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      共債的危與機!金融科技紅利爆發 銀行風控新需求待滿足

      消金界 徐大宇 2019/11/09 457 返回列表
      “我們剛剛中了幾家大型國有銀行、股份制銀行的標的,準備和其聯合搭建一套大數據、人工智能風控系統。”一家三方風控系統提供商馬森告訴消金界。

      上至國有大行、大型股份制銀行,下至城商行、農商行,都對開展這種“人工智能風控”,表現出了興趣。據悉,這種新型風控系統的效率,會比傳統“評分卡”式風控系統優化至少5%左右。

      監管肅清民間借貸市場,讓銀行這樣的“國家隊”金融機構看到了機會,紛紛開展自營業務。但小貸、P2P平臺的倒閉,帶來了大批共債人群,提升了資金逾期率。

      再加上經濟承壓,銀行本來的優質客群,也陷入了共債風險之中。

      于銀行等傳統金融機構而言,既要維護當前的放貸規模,甚至是開拓業務,又要降低逾期率,想要打敗當下的共債風險,唯有向金融科技取經。

      消金界了解到,國有大行與大型股份制銀行已行動起來,紛紛主動接觸合規的金融科技團隊,以尋求破解之道。

      目前,有實力有背景的金融科技團隊,正在為銀行特供智能風控體系。但目前使用了這種智能風控體系的銀行,在市場上也僅僅約占30%,還有70%的市場有待激活。

      1、否定對共債“一刀切”

      監管整頓市場,砍掉一批非法小貸與不合規的P2P平臺,起到了正本清源的作用;但同時也引發部分人群的資金鏈條斷裂。

      這些人以貸養貸,資金鏈斷裂導致他們一時難以周轉,甚至拖欠銀行貸款,導致銀行的逾期率上升。如何處理這批已經身背債務的“共債人群”,成了銀行亟待解決的問題。

      這樣的情況已有先例。遠的不說,就在2018年二、三季度,銀行信用卡逾期貸款率上升,主要原因是2017年末現金貸新政出臺引發的平臺暴雷。

      而2018年中出現的P2P集中爆雷,影響又在2019年年中集中體現,根據央行公布的數據,截至2019年二季度末,信用卡逾期半年未償信貸總額達838.84億元,環比增長X%(想知道具體增幅,請關注“消金界”,后臺回復“共債”)。

      這次銀行即將面臨的逾期危機來勢洶洶。

      不過,這次情況的積極因素在于,監管肅清民間借貸市場后,持牌銀行的自營放貸業務市場空間增大,但提前是,要解決共債風險,或者是學會在當前的形勢下管理風險。

      此前,部分銀行也在考慮,要不要“一刀切”,不再給身背小貸、P2P的共債人群授信;但他們發現,這部分人群之大,而且質量并不一定差,如果對他們都關上門,銀行無疑會白白損失許多優質流量。

      2、識別效率要高出5個點

      “共債只是一個風險表征,不代表這類客戶一定會出現逾期。“馬森對消金界說。

      舉個例子,一個屢次借了P2P、小貸等機構資金但按時還款的用戶,在風控從業者眼中,是要比一個沒有任何還款記錄的白戶更加優質。

      另外,身背銀行、持牌消金債務的多頭借貸用戶,要比身背714高炮的多頭借貸用戶要優質很多。

      問題在于,短時間內大量發生多頭借貸行為的用戶,風險性也會更高,而銀行拿到的信息往往是滯后的,客戶去某家小貸平臺借了款,銀行可能一個月之后才能知曉。此外,很多小貸平臺不像持牌金融機構一樣上征信,銀行也無法知曉其具體的共債情況。

      此時銀行只能引入更多維度的數據,升級風控算法,來判斷共債流量的優劣。

      深圳某助貸公司CEO表示,針對解決用戶共債的問題,不要貿然降低共債因子在風控模型中的比例,需要持續的數據表現、更多維度的數據來驗證該共債客戶的優劣。

      這里的“更多維度數據”,是指用戶的地理位置、上網后的操作習慣、行為數據等一系列“弱金融類數據”。

      銀行所使用的傳統風控模型叫做“評分卡”式模型,其中僅涵蓋包括“多頭借貸”、“刑事犯罪記錄”“黑名單”等“強金融數據”。

      但如果使用的是底層為人工智能的新型風控算法,會將上述“弱金融類數據”都涵蓋進來。

      “從登陸的那一刻起,我們就開始識別欺詐風險了,比如說這個設備是否是用了VPN,是否ROOT,位置是否和以前不一樣,操作瀏覽行為是否跟以前操作瀏覽行為不一樣,有沒有用到群控軟件。”馬森講道。

      馬森團隊在南方的一家城商銀行實踐這套新型風控算法時,比傳統“評分卡”式算法,識別效率要高出5個點左右。

      多名業內風控從業者表示,這種引入用戶行為數據、操作模式的風控體系,對識別共債用戶優劣會起到一定作用。

      道理很簡單,市場上共債人群多、市場流量差,此時只有把漏斗篩子擰的更緊一些,簡單理解,引入更多維度的數據。

      既然有效果,為何市面上70%的銀行仍舊未使用這套新型風控系統呢?

      3、紅利期已至

      人才成本是很重要一大因素。

      這種以人工智能為底層架構的風控算法,需要即懂業務,又精通數學、大數據的高端人材來做,小銀行根本負擔不起他們的薪資。

      其次,有些地方監管還沒有接受這樣的風控體系。

      這套人工智能風控算法,入模的數據實在太多了,必須要去監管解釋每一個入模的數據特征。在保證數據合規性的前提下,銀行和它的合作伙伴要說清楚,為什么該數據可以評估客戶金融風險。

      “有些數據可以解釋,有些數據真的很難解釋。”馬森苦笑著說。

      不過監管和監管也不一樣。據馬森透露,北方地區的地方監管風格偏保守,所以線上業務都開展得較為緩慢。

      “重慶銀保監局就相對開放些。”

      監管近期整頓金融業的目標,就是要讓金融回歸銀行和持牌機構;而砍掉非法數據及風控服務商后,金融科技正規軍的紅利期也正在到來。

      事實上,這其中還是會分層的。

      一位業內人士稱,目前監管喊停助貸兜底、非法融資擔保業務后,小銀行要開展自營業務,只能獨立風控,但他們并沒有足夠的技術、資金和風控實力。這也是為什么大行紛紛喊出開放銀行口號,底層邏輯是,你們統統別做了,接入我的系統就好。

      有實力的大行同時進行著開放銀行與組建金融科技子公司,正在改變著銀行業格局,而這次“共債危機”,或許就是一針催化劑。
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