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2021/12/25
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授權轉載自信貸風險管理 作者 雷宏
前言：
人民銀行個人徵信報告自問世十餘年來，一直作為銀行等金融機構了解貸款當事人信用狀況的信息來源，在當前面臨大數據橫行，互聯網遍布的情況下，人行的個人徵信漸漸有些乏力，所提供信息已無法滿足金融機構KYC的要求。筆者結合某消費金融科技公司內部審批用《量化風險報告》和了解的情況，認為其中「習慣數據」是值得我們學習的地方，無論是銀行業務條線，還是銀行內部審計條線，都有些許啟示。
《量化風險報告》分為六大部分，分別是：個人基本信息、金融信息、交易信息、行為特徵、社交關係和風險策略。
1個人基本信息
從基本信息看，除身份證上的信息外，另已獲取常用手機電話和淘寶賬號，這將作為隨後大量信息的獲取來源。
2金融信息看，本例中沒有取得相關信息，但從格式上看，可以獲取個人收入、財力證明等信息。
3從交易信息看，獲取了網銀消費的明細記錄，和收貨地址聯絡信息，這些將有助於後台系統對交易真實性行為和生活圈範圍的判定。
4從行為特徵看，獲取了手機APP的使用情況，手機流量特徵的信息，這些信息看似與客戶的還款能力無直接關係，但通過後台基於千萬級別用戶數據挖掘和參數回歸，可以發現異常的信息。
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從社交關係看，全部是與手機有關，對六個月內手機機主的主叫、被叫情況，尤其是對與金融機構的聯繫頻率、時長等信息進行了單獨列示。基於手機機主主叫、被叫信息，也可以容易劃定出客戶的社交圈。
6風險策略是根據以上內容得出的量化指標和結果，其中對涉及「反欺詐」的信息也單列出來。
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1從《量化風險報告》的內容結構上看，大量信息集中在「交易」、「行為」和「社交」三個方面，而這三個方面的內容，可以統稱為「習慣」，這些「交易習慣」、「行為習慣」和「社交習慣」，構成客戶日常生活的絕大部分的內容。相信每個看過這份報告的讀者，都可以在腦子勾畫出這個客戶的各種習慣情況，後台系統將這些「習慣」統一整合和提煉出來，最終實現風險量化，由系統進行最終判斷。
《人行徵信報告》是我們最熟悉的，筆者認為與《量化風險報告》相比，《人行徵信報告》更多是從「經歷」方面進行列示，包括工作經歷、借款（信用卡）經歷等，同時，也沒有做到風險量化，最終仍需要使用者憑藉「經驗」進行判斷。從本質上講，《個人徵信報告》是建立在經驗主義的慣性思維上，即有不良污點的客戶必定信用存在缺失，其再次違約的可能性更大。不能說這樣的思維不對，但客戶首次信用缺失的風險由誰來承擔，似乎只能聽天由命了。
因此，《量化風險報告》的「習慣」與《人行徵信報告》的「經歷」是兩者最大的區別。
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2《量化風險報告》社交信息部分，有一個「生活圈」分析，其中「生活圈」地點與申請貸款地點不一致時，系統會認定存在「欺詐」嫌疑。在「風險策略」中展示的多個「一對多」的情況，也是為「反欺詐」設計的，而這些是《人行徵信報告》遠遠不能達到和解決的。
3《量化風險報告》的信息來源
據了解，《量化風險報告》的信息來源基本全部來源於客戶手機端信息。客戶通過在下載該消費金融公司的APP后，在申請類似貸款的白條服務時，需在線授權APP獲取個人信息，授權之後，APP就可以獲取手機中有用的個人信息了。
4對我們風險控制和內部審計工作的啟示
《量化風險報告》的這家消費金融公司和我們銀行內審之間，都有屬於自己優勢，而且都是使用自己最擅長的方式在解決問題。這家公司優勢在於運用大數據的演算法參數（核心競爭力）和APP線上獲取「習慣數據」的優勢，銀行內審的優勢在於擁有海量的「金融數據」（如個人開戶資料和交易流水）。雙方均利用了自己的優勢或者說利用掌握的數據，呈現出來的結果《量化風險報告》是基於「習慣數據」分析判斷的結果，但缺少「金融數據」的證明；而銀行內審部門則依靠掌握金融數據的優勢，開發出大量模型以發現問題，但缺少「習慣數據」進行驗證。
目前，金融交易數據已經脫離銀行這一中介進行操作了，銀行無論是業務條線，還是內部審計條線，如果還著重於資金流，而不完善、補充和整合非金融數據、信息流數據，恐怕將真的「身在此山中」了。
一是從獲取非金融數據的途徑上講，銀行是沒有障礙的，以招商銀行為例，2016年年報顯示，「招商銀行手機銀行」和「掌上生活」兩大APP年度活躍用戶均超過2500萬戶，只要打通部門間、條線間的數據壁壘，明確客戶線上授權的合規性，數據獲取方面不是大問題。
二是各銀行在數據演算法的技術水平上講，筆者不甚了了，但數據除了為客戶提供更好的服務場景和體驗外，也更可以為風險控制在內的內部管理部門提供「對外反欺詐」、「對內反舞弊」和「風險預警」的信息。
《量化風險報告》只是一個展示結果，其後台實際運用了機器學習技術，機器學習技術在今年5月阿爾法狗戰勝圍棋世界冠軍柯潔的過程中，名噪一時，家喻戶曉。理論上，個人、企業任何交易、非交易的行為都可以成為數據，任意兩個數據都能畫出一條線性關係，當客戶偏離這條線很遠的情況下，就是異常，這就是線性回歸，而這個回歸不是由人而是由機器來做，這就是機器學習，機器通過不斷尋找參數，不斷的自我修正，用以驗證所有的被審計對象。
最後需要說明的是，該消費金融公司的目標客群與銀行目標客群並不相同，盈利模式和風險容忍程度也不相同，所以兩者在關注點上會存在一些差異。本文是向大家展示目前社會上徵信或KYC方面以及其後台系統運行的規律和特點，希望能有所啟發。
逆水行舟，不進則退。
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