發(fā)展數(shù)字小微信貸的痛點與突破路徑

1、    發(fā)展數(shù)字小微信貸的痛點與突破路徑    柳博長期以來，小微貸款業(yè)務(wù)面臨著風(fēng)險不可控、運營成本高、難以規(guī)?；碾y題。2019年初，中國人民銀行行長易綱表示，普惠金融口徑單戶授信在一千萬元以下的小微企業(yè)貸款不良率高達(dá)6.2%?？梢哉f，過去的十幾年中，采用傳統(tǒng)抵押或信貸技術(shù)開展小微貸款的銀行，尚無一家可以同時達(dá)成風(fēng)險、成本、規(guī)模這三個目標(biāo)的最優(yōu)化，筆者稱之為“小微信貸不可能三角”。隨著對金融科技認(rèn)知的加深，銀行業(yè)已經(jīng)充分認(rèn)識到數(shù)字信貸技術(shù)是破解“小微信貸不可能三角”、解決小微融資難的有效手段。在行業(yè)競爭、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與小微貸款任務(wù)的多重壓力下，構(gòu)建數(shù)字小

2、微信貸技術(shù)能力成為中小銀行必須著力解決的問題。然而，數(shù)字技術(shù)在消費信貸領(lǐng)域早已得到應(yīng)用并導(dǎo)致了消費金融的爆發(fā)式增長，為什么小微信貸的數(shù)字化卻始終難成規(guī)模，銀行打造自身的數(shù)字信貸能力存在哪些技術(shù)與理念上的障礙，突破路徑又在哪里？銀行建立數(shù)字化小微信貸能力存在較高的技術(shù)門檻相較于數(shù)字營銷、智能運營等業(yè)務(wù)模塊，數(shù)字風(fēng)控既是數(shù)字化信貸技術(shù)的核心，也是難點，是金融機構(gòu)最迫切需要建立的能力。而在小微信貸領(lǐng)域，數(shù)字風(fēng)控之所以不似消費信貸領(lǐng)域應(yīng)用迅猛而廣泛，其技術(shù)門檻較高是主要原因。對于傳統(tǒng)金融機構(gòu)特別是中小型銀行來說，自行開發(fā)以“數(shù)字風(fēng)控”為核心的新一代小微貸款技術(shù)難度較大、成本較高。需要大量有效數(shù)據(jù)的積累

3、。數(shù)字信貸技術(shù)是建立在大量有效數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的。有效數(shù)據(jù)是指經(jīng)過清洗、經(jīng)過驗真的數(shù)據(jù)。以最簡單的“學(xué)歷”為例，如果沒有經(jīng)過核實，僅憑客戶填寫，則很難作為變量進(jìn)入模型。模型是有針對性的，即使銀行在過去幾年發(fā)放過幾百億元小微貸款，但如果產(chǎn)品的金額、利率、期限、是否抵押等條款繁多，則對于某個產(chǎn)品很難形成足夠的數(shù)據(jù)積累。即使針對某一客群的某個產(chǎn)品有足夠的建模樣本，但經(jīng)濟(jì)形勢的劇烈變化會導(dǎo)致歷史久遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)缺乏預(yù)測的有效性，外部競爭變化會導(dǎo)致目標(biāo)客群與歷史客群發(fā)生偏移。對于前期在小微信貸業(yè)務(wù)上沒有足夠積累的傳統(tǒng)金融機構(gòu)而言，有效數(shù)據(jù)是一大挑戰(zhàn)。需要有足夠多的壞賬樣本。評分模型要精準(zhǔn)區(qū)分好客戶壞客戶，要求建立評

4、分模型的數(shù)據(jù)有足夠多的壞樣本，這就意味著較大的試錯成本，而小微貸款的試錯成本相對更高。假如筆均一萬元的消費貸款需要幾億元放款量的表現(xiàn)來構(gòu)建一個基本的風(fēng)控模型，筆均幾十萬元的小微貸款則需要超過百億元放款量來試錯，對于小型銀行而言這樣的風(fēng)險是難以承受的。需要有專業(yè)化的數(shù)字風(fēng)控團(tuán)隊。人們通常會認(rèn)為銀行組建數(shù)字風(fēng)控團(tuán)隊不是難題，實則不然。真正有專業(yè)能力、經(jīng)過實戰(zhàn)考驗且成功的數(shù)據(jù)風(fēng)控專家其實不多，具有一定視野、能帶團(tuán)隊的則更少，在幾個主要一線城市之外則更難招攬。數(shù)字風(fēng)控的信貸理念與傳統(tǒng)風(fēng)控有很大不同，能否融入當(dāng)前的銀行風(fēng)控體系，得到信賴和發(fā)展，是很多銀行面臨的問題。一個完整的數(shù)據(jù)風(fēng)控團(tuán)隊至少需要十幾人甚

5、至幾十人，需要銀行有很大的決心進(jìn)行人力投入。需要有規(guī)模效應(yīng)。要充分發(fā)揮數(shù)字小微信貸技術(shù)優(yōu)勢就要有業(yè)務(wù)上的規(guī)模效應(yīng)。對于大中型銀行而言，雖然后期可以實現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，但需要前期兩三年的數(shù)據(jù)積累和足夠多的試錯樣本，時間與經(jīng)濟(jì)成本都很高。對于小型商業(yè)銀行而言，除面臨與大中型銀行同樣的問題外，還需要更堅定的信念和規(guī)劃來跨越規(guī)模經(jīng)濟(jì)的門檻。銀行對數(shù)字小微信貸技術(shù)的認(rèn)知存在誤區(qū)數(shù)字信貸技術(shù)是一個從產(chǎn)品到營銷、從風(fēng)控到思維的完整體系，而非僅利用大數(shù)據(jù)建立模型。在實踐中可以發(fā)現(xiàn)不少銀行對數(shù)字信貸技術(shù)存在一些片面的認(rèn)知。誤區(qū)1：數(shù)字信貸技術(shù)的關(guān)鍵是大數(shù)據(jù)。數(shù)字信貸技術(shù)的內(nèi)涵遠(yuǎn)不止大數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)風(fēng)控，而是一套協(xié)同的數(shù)

6、字化運作體系，需要有可匹配的數(shù)字化產(chǎn)品、數(shù)字化營銷、自動化運營以及全生命周期的信貸管理。數(shù)字化信貸體系既是大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等一系列前沿科技的綜合運用，也需要對信貸邏輯和客戶有深入的理解。近年來稅收、發(fā)票、訂單、物流、司法等數(shù)據(jù)的開發(fā)應(yīng)用是主流小微風(fēng)控的數(shù)據(jù)源，具有一定的有效性，但仍然存在數(shù)據(jù)造假、滯后、與主體關(guān)聯(lián)性弱等問題，即使是像納稅這樣的強相關(guān)數(shù)據(jù)，單獨使用仍然效果不佳。這些數(shù)據(jù)在國外稱為“替代性數(shù)據(jù)”，即在征信數(shù)據(jù)不足的情況下，用來替代和補充征信數(shù)據(jù)。從另一個角度來說，央行的征信數(shù)據(jù)在有效性上仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于這些所謂的大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的作用在于替代和補充，由于數(shù)據(jù)過于蕪雜，質(zhì)量參差不齊

7、，對大數(shù)據(jù)的選擇和應(yīng)用成為關(guān)鍵。如在下沉客群中，多頭借貸數(shù)據(jù)是有效補充，因為央行征信對這個客群的借貸行為覆蓋不足，但它對于優(yōu)質(zhì)客群的作用不大。此外，這些數(shù)據(jù)的來源及質(zhì)量和央行征信相比更加缺乏規(guī)范且較為雜亂，數(shù)據(jù)可能來自于各個數(shù)據(jù)使用方的借貸信息共享和調(diào)用記錄，也可能來自于客戶的借貸和催收短信，甚至是通過部分“黑產(chǎn)”獲取，數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊。因此，好的應(yīng)用需要關(guān)注底層數(shù)據(jù)形成的原理，數(shù)據(jù)的合規(guī)性、客觀性和關(guān)聯(lián)性，以及數(shù)據(jù)整體的質(zhì)量和穩(wěn)定性，并通過各種客群和情景下的歷史回溯測評其有效性和適用性。誤區(qū)2：拿到評分卡就掌握了數(shù)字風(fēng)控技術(shù)的核心。數(shù)字風(fēng)控是一整套決策工程學(xué)，評分卡只是其中的一個重要工具，而

8、策略則是如何使用這個工具。好的評分卡如同一把寶刀，策略就是刀法，沒有高手會僅靠寶刀來稱雄江湖。在數(shù)字信貸中，策略是數(shù)據(jù)驅(qū)動的量化策略，這與傳統(tǒng)信貸技術(shù)中的信貸策略相比，或許可以用機床和數(shù)控機床的精度差異來形容。策略應(yīng)用和模型開發(fā)相比，更為靈活、更無定式，體現(xiàn)了風(fēng)控人員通過數(shù)據(jù)去理解業(yè)務(wù)的方式，背后是“人”的能力高低。數(shù)字化小微信貸技術(shù)的重要特征之一，就是以量化策略為風(fēng)控聚焦點，運用“政策規(guī)則+評分模型+量化策略”的組合方案來進(jìn)行風(fēng)險管理。針對不同風(fēng)險目標(biāo)設(shè)計應(yīng)用方案，通過各種分類決策樹算法和最優(yōu)化算法達(dá)成目標(biāo)、約束條件和變量的相對最優(yōu)，從而最大化利用工具，體現(xiàn)的是風(fēng)控人員在決策科學(xué)算法和業(yè)務(wù)應(yīng)

9、用的不斷結(jié)合和提升。誤區(qū)3：通過咨詢項目可以掌握數(shù)字風(fēng)控能力。很多銀行選擇以項目咨詢的形式獲取金融科技公司提供的各種已經(jīng)在其他金融機構(gòu)或者業(yè)務(wù)上證明“成功”的模型甚至全套“風(fēng)控體系”，并據(jù)此認(rèn)為掌握了技術(shù)和風(fēng)控能力。咨詢項目最大的問題是不會為最終的業(yè)務(wù)結(jié)果負(fù)責(zé)，而信貸風(fēng)險永遠(yuǎn)是滯后的，因此絕大部分的咨詢項目都是面子工程。不過反過來想，一個能為結(jié)果負(fù)責(zé)的項目也確實不是咨詢的收費價碼。數(shù)字風(fēng)控要精準(zhǔn)有效，需要依據(jù)客群特征、數(shù)據(jù)變量、錨定的風(fēng)險指標(biāo)去定制化開發(fā)評分卡模型。建模是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)過程，需要歷史數(shù)據(jù)中同時具備x、y變量。目前大部分銀行或是沒有足夠的某類客群或產(chǎn)品的x、y變量數(shù)據(jù)，或是歷

10、史數(shù)據(jù)治理不能滿足模型開發(fā)的要求。在其他業(yè)務(wù)中成立的風(fēng)險邏輯，換個地方未必適用，這種情況下形成的評分卡模型只能做為業(yè)務(wù)冷啟動的第一步。再者，數(shù)字信貸是涵蓋營銷、風(fēng)控、產(chǎn)品、運營的一個數(shù)字化業(yè)務(wù)體系，引入一套風(fēng)控系統(tǒng)并不能解決整套業(yè)務(wù)體系的適配問題，反而會出現(xiàn)看似有了風(fēng)控技術(shù)卻沒有業(yè)務(wù)的狀況。即使建立起整個數(shù)字信貸運作體系，評分卡模型也有其生命周期，需要持續(xù)不斷地定期監(jiān)控和驗證，建立完整的指標(biāo)體系和評判標(biāo)準(zhǔn)去處理模型監(jiān)控過程中的各種復(fù)雜問題。如模型中某一變量的失效、應(yīng)用客群的大幅度行為特征偏移、底層數(shù)據(jù)變動導(dǎo)致的變量分布變化、周期性的波動等，都有不同的解決方案。風(fēng)險管理的效果需要較長時間的調(diào)優(yōu)與

11、驗證，一次性的咨詢合作往往只對當(dāng)期結(jié)果負(fù)責(zé)，顯然無法長期跟蹤風(fēng)控效果進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化從而保證長期效果，而銀行要掌握技術(shù)恰恰要學(xué)習(xí)這些優(yōu)化邏輯。誤區(qū)4：數(shù)字信貸技術(shù)尚沒有經(jīng)過經(jīng)濟(jì)周期考驗。首先，要理解信貸風(fēng)險包含微觀、中觀和宏觀風(fēng)險。微觀風(fēng)險指的是單筆貸款的逾期風(fēng)險，中觀風(fēng)險包括行業(yè)風(fēng)險和區(qū)域風(fēng)險，而宏觀風(fēng)險則是指經(jīng)濟(jì)衰退、金融危機帶來的風(fēng)險。數(shù)字信貸的模型策略只能對微觀風(fēng)險負(fù)責(zé)，它解決的是風(fēng)險排序問題，并不能對中觀風(fēng)險、宏觀風(fēng)險進(jìn)行管理。宏觀風(fēng)險的典型特點是無差別打擊，此時即使模型仍然有效，風(fēng)險也會隨著整體資產(chǎn)質(zhì)量的下降而升高。如新冠疫情爆發(fā)以來，各類金融機構(gòu)不論模型效果有多好，存量資產(chǎn)都或多或少

12、受到了影響。僅從風(fēng)控效果講，此時收緊整體信貸政策才是管理風(fēng)險最明智的選擇。數(shù)字信貸技術(shù)雖然不能控制宏觀風(fēng)險，但它可以提早感知，有助于及早識別系統(tǒng)性風(fēng)險并籌劃對策，這才是數(shù)字信貸技術(shù)應(yīng)對經(jīng)濟(jì)周期的應(yīng)有之義。數(shù)字信貸技術(shù)能力的突破路徑聯(lián)合運營普惠金融是中小銀行尋求突破的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型是其必然選擇。但限于基礎(chǔ)能力不足、資源相對薄弱，中小銀行建立數(shù)字信貸能力需要在對技術(shù)有深入理解的基礎(chǔ)上，從頭布局、堅定投入、開放合作。戰(zhàn)略要清晰。先厘清自身定位和資源稟賦，如服務(wù)什么樣的客群、自身的積累如何、差異化優(yōu)勢在哪里、可以投入的資源等，再結(jié)合對技術(shù)的理解去規(guī)劃發(fā)展路徑。如要建立完整的數(shù)字小微信貸自主能力

13、，至少需要有單一產(chǎn)品過百億的業(yè)務(wù)，否則固定成本就會成為盈利負(fù)擔(dān)。在必需的資源上進(jìn)行投入。這里至少包括兩項基礎(chǔ)建設(shè)人才引進(jìn)和數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。銀行需要逐步建立數(shù)字風(fēng)控團(tuán)隊，才能夠在與金融科技公司的合作中做到了解客戶，將外部技術(shù)轉(zhuǎn)化為自己的能力。風(fēng)控人才需要銀行主動招攬，特別是深入了解其過往戰(zhàn)績。數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)內(nèi)生數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)的整合與治理，是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的起點，可以借助外部力量完成搭建。開放合作。在具備人才及數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上，通過引進(jìn)有技術(shù)實力的金融科技公司的力量，完全有機會建立起數(shù)字信貸能力，包括難度較高的數(shù)字化小微信貸技術(shù)。選擇的核心在于供應(yīng)商是否有實戰(zhàn)經(jīng)驗及可驗證的表現(xiàn)，包括風(fēng)險質(zhì)量和業(yè)務(wù)量這

14、兩個必須同時兼顧的指標(biāo)。聯(lián)合運營是中小銀行建立數(shù)字信貸能力的最優(yōu)選擇。聯(lián)合運營是應(yīng)銀行能力建設(shè)的需求而產(chǎn)生的。不同于咨詢項目往往提供模塊化能力建設(shè)及僅對當(dāng)期結(jié)果負(fù)責(zé)，聯(lián)合運營的優(yōu)勢在于銀行與金融科技公司可以開展長期的聯(lián)合實戰(zhàn)，根據(jù)銀行現(xiàn)狀完善從獲客、風(fēng)控、產(chǎn)品到運營的各維度數(shù)字信貸能力，銀行在做業(yè)務(wù)的同時建立能力，技術(shù)提供方對長期業(yè)務(wù)結(jié)果負(fù)責(zé)，因此技術(shù)的有效性更有保證。如近年來大數(shù)金融把技術(shù)開放給銀行，通過共建產(chǎn)品、聯(lián)合風(fēng)控、聯(lián)合運營共同服務(wù)更多的客戶，并將數(shù)字小微貸款技術(shù)逐步轉(zhuǎn)移給銀行，銀行在業(yè)務(wù)規(guī)模上量的同時，建立起全流程小微和個人無擔(dān)保貸款業(yè)務(wù)單元。大數(shù)金融通過參與長期產(chǎn)品運營的陪伴式服務(wù)，支持風(fēng)控模型、系統(tǒng)、產(chǎn)品的持續(xù)迭代，確保合作銀行掌握包括風(fēng)險和產(chǎn)品能力、全流程運營能力在內(nèi)的完整的信貸業(yè)務(wù)自主能力。相較于傳統(tǒng)助貸，聯(lián)合運營中銀行雖然承擔(dān)了業(yè)務(wù)風(fēng)險，但風(fēng)險表現(xiàn)更穩(wěn)定，收益更可觀，且銀行的數(shù)字信貸能力切實得到了提升，早期開展聯(lián)合運營的銀行已具