胡荣安
摘 要:随着经济发展,基于“互联网+”技术金融信贷业务快速发展,做好线上信贷的风险防控非常重要。本文结合农商行线上贷款实践案例,分析线上贷款风险点,提出线上贷款业务风险防控的对策和建议。
关键词:线上贷款;农商行;风险防控;对策
一、农商行线上贷款发展现状
线上贷款是由个人或企业作为借款主体,以互联网平台为媒介,与商业银行或其他金融机构发生借贷的活动。作为“互联网+金融”的创新产物,线上贷款产品的风险尚未得到充分暴露,产品自身的一些潜藏风险点或未知风险点仍需在实践中不断研究和总结。
本文以浙江某农商行为例,该行于2016年9月开发并上线线上贷款产品,为加强运营和控制风险,该行成立了网贷中心管理线上贷款。该行经过5年多的发展,该行网贷系统经过微信视频、丰收快贷、数驱驱动三次迭代升级,到2021年底该行基本建立“白名单”+“数驱型”授信模式,“线上放贷+线下管理”的用信模式,该行还配套尽职免责、绩效制度,同时在线上合同签订中,取得法院支持。目前该行线上贷款户数4.5万户,占其全行贷款户数42%,线上贷款余额52亿元,占该行贷款总量18.2%。据了解,该行白名单授信经过线下调查,并非纯粹线上贷款,不良率低于1%,不做分析。该行数驱型贷款纯粹通过数据驱动,未经人工干预,发放贷款10083户,贷款余额8.18亿;其中纯数驱型贷款8049户,不良率2.43%;数驱型转为线下1977户,不良率仅为0.345%。可见纯数驱型贷款不良率高于该行平均不良水平,对其研究和运用改进,具有较高的分析价值和参照效应。
二、农商行线上贷款风险分析
线上贷款作为新兴信贷业务发展方向,其战略意义不言而喻,但存在的风险同样不容忽视。
(一)建模风险。该行数驱性贷款主要依据客户资信、客户经营、客户地区等因素。其中由资产性、产品黏合驱动的市民贷+数据宝贷不良率为2.62%;依托收入性、经营性指标驱动的公积金、薪资贷、收单复工贷、收单贷不良率为0.24%。可见对照各类数驱型贷款模型,发现存在收入性、经营性指标项特征的客户逾期率明显低于仅存在资产性、产品黏合性的客户。从年龄层面上分析,20-30岁网贷客户逾期占比明显高出其他年龄层占比,出险概率4.89%,平均高于其他年龄层1.34倍;从婚姻状况层面分析,未婚和离异的逾期概率较高,未婚出险概率5.18%,已婚出险概率2.94%,离异出险概率4.45%,但目前该行数驱型贷款已婚客群占比只有46.47%;从存款贡献层面分析,在该行开户12个月以上,近12个月月均存款余额低于1000元的出险概10.02%,1000至3000元出险概率1.63%,3000至5000出险概率1.53%,5000-10000元出险概率0.25%。
(二)信用风险。目前线上贷款业务主营个人纯信用贷款,因为没有任何抵押和担保,仅仅依靠征信系统,个人信用贷款风险控制难度要高于其他担保业务模式。在实际操作中,借款人的信用受诸多方面的影响,如工作变动、收入变动、家庭变动、身体情况变化等因素,都会影响履约。在纯信用贷款的前提下,容易造成客户过度融资,一旦客户实际还款能力欠缺,极易导致贷款难以受偿的现象产生。
(三)操作风险。目前该行线上贷款实行“线上放贷+线下管理”的用信模式、客户经理仍需根据调查情况,维护更新客户信息,但在实践中,客户经理不规范操作仍时有发生,如客户资信情况发生变化、有重大风险的,未能及时披露,主要表现为:1.未对跨机构网贷客户进行多头维护;2.借款人配偶及资产信息未维护准确;3.对客户资信变化情况维护不及时;4.在合同未解除前提下修改已用额度。当客户的家庭融资情况、配偶风险状况、财产发生变化,银行可能无法及时把控;此外,该行线上贷款客户来源主要分为线下白名单导入及線上数驱导入2个部分,该行在客户数据导入特别是白名单导入这块存在一定操作风险。例如因操作人员交接细节不到位,未对白名单客户进行准入审核,导致客户准入不审慎并产生信贷资金损失。
(四)法律风险。像线上贷款这类新兴的金融产品,在法律制度规范方面尚未完善,易产生各类法律风险,主要包括:1.如果借款人死亡,由于是纯信用贷款,易造成诉讼主体灭失;2.贷前客户资产信息由客户经理手工录入,并未要求客户提供相应财产证明,诉讼后易造成财产线索核查困难;3.贷款时并未要求借款人配偶签订《共同还款承诺书》,对于“共债不共签”的司法追偿行为,现存在很大司法阻力,易导致对配偶无法进行追索;4.一些重要的合同条款如违约责任问题及计收罚息等未在醒目处给客户确认,易出现格式条款问题;5.若网贷客户出现逾期未还等情况,因责任客户经理对线上贷款户不如线下贷款户熟悉,易造成催收困难,风险管控不及时;6.司法机构的政策导向往往能影响银行的网贷诉讼追偿途径与效率,如司法机构对该行网贷流程某个环节不认可,司法机构要求银行提供网贷流程未提供的材料,司法机构由于案件处理力量限制银行每年诉讼数量等。
三、线上贷款风险防范对策
(一)线上线下联动防控。
1.线上要优化模型。从该行实践结果上看,依据资产性、产品黏合、收入性、经营性指标驱动的贷款出险率会不同,客户的婚姻、存款情况也会造成较大逾期概率区别,那么依托数据进行建模,就必须根据不同指标要素的敏感性,设定不同权重值或敏感值,如对易引发风险的离婚、低活期存款,异地等特征,在模型建设上,应该加强预警、准入和额度控制。同时,引入合理的评分卡模型,利用WOE变换提升数据完整性,适当运用机器人学习机制,降低人工构造特征门槛,多维度实践更加完善的线上风控系统。
2.线下要网格管理。基于当前的信用水平和数据水平,线上贷款依然需要线下客户经理进行管理、干预和修正。该行实行“线上授信+线下入网格”的经营模式,按照镇、社区街道、村户等不同行政级别进行网格化划分,将每一个户授信客户管理责任分配到具体的客户经理,要求客户经理定期走访调查,了解客户动态和最新金融需求,实现金融机构和客户的实时沟通,较大程度上提升线上贷款风控管理水平。
(二)信用风险防控
1.完善借款准入机制。客户的筛选、准入对后期信贷风险防控意义重大,应进一步完善借款人准入机制。一是依托现有客户档案系统,建立客户社会关系网络,建立黑名单机制,对历史不良、逾期等客户及其关系人进行严格把控,同时规范获客渠道,严格防范第三方推介客户。二是进一步明确线上贷款客户准入标准,建立客户准入筛查机制,由系统进行整体筛选及评价,再结合人工调查情况,更精准把控风险。三是做好准入机制和标准保密。科学设置线上贷款数据模型,并根据业务发展不断更新完善,同时做好关键指标的保密工作,确保技术防范准确可靠。
2.建立风险预警机制。由于信息的不对称性,客户经理获取线上客户更详细的个人及家庭信息时存在较大困难,贷后检查跟踪难度大。建立并完善风险预警机制,对风险客户及早介入、对风险资产尽早处置,有助于防范不良的产生。一是加大信息系统投入,自动跟踪客户本行各类资金流水情况,对资金流水出现明显异常进行预警,及早防范。二是与数据供应方合作,如获取数据宝、百融等平台信息,加大对借款人的熟悉程度和财务状况跟踪。三是与当地主要村两委、村级工作者建立合作关系,依托村级工作人员及时收集,动态跟踪农户及其家庭收入情况,当出现风险如遭遇较大变故等情况时及时介入,加大对客户的贷后管理及风险预警。与此同时,对贷后要加大管理力度,明晰借款人的偿还责任,设立追偿专项小组,在贷款项目逾期时负责追账,确保应收账款可以及时入账,从而减少坏账发生的情况。
3.营造良好信用环境。当前征信系统仅保存金融机构信贷记录,而客户的社会行为、民间借贷等信息未有效收集。由于信息的不对称,不仅对效益分析造成影响,也导致无法正常对贷款风险展开预测。同时,部分偏远农村不完善的诚信教育和信用观念增加了线上贷款业务的风险,对小额信贷的可持续发展有着消极意义。因此,首先要加强征信知识的宣传与普及。其次要加强居民个人借贷信息的收集力度,努力实现目标客户信用信息的全面覆盖。最后要加强相关部门的合作,顺利开展非银行信用信息的收集工作。
(三) 操作风险防控
1.提高人员业务素质。随着业务范围不断扩大、产品不断推陈出新以及监管要求逐年提高,线上贷款管理部门的人员专业水平对防控操作风险显得愈加重要。对任用流程进行严格把控。针对线上贷款部门的人员任用,应多维护、多渠道筛选出专业能力强、道德水平高的员工。新人客户经理的加入为业务带来新的活力,但與此同时新人经验不足、缺乏风险意识等问题突出,所以要加大对客户经理的岗前培训。
2.加大科技系统支撑。加强科技系统自动化操作,强化科技数据对人为操作或失误操作的预警。比如在新员工招录时,应改变传统重业务轻科技的观念,在招录财会等业务对口专业人才的同时,给予一定比例的科技专业人才配置。加强科技人员和业务人员的技能融合,适当调配科技人员到业务条线进行锻炼,加强业务科技复合型人才的培养。设立数据监测部门或岗位,开发贷后数据分析系统,对潜在操作风险及时预警,弥补人工管理不及时、不精细、不全面的缺陷。
3.建立内部监察机制。近几年,随着市场竞争的加剧,为了提升服务效率及客户满意度,各家银行对小额线上信贷业务办理流程进行简化,同时对部分准入指标不合格的客户,向网格客户经理开放自主上传佐证功能。对此类情况,应建立监督约束机制,加大内部稽核监察力度,同时建立监督系统,不定期对线上信贷业务进行抽查,规范业务操作,并完善对线上贷款不良的责任追究制度。
(四)法律风险防控。加强法律内控建设,提升员工法律意识,逐步建立信贷法律风险防范文化。要重点关注制度设计、产品设计法律适应性,特别是容易涉及法律风险的各个环节,要通过专业法务团队强化审核和评估。对区域性的金融机构,法务部门要加强同当地法院、公安局的沟通和协调,加强对新客户、新产品、新法律条款的学习和研究,保持司法主动,争取占据有利地位。