2020年5月9日,中國銀保監會對外發布《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法(征求意見稿)》,其中第三章第三十三至四十二條,分別對“風險數據來源”、“風險數據使用”、“風險模型管理流程”、“風險模型開發測試”、“風險模型評審”、“風險模型監測”、“風險模型退出”、和“模型記錄”提出了重要要求。
數據平臺“筑巢”
根據IDC統計,到2021年,45%的銀行將通過使用機器學習、非傳統數據以及與金融科技公司的合作,使銀行貸款范圍觸及長尾消費者和中小微企業。到2024年,中國80%的銀行將從云市場中購買和整合金融技術解決方案。
疫情期間,包括線上融資等無接觸金融服務助力抗疫發揮重要作用。與傳統線下貸款模式相比,線上貸款具有依托大數據和模型進行風險評估、全流程線上自動運作、無人工或極少人工干預、極速審批放貸等特點,在提高貸款效率、創新風險評估手段、拓寬金融客戶覆蓋面等方面發揮了積極作用。與此同時,線上貸款業務也暴露出風險管理不審慎、金融消費者保護不充分、資金用途監測不到位等問題和風險隱患。
想要打破小微金融規模與效率的局限,就必須擺脫以人為核心的業務模式,轉而尋求一種效率更高、成本更低的發展之道,這是科技一直以來的優勢,也是微眾信科核心優勢所在。微眾信科在建立數據隱私保護機制前提下,通過持續引入新數據源,對數據進行更深層的挖掘、更多維的擴展;憑借其精準的客戶畫像,解決銀行數據獲取難、客戶數據維度不全,準確度不高的難題,實現觸及更多長尾客戶的場景。
依托信用科技,微眾信科打造了先進的大數據系統,形成了高效穩定的數據作業平臺,可將業務鏈條中的各個環節和相互間的關系,映射成對數據集、數據關系和處理邏輯的管理。通過對數據流程的創建、組合、調度和監控,將業務流程管理轉化為數據流程管理,以實現對征信需求數據的快速響應。
隨著疫情期間無接觸貸款需求的提升,通過微眾信科企業征信服務平臺免費申請各合作銀行線上融資產品的中小微企業數顯著增長,較去年同期增長101%。
智能風控“來風”
據銀保監會有關部門負責人介紹,為有效支持實體經濟,《辦法》在強化風險管理、加強監管的同時,對用于生產經營的個人貸款和流動資金貸款授信額度及期限作了相應靈活處理,有助于確保通過互聯網渠道開展小微企業融資的連續性,提升小微企業和小微企業主信用貸款的占比。在支持實體經濟發展的同時,也給銀行帶來了諸多挑戰。比如,由于銀行與小微企業之間信息不對稱,小微企業風險識別難不符合銀行風險偏好,導致許多長尾客戶金融需求得不到滿足。
微眾信科自2014年成立至今,致力于運用信用科技破解中小微企業融資痛點,讓更多中小微企業都能享受到高效便捷的普惠金融服務,幫助更多銀行實現“線上化、批量化、自動化”的效能。此外,當前中國信用體系暫未成熟,銀行授信流程復雜且風控管理成本大,小微企業仍然面臨“融資難、融資貴”等問題。在這樣的環境下,銀行風險特別是信用風險集中承壓,風險管理體系亟待升級。
與傳統貸后風控體系相比,微眾信科的貸后風控改定期查詢為實時監控,從用途單一的方式轉變為可調整額度等的方式,而且還有全量化驅動,觸發式預警、自動化處理等功能。以實際業務為基礎,以數據驅動為手段,創新審批策略模式,通過多維度審批規則+多因子準入評分模型的審批機制,全流程、線上化,降低企業違約風險,提升審批效率。
微眾信科CRO許衛介紹,審批策略中包含的準入強規則可有效攔截不符合信貸要求的客戶;AHP評分卡靈活針對不同客群風險特征進行定制開發;信用評分模型根據逾期樣本特征量化驅動有效區分風險;交叉決策矩陣可雙重校驗客群風險,精準匹配優質客戶。
疫情發生以來,微眾信科持續優化當前線上信用貸款模式,以滿足中小微企業流動資金貸款需求;包括申請流程優化、企業經營相關數據質量控制和申請準入規則調整等,提高貸款通過率和可得率。未來,更將完善風控模型建設,不斷研發融合信用科技的企業征信及風險管理產品與服務,以實現中小微企業征信及融資更多維金融場景解決方案的全方位突破,為金融服務線上化與普惠金融注入新活力。
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