如何构建零售信贷产品

零售银行发展到今天，标准化、批量化的银行类零售信贷产品要想取得市场优势，从业务属性上必须依靠科学的风控模型和高效的业务流程，特别是风控模型已成为零售信贷产品必需的技术内核和风控引擎。怎样搭建科学的风控模型，它的方法论、目标、切入点、关键因素等应该如何看待，本文从实践的角度进行了探讨。

首先回归信贷风控的两个基本点，一是还款能力，二是还款意愿。相关产品的信息所构建的所有模型都应该围绕这两个基本点进行风险控制，过滤掉干扰信息，强调信息的关联性，从而形成一个风控的模型格栅，实现风险的成本化。

基于还款

毫无疑问，借款人的还款来源信息是建模的基础，包含客户的第一还款来源信息和第二还款来源信息。客户的第一还款来源信息无疑是最直接的信用信息，个人收入、个人可变现资产、公积金、社保、商业保险、债务共同承担人能力、家庭债务情况等，都是第一还款来源的直接证据。考虑中小商业银行零售客户普遍下沉的现实需要，很多个人客户属于自雇人士，信息缺失，同时考虑到传统信贷业务中的一些固有信息（如收入证明、银行流水等）容易造假，必须通过一些间接信息来验证客户的还款能力。如客户所从事行业的景气情况、年龄、学历、家庭成员情况、其它公共信息（如手机及其缴费情况、缴税情况、诉讼情况等）来形成间接信息模型来验证客户的还款能力。银行在选择间接信息的过程中，必须要解决信息与控制目标的关联度问题，也就是影响控制效果的因果逻辑关系。信息过滤网的颗粒度把握和使用者的风险偏好与识别能力有直接的关系。笔者认为，在认识能力有限的情况下对信息的选择应该根据常识性的思考采取宜粗不宜细的做法，再根据不断的数据整理和回顾，逐步修正模型参数，防止陷入信息迷雾中难以进行风险决策。

在实践中，第一还款来源的模型往往还不足以判断客户的还款能力，建立客户第二还款来源（多数情况下是用于担保的房产）的模型就显得尤为重要。笔者认为，第二还款来源与第一还款来源实际上并不能割裂，特别是在用自身财产担保的情况下，第二还款来源就是客户自身整体的还款能力的体现，因为担保物本身就反映了客户的资产情况。从担保的负担属性思考，担保物的价值也反过来影响客户的还款意愿，越是客户觉得珍贵的，越是不愿意失去，当客户出现信用危机时就越有主动性进行化解，因此，建立担保物的还款价值模型就显得非常重要。担保物（主要是房产）的债务承担能力是模型的基础内容，这个模型应该有3个层面：微观层面、中观层面、宏观层面。微观层面就是具体担保物的可变现能力，以房产为例，如单价、面积、户型、小区环境、配套、采光、朝向、电梯等具体信息得出综合评分，判断房产是否符合担保条件。中观层面主要是分析担保物所在区域对变现能力的影响，如某城区的房产可能因为附近有污染源而很难交易，应该禁入；因为地铁开通等原因使某区域房产价值提升等因素影响房产的交易价值。宏观层面是对担保物所处的大区域、大环境（如全国、全省、全市）担保物市场的变动情况进行价值分析，如房产税的征收对房地产市场的影响、全国性重大事件对行业市场的影响等。中观层面和宏观层面是一种间接的调整因素，最终主要通过作用于微观层面来决定担保物是否符合还款来源的要求。

基于还款

第二个基本点是要从还款意愿上建模。与客户还款能力相比，客户还款意愿具有主观性和难测性，往往只能通过软性的定性指标来预判客户的行为。对于借款人的还款意愿，应该从两个方面入手进行模型建设，一是事前的行为预测，二是售后的行为纠正。

事前预测通过贷前调查、审查给出结论性意见。客户的征信报告是目前最重要的信息来源，征信报告分为正式的银行征信和非正式的其他征信（包括非银机构征信、社会诚信行为信息、诉讼情况、公共事业缴费情况等）。这些数据因为来源不同，与客户还款意见的关联程度也有所区别，从逻辑上分析，同类业务、同类机构的征信记录其关联性越强。

另一种事前模型是建立在银行对客户面对面的直接了解中，通过直接从信息源获得一手信息，验证客户的真实情况。实地调查和面谈面签环节是获得客户直接信息的重要方式，也是运用事前模型判断客户真实意愿的重要阶段。在这一环节中的模型必须解决“清晰性”问题，因为对一个人的判断具有很强的主观性，如果标准不能统一、量化和刚性，最终选择就会归于随机性。银行应该进行判断标准的统一和明确，并提高调查员运用模型的能力（如话术、心理学运用、逻辑分析能力等）。

售后的行为纠正售后风控模型分为两个部分：一是售后服务模型。服务也是一种风控，通过服务提高客户的认同感，从主观上引导客户珍惜信用，珍惜与银行的合作关系，将问题解决在未然状态，并通过服务的预防功能发现客户失信的可能性并采取下一步措施予以纠正。在这一阶段，建立客户行为模型是有必要的，客户需要什么服务，如何满足客户需求，服务的具体内容和标准是什么，如何引导和激励客户好的行为，银行都应该有确定的要求和流程控制以及信息反馈与判断机制。二是失信行为纠偏模型。银行建立有效的贷后管理模型对于保持良好的风险控制十分重要，纠偏模型要清晰地指导银行哪些客户、哪些行为应该采取何种程度的贷后管理措施，客户的哪些行为表现应该引起银行的注意，哪类不良贷款银行应该放弃（核销）或起诉，哪些行为银行应该采取失信惩戒措施等。这样银行通过模型分析和对等措施，可始终保持对信用风险的全程控制。

（作者系贵州修文农商银行党委书记、董事长）