风险共治系列产品助力数字化转型——“三分贷，七分管”，通用风险管理工具如何助力七分管

刘志玲 建信金科金融科技创新中心副总裁

 

本次分享的主要内容是通过介绍建设银行给市场赋能的产品案例，来探讨金融风险管理中如何将“七分管”切实落地。

一、 金融机构数字化转型对风险管理要求

数字化转型需构建更全面的风控体系。如麦肯锡《新常态和数字化时代的风险管理》的报告里曾提到，风险管理新科技的价值创造主要来源于三个方面：控制风险成本、降低运营成本和提升业务收入。

（一）控制风险

通过自动化流程减少人为失误，同时过程中提高数据质量，这可以包括三部分：第一，通过整合新的数据源，即内部和外部、结构化和非结构性数据，挖掘洞见，更有效地制定决策；第二，通过高级分析和机器学习，提高风险预测模型的准确度，减少误判；第三，通过即时数据处理和数字化风险报告实现前瞻性风险管理，并提炼数据规律，指导业务决策。

（二）降低运营成本

降低运营成本具备三方面要求，第一，实现流程执行数位化，确保将时间和资源分配到增值活动中；第二，实现输入、输出标准化和无纸化信息风险流程；第三，实现信贷工作流自动化，将有效人力用到更加契合的地方，最大限度地减少人工数据上传及失误。

（三）提高收入保障

提高收入的关键在于满足客户对数字化服务的需求，尝试将信贷业务与可能的第三方输入整合，以客户需求为驱动进行动态化的风险决策，包括风险定价和额度管理。

 

二、建设银行的实践——统计与数据驱动的风险共治评分类产品

风险从来都不是静止不变的，不同金融机构间的转移，不同信贷产品间的转移，不同信贷周期的转移，不同风险类型的转移，所以，风险共治是有效进行风险管控的方式。

2021年1月，银保监会2021年工作会议中提到 “将推动大型银行向中小银行输出风控工具和技术”。那么，就“科技共享，风险共治”这一要求，建设银行是如何去做的呢？

（一）风险共治两大系列产品：慧系列+微系列

“慧”&“微”系列是建信金科提供的基于建行零售客户和普惠金融中小微企业作为风险评价对象，利用建行风险计量模型和海量数据打造的风险预测体系，是贯穿信贷周期预筛选、准入、审批决策、风险定价、贷后预警、账户管理、催收管理及监控全流程的风险量化数据产品，助力客户进行科学化、智能化、数字化管理。

慧系列针对零售业务的风险管理，微系列主要针对普惠业务，为中小金融企业提供金融风险管理。

产品体系包括3大类：优选类评分、评估类评分以及筛查等服务。

1.优选是指覆盖7亿零售客户和400万经营类和SME企业客户的多维度评分体系，是用来预测风险发生概率的标准化的评分体系。目前慧优选已经研发12套评分，包括通用版本和不同业务场景分微优选研发了4套，使用不用的数据来源进行的研发。

2.评估指标覆盖金融资产、信贷履约、偿债能力、交易特征的强金融属性类评分类产品，满足金融资产的风险管理要求；

3.筛查是基于贷前审核、贷后预警场景的高风险客户扫描，包括信贷风险、欺诈风险、司法诉讼、合规风险、行为预警等高风险信息筛查，建立高风险人群或企业的筛查规则，形成筛查类产品，用触发和未触发的方式给提供给金融机构。

（二）通用评分+不同业务场景评分，并进行优化迭代

对于这两大产品系列，建行评分使用评分研发的Level 4：通用评分（按市场多机构的使用需求和建设）和Level 3：机构内客户级（综合机构内客户级各类信息，按照客户级管理需求设计），运用通用评分的方法论与建行自己的数据相结合，建立适用于本家的评分体系。

（三）产品的业务应用和服务方式

慧系列是用银行自己的数据，采用高级统计分析方法和国际标准化通用评分建设的方法论，研发的用于预测风险发生概览的工具，金融机构客户在使用时必须获得需要的授权；微系列用的是建行自己的数据和外部合法合规的数据相结合，研发的用于预测普惠信贷风险发生概率的工具，客户在使用时也需要满足监管要求的授权链条。

慧系列和微系列的服务方式都是以不可逆加密后的匹配键，进行云平台查询。例如，对慧优选的使用，首先将不可逆的加密ID输入到云平台，之后可以返回12款评分，客户进行验证和深入分析来评估哪款评分在哪类业务场景的风险管理中更适用。就微优选来看，由于小微、中小的企业数据源不能满足风险覆盖要求，所以建设中考虑元素更多，建设难度更大，最终期望建设成可帮助金融机构进行风险预测和排序的工具。

（四）产品在信贷全生命周期业务管理中的应用，尤其‘七分管’的贷后管理

风险共治产品可用于信贷全生命周期的管理，评分研发的样本包括新申请、存量未逾期和存量已逾期客户。这些年金融机构在审批阶段的风险管理做了不少投入，但存量客户的贷后风险管理还有很多需要加强。建行和建信金科推出的风险共治产品不仅可以用于信贷全生命周期的风险管理工具，更是贷后管理，包括贷后预警、额度管理、交叉销售等的有效管理工具和技术。

尤其对于普惠信贷业务，其风险管理的要点凝结在“一个中心，两个基本点”。一个中心指以评估每笔申请的还款能力和还款意愿为中心，两个基本点分别是企业主（实控人）评估和企业评估。对于“人”，使用慧系列，对于“企业”，则使用微系列。

 

三、评分产品应用方式

在全生命周期风险管理中，通用评分产品的使用方式有三种。

（一）“冷启动”

这一使用方式适用于目前没有风险管理体系，没有风险驱动的工具，需要借助外部的产品来依据的启动；新的业务产品或数据积累尚不满足分析或量化评分体系建设的基本要求。此时，需要参考行业经验，根据机构内的业务特色、风险容忍度、业务发展规划等进行设计使用。

（二）融合使用

当外部评分具有可靠的方法论，且适用于自己的数据，用到自己的机构中能够保证稳健性时，则可以作为机构内数据分析体系或融合分建设所需特征属性的可靠的外部来源。此时是作为机构内部分析评分的一个变量使用，提升内部评分的区分能力，举例：慧系列/微系列+机构内变量+征信变量都作为数据源，用于行内的评分研发或优化。

（三）矩阵或决策树决策变量

作为机构内数据分析体系或融合分建设所需特征属性的外部来源，加入另外一个维度，与内部评分形成二维交叉矩阵，更加精细化地评估信贷借款人的风险，提升决策的精准度。

 

四、产品在“七分管”中的应用举例

随着金融机构数据化转型要求的迫切，金融机构更需要革新风险管理理念，以客户为中心，为客户主动提供契合的服务，并且加强客户粘性。例如贷后预警，一方面，可以在原有贷中风险等级维度上增加慧优选/微优选的评分产品维度，多维度分析优化预警机制，既要有效预测风险发生的可能，提前做好防范，同时也要有的放矢，不能过度预警；另一方面，在预警机制中加强动态建设，动态数据源、外部来源能够增加预警机制的数字化和智能化，并且可不断地优化，包括建设‘红绿灯’预警体系，及可能的提醒甚至早催外，有效降低不良发生的可能，减少损失。

贷后管理中除了要有效地监控和预测风险发生的可能，提前采取有效合理的业务动作外，更要在存量客户中挖掘优质客户，进行交叉销售，增加客户粘性，扩大市场份额，并通过客户流失模型和客户价值模型构建来实现客户挽留等。

 

五、结束语：分析能力与风险管理能力的共同演进

数据是一把双刃剑，在做分析时一定要选择契合度高的数据；评分体系和分析手段也是有很多种，不一定高阶的分析手段就一定最佳，必须进行能动选择。所有分析都要与目标业务相契合，以业务驱动进行永恒分析。

（责任编辑：王琦）

来源：TGES 2021年高级研讨会：零售小微、普惠金融与风险管理（7月）