,降低建模技術(shù)門檻,減少銀行風(fēng)控建模人力投入。

以信用算力過往服務(wù)為例,在接入信用算力決策引擎系統(tǒng)和風(fēng)控模型后,某銀行線上小額信貸產(chǎn)品風(fēng)險違約模型KS達(dá)0.45,模型評分區(qū)分度表現(xiàn)良好,分值區(qū)間對應(yīng)預(yù)測違約率與實際違約率誤差有明顯降低。

此外,《辦法》第二十二條提到,“商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)明確人工復(fù)核驗證的觸發(fā)條件,合理設(shè)置人工復(fù)核驗證的操作規(guī)程!贝颂帉ι虡I(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)中的信審策略提出明確要求。

搭建以“風(fēng)控數(shù)據(jù)+風(fēng)險模型+策略與規(guī)則”為核心的信貸審批管理系統(tǒng),通過系統(tǒng)分流執(zhí)行不同的風(fēng)控決策與規(guī)則,輔助自動化識別欺詐行為,自動完成申請審批和授信定額,大幅度節(jié)省進(jìn)件批復(fù)時間,降低人工成本投入。

但自動化的決策系統(tǒng)并非完全取代或舍棄人工復(fù)核這一重要環(huán)節(jié),尤其在風(fēng)險數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失項、矛盾項的情況下,決策系統(tǒng)需要將進(jìn)件申請分配至信審系統(tǒng),進(jìn)行人工干涉、人工核驗。

有效識別和監(jiān)測跨區(qū)互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)

《辦法》第九條提到,“地方法人銀行開展互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù),應(yīng)主要服務(wù)于當(dāng)?shù)乜蛻,審慎開展跨注冊地轄區(qū)業(yè)務(wù),有效識別和監(jiān)測跨注冊地轄區(qū)業(yè)務(wù)開展情況!睆拇蠓较蛏蟻砜,監(jiān)管并未對地方性銀行跨區(qū)域經(jīng)營采取“一刀切”的態(tài)度,也暫未對業(yè)務(wù)經(jīng)營設(shè)置統(tǒng)一的量化管理標(biāo)準(zhǔn),這無疑是為長期受地域限制的區(qū)域性銀行“松綁”。

從業(yè)務(wù)管理層面來看,《辦法》中提及的“識別和監(jiān)測跨區(qū)互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)”,考驗的是商業(yè)銀行客戶/資產(chǎn)運(yùn)營與管理,強(qiáng)化識別用戶地域分布的能力,結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展與個人收入水平,評估區(qū)域業(yè)務(wù)規(guī)模,以及整體產(chǎn)品定價、進(jìn)件準(zhǔn)入規(guī)則。

通過自研或接入內(nèi)置用戶畫像分析功能的資產(chǎn)運(yùn)營監(jiān)控平臺,建立包含性別、年齡、地域、學(xué)歷、資訊、泛娛樂、電商、金融、生活等在內(nèi)的全方位用戶畫像,并持續(xù)進(jìn)行標(biāo)簽補(bǔ)全,強(qiáng)化用戶分層與價值挖掘,是區(qū)域性銀行開展和監(jiān)測跨區(qū)域業(yè)務(wù)行之有效的辦法。

信用算力資產(chǎn)運(yùn)營監(jiān)控平臺示意圖

準(zhǔn)確理解風(fēng)險數(shù)據(jù)和風(fēng)險模型,強(qiáng)化數(shù)據(jù)源管理

《辦法》第十五條提到,“商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)確保具有足夠的資源,獨立、有效開展互聯(lián)網(wǎng)貸款風(fēng)險管理,確保董事會和高級管理層能及時知悉風(fēng)險狀況,準(zhǔn)確理解風(fēng)險數(shù)據(jù)和風(fēng)險模型的作用與局限!

互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)中的風(fēng)險數(shù)據(jù),涵蓋了用戶基本屬性數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、電商消費數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)借貸數(shù)據(jù)、運(yùn)營商數(shù)據(jù)等,除銀行自有數(shù)據(jù)外,通過接入外部合規(guī)數(shù)據(jù)源擴(kuò)充數(shù)據(jù)量級,為風(fēng)控決策提供客觀依據(jù)。

從現(xiàn)實情況來看,目前銀行在接入外部數(shù)據(jù)源時面臨幾個棘手的問題:數(shù)據(jù)源甄選難,市場數(shù)據(jù)源繁多,選型周期長;大量外部數(shù)據(jù)需要技術(shù)對接,耗時長,維護(hù)成本高;數(shù)據(jù)監(jiān)控管理復(fù)雜,數(shù)據(jù)接入后,接口數(shù)據(jù)質(zhì)量與接口穩(wěn)定性評估難;外部各數(shù)據(jù)源計費方式不一,對賬方式復(fù)雜,數(shù)據(jù)源成本增加。

針對銀行不同業(yè)務(wù)場景需求,設(shè)計出對目標(biāo)業(yè)務(wù)效果最佳且最具性價比的數(shù)據(jù)源組合方案,解決銀行外部數(shù)據(jù)甄選難、數(shù)據(jù)開發(fā)對接難、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控難、數(shù)據(jù)源成本控制難問題,是目前金融科技服務(wù)商的業(yè)務(wù)服務(wù)價值之一。

信用算力自研的統(tǒng)一數(shù)據(jù)源管理平臺由六大核心模塊組成,功能涵蓋數(shù)據(jù)源管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、賬務(wù)管理、OpenAPI、BI報表、數(shù)據(jù)回溯管理等。具體來說:

1.覆蓋主流數(shù)據(jù)源,提供各類標(biāo)準(zhǔn)化、定制化數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)API,支持機(jī)構(gòu)自主并全可視化篩選、使用、切換對接。

2.快速對接數(shù)據(jù)源,對各類第三方數(shù)據(jù)源差異化API進(jìn)行預(yù)處理整合,以標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議、加解密方案、鑒權(quán)方式、數(shù)據(jù)格式等統(tǒng)一Open API提供給銀行業(yè)務(wù)端。

3.數(shù)據(jù)質(zhì)量全監(jiān)控,通過內(nèi)嵌數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊,對數(shù)據(jù)質(zhì)量如接口穩(wěn)定性、響應(yīng)性能等運(yùn)行指標(biāo)進(jìn)行實時監(jiān)控和報警,支持銀行全可視化配置報警策略和接受人員,并對數(shù)據(jù)源異常情況下的同類數(shù)據(jù)源災(zāi)備切換。

4.實時數(shù)據(jù)成本管控,通過內(nèi)嵌賬務(wù)管理模塊,確保各個數(shù)據(jù)源接口自動化,支持查詢周期性調(diào)用量、查得率,和導(dǎo)出可視化對賬表,方便成本管控人員全面掌握數(shù)據(jù)源使用情況。

5.實時查詢?nèi)S度數(shù)據(jù)調(diào)用量,通過內(nèi)嵌BI報表模塊銀行可以對不同分支機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、分日、周期等全維度數(shù)據(jù)調(diào)用量、調(diào)用成本、查得率、成功率等統(tǒng)計指標(biāo)可視化表格展示,為業(yè)務(wù)人員分析和決策提供高效支持。

6.數(shù)據(jù)全量可回溯,通過對所有數(shù)據(jù)源調(diào)用查詢記錄進(jìn)行版本化、日志化、 結(jié)構(gòu)化存儲,提供全可視化歷史調(diào)用記錄查詢回溯,支持業(yè)務(wù)人員分析評估數(shù)據(jù)源質(zhì)量。

信用算力統(tǒng)一數(shù)據(jù)源管理平臺示意圖

商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)迎來利好,業(yè)務(wù)優(yōu)化也涉及鏈條上的方方面面,本文僅從跨區(qū)域用戶管理、數(shù)據(jù)源管理、決策引擎與自動化建模、信審管理等業(yè)務(wù)系統(tǒng)/模塊提出建議。

信用算力作為金融科技智能解決方案提供商,為商業(yè)銀行提供營銷、風(fēng)控、運(yùn)營、咨詢研究在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)解決方案,并希望通過整合數(shù)據(jù)、產(chǎn)品與技術(shù),輸出一體化科技服務(wù),深化科技與金融的深度融合,幫助銀行擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模,盤活存量客戶,釋放業(yè)務(wù)產(chǎn)能和潛力。

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(責(zé)任編輯:馬慜 )
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