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银行与互联网金融:不一样的风控

时间:2014-01-21 11:52:42  来源:e财富管理网  作者:刘明康 梁晓钟

  随着互联网企业进入金融领域,围绕着传统银行是否会被互联网金融所颠覆的争论甚嚣尘上。一时间,仿佛银行与互联网金融都已经开始厉兵秣马,要与传统银行展开一场非此即彼的战争。要透过纷扬的尘嚣,看到这场“战争”的未来,先得理解传统银行与互联网金融两者间的本质差异。

  关于银行,定义是比较明晰的。在中国现有的金融法规和市场环境下,传统银行的主要功能是存款、贷款和支付结算,后来在存款基础上发展出了理财功能。

  关于互联网金融,目前尚未形成一个统一明确的定义,业务范围也在不断地“野蛮生长”。百度百科[微博]上的解释是:互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。按照这个广义定义,从起源来看目前的中国互联网金融可分为三类:第一类是以传统银行为基础派生出来的,如传统银行自身建立的网上银行。这类互联网金融的出现,为银行开拓了线上领域,延伸了银行的触角,似乎更应该称为金融互联网化。第二类是传统银行与互联网互相依存的,如网上支付结算。这类互联网金融的代表是第三方支付,其中在中国占半壁江山的是以电商为平台的支付宝[微博]。第三类是以互联网为基础,异军突起,自由发展出来的,如网上融资,代表企业或者商业模式包括余额宝、人人贷、阿里金融等。

  在中国,银行的核心业务是存款、贷款和支付结算。近年来,理财业务也迅猛发展。互联网金融在上述除了存款的各个领域内,迅速扩张起来,由此引发了关于互联网金融与传统银行孰长孰消的争论。据统计(IT桔子),到目前为止,在互联网金融领域里,公司数量占比最大就是这第三类中的贷款。本文就聚焦于此,管中窥豹,探讨一下互联网金融中的贷款与传统银行的贷款有何本质差异。

  互联网金融贷款有几种不同的模式,目前来看,至少有两类。一类是以电商为基础,在注册客户范围内的贷款,因为是在产销贷这个链条上运营的,也被称为互联网供应链借贷,中国的代表有阿里金融,美国的代表有Amazon。另一类是P2P平台贷款,在中国有陆金所、人人贷,欧美有Kabbage、Lending Club、Prosper Marketplace。不难看出,无论是在中国还是其他国家,贷款互联网金融的一个共同点就是以小客户为主。

  在中国,很多时候,虽然大客户有较强的议价能力,但是银行也情愿追捧大客户。许多银行的小企业贷款被定义为年销售收入1亿元以下、申请贷款金额在1000万元之内的贷款;年销售收入在1000万元以下的企业,很容易被判定为不满足贷款的基本条件。以做小微著名的民生银行(6.97, 0.02, 0.29%)为例,其大概做了100多万家,平均贷款额在160万元左右。相比之下,互联网金融的小微称得上是“小小微”了。

  造成小微贷款难题的一个主要原因是客观风险较大,而贷款方与借款方信息又不对称。信息之所以不对称,主要是因为在传统银行里贷款方收集借款方成本太高。解决信息不对称问题的手段其实就是风险管理的方法。传统银行和互联网金融在客户规模上的选择,实际是两者信贷风险管理模式的反映。

  银行的信贷风险管理

  一般银行在发放贷款之前需要做以下几件事。

  首先,看看可贷资金是否充足,期限上是否匹配,也就是流动性管理。追本溯源,最初的银行就是将不同储户的钱归集到一起,而后将汇集起的钱借给许多不同的有回报前景的资产,由此银行从中收取利息差。每个储户都可能有不同的存款和取款时间,这样对银行来说,就形成了一个长期的资金供给线。通常银行会成立专门的团队,根据历史数据采用统计的方法来进行期限匹配。为了保证银行的安全,各国监管当局还制定了一些审慎性监管要求,比如在中国的银行业就有存贷比要求。

  其次,银行需要考核借款人还款能力和意愿以及贷款定价;同时看看坏账准备金是否可以覆盖预期损失;以及非预期损失是否能在总体层面上被资本覆盖。由于借款方总是比贷款方更清楚自己的还款情况,在信息不对称的情况下,为了降低风险,银行采取的做法通常是要求抵质押品:一方面即使借款人违约,银行也可以收回一些损失;另一方面可以在某种程度上提高借款人的还款意愿,降低违约概率。因此,银行在放贷前需要核实押品的价值,并核查借款人是否对押品有真实的控制力。如果没有押品,银行会要求一个可靠的担保。最后,如果上述条件满足的话,根据借款人的情况,决定贷款的定价,也就是贷款利息率。

  长期以来,中国的银行采取一种比较定性的事后管理方式:五级分类。近几年来,随着中国银行业的国际化程度提高,以及中国更深地介入金融稳定委员会和巴塞尔银行监督管理委员会的各项工作,中国银行业,特别是大型银行都开始采用巴塞尔协议框架下的信用风险管理体系。与五级分类的管理方式不同,这套体系是建立在以量化为主的事前管理方式。在这个体系中,银行利用内部的历史数据和外部的征信信息,采用数理统计的方法,从多个维度对借款人的还款意愿和能力做出定量评估和预测。根据预测出来的借款人在各维度上未来可能的状态,银行通常可以根据建立好的统一的映射关系,确定借款人的贷款利率。

  从世界范围内来看,大多数国家的大多数银行里,零售信贷风险管理的量化程度都要高于以大中客户为主的非零售信贷。在非零售信用风险模型中,往往包含了一些专家判断,需要在模型计算出的结果之外,进行一些人工的修订。此外,在操作实践中,大客户通常比较有议价能力,贷款利率也往往不能直接采用定量模型计算的结果,而需要为客户在协商的基础上,量身定制贷款利率。

  除了贷前的风险判别、风险定价,银行的信贷风险管理工作并不会随着合同签字后而结束。相反,贷后管理是一笔信贷中的另一个重要环节。目前来看,银行的风险管理主要基于借款方的财务数据。在中国,人民银行提供了一个个人和企业的征信系统,可让银行交费查询借款方的信用信息。但一方面是这些信息存在严重的时滞,另一方面缺少一些关键的前瞻性信息,例如订单信息和全面负债实况。在经济形势变化迅速的环境下,需要银行贷后不断跟踪借款方,根据最新的信息,特别是具有前瞻性的信息,及早调整管理方式和资产组合。为此,许多银行都建立了严格的规程,并雇佣了大量的客户经理,到现场去跟踪调查借款方的财务状况,收集最新经营信息,调查押品价值和可控性。

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