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神州信息金融研究院院长林晴:信贷是雪中送炭,还是火中取栗?

  • 发布时间:2019-04-22
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近日,在由一本财经主办的“风控·命门 第三届金融科技风控大会”上,神州信息凭借在大数据风控方面的突出能力,获评“最佳大数据风控平台”。神州信息金融研究院院长林晴以其在风控领域的杰出贡献荣获“终身成就奖”。

林晴作为大会开场嘉宾,围绕风控主题发表了核心演讲。从久经沙场的“风控老兵”,到如今回炉再造的“学生”,林晴以独到的视角对行业进行了解读。

以下为林晴演讲实录

从“风控老兵”到“回炉学生”

我是一个风控老兵,可惜是美国的,现在我是个“回炉学生”。有幸赶上中国金融科技的大浪潮,回国几个月,就像一个海绵掉到水里,一下子吸收、学习到了很多。

中国有世界上最新颖的金融科技,有世界上最五彩缤纷的金融大数据,从支付、商城的交易数据,到移动运营商的手机应用、定位轨迹、信息推送数据,还有企业税务申报、征收数据等等。中国的风控、金融科技团队也是世界上速度最快的?;毓穆飞?,我看了一本李开复写的书——《AI Superpower》,书中对中国的互联网有着绘声绘色的描述,让我第一次见识到了什么是狼式竞争、快速复制。

十天之前,摩根大通公布了2018年的年报,Jamie Dimon在给股东的信中,提到了这样一件事情:摩根大通的高管团队到中国考察金融科技,回去得到的结论是这样两个字——“Impressed and Worried”。翻译成现在比较时髦的语言,不就是“羡慕嫉妒恨”嘛。中国的FinTech公司有很多,银行纷纷把自己的IT部门分拆出来,开科技公司,向外输出科技——一帮“大象”们下场跳舞,不知道中国的金融科技还会发生什么。

中国的金融科技一直是郁郁葱葱,风口一个接一个地来,吹起了不少,也摔死了不少“飞猪”。监管的斧子,一刀一刀地砍下;贸易战的鼓声,吹来了一阵一阵寒风。有的人就说,寒冬到了。但冻死了几个个体,就算寒冬了吗?我看不是。中国还未真正见过,什么是真正的冰川覆盖、酷暑烈火。它们来或不来,我们CRO们都在这里。

风控:Profit 是目标,坏账不是

接下来要和大家汇报一下我的一点个人体会,也算是抛砖引玉。

风控的目的是什么?做过CRO的人都知道,这项工作是两面不讨好的工作。我们每天辛辛苦苦地建ABC卡、做指标、搞规则,每天心惊胆战地看逾期、M1、M2、坏帐、注销、拨备……坏帐率好的话,我们是增长缓慢的“罪人”;坏帐率不好的话,便拿我们是问。我们都知道,信贷风险是最大的风险。多少无视规则的人,是被坏帐玩死的?我们的看家本领,是从控制坏帐开始的。

风控的基本功是什么?就是Rank Ordering,“风险排序”。客户按照违约的概率最大地区分开来,从好往坏排序。这是风控的首要和核心竞争力,如果你的Rank Ordering的能力强,就可以在同样的坏帐率之下,达到更高的通过率。所以大家都在找更好的场景、更多的数据、更牛的模型。

风控的策略是什么?就是和Marketing在坏帐率和通过率之间,进行拉锯式的谈判。为了达到共识,大家有一个共同的目标——Profit。至少你用利润说话,谈判中就给你加了几分,增加点高度。如果利润不是目标,那我们就必须在一个可以量化的目标上达成共识。 这是后台风控。把这个做好了,你就是个很牛的CRO。

可是,利润=收入-成本?;嫡手皇浅杀镜乃姆种?,利润的驱动因素是多维的。当你把所有的利润驱动因素,都囊括到风控策略之中。恭喜你,你就从后台跑到前台,成为了利润的驱动者。这是一个非常显著的变化。今天我们谈金融科技,首先想到的就是大数据风控,比如搞大数据营销。在客户眼里,它们都是银行给我贷款,为什么不能统一?

AmEx 的风控团队从九十年代初就开始了这个征程。到了九十年代中后期,美国运通所有量化决策的职责,都由风控团队承担,把风控和营销真正合并到了一起。从产品设计、目标用户的确立到催收,目标统一的信贷策略,始终贯穿着整个客户的生命周期。把风险胃纳到框架下,把利润极大化的优化过程落实到所有业务决策中,应该是一个优秀的CRO的终极任务。

风险:不确定的才是风险

我们再来看一看风险。风险是未知的不确定性,坏帐就是信贷风险。大数定理天然地降低了零售金融的风险,每笔贷款的坏帐是不确定的,但是整体的坏帐率在一定范围内是可以预测的。

大数定理让数据(大数据)和统计模型(人工智能)在风控上有了用武之地,成就了今天的FinTech。风控就变成了用统计手段做决策引擎的技术问题了,我们都是“技术人”了。但问题是,将来是不是等于过去?这是最大的风险。从小处说,是新的市场、新的产品、新的客户。从大处说,是经济环境、政策环境、道德风险,未来充满未知。

风控首先是风险的预测,然后是控制。风险预测,是极大地认知经营过程当中的确定因素和不确定因素。我们常说,CRO不是“算命先生”。CRO的工作,是确定在各种情况下的应对方案,以保证最坏的结果,是在风险胃口(Risk Appetite)预测之内。风险胃口压力测试,大家也不陌生,就是公司所能承担的最坏结果。

风险资本(Risk Capital)是覆盖非预期损失所需要的资本金,担当的风险越大需要的资本就越大。为了保证资本回报率,高风险就应该有高利润。经历了大衰退,美国各个银行在监管的强力推动下,投入了极大的资源,以满足监管资本充足压力测试和风险胃口的要求。风险胃口在这之上,是对经济?;戳偈钡挠Χ?。规划好明确的行动,才能做到临危不乱,这是被动式的风险管理。

更高层次的风险胃口管理,应该是主动式的。资本充足,不应该只是给监管看的报表。风险资本回报必须落实到利润主导的风控策略当中。承担更多的风险之前首先确定是否有足够的利润支撑,风险胃口应该落实到日常风控当中的风险偏好,在平时的利润优化中,准备牺牲多少近期利润,来为未来的最坏情况买个保险?这就需要在风控策略中,引进非预期损失的维度。

然而,未来一定不见得是相似的。每个经济周期都不同,国家、地域、政策法规都不一样。We do not know what we do not know.但是我们知道我们犯过的错误,特别是那些经历几个周期,经历过大衰退的“风控化石”们。准入授信的结果,可能需要很长时间才能看到?;祷肪持谐缘暮蠡谝?,都是好年景中买的。在风险原则的界河边游走,总是要湿脚的。经历过这些的人,才更能体会“Ability to pay, Loan to Value, Income to debt”的真正含义。

未来的不确定性可以是千变万化的,信贷风险的原则就是如此。但是今天金融科技和人工智能的出现,让信贷分析模型可能会被机器学习取代。好消息是,我觉得CRO这个工作,机器学习一时半会还干不了,况且金融科技需要的数据合规合法环境,本身就是一种风险。

持之以恒的方针,灵活机动的策略,居安思危、临乱不惧。这是应对风险方面,我想和大家分享的。

信贷是锦上添花、雪中送炭还是火中取栗?

最后我想讲一讲,道德、客户和风险的关系。信贷到底是锦上添花、雪中送炭还是火中取栗?目标于普惠的金融科技,如何才能对得起“普惠”这两个字?曾几何时,普惠金融一夜之间在中国盛行。监管叫停以后,转入地下的“714高炮”,又在追逐高利的“热钱资本”推动下继续行动。“火中取栗”一词,在这里应该是比较贴切的行为。道德的低落,只能让市场归根于714和老赖之间的黑吃黑——我看着你的利息,你看着我的本金,你不仁我不义。

中国的普惠金融市场穿透力仅次于美国。很多人说信贷是锦上添花。但是能够被锦上添花的人群,到底有多少真正的信贷需求?在锦上添花的银行和触底出局的payday loan 之间,仍然留存着普惠金融巨大的空间。

普惠金融是雪中送炭,自然风险就高。到底是多大的雪,你送的是不是炭?风险溢价,不是高息覆盖成本的暴利手段。偿还能力和逆向选择,不是简单的利息和坏帐的加减法。最重要的是,雪中送炭是让人记得一辈子,当你将来为他锦上添花的时候,他会记得你的好,他会因此给你机会。

小微是风口,也是世界性的难题。第一次风口来的时候,不少人无知无畏地进去了,遍体鳞伤地出来了。To be or not to be,被蛇咬过的银行,靠什么来跳出井绳的阴影?如何在排除了道德与骗贷风险之后,把资金融到小微的经营生命线当中?应该说这是重中之重。

我想,金融科技未来的方向,可能是利用数据和技术勾勒出小微的金融生命线,从而进一步成为小微的财务参谋。谁能做好小微信贷的最后一公里?美国靠的是为数众多的社区中小银行,中国靠什么?

最后再送一句和大家共勉:坚守道德规范,风控也是服务。只有客户和银行的目标一致时,关系才能长远。

在金融科技领域,神州信息坚持自主创新,三十载打磨核心技术,积累金融行业客户数量700+。公司以“DI+IT”(数据驱动业务决策+信息技术)布局金融科技,推动金融机构业务发展,赋能金融行业数字化转型;并利用数据打通金融服务与更多行业的连接,高效解决各行业的金融供需问题,促进各行业业务升级,共建金融科技新生态。

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