文：辛繼召 

來源：21世紀經(jīng)濟報道(dào)  

受新冠疫情影響，銀行信貸資産質量壓力加大。經(jīng)過(guò)數年實踐，并得到監管力推的大數據風控，能(néng)否穿越經(jīng)濟周期？

繼去年整頓大數據行業以來，2020年，随著(zhe)二代征信系統切換上線、第二張個人征信牌照獲批、央行首度表态“替代數據”需要納入監管、互聯網貸款和網絡小貸新規下發(fā)，大數據風控被(bèi)進(jìn)一步規範發(fā)展。

今年出現的新情況是，一方面(miàn)，疫情沖擊一些展業時間較短的消費信貸業務，對(duì)疫情突發(fā)事(shì)件，線上化大數據審貸是否能(néng)應對(duì)這(zhè)一突發(fā)事(shì)件的影響。

另一方面(miàn)，疫情也使得“雙十一”等網上購物增長(cháng)迅速，與貸款分期有關的個人和企業征信查詢也随之大增，金融機構迎來大數據應用的爆發(fā)。如，12月28日，記者獲悉，截至2020年11月末，央行征信系統個人和企業征信系統日均查詢量分别爲855萬次、20萬次，單日最高查詢次數分别爲1445萬次、117萬次。

銀行全面(miàn)引入大數據風控

自政策層到商業銀行，大數據正在被(bèi)全面(miàn)引入，用于個人消費貸款、小微貸款等領域。

11月1日，國(guó)務院辦公廳印發(fā)《全國(guó)深化“放管服”改革優化營商環境電視電話會(huì)議重點任務分工方案的通知》，要求推動國(guó)有大型商業銀行創新對(duì)中小微企業的信貸服務模式，利用大數據等技術解決“首貸難”“續貸難”等問題。此外，加強水電氣、納稅、社保等信用信息歸集共享，爲增加普惠金融服務創造條件。

同月，央行副行長(cháng)陳雨露在第三屆進(jìn)博會(huì)上表示，普惠金融重點服務的對(duì)象往往是缺乏信貸記錄甚至是沒(méi)有信貸記錄的“白戶”。

據統計，目前全國(guó)在校大學(xué)生4000萬人，工作五年以内的畢業生3500萬人，民政低保人群約6000萬人，全國(guó)小微企業總的數量超過(guò)8000萬戶，這(zhè)些人群和企業中大部分都(dōu)是信用白戶或準白戶。他說：“我們正在積極研究解決他們的真實的金融訴求，這(zhè)是一項複雜的工程，但是借助先進(jìn)的數字化手段和替代數據等服務模式，有望予以解決。”

陳雨露指出，通過(guò)市場化的機制，運用從地方部門采集的小微企業非信貸類征信替代數據，對(duì)小微企業信用狀況做出全面(miàn)評價，改善小微企業征信服務，探索出台州模式和蘇州模式，并在全國(guó)複制推廣。實現小微企業首貸率、獲貸率和信用貸款比率同時上升，貸款利率和不良貸款率雙降的良好(hǎo)局面(miàn)。

“大數據風控主要在個人貸款，以及一些對(duì)公稅務信用貸。”一位國(guó)有大行華南分行人士表示，比如以深圳的大行基本做了“銀稅直連”工作，可以給到企業100萬-200萬元信用類貸款，但更大額的對(duì)公貸款還(hái)是需要抵質押。

對(duì)于中小銀行，金融壹賬通企業金融CEO費轶明認爲，中小銀行存在線下渠道(dào)展業過(guò)于傳統、線上渠道(dào)發(fā)展水平差異大、信用風控重貸前輕貸後(hòu)等系列問題。但2019年以來，中小銀行普遍加強了金融科技與業務、管理的應用融合，在線上渠道(dào)和互聯網營銷拓展、産品研發(fā)能(néng)力和針對(duì)性、信貸風控的智能(néng)化水平、智慧運營效率等方面(miàn)都(dōu)有所提升。

根據一份第三方調查，當前超六成(chéng)的二級以上供應商無法獲得貸款，處于供應鏈長(cháng)尾端的中小企業仍存在融資缺口。而這(zhè)些痛點主要可歸結爲風控能(néng)力弱和産業場景缺乏問題，表明當下以金融科技拓展供應鏈金融的業務并未達到預期效果。

今年以來，受新冠疫情沖擊，銀行信貸的風控難度加大。今年一季度的極端情況下，A股民營企業營業收入同比增速爲-8.6%，利息保障倍數驟降至2.88倍，隐含預示銀行接下來不良貸款防控壓力較大。

随著(zhe)“無接觸”金融服務快速推進(jìn)，智能(néng)風控也成(chéng)爲各家金融機構共識，各家銀行更積極地推進(jìn)風控數字化改造，強化貸前、貸中、貸後(hòu)風控。

“除了常規的風控手段，大數據風控的應用也在完善。”一家規模較小的股份行華南分行人士表示，該行新推出的小微貸款産品導入外部數據，如與稅務局、征信公司進(jìn)行系統的對(duì)接，根據稅務數據、發(fā)票數據、征信數據等把控企業經(jīng)營狀況。

大數據風控能(néng)否穿越周期？

考驗業内的是，經(jīng)過(guò)數年實踐，并得到監管力推的大數據風控，能(néng)否穿越經(jīng)濟周期，幫助“順周期”的銀行管控信貸資産質量。

接受記者采訪的多位業内人士表示，銀行業對(duì)大數據風控持開(kāi)放态度，雖已較多引入各類數據作爲風控參考。但一方面(miàn)，要看數據質量，包括數據清洗是否到位；另一方面(miàn)，一些大數據模型實際還(hái)存在不小的人工幹預。

對(duì)于前者，“最直接的是根據個稅、企業繳稅直接乘上一個系數，給予一定額度信用貸款。”一位華東城商行人士表示，這(zhè)是該行近年通過(guò)稅務數據大力拓展個人消費貸款的不二法門。

大數據風控應用有其邊界。“我們今年遇到幾個‘爆雷’客戶，看稅務信息或其他大數據模型能(néng)監控到的數據都(dōu)沒(méi)有太大異常，但企業還(hái)是‘挂了’。”一位大行華南分行人士坦言，出于隐私原因，稅務數據抓取目前隻是抓總數，稅務局開(kāi)放端口不會(huì)允許抓取明細。

但大數據風控确實有作用，增加了企業造假成(chéng)本。例如，幾年前一些中小微企業通過(guò)虛假材料“騙貸”，銀稅直連等大數據手段，原來可能(néng)需要半年才知道(dào)發(fā)生了不良，現在可以更短時間甄别風險。

其中，大數據顆粒度的粗細，反映其信用表現。一位大行人士表示，從經(jīng)驗看，企業違約風險，先體現在拖欠供應商貨款，其次拖欠員工薪酬，最後(hòu)才是剛性負債出現違約。大數據風控不能(néng)隻抓一個總數，而是要更爲細緻和下沉。

對(duì)于後(hòu)者，有大行人士表示，“比如一些大行已經(jīng)實踐了純線上審批貸款，但風控模型還(hái)是強規則類的經(jīng)驗模型，不是純粹的算法類模型。”

“在本次疫情影響下，用戶還(hái)款決策的外部環境和自身因素短期巨變，曆史模型抽象和拟合的規律存在不再适用的可能(néng)性。”頂象CEO陳樹華認爲，很多金融機構的消費信貸業務展業時間有限，未經(jīng)曆過(guò)完整的經(jīng)濟周期的考驗。金融機構需要根據其資産和客群的結構特點，以自身業務在疫情沖擊下的表現，審慎評估現有風控體系的有效性、按需快速調整風控手段。

陳樹華舉例稱，“異常”數據既可能(néng)是信貸産品申請環節的團夥欺詐、信用卡交易場景的套現或盜刷、洗錢的資金歸集、親戚好(hǎo)友集體拿消費貸歸集湊購房首付，也可能(néng)爲某類客群對(duì)某信用卡或理财産品有高于平均值的興趣和響應度，或某類客群能(néng)夠接受App推送而對(duì)短信非常反感，這(zhè)些客群偏好(hǎo)的挖掘也可以幫助注重用戶體驗的銀行提供高品質服務。

再如，一些自營信貸産品剛剛起(qǐ)步的金融機構，是所謂“大數據風控廠商”或“外包風控廠商”眼中的肥肉，也是“買數據免費贈送冷啓動策略和黑盒模型”“資金方做甩手掌櫃拿固定收益、風險由流量平台兜底”等被(bèi)監管逐步規避的業務模式泛濫的重災區。對(duì)于這(zhè)些機構來說，在日趨規範的監管環境下，找到合理的發(fā)展節奏和務實的業務目标，逐步實現自主風控、實現業務閉環是當務之急。

其中，對(duì)于一些區域性銀行，利用其對(duì)當地消費市場、居民消費習慣的把握和了解，可以考慮跟區域性消費場景合作，小步嘗試開(kāi)展有區域特色的消費信貸業務。在業務開(kāi)展過(guò)程中，及時監測業務數據、複盤和調整策略，還(hái)是能(néng)夠逐步形成(chéng)有特色、有壁壘的區域性業務。

“替代數據”需納入征信監管

随著(zhe)“雙十一”等網上購物增長(cháng)迅速，與貸款分期有關的個人和企業征信查詢也随之大增。

12月28日，21世紀經(jīng)濟報道(dào)記者獲悉，央行有關人士近期在一次讨論會(huì)上透露，截至2020年11月末，央行征信系統收錄有信貸記錄的自然人6.1億人，有信貸記錄的企業及其他組織712萬戶（不含個體工商戶），規模已位居世界前列。其中，個人和企業征信系統累計查詢量分别爲28億次、0.6億次，日均查詢量分别爲855萬次、20萬次；個人和企業征信系統單日最高查詢次數分别爲1445萬次、117萬次。

與之同時，央行2020年上線二代征信系統，并在百行征信之後(hòu)，批複第二張個人征信牌照——樸道(dào)征信。

今年1月，21世紀經(jīng)濟報道(dào)獨家報道(dào)，央行拟上線“二代”個人征信查詢功能(néng)，但二代征信報送功能(néng)或將(jiāng)延遲至5月上線。征信系統與個人買房申請房貸、消費貸款等密切相關。與“一代”相比，二代征信解決循環貸、信用卡大額專項分期、共同借款人、企業爲個人擔保、個人爲企業擔保、逾期後(hòu)還(hái)款信息等一代征信無法覆蓋的信息。

此外，將(jiāng)完整展示個人學(xué)曆信息、就業情況、電子郵箱信息、通訊地址、戶籍地址、所有個人手機号，配偶信息也會(huì)較完整體現。新版征信報告還(hái)將(jiāng)納入更多公共機構信息，比如除傳統的借貸信息之外，電信業務、自來水業務繳費情況，欠稅、民事(shì)裁決、強制執行、行政處罰、低保救助、執業資格和行政獎勵等信息等。爲他人提供擔保也會(huì)上征信報告。

央行并未指明替代數據具體内容。不過(guò)，“替代數據”需要納入征信監管。

業内人士表示，目前企業征信領域已經(jīng)使用的替代數據主要是繳稅數據，此外包括工商登記信息、企業涉稅信息、企業用電數據、企業用水數據、海關數據、環保數據、用工數據、獎懲數據、司法訴訟數據等。

有接近監管人士指出，企業征信機構即主要采集非借貸數據，向(xiàng)銀行推送信用報告、信用評分、反欺詐、風險預警等信息，是銀行解決小微企業不對(duì)稱信息的最優選擇。

從企業信息集合來看，工商登記信息和企業繳稅信息覆蓋面(miàn)最廣，其餘信息均爲涉及企業經(jīng)營行爲具體領域（如用水、用電、出口貿易等）的子集數據。

12月15日，中國(guó)人民銀行官網發(fā)布信息，央行近日召開(kāi)“長(cháng)三角征信一體化”工作推進(jìn)現場交流會(huì)。會(huì)議指出，替代數據在現代化征信體系中發(fā)揮重要作用，是借貸信息的有益補充。市場化的替代數據征信信息互聯互通是當前構建全覆蓋社會(huì)征信體系的重要步驟。利用替代數據爲金融和經(jīng)濟活動提供信用管理服務，在本質上屬于征信活動，需要納入征信監管。

其中，在涉稅數據方面(miàn)，今年4月，國(guó)家稅務總局、銀保監會(huì)兩(liǎng)部門發(fā)布《關于發(fā)揮“銀稅互動”作用助力小微企業複工複産的通知》，要求在2020年9月底前實現“銀稅互動”數據直連工作模式。

此外，企業付款及時性信息等替代數據也是對(duì)傳統财務數據的補充。華夏鄧白氏發(fā)布的“企業付款及時性季度指數”數據顯示，2020年三季度，各行業的對(duì)外付款及時性程度環比有所上升，工業設備行業産值提升等因素，信息技術與通信行業環比增幅最大，醫藥與健康行業、汽車及零部件行業和工業設備行業也有所上升。但化工行業付款及時程度明顯惡化，逾期90天、120天以上賬款較上年同期明顯大幅提高，能(néng)源加工行業延遲支付略有好(hǎo)轉，長(cháng)期延遲賬款占比依然不容樂觀。

工商登記信息、司法訴訟信息爲公開(kāi)數據。根據國(guó)家市場監管總局透露，截至今年7月末，工商登記公示系統共歸集公示了1.3億市場主體的12.5億條信用信息，包括企業登記備案、年度報告、行政許可、行政處罰等，累計訪問量1342.08億次，日均訪問量超1億次，累計查詢量118.35億次，日均查詢量870.8萬次。另據最高人民法院今年12月披露，目前，中國(guó)裁判文書網公開(kāi)的文書總量已經(jīng)超過(guò)1.07億篇，訪問總量超524億人次，日均新增裁判文書8萬多篇。