用科学的信用评价体系管控零售信贷风险

2009-07-01 03:27
中国计算机报 2009年14期
关键词:信贷风险零售信用

霍 娜

在金融产品创新的同时,企业必须关注产品本身和创新过程中的风险管理。通过建立科学的信用分析模型和预测模型,用户有望解决这个难题。

“汽车公积金”是今年两会的热点话题之一。数位全国人大代表提出议案,建议允许人们将住房公积金用于汽车消费贷款,如此盘活全国闲置的6000亿元的住房公积金,促进汽车消费信贷。而同时,个人住房贷款七折优惠政策也纷纷在各银行开始执行。

无论住房与汽车的信贷消费如何共生消长,它们都是银行零售信贷业务的主流。而如何做好零售信贷业务的风险管理,一直是银行所要直面的关键问题。

FICO评分

打好零售信贷地基

“零售银行”的说法越来越盛行。伴随着个人业务收入占银行总收入比重的增加,针对个人业务的创新越来越多,国内银行也都在向“零售银行”转型。何谓零售?北京农村商业银行个人信贷部经理唐雅男表示,“零售”一词是从外文翻译来的,传统上国内银行的业务分类基本上是对公业务和对私业务,而在他看来零售业务是指具有“批发”性质,即可以批量处理的业务,主体就是个人业务(当然也包括一小部分的法人按揭业务)。个人业务具体来讲就包括五类:信用卡业务、个人存款业务、个人贷款业务、个人中间业务、个人理财业务。

这次国际金融危机给我们的一个重要警示就是在金融产品创新的同时,必须关注产品本身和创新过程中的风险管理。针对个人业务的风险管理,即零售信贷风险管理目前已成为银行信贷系统风险管理的关注重点所在。

但其实目前我国银行,尤其是城市商业银行的零售信贷风险管理的实际水平尚处在起步阶段,信贷风险管理系统的建设和功能应用等方面还有很大的提升空间,可以借鉴国外的一些经验。

说到国外做信贷风险管理的经验,全球分析和决策管理技术提供商费埃哲公司(FICO)副总裁、中国区董事总经理戚福同向记者介绍了他们的做法:收集、分析个人信用数据,应用科学、系统的信用评分方法,通过建立信用分析模型和预测模型,辅以专业的软件工具产品,进行信贷风险的识别、衡量、监控,并优化信贷工作流程,提升其科学决策能力。

FICO评分是什么?也许身处IT圈内的我们并不熟知,但如果去问一问银行的零售信贷风险经理,他们会说那是他们的通用语言——他们所用的统一的个人信用评分标准。

FICO评分是一套预测模型,模型依据消费者档案中出现的可用数据种类和拖欠级别,对贷款的申请人或现有贷款客户进行排名,挖掘各类数据的价值。信用评分最早始于1940年代末至1950年代初,当时,美国有些银行开始进行一些有关信用评分方法的试验,目的是提供一种可以处理大量信贷申请的工具。1956年,工程师Bill Fair和数学家Earl Isaac共同发明了FICO评分方法,并成立了费埃哲公司,于1958年发布了第一套信用评分系统。

戚福同介绍说,发展至今,费埃哲有了50多年为多个国家的多种机构建模的历史。根据这些经验,费埃哲发现很多不同的趋势以及不同信贷环境的相关情况,从而得出哪些因素是具有可预测性的,哪些因素是不具可预测性的,在此基础上,运用相关排斥的评分技术,预测客户的还款能力及是否会拖欠还款等相关问题,通过搜集大量不同的数据,归纳总结之后,得出一个完整、综合的预测模型。

有了FICO评分模型,信用评分机构能够做出相对可比的、准确客观的信用评分。有了这些评分,银行可以在从信贷业务开展之初的调研审核、授信额度确定、贷前管理到信贷审批、贷后管理、催收催缴等的信贷全过程中,有据可依,决策更加科学高效。它能帮助银行对申请人和客户做出基于风险的准确决策,例如批准谁、拒绝谁、提供多大的信用、如何收费等;可以做出与地理区域无关的客观而一致的未来风险评估,对这些评估进行跟踪和验证,帮助贷款人满足包括新巴塞尔协议在内的监管要求;能自动执行决策过程,在大幅提高银行零售信贷业务的处理量的同时控制风险。

据了解,几乎所有美国和加拿大的消费者报告机构都采用了FICO评分。而受益的不只是银行机构,消费者也能了解并管理自己在信用报告机构的信用状况。

数据不充分

如何控风险

FICO评分在国外的应用已经比较成熟,但是否适用于中国市场还有待考量、实证。

戚福同介绍说,在为土耳其、苏联、韩国、日本等不同国家的不同机构建模的过程中,他们发现与欧美的发达国家相比,这些国家或地区的征信局的数据收集情况是不一样的。有些国家只能披露有利的征信数据,有些国家的数据来源比较广泛,甚至采用了第三方相关的数据。费埃哲进入中国一年多以来,也体会到目前中国的征信数据还不够完善。戚福同说,在这种情况下,银行可以应用自己的客户数据,在数据不充分的基础上,由咨询服务介入,建立适合银行自己的专家模型,而并不只是经验模型,对信贷生命周期进行管理,从而进行风险管控。费埃哲有世界知名的建模工具——Model Builder模型开发平台,结合相应的算法、方法论,能够在数据不稳健、不完全的情况下,依然做到有效的分析预测。

目前,我国城市商业银行的信贷风险管理水平还处于初级水平。宁夏银行信息技术部的张小龙向记者介绍说,很多城市商业银行的信贷风险管理系统只能发挥台账管理的功能,只是起到了记录账目、生成报表的功能,远远没有达到国外银行应用信贷风险管理系统进行用户的信用评估分析、信贷业务风险的预警及贷前和贷后的管理控制,并帮助科学决策的功能。张小龙认为信贷风险管理系统应该肩负起更多的风险预警、综合指标考量、业务质量控制、后期风险管理等职能。

唐雅男也向记者介绍了信贷风险管理的主要环节。首先在业务部门,进行产品设计时,就会遇到一些市场风险,比如2004年我国汽车贷款业务的跌宕就是在社会经济因素推进和部分车件价格迅速下降以及一些个人诚信出现问题时发生的。现在房贷下降很快,也是同样的情况。银行面对这些市场风险,只能设法规避尽量减少损失,或是提前做出一些市场预警。接下来就是违约风险,即信用风险。由于征信系统不完善,银行在应对这部分风险时,只能用规章制度,比如限制借款人准入等方式。例如,曾经有银行规定,汽车按揭贷款只能贷给公务员、医生等固定收入的人。而授信、审批和贷后处理等环节也会通过调整首付、利率、客户群体、额度等控制该产品的风险。比如某银行发现汽车贷款的不良率很高了,就会要求其业务部门通过提高首付等方式减少汽车贷款业务。

对银行规模日益庞大的个人客户群体来讲,他们要求更新更多的应用,又要更高效简单的消费体验。面对这种业务的快速发展和风险管理严重滞后之间的矛盾,城市商业银行要在加强风险管控的同时,提高工作效率。

以有效工具来管控

工欲善其事,必先利其器。自2005年起,费埃哲与中国银行建立了合作关系,成功地为中国银行自动信贷审批系统提供了Blaze Advisor业务规则管理系统。Blaze Advisor业务规则管理系统是一个规则引擎,实际上就是一个规则存储器,相当于是规则的数据库。用户可以根据商业银行的业务特点,将其用于开发高效率、高收益、高精度、高可靠性的信贷风险管理解决方案。而近期,费埃哲与合作伙伴共同推出了一套基于Blaze Advisor系统构建的信贷风险管理解决方案,包括针对中小型商业银行对公业务的公司授信业务决策管理系统,以及零售业务的信贷审批决策系统和贷后风险监控管理系统。

为了更好地服务于中国的银行客户,费埃哲不仅特别推出了中文版Blaze Advisor规则管理系统,还以本地化的团队、本地的合作伙伴来满足本地化需求。目前费埃哲在中国的专业团队已经超过40人,他们都具有在中国银行和其他地区银行(如花旗银行和汇丰银行)工作的经验,都具有非常丰富的本地化的经验和知识。

戚福同非常看好中国的城市商业银行的信贷风险管理市场。唐雅南则非常慎重地提出忠告,鉴于各城市商业银行在这些方面的基础现状,大家必须一步步循序渐进,从数据收集到客户分级再到信用分析,并且要允许一段半手工、半自动的过渡阶段。

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