IPC信貸技術下的小貸審核

文/楊舟

IPC信貸技術下的小貸審核

文/楊舟

IPC信貸技術的核心內容在于通過信貸員與客戶的交流問答，還原小微客戶的財務報表與現金流，并通過與客戶的互動收集“軟信息”，以此評估客戶的還款能力與還款意愿。

從國際和國內經濟發展的歷程上看，中小企業在創造就業機會，解決民生問題上具有極為重要的作用。我國也一直在小微信貸領域探索符合中國國情的發展技術。最近幾年，中小微企業金融市場得到了快速發展，成為各大金融機構戰略性擴展的重要領域。

除了來自新興互聯網金融公司的競爭，小貸公司面臨著來自業務不斷下沉的商業銀行的競爭。如何在新時代找到自身定位，用信息技術與大數據包裝，是互聯網+時代小貸公司轉型的重要課題。

IPC小微信貸技術的實踐

IPC小微信貸技術源于一家德國公司，全稱為“德國國際項目咨詢公司”，是一家專注于商業銀行設計和實施小額信貸咨詢項目（傳統的咨詢服務與承擔項目實施的管理責任相結合）的公司。IPC公司有20余年為小企業提供金融服務的經驗，在10多個國家運作的微小貸款項目，歷史平均不良率低于3%。

IPC信貸技術的核心內容在于通過信貸員與客戶的交流問答，還原小微客戶的財務報表與現金流，并通過與客戶的互動收集“軟信息”，以此評估客戶的還款能力與還款意愿。其核心理念在于“客戶撒一個謊，就需要用很多個謊自圓其說”。信貸員通過不斷收集信息，交叉驗證信息之間的邏輯關系，調動自己的分析能力判斷一個借款人和借款企業是否存在隱性負債或不合常理的地方。

IPC一整套信貸流程的嚴謹性和邏輯性可見一斑，而許多經驗也證明，遵循這一套信貸技術的放貸機構都可以把貸款質量的不良率控制在一個非常有競爭力的百分比。相比于信貸工廠的“打分卡”體系，IPC技術有著強調“實地征信”的特點，加之與客戶面對面交談收集的軟信息，可以極大程度地降低資產造假的可能性，充分披露資產風險。特別在中國普遍征信體系不完善，廣大小微企業主沒有完善的財務報表制度的體系下，IPC無疑是非常適宜小微企業法人無抵押貸款的一項技術。

然而IPC技術對信貸員的依賴和對嚴謹性的要求也是一把雙刃劍。當一筆貸款以信貸員的主管判斷為導向時，在貸款本身的風險可以被披露得十有八九的時候，信貸員本身的道德風險成為了一個黑匣子。而對于信息交叉驗證的高素質要求和非標準化流程特點，也導致了IPC體系下的放貸機構很難適應快速擴張的需求，且有著較為長的培訓周期。因而，有專家提出本地化運營機構會更適合IPC技術，因為戰線不長，人員道德風險易于控制。而信貸工廠適用于廣闊的、多地復制和跨文化的環境，更能兼顧效率與管控的平衡。

相比于信貸工廠，IPC信貸技術在小微企業法人無抵押貸款這一市場的資產質量控制上的明顯優勢更適合我國國情。而在信息技術和大數據高度發展的今天，運用IT系統手段和大數據分析模型，可以極大地彌補IPC技術下的道德風險較高以及擴張速度較慢的缺點。此外，信息系統的運用還能實現小貸資產風險的量化定價，推動小貸資產證券化的過程，為小貸公司降低融資成本。

互聯網+IPC=重新定義小微金融

IPC小微信貸技術作為成熟而穩定的信貸模式，如何減少對人的依賴，提升其效率，降低其道德風險，增加標準化程度成為了一個重要課題。而近幾年移動互聯網信息技術的迅速發展給出了一個全新的答案。

信息系統對放貸流程的效率提高。如果小貸公司使用一套2.0版本的貸款調查系統、審批系統、風險管理系統，信貸員通過移動終端實時收集借款人數據嵌入第三方驗證信息，審批人及時針對借款批注，貸后人員有針對性地對某些貸款節點加強催收，管理者實時掌控資產分布情況和信貸員放貸分布，無疑將極大提高IPC信貸技術的放款速度。

當前信貸員進行現場征信的做法：攜帶進行耗時約2-4小時的初部信息記錄，如貸款人基礎信息、經營情況、資產負債表及損益表信息，并在獲得初步信息后耗時4-8個小時進行表格整理和分析，而耗時較長源于現場資料的再次整理、報表整合以及數據計算。

在信息系統的武裝下，全新的信貸流程將是這樣：

信貸員在現場用移動終端直接錄入現場調查的初步數據同時完成公安部身份驗證，第三方黑名單查詢，經營信息查詢，其他征信報告查詢。與此同時，被指定的審貸會成員能夠實時查看貸款信息調查情況，直接詢問在現場調查的信貸員可能的問題，避免信貸員經驗不足導致需要來回進行現場調查，也為審批人“預習”需要審批的貸款。

信貸員完成現場調查后，基本信息已經由服務器處理完成，財務報表的基本數據完善之后，各比率的計算、經營歷史及信貸歷史可直接由電腦端的界面展示。信貸員提交資料后，該貸款直接就可以進入審貸環節，而由于之前審貸會直接掌握并指導現場調查，將會大大降低貸款被拒絕再重新調查的時間浪費。

信息系統對道德風險的防范

IPC小微信貸技術特點是對于某筆貸款，從營銷一直到貸款回收都由同一個信貸員負責。這樣的制度安排在與客戶對接的時候有著優勢，但是也非常容易出現道德風險。當信貸員受到業績壓力時，信貸員與客戶合謀，對客戶的信息進行造假，就出現道德風險，造成損失。甚至，熟悉IPC交叉驗證模式的信貸員可以自己編制一套假信息、假報表來充當資產。

除了制度上的改良，例如將營銷、調查和審批人員職能分開，信息系統移動終端技術，行為模式識別技術，以及心理學圖譜反欺詐技術可以將道德風險下降到最低程度。

調查審批方面：移動終端可以追蹤信貸員現場調查地址，并與其客戶實際地址做對比，確認信貸員調查的真實性；系統可以統計信貸員現場填寫信息的時間，欺詐或偽造的資產在系統錄入的時間上會有行為偏差；利用心理學圖譜反欺詐模型可以分析信貸員及客戶是否有欺詐傾向。這些新技術的利用可以大大降低小微貸款的道德風險。

貸后方面：對于各風險等級貸款，信息系統可以籌劃出最佳貸后管理組合策略，讓合適的貸后管理人員跟進不同等級的貸款。系統按時查詢客戶黑名單信息，第三方征信信息，如有重大變化可以及時提示系統指定的貸后管理人員進行跟進。貸后管理不再是該貸款的調查人員而是系統根據一定策略指定，可以最大限度降低道德風險。信息系統不僅僅給小貸一個好用的工具提高工作效率，信息系統本身記錄的數據對于小貸的轉型和發展有著更廣層面更深層次的助力。

IPC小微信貸技術的信息收集維度高達500多項，加上信息系統帶來的行為模式維度以及心理圖譜維度，形成了廣闊的可分析的有效數據。傳統的小微金融機構在紙質辦公和傳統的系統下，缺乏系統性的數據整理和分析能力，對這些有效的硬數據和軟信息沒有合理利用。

而在整個信息系統的技術框架下，先進的機器學習技術可以對這些多維度的雜亂的數據進行數據處理，形成符合我國國情的一套針對商業小微貸款的風險定價系統。過去對于不同行業的數據，不同的交叉驗證項，都通過高級信貸員的經驗傳承給初級信貸員，存在著培訓周期和個人偏差。而通過信息系統和大數據整合傳統數據源以及新型數據源，把“學徒制”的IPC傳承模式用量化的方式呈現出來，將大幅度提高IPC模式的客觀性和調查審批效率。

在小貸融資難融資貴的情況下，資產證券化無疑是有效的融資手段。而資產證券化對于穿透底層資產的要求讓很多小貸公司望而卻步。在系統框架和大數據模型下，資產的風險定價透明，資產信息的真實性驗證，每一筆貸款可以被迅速資產證券化成標準資產。底層資產的高度透明和可監控性也可以大大提高小微金融機構的可信度，提高資產本身評級，根本上降低其融資成本。

近幾年快速發展的移動信息技術、大數據技術、互聯網技術使得IPC小微信貸技術遇到了一個嶄新的變革窗口期。如果將移動終端跟蹤監控技術，機器學習大數據模型技術，互聯網信息技術與IPC技術整合，將能夠重新定義小微金融，大幅提升IPC模式的貸款效率，防范道德風險，形成可被風險定價的標準資產，從根本上提升小微金融機構的透明度，降低其融資成本。

（作者系碁石金融創始人兼CEO，本文經《中國普慧金融》授權刊登，有刪節）