湖北：大数金融柳博：以前传下来银行快速发展数字小微信贷的痛点与突破路径

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在新的宏观形势和领域环境下，以前传来的银领域金融机构面对领域竞争、数字化转型和小额贷款任务的多重压力，构建数字小额贷款技术能力成为中小银行应着力处理的问题。 但是，不容易知道。 银行快速发展数字小额信贷有那些弱点吗？？ 怎么突破？

最近，北大核心期刊《银行家》刊登了许多金融理事长柳博文事件，从信用行业专家和领域实践者的角度，对上述问题发表了意见。

柳博认为，长期以来，小额信贷业务面临的风险无法控制、运营价格高、难以规模化的课题不是三角。 2019年初，中国人民银行行长易纲说，普惠金融口径的单户信用在1千万元以下的中小企业贷款不良率达到了6.2%。 可以说，在过去十几年里，使用以前传来的抵押和信用技术开展小型贷款的银行，无法实现风险、价格、规模三个目标的优化。

随着对金融科学技术的认识的加深，银领域已经充分认识到数字信用技术不能解读小额信贷的三角，是处理小额信贷难度的比较有效的手段。 在领域竞争、数字化转型和小额信贷任务的多重压力下，构建数字小额信贷技术能力成为中小银行必须着力处理的问题。 但是数字技术已经在费用贷款行业得到应用，带来了费用金融的爆炸性增长。 为什么小额贷款的数字化总是难以规模，银行创造自己的数字贷款能力有那些技术和理念上的障碍，突破路径在哪里？

银行为了建立数字化小额信贷能力存在着很高的技术门槛。

与数字营销、智能运营等业务模块相比，数字风控是数字信用技术的核心、难点，是金融机构最早建立的能力。 另一方面，在小额信贷行业，数字空气控制没有使用信贷行业迅速而广泛地应用是其技术门槛高是第一个原因。 对以前报道的金融机构，特别是中小银行来说，自行开发以数字风控制为中心的下一代小额贷款技术难度很高，价格很高。

需要大量比较有效的数据积累。 数字信用技术基于大量比较有效的数据。 比较有效的数据是经过清洗和验证的数据。 以最简单的学历为例，没有被验证，只有顾客填写的话，作为变量很难进入模型。 模型具有对比性，即使银行在过去几年发行了数百亿元的小额贷款，如果产品的金额、利率、期限、有无抵押等条款较多，也不容易对某个产品形成足够的数据积累。

即使与某客群的某个产品相比有足够的建模样本，经济形势的急剧变化也会使历史老数据缺乏预测的比较有效性，外部竞争的变化会使目标客群和历史客群产生偏差。 前期小额信贷业务没有足够的积累以前向金融机构传达的情况下，比较有效的数据是一大挑战。

需要足够的坏账准备金样品。 评分模型必须正确区分顾客不好的顾客，要求建立评分模型的数据有足够坏的样品，这意味着大的试行错误价格，小微贷的试行错误价格相对较高。 笔平均一万元的支出贷款需要数亿元坏账量的表现建立基本的风控模型时，笔平均十万元的小贷款需要超过百亿元的坏账量，对小型银行来说这种风险是无法承受的。

我需要专业化的数字空调团队。 银行被认为组建数字空调团队并不难，但事实并非如此。 真正有专业能力，经过实战考验成功的数据风控制专家实际上很少，有一定的视野，很少带团队去，在一些主要的一线城市外更难吸引。 数字风控制的信用理念与以前流传的风控制大不相同，能否融入现在的银行风控制系统，能否得到信任和迅速的发展，是很多银行面临的问题。 完美的数据风控制团队至少需要十几到几十人，银行需要决心投入人才。

需要规模效应。 要个别发挥数字小额贷款技术的特征需要业务上的规模效果。 对中型银行来说，后期可以实现规模效应，但需要前期的2、3年数据积累和充分的反复试验样品，时间和经济价格很高。 对于小型商业银行来说，除了面临与大中型银行同样的问题外，还需要更坚定的信念和计划来超越规模经济的门槛。

银行对数字小额信贷技术的认识存在错误。

数字信用技术不仅利用大数据构建模型，而且是从产品到营销、从风控到思考的完美系统。 在实践中，你会发现很多银行对数字信用技术有一点片面的认识。

误区一:数字信用技术的关键是大数据。 数字信用技术的内涵不仅是大数据或大数据的风控，而且是协调的数字化运用系统，需要匹配的数字化产品、数字化营销、自动化运用和全生命周期的信用管理。 数字信用系统是大数据、人工智能、云计算等一系列尖端技术的综合运用，需要对信用逻辑和顾客有深入的理解。

近年来，税收、发票、订单、物流、司法等数据的开发应用是主流微风控制的数据源，具有一定的比较有效性，但依然存在数据伪造、延迟、与主体的关联性弱等问题，是纳税这样的强关联数据 这些数据在海外被称为替代数据，即在特征信号数据不足的情况下，用于代替并补充特征信号数据。 另一种立场是，中央银行的征信数据在比较有效性方面远远高于这些所谓的大数据。

大数据的作用是替代和补充，数据太杂质量参差不齐，大数据的选择和应用很重要。 在下沉客群中，多头贷款数据得到了比较有效的补充。 中央银行的征信对这个客群的贷款行为是不够的，但对高质量客群没有什么效果。 另外，这些数据的来源和质量与中央银行的征信相比缺乏规范而杂乱无章，数据可能来自各数据采用者的借贷新闻的共享和呼叫记录，来自顾客的借贷和催促消息，再用部分黑产取得，数据 因此，良好的应用需要关注基础数据形成的原理、数据合规性、客观性和相关性，以及数据整体的质量和稳定性，通过在各种客群和方案中的历史追溯来评价其比较有效性和适用性。

误区2 :拿到评分卡就能掌握数字空调技术的核心。 数字空调是一系列的决策工程，记分卡是其重要的工具之一，战略是如何采用该工具。 好的评分卡像宝刀，策略是刀法，没有名人只称宝刀为雄江湖。 在数字信用中，战略是数据驱动的量化战略，这与以前传递的信用技术中的信用战略相比，也许可以用机床和数控机床的精度差异来表现。 战略的应用比模型开发更灵活，更不公式化，说明了风控制者通过数据理解业务的方法，背后是人的能力高低。

数字化小额信贷技术的一个重要特征是以量化战略为风控焦点，采用政策规则+评价模型+量化战略组合方案进行风险管理。 比较不同的风险目标设计应用方案，通过各种分类决策树算法和优化算法实现目标、约束条件和变量的相对优化，使利用工具最大化，表明风控人员决定科学算法和业务应用的持续结合和提高

误区3 :可以在咨询项目中掌握数字空气控制能力。 我认为多银行选择了以项目咨询的形式金融科技企业提供的各种已经在其他金融机构或业务中成功的模式，甚至风控系统集，并据此掌握了技术和风控能力。 咨询项目的最大问题是不对最终的业务结果负责。 信用风险总是落后的。 这是因为大部分咨询项目都是面子项目.。 但是反过来想，能为结果负责的项目也确实不是咨询的收盘价格代码。

由于数字风控制是正确有效的，所以有必要根据客群的特征、数据变量、锚的风险指标定制开发记分卡模型。 建模是多种多样的机器学习过程，历史数据需要x、y变量。 现在大部分银行都缺乏某种客户群体和产品的x、y变量数据或历史数据管理不能满足模型开发的要求。 其他业务成立的风险逻辑不一定适用于其他地方，但这种情况下形成的记分卡模型只能是业务冷启动的第一步。 另外，数字信用是涵盖市场营销、风控、产品、运营的数字化业务系统，即使引入风控系统也无法处理业务系统整体的匹配问题，虽然看起来有风控技术，但处于没有业务的状况。

即使建立了整个数字信用运营系统，评价卡模型也有其生命周期，需要持续定期进行监视和验证，建立完善的指标系统和评价标准，解决模型监视过程中的各种各样的问题。 模型中的某个变量失效、应用客群的大幅度行为特征偏差、基础数据变动引起的变量分布变化、周期性变动等，有不同的处理方案。 风险管理的效果需要时间长的调整和验证，一次不重复的咨询合作往往只对本期的结果负责，显然不能长期跟踪风控效果继续优化，保证长期的效果。 银行必须掌握技术。

误区4 :数字信用技术还没有经过经济周期的考验。 首先，你必须理解信用风险包括微观、中观和宏观风险。 微观风险是指单一贷款的逾期风险，中观风险包括领域风险和地区风险，宏观风险是指经济衰退、金融危机带来的风险。 数字信用的模型战略只对微观风险负责，处理风险排名问题，不能管理中观风险、宏观风险。

宏观风险的典型优势是无差别打击，此时即使模型还有效，随着整体资产质量的下降风险也会提高。 新的冠疫发生以来，各类金融机构无论模型效果多么好，库存资产多少都受到了影响。 只从风控效果来说，此时收紧整体信用政策是管理风险的最明智的选择。

数字信用技术不能控制宏观风险，但它能早期感知，有助于早期识别系统风险，规划对策，这是数字信用技术应对经济周期的

数字信用技术力量的突破路径合作运营

普惠金融是中小银行寻求突破的业务行业，数字化转型是必然选择。 但是，基础能力不足，资源相对薄弱，中小银行要建立数字信用能力，需要在深入理解技术的基础上，从头布局，扎实投入，开放合作。

战术要明确。 首先，明确了服务这样的客群、自身的积累方式、差异化的特征在哪里、可以投入的资源等自身的定位和资源的发表，然后结合技术的理解计划快速的发展路径。 要建立完美的数字小额信贷自主能力，至少一个产品需要100亿以上的业务。 否则，固定价格将成为收益负担。

投入必要的资源。 这里包括至少两个基础设施人才引进和数据平台建设。 银行为了在与金融科技企业的合作中了解顾客，将外部技术转化为自己的能力，需要逐步建立数字空气控制团队。 风控人才需要银行自己吸引，特别是需要深入理解过去的战绩。 数据平台实现了内生数据、外部数据的集成和管理，是大规模数据技术应用的起点，可以用外部力量完成构建。

开放合作。 在具备人才和数据平台的基础上，引进有技术能力的金融科技企业的力量，有机会完全建立数字信用能力，包括高难度的数字化小额信贷技术。 选择的核心是供应商是否具有实战经验和可验证的表现，包括风险质量和业务量两个必要且兼顾的指标。

联合运营是中小银行建立数字信用能力的最佳选择。 共同运营是响应银行能力建设的诉求而产生的。 与咨询项目不同，大多只对模块化能力的建设和本期结果负责，联合运营的特征是银行和金融科技企业可以开展长时间的联合实战，根据银行的现状从客户、风控、产品到运营的各维度的德 近年来，大量金融向银行开放技术，共同建设产品，控制风气，共同运营服务越来越多的顾客，将数字小额贷款技术转移到银行，银行在业务规模上定量，并全过程 数金融通过参与长时间产品运营的陪同式服务，支持风控模式、系统、产品的持续迭代，确保合作银行掌握包括风险和产品能力、全流程运营能力在内的完美信用业务自主能力。

与以前传达的贷款相比，共同运营中的银行承担着业务风险，但风险表现更稳定，收益更大，银行的数字信用能力切实提高，早期开展共同运营的银行已经独立的产品设计，小额信贷业务

针对数字小额信贷技术的高技术门槛和试行错误风险，中小银行应考虑利用牌照这一稀缺资源，构建以银行为中心的合作平台，引进外力，迅速建立信用技术能力 随着信用产业专业化分工时代的到来，更多的银行与金融科技企业开展共同运营，引进数字信用技术，完成从注意、同意、学习到能力建设的过程，为越来越激烈的领域竞争积累内生力量。