快貸準入及授信模型優化初探

[摘要]文章針對快貸授信模型現狀及問題進行了分析，并在社保繳費數據以及個人所得稅等數據的使用;人行征信報告的使用;本行客戶數據的共享使用;存量快貸客戶的差別化營銷、定價幾個方面提出了優化策略和建議，以供同行業參考。

[關鍵詞]快貸準入;授信模型;優化初探

[DOI]1013939/jcnkizgsc201928034

1前言

“快貸”是中國建設銀行推出的個人客戶全流程線上自助貸款產品，客戶可以通過建行的手機銀行、網上銀行、智慧柜員機等電子渠道在線完成貸款，包括實時申請、批貸、簽約、支用和還款。便捷的申請流程、高效的審批效率使其成為消費金融領域的一款“爆款”產品，轟動2017年度的消費金融市場，一時無二，快貸以年度新增近1300億元、余額超過1500億元的業績完美收官。

然而，隨著同質性產品的先后面市，快貸的市場地位受到了一定沖擊，2018年度新增同比下降近75%，僅僅為336億元。2019年伊始，隨著同業線上產品紛紛采取低價營銷策略，快貸的市場地位受到了進一步的挑戰，優化完善快貸授信模型迫在眉睫。

2快貸授信模型現狀及問題

快貸授信模型是整合了客戶在建行的可支配金融資產、年持續穩定的現金流入量、歷史授信額度等指標，并用客戶的信用卡分期額度及他行信用貸款額度進行調整，再結合客戶的歷史信用記錄建立起來的。

由于無須客戶在申請貸款時自行錄入相關數據，一方面保證了授信所使用數據的真實性、準確性;另一方面也極大地提高了審批效率，實現了“秒申、秒批、秒貸”。

但由于在數據整合環節采取了人工干預措施，在客戶體驗、風險防控等方面仍需進一步完善。

（1）白名單制度。在授信環節，快貸采取了白名單制度，但并未實現企業級系統的數據整合，而采取了人工干預后對目標客戶進行預授信的做法。雖然“貌似”人工排除了部分風險，但在人工干預過程中難免出現大量長尾客戶無法納入白名單，這么做的后果就是：在線下推廣過程中，大量的客戶由于未被授信，快貸額度為零。既讓客戶體驗效果很差，也非常傷害推廣人員的營銷熱情。

（2）代發工資重檢制度。由于沒有實現數據的互聯互通，對代發工資單位的人員變動情況不能及時了解，為了保證代發工資客戶的準確性，快貸采取了代發工資重檢制度。但由于重檢頻率過低，經常發生部分已經不屬于代發客戶類群的客戶仍舊在代發客戶白名單內，一定程度上放大了風險。

（3）個人綜合授信管理。個人綜合授信的出發點自然是合理控制客戶的信貸風險，避免客戶超額授信，過度使用杠桿。但在實踐中，由于分期通與快貸共享授信額度，導致未優先營銷的產品處在尷尬地位：優先營銷的產品占了額度但并未發生業務，其他產品已經無額度可用。

（4）風險偏好。穩健的風險偏好在大中型客戶信貸業務上，甚至是零售信貸業務其他產品上，都沒有什么問題。但在快貸產品上，過于穩健的風險偏好卻給快貸產品的快速發展帶來了不利影響。具體而言，由于同業的同質化線上產品基本上都是對標快貸的，因此客戶群體在一定程度上是趨同的;甚至有的產品就看目標客戶是否是快貸存量客戶，如果是快貸存量客戶就可以輕松獲得信貸額度。對于同業而言，這無疑是一個快速獲客的手段，但由于快貸采取穩健風險策略，對于客戶在行外的授信額度進行全額扣除處理，導致大量優質存量客戶的快貸額度被清零，相當于把這部分客戶直接送給了競爭對手?？熨J卻要面對不斷去營銷全新客戶的局面，穩健風險偏好成為悖論。

另外，增信手段少，過于依賴內部數據也是快貸增長乏力的因素。

3優化策略及建議

快貸產品授信模型中外部數據的使用是優化快貸產品的首選出路，通過大量外部數據的使用，客戶的畫像必將越來越清晰，再輔之一些差別化的舉措，相信一定可以重現快貸的競爭力和市場地位。

（1）社保繳費數據以及個人所得稅等數據的使用。由于快貸產品初期授信模型是以客戶在銀行的存量金融數據為基礎建立的，雖然后期增加了公積金繳存數據，但數據維度仍顯單薄。個人所得稅數據和社保繳費數據如果能作為快貸客戶的增信依托必將大幅度提高客戶授信額度的準確性，也可以將客戶范圍擴大到非建行存量客戶。其中個人所得稅數據對于高收入群體的增信將提高其精準度，而社保繳費數據將大幅度提高低收入群體的授信準確性。以個人所得稅數據和社保繳費數據建立授信模型，既豐富了快貸客戶的適用群體，也更加準確地確定了客戶的貸款償還能力，對于快貸發展能形成有力的助推。

（2）人行征信報告的使用?？熨J產品在授信過程中是使用人行征信報告做排他處理的，并且有將本行房貸客戶的房貸數據作為客戶授信額度的調節指標。但從人行征信報告的使用上，對客戶他行房貸數據的使用確幾乎沒有涉足，秉著“他行的優質客戶即為本行潛在優質客戶”的理念，應盡快將所有客戶的房貸數據作為快貸的調節指標，這樣才能更加準確地確定客戶的風險承受能力。在使用人行征信報告時面對客戶的他行信用貸款采取了“一刀切”的扣減處理，筆者認為這是值得商榷的。如果競爭對手把精準營銷客群鎖定為快貸存量客戶，以價格策略進行精準營銷，相信大部分客戶無法拒絕低價資金的誘惑而選擇使用其信貸產品，如果“一刀切”地進行額度扣除，無異于將自己的優質存量客戶拱手讓給競爭對手。較為妥善的做法是以同樣的價格對客戶進行挽留，并提示客戶有超額授信的風險，并給予客戶一定的緩沖期，再決定是否將其額度清零似乎對客戶的體驗會更好些，且可以將優質存量客戶流失影響降至最低。

（3）本行客戶數據的共享使用。對于企業級的系統而言，客戶信息的實時共享既可以提高客戶畫像的精準性，又可以大幅提高基層網點營銷的效果。同時，從后臺進行授信模型的調整，更有利于從整體上把控產品風險。不論是代發工資數據、公積金繳存數據、客戶的AUM值，還是客戶房貸數據、信用卡交易數據甚至是普惠金融的數據，都可以從多個維度更精準地定位客戶，進而提高客戶快貸授信額度的準確性。

（4）存量快貸客戶的差別化營銷、定價。快貸產品面市已經三年有余，其間積累了大量的存量優質客戶，如何提高存量客戶的忠誠度是快貸必須要解決的問題。筆者認為對于優質存量客戶可以給予差別化的定價，對于連續多年使用快貸且沒有不良記錄的客戶可以根據客戶連續使用快貸的額度和事件給予客戶階梯性的價格優惠，直至利率降至基準利率。

作為一款互聯網產品，快貸營銷環節對于存款客戶體驗式營銷的挖掘還有很多工作，雖然目前快貸已經開始實施二維碼分享推廣，但對于如何激勵快貸存量客戶去傳播快貸產品遲遲未見有針對性舉措，筆者認為，存量快貸優質客戶對快貸產品的理解豐富了快貸客戶層面的產品認知，應當以利率優惠等措施加以激勵，這樣做既可以最大限度地增加快貸的影響力，又可以一定程度上提高客戶的忠誠度。

以上幾種想法，只是筆者在工作中形成的對快貸產品的一些淺顯認知，希望能作為他山之石為迅速提高快貸產品的市場競爭力貢獻一些微薄之力。

參考文獻：

[1]王首妃，馬云飛貨幣政策、房價與商業銀行風險承擔[J].中國市場，2019（1）.

[作者簡介]吳樹德，中國建設銀行北京分行房金部，副總經理。