从“数据风控”到“科学决策”——城商行内训干货

随着宏观经济发展动能减弱和互联网金融的快速兴起，城商行面临着诸多挑战。尤其是消费信贷业务受到冲击，线下渠道使用率大减等现状，都迫使城商行尽快做出转变。

但真正变革需要的不仅仅是技术，更需要全方面适配新的业务场景，包括如何获取客户、新的系统是怎么适应新的业务，还包括为了新业务所需要的核心技术团队以及支撑线上业务需要的数据。最关键的还是当前的组织架构是否适合互联网或者金融科技的业务。

传统的零售信贷业务通过线下获客后，资产、收入、负债等审核工作主要依靠人工完成。而数据风控将流程进行数字化处理，线上获客后将运营商、电商、多头借贷等环节通过算法进行审核，并做到实时放款。

所有的零售信贷风险管理始终是遵循同样的原理，本质是评估借款人的还款能力和还款意愿，而手段主要是通过对身份认定、借款用途、个人资产、日常收入、当前负债和短期变故六大方面的审核判定。

常见的数据推导逻辑有通过用户的历史产品去判定社会地位和资产状况，通过手机号码的稳定性判断社交环境的稳定性，通过电商的购买行为来推断收入水平，通过多头申请等信息来判断短期变故。相对比传统的审核方式线上数据审核大大提升了效率和准确度。

数据风控的本质是通过定量分析进行决策的“科学决策”方法论。定量分析不仅可以应用在风险模型评分中，更可以广泛的应用在包括风险策略、营销策略等业务的方方面面。所有的业务问题本质上都是数据问题。所有的量化分析一定要以真实的业务需求和业务逻辑出发，切勿过度分析和过度依赖数据进行决策。

我们的线上风控系统的逻辑更多是通过传统金融的逻辑，加上我们数据风控的思维，真正帮助合作伙伴理解我们到底用这种风控、这种数据的方式做风控要做一些什么事情。在这个过程中我们提供一系列服务，包括我们自主研发的可以进行自我规则迭代的引擎，还有自主研发的完全可视化配置的决策引擎。在过去一年多时间里面合作了几家银行，平均过件率在75%左右，不良率大概控制在0.5%左右，都是非常好的数据。

一旦提到互联网转型所有行业领导都说要做互联网无差别流量。但其实真正要实现是非常困难的，很多头部互联网企业的流量都不是无差别流量。对于城商行来说更没有这个优势。对于传统城商行的转型更加建议通过小步快跑的方式，那小步快跑该怎么跑？有三点建议：：

第一，就是头部互联网公司的联合贷款，联合贷款做对了可以带来很多东西。

第二，传统业务线上化，每一个城商行在所在的城市和区域都有代发工资的成本，有很多线下场景。原来这些业务都是在线下通过营业厅受理，比如人工审核。这种场景可以完成一个互联网升级，把整个业务放到线上来做。通过这样一个流程可以慢慢的体会互联网的产品和传统线下产品对我们技术、人员、制度上的要求到底有什么样差别。

最后一点，联合贷款无差别化。如果前两个业务差不多了，就可以去外地，有更多的场景做联合贷款。这个时候由于我们找到的场景方没有很强的风控能力，就要凭借银行磨炼出来的风控能力，真正实现金融的核心，就是自己实现风控。

要实现转型和核心风控能力的建立，最重要的还是人才和制度的完善和突破。本行培养优于直接外聘，从“通用性”人才到“专业性”人才的转变需要有效的外部支持。制度上则需完善人才制度、风险决策制度和产品运营制度。

在具体线上风险策略和模型的迭代上，需要经过五大步骤，首先需要借鉴经验搭建初始化风控规则和模型，第二根据运营数据动态调整风险规则和模型，第三应急事件分析，第四监控风险运营状态，第五针对“业务需求”定制风控模型。