P2P平台风险控制的核心是评估客户偿还贷款的能力

P2P平台风险控制的核心是评估客户偿还贷款的能力

风控作为借贷流程的核心新信贷:银行客户经理业务手册，不仅是P2P平台关注的核心，也是投资者判断平台安全与否的一个指标。从贷款关系来看，我们往往喜欢把贷款分为抵押贷款和信用贷款，即有实物抵押的贷款和无实物抵押的贷款。

信用贷款起源于孟加拉国。70年代，穆罕默德・尤努斯在孟加拉国创办了孟加拉国农业银行Grameen（格莱珉，意为农村）试验分行，格莱珉小额信贷模式开始逐步形成。尤努斯提出改革资本主义。原始资本主义提倡竞争，提倡资本逐利的本性。尤努斯提出要改变原有的资本模型理论。他创立了格莱珉银行，向穷人提供贷款而不需要穷人提供任何担保。他建立了一个制度，穷人五人一组放贷，利用层层信任――邻居和亲戚的信任，格莱珉对穷人的信任――来提高还款率。

我国的小额信贷是从1993年开始发展起来的。起初，一些福利贷款是由国有银行发放的。在大学申请过学生贷款的学生可能更了解它们；有的是农村信用社性质的，主要立足于支农发展；而从行业发展来看，从事这部分业务的主要是民间借贷机构。信贷业务的借款人名下没有资产，往往在社会上信用不佳，这也是很多二三线城市的年轻人申请不到信用卡的原因。国内现有的信用风险控制模型大致分为以下几类，其中大部分也是从国外引进的。

IPC技术――以信用为基础，关注借款人的还款能力和还款意愿

德国IPC与中国的合作始于2005年，近十年来，包商银行、马鞍山农商行等数百家国内商业银行??接受了德国小额信贷技术指导。IPC 信贷技术的核心是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分：一是考察借款人的还款能力，二是衡量借款人的还款意愿，三是控制银行内部操作风险。对于每一部分，IPC都进行了针对性的设计。

比如做小微信贷的借贷商家，往往没有金融监管，没有银行对账单，也没有纳税记录。此时需要风控人员在尽职调查过程中协助商户完善经营状况和财务信息，最终核实风险。另外，IPC技术对人的稳定性也有很高的要求。单身与已婚的区别，家庭的和睦，有没有不良嗜好，都是要考察的。IPC小贷科技的授信流程包括营销、贷款申请、信用分析、授信审批、贷款发放、贷款回收六个流程。大体上和我们传统的信用是一样的。交叉验证是德国IPC技术的核心。验证就是对从两方面得到的数据进行核对，确保合理的数据偏差在一定范围内，比如毛利率=（销售收入-销售成本）/销售收入，将借款人的口头情况与借款人的口头情况进行比较。实际计算情况，差距在5%以内才算合理。如果一个借款人连大概的利润都算不出来（或者说谎），他怎么能相信他会还钱呢？

在德国IPC技术中，图表工具也很重要。主要工具包括时间线工具、上下游分析工具、资产负债表工具、损益表工具、现金流量表工具。时间线工具主要刻画借款人的从业经历，上下游分析工具用“输入-公司-输出”的关系图来描述商家的业务流程，有点像我们平时说的供应链金融关于。这两个方面主要是描述业务的运行情况。资产负债表、损益表和现金流量表分析借款人的财务状况，是否有足够的现金流来支付贷款。通常以年收入的70%左右作为贷款额度的上限。

信用工厂――各司其职，移植银行风控

信贷工厂，又称淡马锡模式，原指银行在中小企业信贷业务管理中设计的标准化产品，从最初接触客户开始，到征信、审查、审批、贷款发放、贷后维护、管理和贷款回收等工作采用标准化管理，其运作流程犹如工厂的“流水线”。

该模式也是目前P2P领域应用最为广泛的信用借贷类型。面对数据、数据完备的中小微企业，风控分为预审、审核、电子审核、终审、贷后审批、贷后管理、催收等环节。第一部分，在授信时，系统会先根据客户信息自动进行信用评分，然后征信岗位会核对客户的身份信息、收入、工作等信息新信贷:银行客户经理业务手册，最后判断是否贷款授信，以及用户的授信额度、还款期限等。当贷后出现逾期呆账时，催收团队根据不同的逾期期限，采取不同的策略实施催收。

目前，国内采用信贷工厂模式的商业银行普遍采用这种组织体系模式，如建设银行、中国银行、杭州银行等。信用工厂的核心环节是尽职调查和审计。客户经理受理业务后，需要交给风控人员进行尽职调查，这依赖于三个基本工具：《进货标准操作手册》、内部评级体系和标准化调查报告模板。风控专员对来件进行流程化审核，通过评级系统（或申请打分卡）进行初步评级打分。不符合政策准入条件的，可立即拒绝。对于符合准入条件的人，调查按照标准化调查报告模板进行，填写调查报告。审批人员主要根据风控专员提交的征信报告，结合产品的风险特征，充分发挥专业审批经验进行最终审批。

不同业务分工合作的优势在于效率高、隐性成本低、容易形成规模，可以轻松满足网贷金融人的快速需求。其优势在于标准化操作，便于批量复制和控制标准，提高风控效率；缺点是人员主观风险意识低，对系统依赖度高，容易出现漏洞。

FICO――进口产品，完全集成需要强大的信用报告系统

FICO评分系统在美国被广泛使用。它最初是由美国个人消费信用评估公司开发的一种个人信用评级方法。由于美国个人信用报告制度比较完善，工程师比尔・费尔和数学家厄尔・艾萨克在20世纪50年代发明了信用评分统计模型，并于1980年代风靡美国。今天它是美国 Fair Isaac & Company 的专有产品，因此得名 FICO 信用评分。FICO信用评分模型利用大样本的历史数据来描述消费者的信用、道德、支付能力等指标，然后将每个指标划分为若干等级和每个等级的得分，然后计算出每个指标的权重，最后得到消费者的总分。影响FICO评分系统的因素有五类：客户的信用还款历史、信用账户数量、信用年龄、使用的信用类型和新的信用账户。这就好比你经常在淘宝天猫消费，蚂蚁花呗会给你一定的消费额度，让你先消费再还款。

一般来说，如果借款人的FICO信用评分达到680分以上，金融机构就可以认为借款人信用良好，可以直接发放贷款。但如果借款人的信用评分低于620，金融机构可以拒绝贷款或要求其增加担保。如果借款人的信用评分在620-680之间，金融机构会在使用其他信用分析工具前进一步调查核实。

FICO可以说是在长期大量数据积累的基础上形成的。目前国内的征信系统还不完善，没有相应的数据交换。评价标准和评级方法难以统一。值得肯定的是，基于数据模型的风控比前两者更加客观高效。

除了上述几类，P2P网贷往往以大数据风控为噱头，多是通过抓取历史信息来预测未来的信用表现，实际风控效果微乎其微。国内信用风控的发展仍以传统的信用审查模式为主，其他模式还需等待未来信用数据共享。