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央行版“信用評分”推出在即 會成中小銀行個人信貸利器?

  本報記者 辛繼召 深圳報道

  二代征信會成為個人的“信用身份證”嗎?這個問題的答案是極有可能。

  4月16日,21世紀經濟報道記者注意到,央行即將上線的二代征信報告中,將新增“個人信用報告數字解讀”,推出針對個人的“信用評分”,并給出該評分所處的“相對位置”。

  不過,該評分采用何種維度的數據、模型仍不得而知。

  對于中小銀行,可否通過該“信用評分”縮小與大型銀行的競爭差距,業內人士表達了謹慎的樂觀。

  一方面,央行權威的信用評分將將給中小銀行的個人信貸等業務打下基礎,便于把握個人資信情況;但另一方面,針對每個地區、每家銀行具體的風險偏好,銀行仍應適當加大本行金融科技方面的投入。

  信用評分黑箱

  央行雖未給出“信用評分”數據模型,但在二代征信報告中,會給出該信用分的“相對位置”。

  “相對位置”,即取值為0到90之間的整數。當取值為N時,說明信用評分相對位置大于N%。當無法評分時,該數據項返回“-1”,會說明用于數字解讀的分數影響因素或無法評分時的原因。

  業內人士認為,該評分或與美國各征信局采用的FICO評分相似的思路,針對個人信用狀況打出一個信用分。

  美國三大信用管理局都使用FICO評分方法。FICO評分的實質是應用數學模型對個人信用報告信息進行量化分析,但FICO信用評分的計算方法也從未向外界公布。各部分因素大致權重為:以往支付歷史占35%;信貸欠款數額占30%;立信時間長短占15%;新開信用賬戶占10%;信用組合類型占10%。FICO評分的理論分值在300-900分之間,評分越低,表明信用風險越大。

  在國內,基于評分模型評估信用風險已成為銀行的主要風控策略,各大銀行引入評分卡的風控理念,主要應用于信用卡發卡、信用貸款發放、小微企業融資等。

  例如,中國銀行在2018年財報中稱,對個人客戶采用標準的信貸審批程序評估個人貸款的信用風險,采用基于歷史違約率的評分卡模型計量信用卡的信用風險。

  中信銀行也在財報中表示,運用評分卡等零售信貸風險計量模型,結合邏輯化的業務規則,有效識別及管理信用風險。引入第三方外部數據,加大個人信貸數據的深度挖掘力度,完善個人信用畫像,探索搭建反欺詐模型。

  建行則將評分模型應用在小微企業融資上。該行在財報中表示,研發新版小微貸款評分模型,優化境內金融機構評級模型、地方政府評級模型和風險限額模型等。

  中小銀行信貸利器?

  從監管的角度,央行推出自己的信用評分,也有拉平大型銀行和中小銀行在市場競爭中的先天差距,彌補中小銀行在金融科技大潮中的投入力度過度的難題。

  信用評分應用廣泛。一位華南大行人士表示,該行當前在金融科技領域的需求之一,是通過大數據給出較全面的客戶信用評分、個人資信和消費需求,通過信用、資信、消費需求數據實現信用卡和分期業務的自動審批,給出相對合理的信用額度,實現秒批秒貸。

  另一大行人士認為,若央行推出個人信用評分,中小銀行可以參考該分數作為評判客戶的標準。中小銀行缺乏足夠的數據建立風控模型,通常向大數據征信公司購買客戶評分或數據模型。

  中小銀行的這一困境,也稱為當前“助貸”業務得以發展的原因之一。多家上市互聯網金融公司2018年財報顯示,來自持牌金融機構的資金規模迅速增長,助貸模式成為其收入的主要來源之一。

  大數金融首席風控官漆瑾聲認為,央行信用評分是一個針對全體有征信人群的通用型評分,覆蓋樣本量大,樣本時間跨度長,具有無可爭議的權威性。但央行征信評分不會取代各家機構自己的信用評分。

  漆瑾聲認為,原因在于,各家銀行機構有自己獨特的客群。作為一個覆蓋所有征信人群的評分要兼顧全體,在局部客群上不可避免會失去一些聚焦性或針對性。央行征信評分的開發樣本主要來自于銀行的傳統優質客群,對于風險相對下沉的人群模型效果會偏弱一些。這部分客群非銀行傳統客群,是目前市場上“助貸”機構的主要放貸對象。此外,對于一些特殊客群,比如小微企業客戶,模型也會比定制化模型效果要差,這是模型樣本偏差性造成的。

  “央行的征信評分,主要目的是為了健全全社會的征信體系,不是專門針對各類不同貸款產品的具體業務目的而開發,商業目的要淡一些。”他表示,具體到各個細分客群、細分產品的信貸業務,各家銀行和金融科技公司的定制化評分更有針對性,仍然有其不可替代性。

  (編輯:李伊琳)

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