早前,中国银保监会对外发布《商业银行互联网贷款管理暂行办法(征求意见稿)》,其中第三章第三十三至四十二条,分别对“风险数据来源”、“风险数据使用”、“风险模型管理流程”、“风险模型开发测试”、“风险模型评审”、“风险模型监测”、“风险模型退出”、和“模型记录”提出了重要要求。
数据平台“筑巢”
根据IDC统计,到2021年,45%的银行将通过使用机器学习、非传统数据以及与金融科技公司的合作,使银行贷款范围触及长尾消费者和中小微企业。到2024年,中国80%的银行将从云市场中购买和整合金融技术解决方案。
疫情期间,包括线上融资等无接触金融服务助力抗疫发挥重要作用。与传统线下贷款模式相比,线上贷款具有依托大数据和模型进行风险评估、全流程线上自动运作、无人工或极少人工干预、极速审批放贷等特点,在提高贷款效率、创新风险评估手段、拓宽金融客户覆盖面等方面发挥了积极作用。与此同时,线上贷款业务也暴露出风险管理不审慎、金融消费者保护不充分、资金用途监测不到位等问题和风险隐患。
想要打破小微金融规模与效率的局限,就必须摆脱以人为核心的业务模式,转而寻求一种效率更高、成本更低的发展之道,这是科技一直以来的优势,也是微众信科核心优势所在。微众信科在建立数据隐私保护机制前提下,通过持续引入新数据源,对数据进行更深层的挖掘、更多维的扩展;凭借其精准的客户画像,解决银行数据获取难、客户数据维度不全,准确度不高的难题,实现触及更多长尾客户的场景。
依托信用科技,微众信科打造了先进的大数据系统,形成了高效稳定的数据作业平台,可将业务链条中的各个环节和相互间的关系,映射成对数据集、数据关系和处理逻辑的管理。通过对数据流程的创建、组合、调度和监控,将业务流程管理转化为数据流程管理,以实现对征信需求数据的快速响应。
随着疫情期间无接触贷款需求的提升,通过微众信科企业征信服务平台免费申请各合作银行线上融资产品的中小微企业数显著增长,较去年同期增长101%。
智能风控“来风”
据银保监会有关部门负责人介绍,为有效支持实体经济,《办法》在强化风险管理、加强监管的同时,对用于生产经营的个人贷款和流动资金贷款授信额度及期限作了相应灵活处理,有助于确保通过互联网渠道开展小微企业融资的连续性,提升小微企业和小微企业主信用贷款的占比。在支持实体经济发展的同时,也给银行带来了诸多挑战。比如,由于银行与小微企业之间信息不对称,小微企业风险识别难不符合银行风险偏好,导致许多长尾客户金融需求得不到满足。
微众信科自2014年成立至今,致力于运用信用科技破解中小微企业融资痛点,让更多中小微企业都能享受到高效便捷的普惠金融服务,帮助更多银行实现“线上化、批量化、自动化”的效能。此外,当前中国信用体系暂未成熟,银行授信流程复杂且风控管理成本大,小微企业仍然面临“融资难、融资贵”等问题。在这样的环境下,银行风险特别是信用风险集中承压,风险管理体系亟待升级。
与传统贷后风控体系相比,微众信科的贷后风控改定期查询为实时监控,从用途单一的方式转变为可调整额度等的方式,而且还有全量化驱动,触发式预警、自动化处理等功能。以实际业务为基础,以数据驱动为手段,创新审批策略模式,通过多维度审批规则+多因子准入评分模型的审批机制,全流程、线上化,降低企业违约风险,提升审批效率。
微众信科CRO许卫介绍,审批策略中包含的准入强规则可有效拦截不符合信贷要求的客户;AHP评分卡灵活针对不同客群风险特征进行定制开发;信用评分模型根据逾期样本特征量化驱动有效区分风险;交叉决策矩阵可双重校验客群风险,精准匹配优质客户。
疫情发生以来,微众信科持续优化当前线上信用贷款模式,以满足中小微企业流动资金贷款需求;包括申请流程优化、企业经营相关数据质量控制和申请准入规则调整等,提高贷款通过率和可得率。未来,更将完善风控模型建设,不断研发融合信用科技的企业征信及风险管理产品与服务,以实现中小微企业征信及融资更多维金融场景解决方案的全方位突破,为金融服务线上化与普惠金融注入新活力。
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