银行业强监管势头持续,金融风控运营策略亟需升级

作者:融慧金科发布时间:2020-06-29

近几日,银保监会接连披露多则处罚信息,全国各地多家银行因违反审慎经营规则遭受了不同程度的行政处罚——

◆ 6月22日,江苏某农商行因网络安全工作严重不足,被罚款人民币30万元;

◆ 6月23日,某大型国有银行杭州分行因贷款管理不审慎、贷后资金管控不严,被罚款人民币60万元;

◆ 6月27日,某股份制商业银行抚州分行因贷前调查不尽职、贷款资金被挪用,被罚款人民币40万元;

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据不完全统计,截至6月28日,银保监会对各类银行开出的罚单已逾百张,其中的违法违规行为主要集中在贷前审查不严、风险防控不到位以及员工行为违规等方面。



纵观2020年上半年,一方面可以看出银保监会对金融机构的监管依旧保持着“高压”态势;另一方面也反映出银行在合规运营及风险管理方面存在的不足。

1/ 强监管下 金融风控运营亟需升级

当前,国内零售信贷市场产品同质化愈发严重,资产体量、场景渗透率以及客户覆盖率等方面增速普遍放缓,市场竞争激烈。从多家上市银行发布的2019业绩年报来看,信用卡业务发卡量增速出现放缓,且在多头借贷、共债风险的波及下,数家银行信用卡不良率出现抬头。

美国经济学家迈克尔·舍默曾讲过一个经济学上的“银行家悖论”:最需要钱的人,信用风险都很大,因此很难得到贷款;而最不需要钱的人信用记录都好,因此很容易得到贷款。众所周知,金融的本质在于风控,而很多传统金融机构在普惠金融服务中愈发显得力不从心。

尤其是受疫情冲击,很多中小银行逐渐暴露出自身的局限性,比如未经历过完整的经济周期考验,用于建设现有风控策略和模型体系的历史数据覆盖面不够全,存量用户缺乏互联网属性等,使其难以实现用户分层快速作出精准风控决策。

在这一背景下,就要求银行机构根据自身资产和目标客群的结构特征,审慎评估现有风控体系的有效性,并按实际业务场景需求快速调整风控手段,在做好内功修炼的同时,可引进科技公司的大数据、人工智能等技术,让风险识别更加精准化并降低贷前、贷中边际成本。

据不完全统计,目前国内类似的金融科技公司多达数百家,于2017年成立的融慧金科便是银行业引入的金融科技公司之一。截至目前,融慧金科已服务全国百余家持牌金融机构(包括大型银行、中小银行),短短三年时间,已成长为中国银行业金融科技服务的头部供应商。

2/科技赋能 抓好业务发展与风险控制之间的平衡

在当前疫情影响的市场环境下,资产质量潜存隐忧,金融机构要在扩大业务规模和可能出现的不良贷款风险中找到平衡点,关键在于能否做好精细化风控运营。

某银行信用卡中心相关负责人表示,我们正不断针对性地加强业务风险管理,升级防控策略,例如严格审查用户资信水平、对高风险客户采取降额、使用风险评级预测模型工具等管控举措,综合运用大数据技术实时拦截高风险及套现交易,及时收紧风险敞口,严控多头借贷、以贷养贷。

实际上,基于国有银行、股份制银行与城商银行的现有资源和能力,其搭建风控系统的基础也各不相同,因此面对复杂的客群与数据类型,难点各异。

在银行风控运营方面,融慧金科持续深耕,通过“产品+获客+风控+系统”定制化、模块化或系统化的服务输出,在一定程度上解决了银行在搭建风控系统过程中遇到的各种难点,促进金融业务更高效、更安全。

比如上文提到的银行贷款不良率上升问题,借助融慧金科的多头借贷风险分,可根据用户在线上贷款的行为表现来综合评估借贷严重程度,精准预测信用风险,可广泛应用在贷前信用评估及反欺诈、精准营销、贷中额度管理等业务场景。

一方面基于合规授权的数据,采用专家评分卡并结合机器学习模型方法,以评分化、指数化、匿名化高度脱敏的方式帮助银行精准定位有多头借贷行为的人群,整个过程不会侵犯任何用户的行为隐私;另一方面,可大大降低不良贷款风险,提高信贷业务成本效益。

基于多年积累的技术能力,及持续地迭代升级,新版多头借贷风险指数较之前版本辨别力提升了20%,在效果、稳定度及可解释性等维度也均得到了客户认可。

除此之外,融慧金科在贷前风控环节与多家银行机构合作,联合搭建定制化风控模型。以获客模型为例,将风险识别前置到获客阶段,对潜在用户进行评分,提前过滤掉严重多头、信用缺陷的用户,提升用户体验的同时,也大大降低用户过度负债的可能。

现如今,大数据及人工智能技术已不仅仅是提升金融效率的工具,而是以业务重构和产品创新的方式推动金融业的转型和用户体验的提升。因此,以大数据分析和智能风控为代表的金融科技将是金融行业实现弯道超车的重要手段。

与此同时,金融机构应谨守合规底线,防范金融风险,真正将合规风控体系建设落到实处,为经济社会发展提供更高质量更有效率的金融服务。

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