9月18日訊,識別風險、控制風險和處置風險的能力是直接決定互聯(lián)網金融機構能否生存和發(fā)展的核心因素。
在風險集成的應對策略上,要考慮哪幾個環(huán)節(jié)?獨角金融通過多位業(yè)內人士的專業(yè)分析帶來有關風控策略的干貨分享。
一、征信設計環(huán)節(jié)
捷越聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席風控官王曉婷關于風控向獨角金融分享以下觀點。
信貸風險被區(qū)分為欺詐風險及信用風險兩個主要組成部分。
前者是借款人缺乏還款誠意,在進行申請時存在主觀騙取借款想法或行為的風險;后者是借款人無主觀欺詐,但由于自身經濟能力所限,無法按時清償借款的風險。
部門分工合作
首先在風險管理部門設立架構上就針對不同風險進行有效甄別,以及精細化管理。
其中,信貸管理部負責借款人信用風險評估;綜合管理部負責借款人欺詐風險評估、風險評估操作稽核,數據分析,以及產品規(guī)劃和風險政策制定;數據應用部負責業(yè)務模型的建立、應用,以及維護。
三個部門分工明確,在各自擅長的領域進行精細化作業(yè),并統(tǒng)一管理,每周進行信息匯總,通過分享過去一周內各在自工作范疇內發(fā)現(xiàn)的風險點,不斷完善作業(yè)流程及風險控制策略,最大程度上降低風險的發(fā)生概率。
應用風險數據
由于我國征信工作起步較晚,征信體系尚不健全,加之互聯(lián)網金融行業(yè)出現(xiàn)時間較短,消費金融行業(yè)正面臨著信息孤島的困境,以至于資金出借人往往處于信息劣勢,無法了解到借款人的全部真實信息,從而蒙受損失。
通過建立信用信息共享機制,加強金融基礎設施建設,與銀行以及隸屬于銀監(jiān)會的中國互聯(lián)網金融協(xié)會建立合作關系,以獲取和上傳借款人歷史信貸業(yè)務數據。
另一方面,同征信行業(yè)開展大范圍合作,與已獲取個人征信牌照機構、數據公司進行系統(tǒng)級對接,實時獲取借款人基本信息、經濟能力、行為軌跡等多維度征信數據,以完善客戶畫像,力爭做到全方位、無死角的對借款人進行信用評估。
此外,授信評審中心下屬數據應用部作為公司建模團隊,利用公司客戶信息,結合眾多外部數據,建立起適合公司客群特點的反欺詐模型和信用評分模型,以判斷每位借款人的違約概率,為風險管理工作提供強有力的支持。
二、貸前階段關注點
貸前市場可以再細分兩大塊,一塊叫預審批,一塊叫預授信。
預審批通過把差的渠道的差的客戶排除在外,有效地降低企業(yè)的審批成本。
審批環(huán)節(jié)設計時, 最重要是注意審批流程,另外額度會分成初始額度和最終額度,配合市場開拓,可以先做預審批,先有初始額度,再根據最終審批結果有最終額度。
三、貸后監(jiān)測重點
真正的貸后風控不是等到客戶發(fā)生逾期了,而是從把貸款放給這個客戶開始,就有必要開始監(jiān)測。
貸后風控可拆分成兩部分:貸后監(jiān)控和貸后催收。先做監(jiān)控是需要提前預知可能產生的風險,幫助企業(yè)減少一些風險上的損失。
監(jiān)測設計環(huán)節(jié)的重點:
第一是監(jiān)測還款用途是否與當初申請的時候是一致的。
第二是監(jiān)測還款能力是否持續(xù)。
第三部分比較困難,就是監(jiān)測客戶貸后的還款意愿是否還是與申請的時候是一致的。
貸后監(jiān)控如何做:
一是有好的分析型人才和策略型人才;
二是需要系統(tǒng)和工具的輔助。因為監(jiān)測客戶或監(jiān)測產品,這些能夠幫助快速甚至實時更新信貸數據。
三是在應對策略,根據策略必須決定繼續(xù)縮或放的手段或政策,可以有效地提升企業(yè)的信貸業(yè)務品質。
四是催收。根據研究,客戶一旦發(fā)生逾期,催收的最佳黃金時間一般是3-7天。所以在逾期的第一天,就可以跑出欠款人的逾期名單、逾期報表,開始執(zhí)行催收手段。
- 美科技七巨頭遭特朗普關稅血洗 市值蒸發(fā)14萬億
- 特斯拉市值一夜蒸發(fā)超6400億元,美股科技“七巨頭”陷入調整區(qū)間
- 阿里巴巴于上海新設智信普惠科技公司,布局多領域技術服務
- 馬化騰短暫登頂中國富豪榜,騰訊科技與股價雙輪驅動成關鍵
- 本地生活賽道:2025年紅海變“血?!?,平臺競逐白熱化
- 義烏哪吒小商品熱賣:緊跟《哪吒2》熱潮,一天賣幾百套
- 美恢復接收中國包裹,貿易政策突變引發(fā)物流界震蕩
- DeepSeek或再掀波瀾,可能對美股市場造成新一輪打擊
- 谷歌股價暴跌:收入增長放緩,人工智能支出引投資者擔憂
- 華為去年銷售收入超8600億元:ICT基礎設施穩(wěn)健,新業(yè)務快速發(fā)展
免責聲明:本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時,應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。