何榮梅 毛亮 周芝林

摘要：隨著金融行業(yè)的快速發(fā)展，信貸業(yè)務(wù)的興起，隨之而來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)也在不斷增加。信貸業(yè)務(wù)的審核本身就比較復(fù)雜，而網(wǎng)上信貸結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，使得風(fēng)險(xiǎn)管控面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)防控 信貸業(yè)務(wù) 審計(jì)

一、互聯(lián)網(wǎng)信貸的發(fā)展現(xiàn)狀

（一）行業(yè)背景

目前開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人信貸業(yè)務(wù)主要有商業(yè)銀行和非銀行系的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐步擴(kuò)展并逐漸滲透到消費(fèi)者的日常生活中，隨之影響了消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)需求，對(duì)個(gè)人融資產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。商業(yè)銀行的互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人信貸業(yè)務(wù)主要以信用卡及其他能夠觸網(wǎng)的個(gè)人消費(fèi)貸款為主，通過(guò)網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行等自助服務(wù)體系，為客戶提供綜合化的金融服務(wù)，滿足客戶多樣化的金融服務(wù)需求，提升客戶對(duì)商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的認(rèn)可度。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)本身作為一個(gè)新興行業(yè)，其輕資產(chǎn)公司云集，經(jīng)營(yíng)模式不同于傳統(tǒng)行業(yè)，而互聯(lián)網(wǎng)上的信貸業(yè)務(wù)作為近年來(lái)的新興業(yè)務(wù)，發(fā)展迅猛，但由于各種內(nèi)外不確實(shí)性因素的增多，也給信貸的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判和管控增加了難度。

2013年之前互聯(lián)網(wǎng)的第三方支付還主要分布在銀行卡收據(jù)、在線付款、以及預(yù)付卡發(fā)行和受理。而2013年-2018年，互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)。2018年，中國(guó)第三方互聯(lián)網(wǎng)支付交易規(guī)模達(dá)到29.1萬(wàn)億元。截至2019年5月，共有110家公司獲得了在全國(guó)開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)支付服務(wù)的資格。從互聯(lián)網(wǎng)支付應(yīng)用場(chǎng)景的角度來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)（包括金融銷售、網(wǎng)上借貸等）已逐步發(fā)展成為互聯(lián)網(wǎng)支付市場(chǎng)的最高份額，約占44.5%。

（二）發(fā)展現(xiàn)狀

何謂互聯(lián)網(wǎng)銀行信貸呢？是指通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)模式建立的新型銀行，進(jìn)行信貸服務(wù)、信息處理和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化方式進(jìn)行，用戶從授權(quán)到借款、還款都依托互聯(lián)網(wǎng)完成。互聯(lián)網(wǎng)貸款包括互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)貸款和互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人經(jīng)營(yíng)性貸款兩大類，一邊是包括商業(yè)銀行、民營(yíng)銀行、消費(fèi)金融公司在內(nèi)的金融業(yè)機(jī)構(gòu)，另一邊是360金融、京東數(shù)科等在內(nèi)的科技業(yè)巨頭，而這個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的周圍，還圍繞著包括外呼、催收、數(shù)據(jù)、AI公司等服務(wù)商。

其中，很多金融業(yè)機(jī)構(gòu)都推出了自己的貸款產(chǎn)品，比如，工行的“融e借”、建行的“快e貸”等;另一部分則是通過(guò)“助貸”的模式與擁有流量、數(shù)據(jù)、技術(shù)的科技巨頭分工協(xié)作。近幾年，以網(wǎng)商銀行、微眾銀行、招聯(lián)消費(fèi)金融等為代表的金融業(yè)機(jī)構(gòu)，它們從設(shè)立之初便完全基于線上布局，沒(méi)有線下網(wǎng)點(diǎn)，所有的業(yè)務(wù)都屬于互聯(lián)網(wǎng)貸款的范疇。

2017年初，隨著全國(guó)網(wǎng)貸人數(shù)的快速增長(zhǎng)，多頭借貸人數(shù)急劇上升，在2017年年末出現(xiàn)陡增現(xiàn)象，與此同時(shí)，銀監(jiān)會(huì)首次將“現(xiàn)金貸”納入整治范圍，并提出嚴(yán)格執(zhí)行最高法院關(guān)于民間借貸的有關(guān)規(guī)定，不得進(jìn)行高利貸以及暴力催收等違法行為。

二、線上銀行信貸審計(jì)的主要方法

（一）FICO信用分評(píng)分卡模型

FICO信用分評(píng)分卡模型是網(wǎng)上信貸最常用的一種普通信用分模型，主要是依靠信用分?jǐn)?shù)來(lái)評(píng)判貸款用戶的信用分。信用分達(dá)到680分以上，貸款方就認(rèn)為借款人的信用卓著，可以直接發(fā)放貸款;信用評(píng)分低于620分，貸款方可以要求借款人增加擔(dān)保，或者拒絕貸款;如果是借款方的評(píng)分介于620-680分，貸款方會(huì)作進(jìn)一步的調(diào)查核實(shí)，采用其他的信用分析工具來(lái)處理。

FICO信用分的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)：第一，信用償還歷史（占影響因素的35%）各種信用賬戶的還款記錄、公開(kāi)記錄及存款記錄、逾期償還的具體情況;第二，信用賬戶數(shù)（占影響因素的30%）分析一個(gè)借款人究竟有多少信用賬戶，從而能夠判斷出賬戶的還款能力;第三，信用賬齡（占影響因素的15%），借款用戶的信用歷史越長(zhǎng)，F(xiàn)ICO信用分越高。該項(xiàng)影響因素主要指信用賬戶的賬齡，也包括新開(kāi)立的信用賬戶的賬齡以及平均信用賬戶的賬齡;第四，新開(kāi)立的賬戶（占影響因素的10%）在很短時(shí)間內(nèi)開(kāi)立多個(gè)信用賬戶的借款人具有更高的信用風(fēng)險(xiǎn)，尤其是那些信用歷史不長(zhǎng)的借款人;第五，在使用的信用類型（占影響因素的10%），主要分析借款人的信用卡賬戶、零售賬戶、金融公司賬戶和抵押貸款賬戶的混合使用情況。

（二）評(píng)分卡模型

其實(shí)評(píng)分卡模型大部分應(yīng)用了機(jī)器策略的評(píng)分卡生產(chǎn)方式，然而評(píng)分卡不是簡(jiǎn)單地的某一種機(jī)器算法，而是一種通用的建?？蚣埽瑢⒃紨?shù)據(jù)通過(guò)分箱后進(jìn)行特征工程變換，從而評(píng)估借款方的信用風(fēng)險(xiǎn)。

首先是模型自動(dòng)篩選出最合適的離散化方式，用到的就是IV值得劃分。

、IV=*WOEi

從上可以看出，IV其實(shí)就是WOE的加權(quán)求和，所謂WOEi的下標(biāo)i就指代了某一連續(xù)特征中的第i個(gè)分段位的WOE值，其中一種分段方式WOE的計(jì)算方式如下所示：

Age good bad WOE

<18 50 40

18-30 100 60

18-60 100 80

>60 80 40

All 330 220

其中關(guān)于IV值相關(guān)描述如下所示，值越大代表特征和目標(biāo)相關(guān)性越強(qiáng)：

IV 預(yù)測(cè)能力

<0.03 無(wú)預(yù)測(cè)能力

0.03-0.09 低

0.1-0.29 中

0.3-0.49 高

>=0.5 極高

具體計(jì)算方法為：odds=，評(píng)分卡設(shè)置的分值刻度可以通過(guò)將分值表示為比率對(duì)數(shù)的線性表達(dá)式來(lái)定義，公式為Scoretotal=A+B*In（odds）設(shè)定比率為θ0的特定點(diǎn)分值為P0，比率為2θ0的點(diǎn)的分值為P0+PDD，帶入上式就可以求出A和B的值。一般來(lái)說(shuō)，銀行會(huì)采用Logistic Regression來(lái)表征對(duì)于P值得估計(jì)，公式為，則有odd==θTx，故有Scoretotal= A+B*θTx=A+B*（W0+W1X1+...WnXn）=（A+B*W0）+B*W1X1+...B*WnXn，其中A、B在之前的布置中已經(jīng)計(jì)算出來(lái)了，Xn是特征數(shù)據(jù)的WOE編碼。這樣就可以根據(jù)評(píng)分卡得出最終用戶的信用得分，進(jìn)而決定是否接受用戶的借貸申請(qǐng)。另外，不一定要針對(duì)全部用戶用一張?jiān)u分卡模型，可以按照類似決策樹(shù)的方式對(duì)用戶進(jìn)行分類，針對(duì)每一個(gè)子類的用戶生成一份具有針對(duì)性的評(píng)分卡模型。

（三）信貸大數(shù)據(jù)審核

傳統(tǒng)信貸審核主要關(guān)注的是收入證明、銀行流水等，根據(jù)這些數(shù)據(jù)去評(píng)判個(gè)人的負(fù)債比或者貸款償還能力。但現(xiàn)在在用戶授權(quán)的前提下能看到更多的一些個(gè)人金融信息。比如用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)、手機(jī)網(wǎng)購(gòu)行為數(shù)據(jù)以及出行數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)對(duì)于傳統(tǒng)信貸決策是新事物，能較好地反應(yīng)個(gè)人信用水平。

大數(shù)據(jù)審核的流程較長(zhǎng)，需要調(diào)用40多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)湖，再經(jīng)由中間層篩選字段，進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、特征提取，再通過(guò)模型進(jìn)行評(píng)分，最終輸出結(jié)果。

三、線上銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)原因分析

（一）信息獲取不對(duì)稱

互聯(lián)網(wǎng)貸款主要存在借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，由于信息不對(duì)稱，借款人可能會(huì)產(chǎn)生客戶逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的行為，為商業(yè)銀行帶來(lái)?yè)p失，更為嚴(yán)重的是部分借款人可能會(huì)通過(guò)偽造相關(guān)信息造成欺詐行為，例如某線上貸款產(chǎn)品，為某客戶授權(quán)信貸200萬(wàn)元，企業(yè)法定代表人可以在手機(jī)端口進(jìn)行自助借款，但是如果該企業(yè)法人線下還有其他大額信貸，在個(gè)人沒(méi)有書(shū)面授權(quán)的情況下，銀行無(wú)法查詢征信獲得客戶的實(shí)際負(fù)債情況，一旦其他的大額貸款出現(xiàn)逾期，將會(huì)直接影響到企業(yè)此次線上貸款200萬(wàn)，這就存在隱性風(fēng)險(xiǎn)。另外互聯(lián)網(wǎng)貸款主要借助于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開(kāi)展業(yè)務(wù)，所以，可能會(huì)遭遇黑客攻擊、程序漏洞以及數(shù)據(jù)泄露等問(wèn)題，這會(huì)對(duì)銀行資金的安全帶來(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)。

（二）金融風(fēng)險(xiǎn)的不確定性

不確定性是金融風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)，風(fēng)險(xiǎn)和收益一直處于并存狀態(tài)，由于國(guó)家監(jiān)管部門(mén)出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)滯后，所以網(wǎng)貸一直都處于“放養(yǎng)狀態(tài)”，中國(guó)金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)造因此產(chǎn)生了重大風(fēng)險(xiǎn)。隨著金融創(chuàng)新的不斷加快，目前銀行互聯(lián)網(wǎng)的貸款速度也越來(lái)越快，創(chuàng)新方式也日益增加，這為商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)。目前中國(guó)商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)貸款的風(fēng)險(xiǎn)，由原先的資產(chǎn)不夠的風(fēng)險(xiǎn)銜接到透明度不夠的風(fēng)險(xiǎn)與資產(chǎn)不夠的風(fēng)險(xiǎn)并舉的時(shí)期。比如，為了逐利，就會(huì)產(chǎn)生貸前審核不嚴(yán)、貸中跟進(jìn)不足等問(wèn)題，一旦出現(xiàn)大規(guī)模的壞賬，這對(duì)商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)很容易引發(fā)金融危機(jī)。以往監(jiān)管的關(guān)鍵主要是對(duì)金融企業(yè)開(kāi)展監(jiān)管，如今除開(kāi)對(duì)金融企業(yè)監(jiān)管之外，更關(guān)鍵的是要對(duì)貸款銷售市場(chǎng)的透明度、信息公開(kāi)開(kāi)展監(jiān)管。

（三）信貸制度不完善

由于國(guó)內(nèi)金融科技仍處于發(fā)展初步階段，互聯(lián)網(wǎng)金融基礎(chǔ)設(shè)施尚不完善，對(duì)商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款的發(fā)展存在一定的制約性。為了提高競(jìng)爭(zhēng)力，不少商業(yè)銀行選擇與大型互聯(lián)網(wǎng)公司合作。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)積累的客戶經(jīng)營(yíng)、網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)、網(wǎng)絡(luò)交易等內(nèi)生數(shù)據(jù)信息以及通過(guò)合法渠道獲取的其他數(shù)據(jù)信息，分析評(píng)定借款客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，確定貸款方式和額度，并在線上完成貸款申請(qǐng)、風(fēng)險(xiǎn)審核、貸款審批、貸款發(fā)放和貸款回收等流程的小額貸款業(yè)務(wù)。商業(yè)銀行如果沒(méi)有對(duì)貸款方進(jìn)行嚴(yán)格審核，那么當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)公司的累計(jì)放款額達(dá)到一定程度而出現(xiàn)“兜不住”的現(xiàn)象，就會(huì)引發(fā)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（四）信息來(lái)源受限制

目前，所有的信貸產(chǎn)品都明確規(guī)定“禁止挪用貸款”。人民銀行、銀保監(jiān)局也出臺(tái)了多項(xiàng)對(duì)應(yīng)措施來(lái)控制資金的流向，但受限制于現(xiàn)有的技術(shù)手段，銀行對(duì)借款人按照約定用途付款后，商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款無(wú)法追蹤貸款去向，而且跨行后的資金流向也無(wú)法進(jìn)行準(zhǔn)確的查詢。由于資金流向監(jiān)管難度大，所以近年來(lái)，企業(yè)貸款、個(gè)人貸款違規(guī)流向股市、樓市、投資私募基金、參與小貸、購(gòu)買互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品的情況比比皆是，給各家銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

四、信貸風(fēng)險(xiǎn)審計(jì)應(yīng)對(duì)策略

（一）充分挖掘數(shù)據(jù)

以2017年出臺(tái)的141號(hào)文件為代表，多項(xiàng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融業(yè)務(wù)進(jìn)行規(guī)范的政策出臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)金融消費(fèi)、業(yè)務(wù)監(jiān)管政策密集出臺(tái)，可對(duì)暴力催收、房貸資金流向房地產(chǎn)、金融等從業(yè)機(jī)構(gòu)越界經(jīng)營(yíng)進(jìn)行監(jiān)管，控制整體個(gè)人杠桿率持續(xù)上升。相關(guān)政策的出臺(tái)能實(shí)現(xiàn)將互聯(lián)網(wǎng)信貸業(yè)務(wù)的情況納入監(jiān)管從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)可控。

一款優(yōu)秀的線上貸款產(chǎn)品必須要有一個(gè)嚴(yán)格、縝密的風(fēng)控模型。風(fēng)控模型決定著貸款產(chǎn)品的生命周期，是保證信貸資產(chǎn)質(zhì)量的生命線。而好的風(fēng)控模型必須要有充分、多樣的客戶信息數(shù)據(jù)來(lái)支撐。擁有豐富的數(shù)據(jù)，銀行可以構(gòu)建清晰的客戶畫(huà)像，還原客戶真實(shí)的還款能力。所以海量的數(shù)據(jù)是一筆寶貴的財(cái)富，對(duì)審計(jì)而言同樣如此。通過(guò)對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的挖掘，銀行不僅可以了解該產(chǎn)品的風(fēng)控規(guī)則，還可對(duì)已授信客戶中的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行逆程序分析，倒推風(fēng)險(xiǎn)模型中的規(guī)則漏洞，而這也是線上貸款審計(jì)工作的重中之重。

（二）建立快速高效的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制

風(fēng)控是重要的，但這樣孤立地看待風(fēng)險(xiǎn)在商業(yè)上是無(wú)法成立的。智能信貸全流程不僅是風(fēng)控一個(gè)方面，智能信貸必須從各個(gè)方面都進(jìn)行精細(xì)化的管控、從商業(yè)邏輯上實(shí)現(xiàn)可行，才有可能在商業(yè)上取勝。不同信用水平的用戶需要差異化的定價(jià)。粗略而言，借貸人群可以用風(fēng)險(xiǎn)水平和借貸需求劃分為四個(gè)象限。顯然低風(fēng)險(xiǎn)高需求的用戶是最佳客戶，但若在收益能夠覆蓋損失的情況下，較高風(fēng)險(xiǎn)高需求和低風(fēng)險(xiǎn)低需求申請(qǐng)者也可以帶來(lái)較好的收入。通過(guò)不斷測(cè)試找到最佳的用戶分層方式，從科學(xué)的角度找到損失和收益的平衡點(diǎn)，幫助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行差異化定價(jià)，由模型篩選出的客戶才能夠帶來(lái)更大的商機(jī)。客戶信息主要來(lái)自于大數(shù)據(jù)，難以掌握其實(shí)際收入波動(dòng)情況，風(fēng)險(xiǎn)信息存在不對(duì)稱性，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判難度較大。還款周期較短，多采用“分期付息，到期還本”的還款方式，借款人到期還款壓力較大，易受收入波動(dòng)性的影響，后續(xù)資產(chǎn)質(zhì)量管控仍存較大壓力。引入外部有效合規(guī)數(shù)據(jù)，構(gòu)建與客戶消費(fèi)融資需求和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力真正相吻合的主動(dòng)授信決策模型，探索建立自有個(gè)人信用體系，讓消費(fèi)信貸產(chǎn)品能夠覆蓋更多客群。

（三）嚴(yán)格把關(guān)，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控

風(fēng)險(xiǎn)，始終貫穿金融工作信貸業(yè)務(wù)中，防范和控制風(fēng)險(xiǎn)是金融工作永恒的主題，政策性銀行也不例外。當(dāng)前，受國(guó)際經(jīng)濟(jì)不景氣的影響，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速放緩，銀行風(fēng)險(xiǎn)管理顯得尤為重要。細(xì)化信用風(fēng)險(xiǎn)管控，做細(xì)做實(shí)貸前、貸中、貸后管理，貸前嚴(yán)格審查，尤其是貸款用途調(diào)查和審查，要切實(shí)了解貸款真實(shí)交易背景。其中消費(fèi)貸用途不得統(tǒng)一的表述為個(gè)人消費(fèi)，要有明確的消費(fèi)目標(biāo)及相關(guān)證明材料;經(jīng)營(yíng)貸不得統(tǒng)一的表達(dá)為經(jīng)營(yíng)流資，要有具體的經(jīng)營(yíng)項(xiàng)目、詳盡的資金使用計(jì)劃以及相關(guān)證明材料、對(duì)于用途不真實(shí)的貸款，不得受理代發(fā);貸后觀察，著重于對(duì)信貸資金流向監(jiān)控。對(duì)貸款人的結(jié)算賬戶，以及交易流水進(jìn)行定期的、不定期的抽查，發(fā)現(xiàn)可疑資金的流向要及時(shí)進(jìn)行核查。加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)性分析，加強(qiáng)各類風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)性分析，建立配套的信用模型，加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、預(yù)警、監(jiān)控。

五、結(jié)語(yǔ)

由于“互聯(lián)網(wǎng)+”金融呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，借款主體的融資渠道多元化，融資產(chǎn)品也愈加豐富，實(shí)體銀行調(diào)查借款主體的實(shí)際融資情況也不容樂(lè)觀，很容易出現(xiàn)企業(yè)或者個(gè)人多頭融資、過(guò)度融資的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)防范管理來(lái)說(shuō)，堅(jiān)持穩(wěn)健審慎經(jīng)營(yíng)是前提、構(gòu)筑以人為本體制是保證、明確業(yè)務(wù)市場(chǎng)定位是方向、調(diào)整信貸資產(chǎn)結(jié)構(gòu)是手段，達(dá)到安全性、流動(dòng)性和效益性相統(tǒng)一結(jié)合，轉(zhuǎn)移和規(guī)避信貸風(fēng)險(xiǎn)是目的。要打破現(xiàn)狀，必須制定一整套信用履約國(guó)家政策，由社會(huì)各方面推動(dòng)信用貸款建設(shè)。與此同時(shí)，商業(yè)銀行在線上貸款時(shí)也要嚴(yán)格執(zhí)行貸前、貸中、貸后相關(guān)的審計(jì)規(guī)定，審計(jì)作為商業(yè)銀行的獨(dú)立職能部門(mén)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管控起著至關(guān)重要的作用。

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作者單位：四川輕化工大學(xué)