試論數據時代商業銀行消費金融業務風險管理實踐

戴文芳

【摘要】近年來我國居民消費增速加快，國家層面也相繼出臺消費金融政策，從實踐來看消費金融在資本占用少的同時還具備可觀的收益率，正由于此特性，其得到多數商業銀行的青睞。本文從消費金融業務的角度切入，探尋銀行在此方面的風險管理策略，體現在風險預測、識別以及控制等方面。

【關鍵詞】消費金融;商業銀行;風險管理

以海量數據為基礎，為之創建模型并展開定量風險，從中探尋可行風控方法，此途徑對于商業銀行的風險管理具有積極意義。銀行借助以大數據為代表的相關數字化技術，通過數據分析手段以達到創造價值的效果，并基于金融業務的特征創建反欺詐模型以及切實可行的風險預警機制等，實行多重手段為其發展提供幫助。

一、消費金融業務風險分析

（一）欺詐風險

銀行在面對客戶時不具備準確判斷其信息真實性的條件，由此引發欺詐風險。根據歷史經驗，欺詐行為可從三個角度加以分類：從交易階段的角度來看，有申請期和交易期所產生的欺詐行為;從欺詐主體的角度來看，有第一方和第三方兩種欺詐行為;從交易渠道的角度來看，有線上和線下兩種欺詐行為。從發生機制來看，基于場景的消費信貸是主要前提，盡管此時的資金、信息均處于閉環的狀態，但依然不具備完全杜絕欺詐的條件。對于第一方欺詐，其指的是借款人以購買商品為手段，在獲得相應商品后以某種形式實現變現，從而達到資金套現的目的，這種欺詐行為的特殊之處在于部分場景提供方反而會成為欺詐行為的幫助者，如為其提供回購服務。對于第三方欺詐，其鮮明特征在于批量制造虛假交易，其基本方式是借用消費者身份獲得一定數額的消費貸款，經過商家由少積多的過程后，將會形成大規模的低成本純信用貸款，且全程均未占用任何自身信貸額度。上述所提出的兩種欺詐行為并不一定會引發貸款損失，但通過產品向“現金貸”形式轉變的途徑，信貸業務的逾期風險將逐步提高。

（二）信用風險

作為較典型的風險，信用風險的產生與交易對手未履行契約義務有關，指的是此情形下所引發的經濟損失層面的風險。具體至個人消費信貸業務而言，此領域的信用風險成因可歸結為兩方面：第一，消費貸供給機構在分析工作中的失誤，具體指的是對消費者的信用以及資金等方面的狀況缺乏準確的分析，消費者希望獲得消費貸款，但礙于其自身不具備還款能力，因此會出現偽造個人信用記錄的情況。第二，在多方面外因的作用下導致消費者喪失原有的還款能力，如資金缺乏流動性，此情況下消費者還款難度較大。

（三）套利風險

此類風險在“現金貸”產品中表現得極為明顯，在客戶發出申請后，采取的是款項直接代入其賬戶的方式，但由于后期銀行對該筆貸款缺乏全面的管控，無法實現對其使用及流向的約束，消費者則會借消費之由將該筆貸款用于股市等領域，以期從中獲得利差。此時，消費貸款的性質發生轉變，若投資產品存在風險事件，消費者極容易違約。

（四）共債風險

此類風險的特點在于借款人的債務源自于不止一家的金融機構，原因在于消費需求大于收入能力。盡管各類規模金融機構的信貸數據都能夠被完全的納入央行征信，但諸如P2P平臺等領域的借貸數據則具有隱蔽性，對于商業銀行而言只能以推測的方式進行分析。由于借款人“債臺高筑”，其資金鏈極為脆弱，伴隨明顯風險。

二、數據驅動商業銀行消費金融風險管理實踐

（一）豐富數據獲取途徑

根據現階段的行業發展狀況，依托于大數據等相關技術可為防范欺詐風險提供重要支持。從實踐來看，大數據已經為反欺詐風險管理提供了支持，例如針對客戶申請信息所開展的真實性驗證，銀行能夠更為全面的掌握客戶征信等多領域信息，從而達到交叉驗證的效果。

（二）加強風控模型建設

以各類消費金融產品的特性為依據，創建其風控模型，通過對大數據的合理應用，能夠為初始授信模型提供支持，其原因在于大數據可以深度發掘客戶行為數據，從而幫助銀行在面對授信額度需求時作出更系統的分析，并確定更為可行的初始額度策略。

（三）預警套利風險

面對所發生的各類套利風險，銀行要形成正確的認知，針對收入支出錯配的問題，必須通過消費金融回歸的途徑加以解決，強有力的打擊套利行為。基于大數據等相關技術的應用，實現對風險的高精度預警，從而降低套利風險。第一，依托于大數據技術創建用戶畫像，準確掌握其消費習慣，評估套現可能性，從而確定與消費需求相適配的授信額度。第二，基于大數據分析方法，可針對各類貸款資金流向執行全方位的跟蹤，從中捕獲可疑資金交易，例如借款人挪用貸款、使用理財產品等途徑而發生的交易。第三，從貸后監控的角度來看，若該階段內發現資金被異常應用的情況，如投入到高風險領域時，將及時出發風險監控預警，實現對客戶授權額度的靈活調整，并合理變更期限。

（四）提高數據共享水平

根據共債風險的特點，創建一套具有高度共享特性的信息平臺具有必要性，應聯動各類規模的消費金融提供方，將其有效接入央行征信系統，對針對各類持牌互聯網小貸公司，考慮到其特殊性，必須強制性接入。從現階段的共債率判斷機制來看，其依然采取的是間接獲取的途徑，此過程中涉及到大量第三方數據的調取行為，存在質量參差不齊的問題，商業銀行為實現交叉驗證，則要從多個數據源中獲得相關內容，隨之增加征信成本，且效果欠佳。因此，加快數據共享是當務之急。

三、結語

放眼未來發展方向，消費金融的核心競爭力其本質上指的是風險管控能力，是以海量數據建模為基礎而展開的定量分析能力。面對消費金融業務風險，創建全面的風險管理機制無疑是未來商業銀行有效規避此類風險的重要途徑，且是在數據時代任何一家商業銀行穩固發展地位的必要手段。

參考文獻：

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