夏靖信和恐吓借款人 信和大金融:小额信用借款风控模式深度解析

P2P是一种借款人和出借人之间直接发生借贷关系的业务模式, P2P的风险之一,就是借款人不能偿还借款的风险。信和大金融带你深度解析小额信用借款风控模式。

无论哪个借款人总会有偿付不了借款的可能性(或者叫概率),所有金融类公司的业务模式都是建立在会发生坏账的前提下来运营的,只要收取的借款利差(即向借款人收取的利率减去出借人收取的利率)高于员工和办公成本加上坏账的成本,这个公司或者P2P平台就能持续运营下去。

有坏账并不可怕,只要你对于借款人群有风险定价能力。打个简单的比方,借给1000个人每人1万的借款,这1000个人里面有2%(20个人)坏账了,那么你的坏账成本就是20万,如果问这1000个人收了10%的利差,利差收入是100万,除去员工和办公成本后,还是能够盈利的,但是如果你审批通过放款的这1000人里面有10%的坏账(100个人),那坏账成本就是100万,显然利差收入是覆盖不了公司所有成本,那么长此以往这个平台就会倒闭。

但是如果P2P公司在审批通过这1000人借款请求的时候,当时就能判断这批人群的坏账概率在10%,那么你也可以定更高的利差(比如15%,而且这些人由于在其他更低利率的银行那个得不到借款,因此能够接受这更高的借款成本),那么150万的收入也能够覆盖坏账和其他成本了,这就是说明这个业务模式的核心在于,对这些借款人群的违约概率判断,因此平台自身的风险定价能力是非常重要的。

小额无抵押借款风控模式。

首先,坚持“小额分散”。先说一下”分散“在风险控制方面的好处,是能够保证借款主体还款概率的独立性,即借款的客户分散在不同的地域、从事行业、年龄和学历等等,这些分散独立的个体之间发生违约的概率能够相互之间保持独立性,那么同时发生违约的概率就会非常小。

比如100个独立个人的违约概率都是20%,那么随机挑选出其中2个人同时违约的概率为4%(20%×20%=4%),3个人同时违约的概率为0.8%(20%^3),四个人都发生违约的概率为0.

016%(20%^4)。如果这100个人的违约存在相关性,比如在A违约的时候B也会违约的概率是50%,那么随机挑出来这两个人的同时违约概率就会上升到10%(20%×50%=10%,而不是4%)。

因此保持不同借款主体之间的独立性非常重要。前几年金融危机的时候,浙江外贸企业都亏损,那么在这类企业的员工借款能力就受到影响,但是不会影响到在贵州的白酒类企业员工的还款能力。但是如果借款客户都集中在某个行业或者某个区域,就很容易受到一些事件的共同影响,比如借款主体都房地产企业,那么在房地产价格下行的时候,不同房地产公司的还款能力都会受到影响。

“小额”在控制风险方面的重要性,就是能够避免“小样本偏差”。举个例子,如果一个平台一共做了10个亿的借款,如果借款人平均每个借3万,那么是3.3万个借款客户,如果借款单笔是1000万的话,那就是100个客户,大家知道统计学意义上的“大数定律”法则,是需要在样本个数数量够大的情况下(超过几万个以后),才能越来越符合正态分布定律,统计学上才有意义。

这样如果坏账率都是2%的话,那么放款给3.3万个客户,其坏账率为2%的可能性要远高于仅放款给100个客户的可能性,因为有可能这100个客户存在小样本偏差,而导致坏账比较集中达到10%甚至更高,这就是统计学意义上的”小样本偏差“的风险,对应到p2p网贷上,那些做单笔较大规模的借款的网站风险更大。

其次,用数据分析方式建立风控模型和决策引擎。因为上面提到的要将借款做成平均单笔10万以下的小额借款,那么借款客户数量会非常多,如果用和银行类似的实地考察、模拟还原企业现金流量表、盘点企业存货等方式,那么做一笔小额业务的成本会非常高,也会导致这个业务不能持续,因此需要另一种审核模式,即采用类似国外信贷工厂的模式,利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体系,根据客户的行为特征等各方面数据来判断借款客户的违约风险。

客户的违约风险包括两个:还款意愿和还款能力。还款能力审核主要通过可验证的个人可支配收入和每月还款金额的比较来进行,还款意愿的影响因素包括年龄、从事行业、婚否还是离异、租房还是自有房、学历等等因素,甚至不同星座、血型的人,其还款意愿都是不一样的,如何根据个人的不同行为特征等数据来建立评分卡,判断其还款概率,是风控的核心内容。

决定还款意愿的主要因素是客户的违约成本,举个例子,你借给一个客户10万块钱,他可能不会因为这10万块钱而跑路,因为他的跑路成本,从新建立生活圈子,从新找工作的成本不止10万。

但如果你贷给他100万或500万,他可能就真的跑掉了。另外,大家可能觉得收入高的人还款可能性也大,其实实际情况刚好相反。

因此风控的核心方法在于,通过研究分析不同个人特征数据(这就有点类似大数据分析,因为一个人可以分析的维度超过5-600个,而美国的ZestFinance甚至称其分析维度超过4000个)相对应的违约率,通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系,来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度,并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中,来指导风控审批业务的开展。

大数据分析的例子在很多行业已经开始应用,比如Google搜索根据你浏览以往网页的习惯和偏好,会在右边摆放可能会吸引你点击的广告页面,淘宝也在用,每个人上淘宝页面看见的内容都是不一样的,因为他们会根据你以往购买商品的类别来摆放你可能会购买的内容。在金融业内,美国的Capital One是最早利用大数据分析来判断个人借款还款概率的公司。

通过数据分析来建立风控模型,固化到决策引擎和评分卡系统,建立信贷工厂模式的风控审核系统,对于小额信用无抵押借款类业务的好处包括两个方面,一是决策自动化程度的提高,降低依靠人工审核造成的高成本,二是解决人工实地审核和判断所带来审核标准的不一致性问题。

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