小額信貸審核的今生前世(引入、發展、再創造)
最近是我的職業空窗期所以把一些長久以來挖坑的內容補上。之前寫了一些小額信貸的回答在這裡趁著有時間系統的說一下
現階段小額信貸的風控手段主要為,信貸工廠、IPC、以及大數據風控,其中側重點各有不同。下面我們一項一項討論一下這三項內容的適用範圍,優勢,局限性,當前的應用。以及現在主流審核方法對這三項內容的再加工。
為了方便對比我們在每一個討論的主題下依次敘述上述三種方法。
一、概述
信貸工廠源自於新加坡淡馬錫的信貸零售業務的審核方法,主要是將信貸審批流程化並且拆分成不同的崗位進行流水線處理。
IPC主要源自於德意志銀行,主要的手段是通過成熟的外訪+交叉檢驗還原客戶的財務情況以及基本信息,適用於財務不健全的中小型企業,但對於操作人員的業務能力有較高要求,並且比較適用於區域新信貸公司。
大數據主要應用在極小額度的審批上並且需要數據積累通過數學模型的正態分布進行各種信息的量化評分,最後通過總額評分進行批複,適用於植入場景並且輕運營的新型互聯網信貸公司,比較有代表性的就是近期新型的消費金融公司。
二、詳細說明
首先對於信貸工廠的審核方式,前面說過了是將審核崗位進行拆分,這就要求實際上原有的審核方式上其實也是相對比較簡單的。主要包括資料完整性檢查,徵信報告分析(個人內部負債率、外部負債率分析,履約情況檢查)流水檢查(現金流分析),資產審查,電話審核,評分卡,綜合分析後進行審核,部分信貸工廠審核的小額信貸業務(額度較大的一般在3-5W以上)會外訪實地查勘。以上的這些環節都會被拆分出來有專人負責,一般的情況下信貸工廠的業務審核人員會在一段時間內多環節進行輪崗,這樣來熟悉整個的信貸流程。
IPC審核,是源自於德國的審核技術,這裡面也充滿了德國人本身的民族風格。就是認真、嚴謹。這個嚴謹對於這項新貸技術本身、信貸的發放者、以及借款人都有著極高的要求。對於技術本身而言是一套複雜的邏輯和數學的推理過程,對於放貸者本身而言裡面充滿了各種經營數據的還原(流動比、速動比,開工率,盈利能力)軟信息的交叉檢驗(借款人真實性、借款目的真實性、借款人抗風險能力、還款意願)。對於借款者,需要保留好自己各項審核所需要的相關證明,原始單據、工廠電費水費繳費單據,以及與審核人員長時間的訪談,闡述借款用途,以及還款能力是否充分,以及企業的經營歷史(用於辨認當前企業的規模,盈利水平是否合理)。所以實際上對於IPC5-30W的小額領域基本上可以完全覆蓋。同事實際上IPC的很多理念在許多大額的新貸領域也有廣泛應用比如眼見為實原則,原始單據核驗,交叉檢驗原則。
這裡簡單展示一下交叉檢驗和核實的項目:
視覺核實內容:
資產負債表
營業場所的現金流
儲蓄
存貨
固定資產
損益表
收入 –是否有客戶
薪水 – 是否有僱員
資料驗證核實:
銀行賬戶的資金: 對賬單
存貨: 發票、與供應商的合同
應收賬戶:債務人名單、與客戶簽訂的的合同
預付款: 收據、對賬單
設備:發票、 登記卡
車輛: 登記卡
房地產
收入:
稅收記錄
對賬單
客戶記錄、票據
家庭收入 (僱用合同, 銀行轉賬收據)
支出
發票
收據
這裡重點說一下交叉檢驗原則就是一致性,這裡面需要有內部檢驗即:原始單據還原的經營數據,與借款人上報的數據的一致性,與財務部門提交的財務報表的一致性,以及借款人朋友、親屬、員工的描述是否一致。外部檢驗是否一致即:同樣的行業與行業內的盈利率是否一致。
由於其邏輯嚴謹性所以IPC被國內廣泛推崇,同時很多理念也被借鑒到非小額信貸的其他貸款領域。
IPC審核的全流程
大數據審核實際上是一種審核的理念,在流程上將原有IPC、信貸工廠上可以用徵信數據收集機器演算法核驗的內容由演算法替代,部分無法替代的內容忽略掉。實際上就是追求人工成本的節約,以及快速的完成貸款審核發放,同時以節約的成本替代簡易審核帶來的違約率提升,同時將所有收集的貸前審核資料作為預測模型的X變數,將放款後的表現數據作為Y變數納入到模型的自我修正。所以大數據的審核方式並不注重個例,而注重統計量上不同的X變數對Y變數造成的影響。比如製作一張評分卡:
老式評分卡的權重分布
將裡面定量的數據分配權重,將不能定量的內容給與人工定性之後賦值同樣參與到權重的分配中。最終大量同質類型的客戶的違約表象會反饋到評分卡中,用於修正之前的評分權重。
當然這裡面也有決策樹的應用,規則集的應用,以及決策矩陣的應用。
例如決策矩陣:
評分、規則觸發、客戶畫像組成的三圍矩陣(三維無法用圖片表達,所以右側的圖實際是左側的規則觸發次數維度上的決策展現)
二、適用範圍(適用於什麼樣的信貸產品)
首先對於信貸產品,產品要素上有個簡單的區分方法,就是從該信貸產品的額度、期限、是否存在敞口、借款用途(個人消費、企業經營)進行簡單的區分。
未完待續。。。
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