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銀行與互聯網金融:不一樣的風控

時間:2014-01-21 11:52:42  來源:e財富管理網  作者:劉明康 梁曉鐘

  隨著互聯網企業進入金融領域,圍繞著傳統銀行是否會被互聯網金融所顛覆的爭論甚囂塵上。一時間,仿佛銀行與互聯網金融都已經開始厲兵秣馬,要與傳統銀行展開一場非此即彼的戰爭。要透過紛揚的塵囂,看到這場“戰爭”的未來,先得理解傳統銀行與互聯網金融兩者間的本質差異。

  關于銀行,定義是比較明晰的。在中國現有的金融法規和市場環境下,傳統銀行的主要功能是存款、貸款和支付結算,后來在存款基礎上發展出了理財功能。

  關于互聯網金融,目前尚未形成一個統一明確的定義,業務范圍也在不斷地“野蠻生長”。百度百科[微博]上的解釋是:互聯網金融是傳統金融行業與互聯網精神相結合的新興領域。按照這個廣義定義,從起源來看目前的中國互聯網金融可分為三類:第一類是以傳統銀行為基礎派生出來的,如傳統銀行自身建立的網上銀行。這類互聯網金融的出現,為銀行開拓了線上領域,延伸了銀行的觸角,似乎更應該稱為金融互聯網化。第二類是傳統銀行與互聯網互相依存的,如網上支付結算。這類互聯網金融的代表是第三方支付,其中在中國占半壁江山的是以電商為平臺的支付寶[微博]。第三類是以互聯網為基礎,異軍突起,自由發展出來的,如網上融資,代表企業或者商業模式包括余額寶、人人貸、阿里金融等。

  在中國,銀行的核心業務是存款、貸款和支付結算。近年來,理財業務也迅猛發展。互聯網金融在上述除了存款的各個領域內,迅速擴張起來,由此引發了關于互聯網金融與傳統銀行孰長孰消的爭論。據統計(IT桔子),到目前為止,在互聯網金融領域里,公司數量占比最大就是這第三類中的貸款。本文就聚焦于此,管中窺豹,探討一下互聯網金融中的貸款與傳統銀行的貸款有何本質差異。

  互聯網金融貸款有幾種不同的模式,目前來看,至少有兩類。一類是以電商為基礎,在注冊客戶范圍內的貸款,因為是在產銷貸這個鏈條上運營的,也被稱為互聯網供應鏈借貸,中國的代表有阿里金融,美國的代表有Amazon。另一類是P2P平臺貸款,在中國有陸金所、人人貸,歐美有Kabbage、Lending Club、Prosper Marketplace。不難看出,無論是在中國還是其他國家,貸款互聯網金融的一個共同點就是以小客戶為主。

  在中國,很多時候,雖然大客戶有較強的議價能力,但是銀行也情愿追捧大客戶。許多銀行的小企業貸款被定義為年銷售收入1億元以下、申請貸款金額在1000萬元之內的貸款;年銷售收入在1000萬元以下的企業,很容易被判定為不滿足貸款的基本條件。以做小微著名的民生銀行(6.97, 0.02, 0.29%)為例,其大概做了100多萬家,平均貸款額在160萬元左右。相比之下,互聯網金融的小微稱得上是“小小微”了。

  造成小微貸款難題的一個主要原因是客觀風險較大,而貸款方與借款方信息又不對稱。信息之所以不對稱,主要是因為在傳統銀行里貸款方收集借款方成本太高。解決信息不對稱問題的手段其實就是風險管理的方法。傳統銀行和互聯網金融在客戶規模上的選擇,實際是兩者信貸風險管理模式的反映。

  銀行的信貸風險管理

  一般銀行在發放貸款之前需要做以下幾件事。

  首先,看看可貸資金是否充足,期限上是否匹配,也就是流動性管理。追本溯源,最初的銀行就是將不同儲戶的錢歸集到一起,而后將匯集起的錢借給許多不同的有回報前景的資產,由此銀行從中收取利息差。每個儲戶都可能有不同的存款和取款時間,這樣對銀行來說,就形成了一個長期的資金供給線。通常銀行會成立專門的團隊,根據歷史數據采用統計的方法來進行期限匹配。為了保證銀行的安全,各國監管當局還制定了一些審慎性監管要求,比如在中國的銀行業就有存貸比要求。

  其次,銀行需要考核借款人還款能力和意愿以及貸款定價;同時看看壞賬準備金是否可以覆蓋預期損失;以及非預期損失是否能在總體層面上被資本覆蓋。由于借款方總是比貸款方更清楚自己的還款情況,在信息不對稱的情況下,為了降低風險,銀行采取的做法通常是要求抵質押品:一方面即使借款人違約,銀行也可以收回一些損失;另一方面可以在某種程度上提高借款人的還款意愿,降低違約概率。因此,銀行在放貸前需要核實押品的價值,并核查借款人是否對押品有真實的控制力。如果沒有押品,銀行會要求一個可靠的擔保。最后,如果上述條件滿足的話,根據借款人的情況,決定貸款的定價,也就是貸款利息率。

  長期以來,中國的銀行采取一種比較定性的事后管理方式:五級分類。近幾年來,隨著中國銀行業的國際化程度提高,以及中國更深地介入金融穩定委員會和巴塞爾銀行監督管理委員會的各項工作,中國銀行業,特別是大型銀行都開始采用巴塞爾協議框架下的信用風險管理體系。與五級分類的管理方式不同,這套體系是建立在以量化為主的事前管理方式。在這個體系中,銀行利用內部的歷史數據和外部的征信信息,采用數理統計的方法,從多個維度對借款人的還款意愿和能力做出定量評估和預測。根據預測出來的借款人在各維度上未來可能的狀態,銀行通常可以根據建立好的統一的映射關系,確定借款人的貸款利率。

  從世界范圍內來看,大多數國家的大多數銀行里,零售信貸風險管理的量化程度都要高于以大中客戶為主的非零售信貸。在非零售信用風險模型中,往往包含了一些專家判斷,需要在模型計算出的結果之外,進行一些人工的修訂。此外,在操作實踐中,大客戶通常比較有議價能力,貸款利率也往往不能直接采用定量模型計算的結果,而需要為客戶在協商的基礎上,量身定制貸款利率。

  除了貸前的風險判別、風險定價,銀行的信貸風險管理工作并不會隨著合同簽字后而結束。相反,貸后管理是一筆信貸中的另一個重要環節。目前來看,銀行的風險管理主要基于借款方的財務數據。在中國,人民銀行提供了一個個人和企業的征信系統,可讓銀行交費查詢借款方的信用信息。但一方面是這些信息存在嚴重的時滯,另一方面缺少一些關鍵的前瞻性信息,例如訂單信息和全面負債實況。在經濟形勢變化迅速的環境下,需要銀行貸后不斷跟蹤借款方,根據最新的信息,特別是具有前瞻性的信息,及早調整管理方式和資產組合。為此,許多銀行都建立了嚴格的規程,并雇傭了大量的客戶經理,到現場去跟蹤調查借款方的財務狀況,收集最新經營信息,調查押品價值和可控性。

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