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FICO中国区总裁陈建风险管理是落实普惠

发布时间:2019-06-13 19:13:17

FICO中国区总裁陈建:风险管理是落实普惠金融的关键

本报 张夏楠 北京报道

国内互联金融市场的火热正在吸引更多的机构进入。3月,费埃哲公司(下文简称FICO)面向互联金融及小微贷机构推出费埃哲信贷评分决策云平台(ALP)。

植根于传统金融市场的FICO为何选择此时介入P2P及小微贷?大数据风控效用如何?评分机构眼中的普惠金融又应该如何理解?《华夏时报》4月10日就以上问题采访了FICO中国区总裁陈建。

不会为任何机构背书

“P2P及小微贷机构等新型的普惠金融机构满足了市场的巨大需求,这也是政府乐于看到的。对于FICO来说,这是一个很好的商业机会,因为上述机构的风险管理能力有缺失;另一方面,支持普惠金融也是很好的社会价值实现的机会。”谈到进入小微贷市场的原因时,陈建这样解释。

从评分机构的角度讲,陈建认为,普惠金融就是让信贷可以更加普及,有更加合理公平的定价,让更多人获得与自己风险能力相对称的合理的信贷服务。

而要实现普惠金融,他认为除了政府的推动,法规的建全,很重要的一个环节是打破信息的非对称,让信用得到客观公平的评价。风险管理是决定普惠金融能不能真正落到实处的关键。

在美国,FICO也在利用更多的数据,向没有信用记录的人群提供评分。在中国,很大程度是因为P2P刚刚兴起,使FICO的小微贷评分服务成为了焦点。相比传统金融市场,陈建表示还有很多小贷机构不知道怎么做风控,风控体系建设的资金及时间投入上有困难。

通常认为,传统的FICO评分中,个人信用记录是模型所关注的主要因素。这是否与国内小微贷产品相适应?陈建表示,这其中存在误解。“FICO并非局限于几类数据建立模型,而是有什么样的数据,就相应地挖掘其内在规律,以满足业务智能化的决策需要。”他解释,在全世界范围内,FICO合作机构类型包括银行、汽车金融、个人贷款、P2P,也包括零售、保险、医药等。每个行业的业务需求和数据都是不同的,FICO有接近200种的模型专利。因此并非是将类似银行的模型结构,而是技术方法带到P2P行业。

针对ALP,陈建介绍,主要适用于个人及小微企业的贷款。对贷款申请方进行信用评估后,提供的评分结果是一个概率,信贷机构在容忍度之内,判断是否贷款,以及额度、期限、利率以匹配风险。对于大额贷款,信贷机构可以考虑其它的尽职调查手段作为辅助。

早在2011年前后,就有P2P机构引入FICO评分及信贷决策体系。曾有P2P机构负责人直言,相比于决策工具,更多地是将FICO作为一种增信手段。对此,陈建回应认为,在实际操作中,评分使用的深度和广度与管理层的观念、操作人员的惯性等都有关系。

“从FICO来说,并未对任何机构进行背书。并不是合作的机构就是好的,用了评分之后的贷款就是可靠的,因为评分只是风险概率,贷不贷还是由机构来决定。” 至于是否有机构会跑路,陈建称,但并不是说有了评分工具,道德风险就能够克服。

中国并非没有竞争对手

除了FICO,美国征信巨头之一的益博睿(Experian)也在逐步与国内的P2P机构建立合作。在国内,盯上互联金融市场的更是有各类征信机构与评级机构。

谈到评分与征信、评级等业务的区别,陈建表示,简单来讲,评级是针对企业或政府的,评分是针对个人和小微企业;征信主要是收集数据,评分是在此基础上揭示数据的规律与价值。

“通俗来说,征信机构就是提供蔬菜、大米、面粉、肉等原料,FICO就是厨师,的菜肴是两者合作完成。”他说,世界范围内FICO的个人评分业务都占有相当的市场份额。

与美国市场不同的是,国内征信初起步,征信与评分业务并未区分开来。陈建认为,征信牌照放开、民营征信机构涌现,一些征信机构也开始做评分产品,这些都说明征信行业在向好的方面发展。终应该形成什么样的格局,应该由市场来说话。

对于民营征信机构,陈建认为更多的是广义上的征信业务,比如以电商数据分析某种信用的风险状况或倾向。不仅与央行征信形成互补,同时也可以填补主流征信未覆盖的空白。

“中国还有很多人没有信用记录,与传统金融机构没有信贷关系,但是又有信贷需求,传统征信难以评价,他们就很难获得贷款,这样又无法添加信用记录,成了一个循环。”他解释民营征信机构包括ALP,都在试图从其他数据中寻找更多的角度来看一个人的风险,“如果能客观、全面地评价一个人的风险,就可以让他有机会获得信用,建立自己的信用历史。”但如何挖掘大数据中的价值与规律会是一个重大课题。

人人乐道的大数据风控是否能发挥设想中的效果?陈建认为,“如果大数据是指利用各种非结构化的方式去挖掘数据中细微的点,如利用社交络、博客上的某些语言去推断某个人的风险特征,其价值可能并不大,可获得的边际回报与要付出的边际成本相比微不足道。从商业价值的角度来看,更可能是说得多做得少。”他强调,“我理解的‘大’是‘广’,除了传统征信数据,电商、交易、流水等数据都可以被纳入评分体系中,发挥其价值。从这个角度讲,我个人对大数据的应用保持极度乐观。”

他介绍,目前ALP接入的数据包括央行征信数据、申请信息及企业信息。这个版本会不断升级,引入更多如电商等的数据源。“这个时间表会以若干个月、半年来推进。”

对于国内征信机构推出评分产品,他认为遇到的挑战会很大。“评分需要有两只手:左手是所掌握的消费者的各种行为特征,右手是他的贷款表现是好还是坏。两者相结合才能观察出那些特征是好的,那些特征是坏的。”陈建解释,但由于可能的竞争,其他数据提供方会有顾虑。FICO的不同之处恰恰在于中立与公信力,只做评分,而不同任何一方的合作者形成竞争。

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