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目前互联网金融公司在信贷风险管理方面面临的挑战如下： 1、客户风险较高 传统金融主要服务70%左右的客户，他们共同的特征就是还款能力强或者背景好。其他的客户包括中小企业和收入较低的白领、蓝领客户，银行不愿为他们提供服务。互联网金融公司主要为这些客户提供短期贷款、过桥贷款、消费贷款、发薪日贷款等。 大多数互联网金融客户收入较低，在银行那里拿不到较好的贷款额度，不是银行的目标客户，其信用评分较低。传统金融认为这批客户还款能力较差，不愿意降低信贷审批要求，为他们提供融资。 特别在目前中国经济调整的阶段，这些小企业经营者或者中低收入人群缺少原始积累，受宏观经济影响较大，企业经营和收入波动较大，他们的还款能力不稳定。互联网金融客户中，还款能力不稳定的客户占很大比例，他们的信用风险较高，对互联网金融企业的信用风险控制提出了很大的挑战。 2.客户信用信息不全 传统金融行业可以借助于人民银行的企业征信和个人征信数据实施信用风险评估，各个银行和信用卡中心也可以及时更新客户金融信贷信息，共享黑名单。在传统金融领域，个人和企业的信用信息集中在一起，容易进行风险评估。 在互联网金融领域，大多数互联网金融公司没有接入人行征信系统，无法拿到客户全维度信用信息，例如客户财产、学历、收入、贷款、金融机构交易信息等信息。互联网金融企业在实施信用风险评估时，仅能够依靠客户提供信息进行验证，但是客户在传统金融领域的借款信息，互联网金融客户的信用信息是不全的。 3.恶意欺诈和薅羊毛比例较高 信用风险体现在两个方面，一个是客户恶意欺诈，另外一是客户信贷违约。依据互联网金融企业的经验，恶意欺诈占了其60%左右的信用损失。 互联网金融企业还面对了另外一有趣的问题，专门有一批薅羊毛的人，利用互联网金融企业的营销漏洞，通过新用户注册，用户推荐，积分兑换，短期投资来攥取超额收入。经过精心设计，薅羊毛的收入可以达到20%／月。很多互联网金融企业风险控制部门主要任务就是找出羊毛党，拒绝他们的贷款请求。 恶意欺诈基本上以团伙作案为主，并且这些人越来越聪明，技术手段越来越先进，越来越进化，很难找到公共特征，也很难归纳，不容易及时发现。恶意欺诈的共性信息较少，即使有大量的坏种子，也不好建立风控模型来实施控制，互联网金融公司只能依靠风控经验、客户信息验证、部分行为数据来实施反欺诈。 4.客户违约成本低，债务收回成本较高 互联网金融公司的客户违约比例较高，并且建立了自己的贷款催收团队。互联网金融公司遇到贷款违约时，一般采用三种方式进行解决。 第一种是将资产打包，以3-4折的方式卖给资产管理公司，由他们去催收，效果不是太好，损失较大，还有法律分线风险，因此不是主流。 第二种方式是由担保公司承担，客户承担2%左右的担保费用，这个较为普遍，但是一旦借款规模较大，也不太适合。另外加大了客户贷款成本，产品竞争力下降。 第三种是自己催收，大部分逾期的贷款可以催收回来，恶意不还款的客户较少。逾期之后又还款的客户反倒是互联网金融的优质客户，其给公司带来的收益最高。但是缺点就是催收成本太高，客户违约成本很低。 中国缺少个人征信评分，造成客户信贷违约成本较低，个人贷款的违约，不会影响客户的正常社会生活和商业行为。 5.风控模型冷启动问题 每年都有大量互联网金融公司出现，风控成了所有互联网金融公司的核心竞争力。每一家互联网金融公司都会建立风控模型，实施信用风险管理。 坏种子和数据是风控模型重要输入，决定了风控模型的有效性。新兴的互联网金融公司，面对新的客户，缺少足够的种子用户来优化模型，同时也缺少用户的行为数据来完善用户风险评估卡。 Smart Decision华策辉弘解决信贷风险管理难题 Smart Decision华策辉弘利用数据模型来识别风险客户，目的是找到欺诈客户和未来不会还款的用户。在识别坏种子时，数据模型和坏种子是关键，数据模型决定风控方式是否科学，数据纬度是否全面，结论是否科学。Smart Decision华策辉弘通过贷款人的学历、年龄、收入、职业、资产、负债、消费等几个方面进行信用评估，最后综合评级，依据评估分数进行贷款审批，风险定价。 Smart Decision华策辉弘通过 Smart KYC客户评分模型和风险评估等方式的找到潜在合格客户。这个阶段的风险控制可以认为是一个基线控制，经过风险评估之后，会得到客户的评估分数或风险评级。在控制基线之上的客户会被放进来，认为是潜在合格客户；风险管理部门进一步验证，如果审核通过之后，就会依据分数和级别发放贷款。 |
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