隨著《商業(yè)銀行資本管理辦法》的頒布，各家商業(yè)銀行均以節(jié)約資本為目的開展巴塞爾協(xié)議Ⅲ（以下簡稱“巴三”）項(xiàng)目。在商業(yè)銀行設(shè)法輕資本運(yùn)營的同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)金融橫向介入，使原本已經(jīng)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)更加血腥。本文就商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)零售信用評(píng)分的發(fā)展、應(yīng)用以及未來作一簡單闡述。
信用評(píng)分模型的發(fā)展歷程
商業(yè)銀行在開展信貸業(yè)務(wù)初期，主要應(yīng)用政策、制度、流程來控制風(fēng)險(xiǎn)，但隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張，尤其是零售業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大，傳統(tǒng)的以人工經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的審批模式已不適用，人力成本的上升也讓銀行承受著巨大的成本壓力。各銀行除需嚴(yán)格控制審批成本外，還需提高業(yè)務(wù)處理效率，才能獲得客戶的認(rèn)可；同時(shí)，量化的預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的審批判斷也至關(guān)重要。在此背景下，依靠數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析方法開發(fā)的各類信用評(píng)分模型（以下簡稱“評(píng)分模型”）在批量化、標(biāo)準(zhǔn)化、高效化等方面占有巨大的優(yōu)勢(shì)。尤其是在信貸業(yè)務(wù)過程中，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型對(duì)未來壞賬預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性已經(jīng)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)審批。信用評(píng)分模型項(xiàng)目作為巴三項(xiàng)目的基礎(chǔ)，也逐漸在各行推廣實(shí)施。
評(píng)分模型建設(shè)的基本情況
商業(yè)銀行發(fā)展初期主要的經(jīng)營工作集中在對(duì)公信貸業(yè)務(wù)和個(gè)人抵押信貸業(yè)務(wù)上，此類業(yè)務(wù)可以短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)規(guī)模增長，審批主要以人工經(jīng)驗(yàn)以及抵質(zhì)押品情況來決定。隨著銀行規(guī)模的逐漸擴(kuò)張，業(yè)務(wù)線條的完善，零售信貸業(yè)務(wù)逐漸向規(guī)模化、小額化、批量化發(fā)展，信用卡業(yè)務(wù)是其中一項(xiàng)典型的小額貸款業(yè)務(wù)。盡管利用統(tǒng)一的授信標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行管理，但是依賴人工經(jīng)驗(yàn)的審批方式處理信用卡業(yè)務(wù)在效率及風(fēng)險(xiǎn)把控能力上存在較大的缺陷。由于規(guī)模巨大，信用卡業(yè)務(wù)在各行中都是首先啟動(dòng)信用評(píng)分模型的建設(shè)。先期，商業(yè)銀行大都選擇專家經(jīng)驗(yàn)的申請(qǐng)?jiān)u分模型，同時(shí)引入決策引擎等先進(jìn)的管理工具，配套調(diào)整原有的審批政策和審批流程，在部分程度上實(shí)現(xiàn)審批自動(dòng)化。
通過一段時(shí)間的應(yīng)用，銀行內(nèi)部對(duì)評(píng)分模型的應(yīng)用積累了一定經(jīng)驗(yàn)，對(duì)應(yīng)用決策引擎進(jìn)行流程化處理的業(yè)務(wù)模式逐漸適應(yīng)。同時(shí)，數(shù)據(jù)量的積累使得銀行具備了建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的能力。加之巴三項(xiàng)目實(shí)施第一階段就要求對(duì)所有客戶進(jìn)行定量的風(fēng)險(xiǎn)分析。這時(shí)，以自有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)分模型建設(shè)應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)分模型建設(shè)將帶來以下成果：
一是由專家評(píng)分模型轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)分模型，預(yù)測(cè)能力將大幅提升。具有超過5年數(shù)據(jù)長度和大于500個(gè)有效違約客戶的數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)分模型能夠有效提高評(píng)分模型的群體穩(wěn)定性指標(biāo)（PSI）、柯爾莫格洛夫-斯米爾諾夫指標(biāo)（K-S）等各項(xiàng)指標(biāo)，為巴三達(dá)標(biāo)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。同時(shí)足量的交易、表現(xiàn)數(shù)據(jù)積累，能夠開發(fā)信用卡業(yè)務(wù)相關(guān)的申請(qǐng)、行為、催收三類評(píng)分模型，并按照一定的維度進(jìn)行客戶細(xì)分，極大地提高了單個(gè)模型的預(yù)測(cè)能力，總體上更能夠區(qū)分“好壞客戶”。
二是建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市。如果在全行體系下建立信用評(píng)分模型，可以充分整合行內(nèi)個(gè)貸、小微、零售等多部門數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集與交叉應(yīng)用，有效提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力。
三是批量化的審批作業(yè)模式。經(jīng)過業(yè)務(wù)梳理，能夠?qū)崿F(xiàn)流程化、標(biāo)準(zhǔn)化、批量化的審批模式；通過審批節(jié)點(diǎn)拆分、人員崗位分離的分配方法，使得人員配備、崗位設(shè)置、審批流程更為標(biāo)準(zhǔn)、科學(xué)、高效。多節(jié)點(diǎn)劃分模式，已基本滿足未來幾年的業(yè)務(wù)發(fā)展需要，如果功能變更等需求，僅需在部分節(jié)點(diǎn)上改動(dòng)即可，具有較強(qiáng)的擴(kuò)展性。
四是建設(shè)報(bào)表體系，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控管理。通過報(bào)表監(jiān)控，能夠清楚的了解評(píng)分模型的運(yùn)行情況，同時(shí)對(duì)業(yè)務(wù)中的規(guī)則運(yùn)行情況也能夠進(jìn)行后端評(píng)價(jià)，如自動(dòng)審批線的設(shè)定等，為后期評(píng)分及策略調(diào)整打下數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
五是培養(yǎng)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)，在模型開發(fā)、策略制定、流程梳理方面，提高了自有員工的業(yè)務(wù)能力。
六是評(píng)分模型的建設(shè)信用卡業(yè)務(wù)發(fā)展帶來了活力，使得信用卡業(yè)務(wù)向自動(dòng)化、智能化全面邁進(jìn)。
對(duì)信用評(píng)分模型建設(shè)的認(rèn)識(shí)
評(píng)分模型建設(shè)一般周期較長，無論是專家評(píng)分模型還是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)分模型，考慮上實(shí)施周期，需要近一年的時(shí)間。同時(shí)其中業(yè)務(wù)過渡也要經(jīng)歷很長的周期，在開發(fā)與實(shí)施的過程中將面臨不同的問題?？傮w來看，各行遇到的問題均有自己的特點(diǎn)，這與企業(yè)架構(gòu)、人員配置、業(yè)務(wù)目標(biāo)息息相關(guān)。下面簡單談一下筆者對(duì)此的認(rèn)識(shí)。
因地制宜，落地實(shí)施為根本。從評(píng)分模型建設(shè)中可以發(fā)現(xiàn)，評(píng)分模型本身只是項(xiàng)目中的一個(gè)重要組成部分，配套的實(shí)施應(yīng)用才能充分發(fā)揮其的最大功效。如果僅擁有不足三年的數(shù)據(jù)積累，同時(shí)系統(tǒng)又不夠完善，則開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)分模型存在較大的風(fēng)險(xiǎn)，模型穩(wěn)定性將不足以支持業(yè)務(wù)持續(xù)開展。所以采用專家經(jīng)驗(yàn)的評(píng)分模型既符合實(shí)際需要，又在一定時(shí)期內(nèi)具備穩(wěn)定性。同時(shí)運(yùn)用自有客戶進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證以及校準(zhǔn)，使得模型切合自行業(yè)務(wù)，在實(shí)施、投產(chǎn)過程中項(xiàng)目難度也較為適中。同時(shí)上線后定期進(jìn)行監(jiān)控，確保評(píng)分模型的適用性。
對(duì)于積累足夠數(shù)據(jù)的銀行，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)分模型能夠更好地適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展，同時(shí)結(jié)合行內(nèi)自身系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃，分步驟進(jìn)行落地實(shí)施，逐步在貸前、貸中、貸后三個(gè)環(huán)節(jié)充分利用各類評(píng)分模型，達(dá)到全流程數(shù)據(jù)決策的目的。
數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)驅(qū)動(dòng)力。評(píng)分模型是在統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)上，結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，得出的具有普適性的工具。因此數(shù)據(jù)積累就成了重中之重。在開發(fā)中過程中可發(fā)現(xiàn)，由于對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度不足，部分關(guān)鍵信息收集上出現(xiàn)了遺漏或缺失，對(duì)后期模型建設(shè)產(chǎn)生了重大影響。因未來模型的準(zhǔn)確性完全取決于數(shù)據(jù)收集的全面性，筆者建議，在業(yè)務(wù)開展過程中，盡早實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化（如征信報(bào)告電子化、黑名單電子化等），如果無法進(jìn)行系統(tǒng)化，應(yīng)第一時(shí)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄（如各類清單資料）。如在實(shí)際業(yè)務(wù)中發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)歐美經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，自有房產(chǎn)客戶普遍信用較好；而數(shù)據(jù)分析顯示，國內(nèi)擁有房貸的客戶才更注重信用，風(fēng)險(xiǎn)更低。
業(yè)務(wù)開展，穩(wěn)定很重要。以北京銀行為例，一期項(xiàng)目雖然開發(fā)的是專家經(jīng)驗(yàn)的評(píng)分模型，驗(yàn)證也僅運(yùn)用北京地區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行。但實(shí)際上運(yùn)用3年后模型仍未發(fā)生較大退化，同時(shí)在異地分行的申請(qǐng)上，評(píng)分模型仍能夠產(chǎn)生很好的效果。二期項(xiàng)目的數(shù)據(jù)分析也顯示，在我行的發(fā)卡地區(qū)上，模型無較大差異，能夠通用。商業(yè)銀行除新業(yè)務(wù)外，大部分傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的政策不會(huì)發(fā)生較大的變化，故在一定經(jīng)濟(jì)周期內(nèi)，評(píng)分模型大體穩(wěn)定，僅需要對(duì)個(gè)別變量進(jìn)行微調(diào)即可。
數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)兼得的精英團(tuán)隊(duì)。項(xiàng)目開發(fā)中，如果希望縮短進(jìn)度，需要挑選精英團(tuán)隊(duì)，同時(shí)熟悉系統(tǒng)與業(yè)務(wù)。開發(fā)評(píng)分模型需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、細(xì)分分析、模型確定、模型驗(yàn)證等眾多環(huán)節(jié)，任何一點(diǎn)都是業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合的關(guān)鍵點(diǎn)。尤其是針對(duì)小銀行以及城商行，人員不具備建模條件的情況下，主要依賴第三方咨詢公司，這樣更需要行方核心人員的充分介入。
評(píng)分模型開發(fā)人員參與開發(fā)。在整個(gè)項(xiàng)目中，并不是評(píng)分模型開發(fā)完畢項(xiàng)目就結(jié)束，評(píng)分模型的部署實(shí)施同樣關(guān)乎項(xiàng)目的成敗。模型的實(shí)施基本上是對(duì)開發(fā)的重現(xiàn)，每一點(diǎn)都至關(guān)重要，反復(fù)的確認(rèn)需求細(xì)節(jié)，才能夠保證項(xiàng)目事實(shí)準(zhǔn)確。筆者建議此處需要模型開發(fā)人員全程參與，保證質(zhì)量。
客戶化評(píng)分模型未來的發(fā)展趨勢(shì)
目前，國內(nèi)外評(píng)分模型建設(shè)項(xiàng)目，大部分仍采用傳統(tǒng)的費(fèi)埃哲評(píng)分體系，也就是利用邏輯回歸，針對(duì)的變量或衍生變量進(jìn)行模型建設(shè)，目標(biāo)變量明確，基本上包含是否違約、是否適合營銷、是否符合特定維度要求等。費(fèi)埃哲評(píng)分體系在應(yīng)用中有著方法通用，建模過程標(biāo)準(zhǔn)化、流程化，部署應(yīng)用較為簡單等諸多優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)模型穩(wěn)定性較好，故深受商業(yè)銀行的青睞。
但隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展，獲取數(shù)據(jù)的廣度和深度不斷加大，很多變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力非常微弱，但是如果收集足夠多的變量，其預(yù)測(cè)能力將出現(xiàn)質(zhì)的飛躍。在模型建設(shè)方面，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)開始摒棄傳統(tǒng)的邏輯回歸模型，進(jìn)而采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，從而開發(fā)出強(qiáng)大的預(yù)測(cè)模型。
隨著依托大量征信數(shù)據(jù)的中征信數(shù)字解讀即將投入使用，以騰訊、阿里為后臺(tái)數(shù)據(jù)的第三方征信評(píng)分也逐步完善。自有評(píng)分體系尚未完善的銀行，可以充分借助第三方評(píng)分來迅速擴(kuò)大自身規(guī)模，同時(shí)積累自身數(shù)據(jù)，以達(dá)到開發(fā)自有評(píng)分的目的。由于無法獲知這些評(píng)分的具體計(jì)算方法，建議在進(jìn)行充分?jǐn)?shù)據(jù)驗(yàn)證后再確定是否應(yīng)用，或進(jìn)行部分測(cè)試后再大規(guī)模應(yīng)用。
信用評(píng)分模型的未來，就是信貸業(yè)務(wù)的未來，從國外的發(fā)展來看，做大、做強(qiáng)并不是銀行的競(jìng)爭(zhēng)力，做精做細(xì)才能夠?qū)崿F(xiàn)利潤最大化。金融危機(jī)的發(fā)生對(duì)傳統(tǒng)的信貸風(fēng)控手段提出了重大的挑戰(zhàn)，巴三的出現(xiàn)正是為了防范這種全球性風(fēng)險(xiǎn)。作為巴三的根基，評(píng)分模型是否準(zhǔn)確決定了信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)的衡量是否準(zhǔn)確。相信未來微信、微博等大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將逐漸進(jìn)入模型變量，從而使風(fēng)險(xiǎn)無處遁形。
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