今天是
行業新聞

場景金融如何管控和識別風險?

     《金融科技(FinTech)發展規劃》等一係列監管文件的落地,指明了金融服務場景化、線上化、多元化的趨勢。金融機構也在監管機構“統籌兼顧發展和風險”政策的指引下,合規有序地推動著場景金融的發展。但是,教育分期場景、醫美分期場景、長租公寓場景等的接連暴雷,讓一眾金融機構進退維穀。此時,金融機構對於場景金融風險,一是“看不透”,對風險“隔霧觀花”,二是“管不住”,手中的風險管理工具“方枘圓鑿”,其根源是缺乏“體係化”的場景風險的識別與管控。
     筆者撰寫此文,旨在建立場景金融“三層風險金字塔”的識別與管控體係,以期金融機構能夠以“慧眼”看透場景風險,以“利器”管住場景風險,以科學理性的態度看待場景金融,莫做驚弓之鳥,堅定以“場景”為重要抓手,踐行國家普惠金融戰略,以場景金融之活水,滋潤實體經濟。
     本文圍繞場景金融的“三層風險金字塔”風險識別與管控,先對場景金融進行多視角分析,然後從場景“四要素”(流量、數據、交易、信用)入手,進行場景分類(泛場景、淺場景、深場景)。筆者認為:場景風險是一個“三層風險金字塔”,頂層為“場景之內”風險(客戶級風險),中間層為“場景本身”風險(場景經營風險、交易風險、欺詐風險、客群偏差風險、特定風險),底層為“場景之外”風險(集中度風險、逆周期風險、“灰犀牛”風險、戰略違約風險),三層風險由下而上疊加而成,越底層的風險發生概率越小,但是一旦發生,整個金字塔倒塌的概率越大。本文的最後,筆者詳細介紹了場景金融的實戰經驗:C端消費場景金融(傳統泛場景、互聯網泛場景、垂直場景)、B端經營場景金融(供應鏈“1+N”場景、B2B2C電商平台場景、To B服務商“淺”場景)、 G端政府場景金融(政府征信平台模式、政府采購貸款模式)。
場景金融分析
場景金融是金融的新模式,“仁者見仁、智者見智”,從不同的角度看“橫看成嶺側成峰”。為此,筆者采用多視角的分析方法,從四個視角對場景金融進行“四位一體”的分析:
一是,從監管機構的“監管視角”;
二是,從場景金融參與方的“需求視角”;
三是,從金融機構的“業務視角”;
四是,從金融機構的“風險視角”。
     (一)從“監管視角”分析場景金融
筆者研究了近兩年的關於場景金融的監管文件,可以看出,監管機構的目標是發展和風險的統籌兼顧:一手促進場景金融的良性發展,一手嚴控場景金融的多元風險。在監管政策的指引下,金融機構逐步和B2B/B2C平台、供應鏈核心企業、政府平台合作,合規有序地推動著場景金融的發展。
     1. 監管目標之一:促進場景金融的良性發展
2019年8月中國人民銀行印發了《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021 年)》(銀發〔2019〕209 號),其中第三節指出“充分運用信息技術與互聯網資源做強線上服務,豐富完善金融產品和業務模式,為客戶提供全方位、多層次的線上金融服務”,指明了金融服務場景化、線上化、多元化的趨勢,指明了與互聯網平台的合作是金融機構高效切入場景金融的重要手段之一。
2020年4月商務部等八部門聯合發布《關於進一步做好供應鏈創新與應用試點工作的通知》,2020年9月中國人民銀行等八部門聯合發布《關於規範發展供應鏈金融支持供應鏈產業鏈穩定循環和優化升級的意見》,均指出金融機構應深入供應鏈場景,以金融科技的手段創新供應鏈金融服務模式,進而加強服務實體經濟和促進產業升級的能力。
2019年9月國家發改委、銀保監會聯合發布《關於深入開展“信易貸”支持中小微企業融資的通知》(發改財金〔2019〕1491號),2020年4月國稅總局、銀保監會聯合發布《關於發揮“銀稅互動”作用助力小微企業複工複產的通知》(稅總辦發〔2020〕10號),均鼓勵金融機構與政務機構深入合作,通過打破信息孤島,加強信用評估體係等手段支持中小微企業的融資需求。
以上政策文件說明,監管機構鼓勵金融機構通過與互聯網平台、供應鏈企業、政府平台等進行深入合作,通過金融科技的手段創新金融服務和產品,從而促進場景金融的發展。
     2. 監管目標之二:嚴控場景金融的多元風險
2020年7月,銀保監會製定了《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》,其中第五十條“商業銀行應當按照合作機構資質和其承擔的職能相匹配的原則,對合作機構進行準入前評估,確保合作機構與合作事項符合法律法規和監管要求”,指出商業銀行應嚴格評估場景合作機構的資質,避免其經營和合規風險。
中國人民銀行、中國銀保監會於2020年11月發布關於《網絡小額貸款業務管理暫行辦法(征求意見稿)》征求意見的公告,其中第九條明確指出了對經營網絡小貸的“互聯網平台”的8項要求。體現了監管機構對互聯網平台可能引發的場景風險的高度重視。
在《關於規範發展供應鏈金融支持供應鏈產業鏈穩定循環和優化升級的意見》第五部分“防範供應鏈金融風險”中指出,需“加強核心企業信用風險防控”“防範供應鏈金融業務操作風險”“嚴格防控虛假交易和重複融資風險”“防範金融科技應用風險”,說明了監管對供應鏈金融可能引發的場景風險的深刻認識。
以上政策均說明,在積極開展場景金融業務的同時,也要高度重視場景風險的識別與管控,即在各類場景金融業務模式中,不僅要對融資主體進行風險管控,還需對各種多元化的場景風險一視同仁。
     3. 監管結果:場景金融在監管下合規有序發展
在監管政策的指引下,金融機構逐步和B2B/B2C平台、供應鏈核心企業、政府平台合作,形成了C端消費場景金融、B端經營場景金融和G端政府場景金融的百花齊放的態勢。
     (1) C端消費場景金融
傳統泛場景消費金融,如:信用卡、車貸、房貸等;
互聯網泛場景消費金融,如:花唄、白條等;
垂直場景消費金融,如:教育分期、醫美分期、家裝分期等。
     (2) B端經營場景金融
供應鏈“1+N”場景金融,如:供應鏈訂單融資、應收賬款融資等;
B2B2C電商平台場景金融,如:電商的經營貸、訂單融資等;
ToB服務商“淺”場景金融,如:發票貸、POS貸、SAAS貸等。
     (3) G端政府場景金融
政府征信平台模式場景金融,如:信易貸、地方政府征信平台等;
政府采購貸款模式場景金融,如:政采貸等。
     (二)從“需求視角”分析場景金融
對於場景金融的三個參與方的需求分析,有助於業務的促成和風險的管控。傳統金融雖然時有“中介”或“助貸”機構參與,但主要參與主體依然為金融機構和客戶,而在場景金融中,場景方是非常重要的參與主體,下麵分別介紹場景方、金融機構、客戶的需求:
     1. 場景方需求
場景方在其主營業務中積累了大量的客戶和數據,且場景交易過程中大多存在買方和賣方的資金缺口,有資金缺口就會有金融服務的需求,場景方參與金融服務的目的主要有以下三個:
     (1) 場景數據和流量變現:通過與金融機構合作,將其數據和流量進行變現,是場景方擴展金融服務收入的重要手段;
     (2) 補充場景方資金流:通過與金融機構合作,提前彌補其與上下遊交易的資金缺口,也是場景方參與場景金融的重要動機;
     (3) 拓展主營業務規模和客戶粘性:通過對其場景上下遊交易對手提供金融服務,拓展其主營業務規模和交易對手粘性,也是場景方的重要需求。
     2. 金融機構需求
     隨著利率市場化的逐步推進,金融機構需通過提供個性化金融服務的方式提升自身產品壁壘,並通過智能風控手段提升風險定價能力,進而打造自身信貸業務的核心競爭力,金融機構參與場景金融的目的可以分為以下四個:
     (1) 細分場景精準獲客:通過深耕細分場景,避開與互聯網巨頭的正麵交鋒,獲取垂直場景流量,實現有壁壘的精準獲客;
     (2) 積累場景數據資產:通過積累場景數據,提升自身大數據風控能力,掌控風險定價能力,提升信貸收益;
     (3) 把控信貸資金用途:通過場景交易受托支付形式,把控信貸資金用途,防控資金挪用風險;
     (4) 拓展風險緩釋手段:通過場景擔保、回購、應收賬款等形式,拓展第二還款來源,提升“風險緩釋”能力。
     3. 客戶需求
     場景客戶參與場景金融的目的相對單純,往往是自身存在資金缺口,或者場景通過主營業務提供了優惠和便利性。
     (三)從“業務視角”分析場景金融
     對於場景金融業務的開展,從業務視角看,金融機構業務部門的關注點在於業務規模和收益,分行的關注點在於如何實地考察場景。為此,為方便業務部門和分行的同事開展工作,筆者總結了“三看”口訣:重點看“有效的”流量轉化,深入看“合理的”信貸規模,回頭看“曆史的”場景運作。
     1. 重點看“有效的”流量轉化
     在場景金融業務調研過程中,識別場景“有效流量”的規模是場景金融可以做大規模的第一步,在此過程中需要注意識別頭部流量與僵屍流量,以及符合銀行風險偏好的流量的轉化率。
     (1)抓住頭部流量
     首先應該從以下三個方麵來分析頭部客戶:
     一是,要弄清場景的頭部客戶的規模和組成;
     二是,要弄清頭部客戶與金融機構的客戶戰略、客戶“主標尺”的對應情況。這樣有助於在後續工作中由頭部客戶入手,逐步下沉客戶;
     三是,要弄清頭部客戶的金融訴求。這樣有助於提升流量的轉化率。
     (2)看透僵屍流量
筆者遇到過很多場景,通過“燒錢”和“補貼”獲取了一大批初始流量,然而由於商業模式的不可持續性,看似留存的海量客戶大多變成了“僵屍流量”,不僅不會帶來任何信貸規模,而且還可能被黑產所利用。
     2. 深入看“合理的”信貸規模
“合理”的信貸規模,要從場景的角度來看“場景金融產品是否與客戶需求匹配”,從客戶的角度來看“場景是否誘導客戶進行過度信貸”。
     (1)場景金融產品是否與客戶需求匹配
     相同客戶在不同場景有著不同的“用信需求”,如果場景金融服務與客戶的用信需求並不匹配,即便“流量”和“數據”豐富的場景,其客戶也未必對金融服務“買賬”。所以,隻有滿足以下三點,才能形成“合理”的信貸規模:
     一是,場景金融產品要契合客戶資金周轉痛點;
     二是,金融產品利率要具有競爭力;
     三是,金融產品額度要匹配客戶資金缺口需求。
     (2)場景是否“誘導客戶進行過度信貸”
     《道德經》曰“企者不立,跨者不行”,無論消費信貸還是經營信貸,目的都是促進客戶健康消費和實體經濟良性循環,然而,如果通過金融服務向消費者和企業過度“輸血”,將會造成消費者過度消費、經營者盲目擴張等問題,從而營造出場景金融的“虛假繁榮”,不具備金融服務的可持續性,係之葦苕,風至苕折。
另外,從消費者保護角度來看,借貸追星、借貸購買奢侈品、以貸養貸等都需要警惕。
     3. 回頭看“曆史的”場景運作
     所謂的回頭看,就是從場景的運營曆史中發現一些負麵的蛛絲馬跡,進而順藤摸瓜分析場景運作模式是否存在缺陷,有些缺陷隱藏得很深,例如一些問題處理的共識。從長租公寓暴雷的事件就可以看出,由於基礎法律關係、監管框架沒有明確的社會共識,一旦某個環節出現問題,各方都有可能出現極端行為,即便金融機構能夠“挺身而出”為其買單,結局也未必完美。
     (四)從“風險視角”分析場景金融
     1. 場景金融的“四要素”分析
提到場景金融,金融機構與場景方合作的第一訴求是“獲客”,第二訴求是“增信”。對於“獲客”的理解,就是引入客戶,即“流量要素”。對於“增信”的理解,不同的金融機構,不同的部門會有不同的理解,具備獨立風控能力的金融機構及其風險部門對增信的訴求,就是獲得更多的客戶信息,即“數據要素”,而業務部門對於增信的訴求,往往會體現在“是否場景方兜底?”“是否受托支付?”等問題上,這些問題進而衍生了“信用要素”和“交易要素”。筆者根據自己的理解,嚐試給出場景金融四要素的定義:
     (1) 流量要素
     場景通過主營業務積累的上下遊客戶群體,即為流量要素;流量要素有助於金融機構獲取客戶數據。
     (2) 數據要素
     場景通過主營業務沉澱的商流、物流、資金流等數據,即為數據要素;數據要素,有助於金融機構進行更加全麵的客戶風險畫像。
     (3) 交易要素
     場景方將金融產品嵌入場景方與上下遊的交易流程中(大多采用“受托支付”和“應收賬款融資”等模式),即為交易要素。交易要素,有助於金融機構把控資金用途、進行全方位客戶畫像、提升客戶粘性等。
     (4) 信用要素
     場景方通過保證金、擔保、回購、貨押等模式,為客戶提供第二還款來源,即為信用要素。信用要素的增加,將場景平台進一步與金融機構進行了“綁定”,提升了場景金融的風險複雜度。
     2. 識別“淺”場景,關注“深”場景
     通過以上四要素,可對場景金融進行初步分類,不同的分類對應不同風險解決方案。後文會詳細說明,對於淺場景和泛場景,可重點通過客戶級的風控解決方案進行風險把控;而對於深場景,在此之上還要充分考慮場景本身和場景之外的風險要素。
     (1) 識別“淺”場景
     筆者認為僅包含流量要素和數據要素的場景屬於“淺”場景,從風險視角看,這類場景下發生的金融業務與傳統“中介”和“助貸”服務沒有本質差別,場景參與方目的多為流量和數據變現。“淺”場景的風控主要是客戶級的風控,依賴於金融機構自身的泛場景風控能力和數據的豐富程度,必要時可外購數據進行補充。
          (2) 關注“深”場景
筆者認為,隨著場景金融包含要素的逐步增加,場景參與程度也由“淺”變“深”,“深”場景在前者的基礎上,增加了交易要素和信用要素。場景方的深度參與,風險要素的增加,使得場景風險的複雜度以及場景方與金融機構的關聯性也相應增強。對於“深”場景的風控,金融機構除了要對“客戶級”風險進行把控之外,“場景本身”和“場景之外”風險也是需要重點評估和把控的。
緩解信息不對稱
改善小微企業融資征信服務
場景風險是一個“三層風險金字塔”,頂層為“場景之內”風險(客戶級風險),中間層為“場景本身”風險(場景經營風險、交易風險、欺詐風險、客群偏差風險、特定風險),底層為“場景之外”風險(集中度風險、逆周期風險、“灰犀牛”風險、戰略違約風險)。三層風險由下而上疊加而成,越底層的風險發生概率越小,但是一旦發生,整個金字塔倒塌的概率越大。
目前基於大數據和風控模型的客戶級智能風控手段基本可以解決“場景之內”的客戶級風險,然而“場景之外”風險和“場景本身”風險是屬於“數據之外、模型之上”的場景風險,這部分是本文重點討論的內容。
(一)“場景之內”風險
場景之內風險是客戶級別的風險,其包含了客戶信用風險和客戶欺詐風險,在互聯網場景金融模式下,客戶級風險的把控主要依賴於各金融機構的智能風控能力,不屬於本文重點探討的內容。
(二)“場景本身”風險
場景本身風險是場景級別的風險,其包括場景經營風險、場景欺詐風險、場景交易風險、場景客群偏差風險以及場景特定風險。這類風險對單個場景金融的業務模式是否可以良性開展有著重大影響,對於這類風險的評估應該每個場景單獨考慮,本文第三章將會詳解場景本身的五類風險。
(三)“場景之外”風險
場景之外風險是宏觀級別的風險,包含場景集中度風險、場景“逆周期”風險、場景的“灰犀牛”風險,以及場景戰略違約風險。這類風險作為金字塔的基石,雖然屬於低頻風險,但一旦發生將會對某一類甚至幾類場景金融的業務模式產生非常大的影響,本文第四章將會詳解場景之外的四類風險。
詳解“場景本身”的五大風險與防控手段
(一)場景經營風險
1. 風險描述
《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》第五十條“商業銀行應當按照合作機構資質和其承擔的職能相匹配的原則,對合作機構進行準入前評估,確保合作機構與合作事項符合法律法規和監管要求。”明確指出合作機構的經營情況、管理能力、風控水平、技術實力、服務質量、業務合規和機構聲譽等均為商業銀行需要重點考察的要素,充分說明了場景經營風險是場景金融中重要的風險要素之一。
2. 風險案例
長租公寓暴雷事件的風險主要集中於場景經營風險。在這個案例裏麵,第一,金融機構“重C輕B”的問題暴露無遺;第二,“受托支付”本應該是金融機構把控資金風險的手段之一,然而“不專業”的“受托支付”卻成為了導火索,使得信貸資金在場景方和業主之間存在過長的時間差,這無異於給了場景方巨額的“信用額度”,在事實上形成了一個毫無監管的資金池,並且,金融機構對場景方經營情況並未進行有效評估,種種原因導致了該業務的失敗。
筆者相信,這種巨額的信用額度,任何一家金融機構都不會通過傳統對公授信手段隨便批給場景方。那麽金融機構突破了什麽?金融機構為什麽會犯這種錯誤?筆者認為,這實際上是一種模型風險,也就是模型的誤用,具體說就是模型做了“模型之上”的事情。
3. 防範手段
2019年12月發布的《住建部等六部門關於整頓規範住房租賃市場秩序的意見》要求:“住房租賃企業租金收入中,住房租金貸款金額占比不得超過30%,超過比例的應當於2022年底前調整到位。”說明監管早已看到長租公寓這種場景金融模式的風險,進而提醒各金融機構要嚴控信貸資金流向的合理性和場景經營風險。場景經營風險的防控手段,主要有以下三方麵:
(1) 評估場景平台經營狀況
金融機構需參照對公信貸業務的管控手段,定期對合作機構進行現場與非現場調查,評估其經營情況、財務健康程度以及合規性,保障場景平台的平穩運行。
(2) 防範場景盲目擴張風險
金融機構需定期監控場景方經營狀況,防範平台通過場景金融不合理地彌補自身的資金缺口,防範平台使用預付信貸資金進行盲目擴張,防範平台資金流斷裂形成經營風險。
(3) 監控場景行業、政策和合規風險
金融機構需定期監控評估場景平台所處行業趨勢和政策導向,並對場景經營的合規性進行及時的評估,避免場景出現行業周期下行、政策導向不利、經營模式不合規等問題。
(二)場景交易風險
1. 風險描述
“城門失火,殃及池魚”,場景交易的“瑕疵”將會減低客戶對交易的滿意度,進而明顯降低客戶的還款意願,即使客戶資質較好具備還款能力,也可能形成違約,即為交易風險。
受托支付與商品交付的時間差,加大了交易風險產生的可能性。場景交易是“受托支付”的載體,場景交易中金融服務的本質是填補了受托支付和商品交付之間的“時間差”。
在實際案例中,場景平台為拓展自身主營業務,往往采用“後付費”的形式吸引客戶購買商品和服務,而“後付費”正是典型的“時間差”。金融機構先用受托支付的信貸形式幫客戶支付費用,客戶在完成商品交付過程中或交付後,采用分期的形式向金融機構付清貸款本金和利息。如果場景交易失敗或發生糾紛,場景方無法及時退款,那麽“誰為失敗的交易買單?”
2. 風險案例
交易風險存在於很多垂直消費分期領域,比如教育分期、購機分期、醫美分期等,下麵以教育分期為例。
某教育連鎖機構(場景方)通過與多家金融機構合作,采用“受托支付”的形式為學員提供教育分期服務,金融機構將學費預先支付給場景方,場景方將大量沉澱資金投入盲目拓展門店,最終導致資金鏈斷裂,未能向學員提供承諾的服務,學員認為自身沒有得到滿意的服務,不應該償還貸款而紛紛逾期,場景方又無力進行退款。雖然場景方向金融機構提供了一定比例的保證金擔保,但是麵臨洪水般的逾期客戶僅是杯水車薪。最終,由於場景方暴雷,金融機構承受了巨額經濟損失,借款人承受了征信汙點。
3. 防範手段
(1) 精細化受托支付
金融機構需通過鎖定受托支付賬戶的方式,將支付動作與商品服務過程深度融合,對於一筆交易的不同階段,分批次向場景方支付信貸資金,減少交易失敗造成的資金糾紛。
(2) 強化信貸產品提示
金融機構需在信貸流程中加入提醒環節,通過強製閱讀、播放聲音提醒等方式簡明提醒申請人目前的操作是在申請消費貸款,引導其確認申請意向和了解相關注意事項。
(3) 評估商品交付質量
金融機構需利用線上和線下調查相結合的方式,對平台提供商品服務的客戶評價、退貨率等情況進行定期監控和評估。
(4) 監控平台資金用途
金融機構需監控預付給平台的信貸資金的流向,定期評估平台經營健康程度,防止利用信貸資金進行盲目擴張而導致的資金鏈斷裂。
(三)場景欺詐風險
《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》第十九條指出“商業銀行應當建立有效的反欺詐機製,實時監測欺詐行為,定期分析欺詐風險變化情況,不斷完善反欺詐的模型審核規則和相關技術手段,防範冒充他人身份、惡意騙取銀行貸款的行為,保障信貸資金安全。”欺詐風險防範同樣是場景金融業務風險管理重要的組成部分。
場景欺詐風險包含商戶欺詐、團夥欺詐、內部欺詐、數據欺詐等,下麵分別對欺詐風險做逐一闡述:
1. 商戶欺詐
(1) 風險描述
商戶通過欺騙消費者,在消費者不知情的情況下製造虛假交易,套取金融機構資金的欺詐行為,叫做商戶欺詐。隨著場景金融進入各大垂直領域,這種隱蔽性較高的小額分散的受托支付形式,成為了商戶欺詐的重災區。
(2) 風險案例
以購機分期業務為例,這類業務通過“0元購機”“辦套餐享優惠”的方式,吸引客戶在購買手機的同時辦理套餐服務,其中手機的購機費用由客戶在金融機構辦理信貸資金,並提前一次性受托支付給商戶,信貸本金和利息在客戶之後每個月的套餐話費中扣除,運營商會通過話費紅包的形式給予客戶進行本息補貼。
這類信貸業務雖然具備小額分散、受托支付的特點,其中卻暗藏非常高的商戶欺詐風險。購機分期大多采用線下營業廳地推進件的形式,營業廳的動機是賣出更多的手機、辦理更多的套餐,因此如果營業廳通過欺騙消費者,在消費者無感的情況下進行購機分期業務的推廣,亦或者聯合黑產大量辦理購機套餐,再將手機進行出售套現,套取金融機構資金,都會讓金融機構遭受巨大的經濟和聲譽損失。
(3) 防範手段
一是,金融機構需對商戶進件渠道進行全方位的監控,包括商戶進件訂單頻率、商戶客訴情況、商戶不良集中度等;
二是,金融機構需對商戶資金流與訂單流校驗,確保人、貨、資金的一致性;
三是,金融機構需製定嚴格的商戶準入、退出和懲罰機製,提高商戶欺詐成本。
2. 團夥欺詐
(1) 風險描述
大多場景金融具備小額分散、客群下沉的特點,單體的欺詐難以獲得較高的欺詐收益。場景金融真正的欺詐防範對手正是黑產團夥,這些團夥通過批量“養企養人”,有組織地尋找場景金融的“口子”,一旦發現金融業務風控和羊毛漏洞,將會蜂擁而上在短期內讓金融機構遭受大量經濟損失。
場景金融雖然有著受托支付的特點,但是如果場景方風控能力較弱,場景交易商品存在易變現、折扣力度大等特點,也很容易成為黑產的攻擊對象。
(2) 風險案例
在金融機構響應普惠金融政策,重點布局小微企業貸的背景下,黑產嗅到了騙貸的機會。這些所謂中介通過包裝人員資料、交易和稅務等數據,甚至可以直接“養企業”,即注冊空殼公司後每月注入一些流水,形成固定有效的賬麵,虛構出還款能力和意願優良的企業,以騙取金融機構的小微企業信貸支持。
(3) 防範手段
一是,金融機構需通過無監督聚類算法,識別特征異常、高欺詐風險的群體,挖掘團夥欺詐群體,識別空殼公司等;
二是,金融機構需通過關係圖譜和圖計算技術,識別高風險拓撲結構群體;
三是,金融機構需建立高頻的客群監控和管理體係,抽取欺詐團夥的客群特征,及時製止高風險客群的交易行為。
3. 數據欺詐
(1) 風險描述
數據欺詐是指場景平台或商戶通過數據造假的方式,讓金融機構錯誤評估其經營情況和交易信息,進而做出錯誤的決策。
場景平台和黑產數據造假的動機有兩類,一類是為欺騙金融機構,偽造虛假交易主體和交易信息,通過受托支付的形式騙取信貸資金;另一類是為欺騙投資人,通過偽造財務報表、刷單、偽造平台活躍客戶等手段,騙取投資資金,與此同時也波及到了與平台合作場景金融業務的金融機構。
(2) 風險案例
B2B2C電商平台是B端經營場景金融的重要模式,金融機構根據電商平台的買方或者賣方商戶曆史留存的訂單、支付、物流、評論等信息,為商戶提供經營類金融服務。然而,電商平台的商戶為提升其在平台的搜索排名和銷量,可能會進行刷單、刷評論等手段進行數據造假。無論是商戶是為了“主動騙貸”還是為提升自身平台排名而“無心插柳”,這種數據造假會讓金融機構錯誤評估其經營資質,給出錯誤的授信結果。
(3) 防範手段
一是,“以數製數”,進行多方數據校驗,包括場景數據與泛場景數據校驗,例如,合作方財務報表和ERP數據的校驗、供應鏈商流物流和資金流的校驗;
二是,加強區塊鏈技術的應用,通過去中心、可追溯、防篡改的區塊鏈技術,增加單一合作方數據造假的難度和成本;
三是,通過大數據分析和模式識別技術,開發反刷單、反刷量、反刷分、反空殼等識別模型。
4. 內部欺詐
(1) 風險描述
“堡壘最容易從內部攻破”,內部欺詐是指場景內部人員通過職務便利聯合外部,進行文件、數據、客戶和交易造假,套取資金的欺詐行為。
(2) 風險案例
供應鏈金融中的“應收賬款融資”模式,關鍵點在於商流、物流和資金流的確權和一致性校驗,然而在作業流程的不同階段,均可能出現內部人員“造假”風險,如訂單合同“蘿卜章”問題、倉儲物資“掉包”問題等,這是在數據和模型層麵無法把控的風險,屬於場景業務流程天然存在的內部欺詐風險。
(3) 防範手段
一是,建立完備的內部業務流程操作機製,如電子印章、區塊鏈技術等,降低操作風險,增加內部欺詐的難度;
二是,健全內部信息交流和人員管理機製,通過提升內部監督效率、改革考核考評辦法等,減低內部人員的欺詐動機,提高內部人員的欺詐成本。
(四)場景客群偏差風險
1. 風險描述
在工作中,筆者常說“選擇了場景就是選擇了客群”,但是筆者的經驗逐漸告訴筆者,這句話並不完全對。高端場景的金融業務客群未必高端,相反,一些高端的場景金融產品吸引的客群恰恰是該場景的“下沉客群”,而真正的高端客群並沒有金融產品需求,這就是場景客群偏差風險。
2. 風險案例
醫美客群是高端客群,但是醫美貸的客群卻是醫美客群中的下沉客群。事實上,顏值經濟推動醫美需求的持續增長,醫美行業在充分挖掘一線城市和高端用戶後,也早已開始在下沉市場中探索機會。相比高端市場,一部分中低收入群體對於通過容貌的提升改善現狀、實現收入和階級躍升的渴望更加強烈,但另一方麵動輒萬元的醫美項目確實是不小的經濟壓力。於是,醫美分期應運而生,火爆市場。由於具有高客單價、高利潤率等特點,醫美貸款產品受到金融機構的熱捧。為擴大市場規模,金融機構放寬醫美分期的通過率,並爭相打出低價燒錢獲客。但事實上,醫美分期是一個複雜的分期場景,下沉客戶的違約可能相對更高,醫美機構的資質也參差不齊。如果缺乏對風險的識別和嚴格把控,金融機構可能會陷入騙貸和高壞賬率的泥沼之中。
3. 防範手段
一是,金融機構需加強對場景客戶需求的調研工作,尤其是對於需求較為旺盛的重點客群;
二是,加強客戶準入和信用評估的力度,切莫因場景優質而忽略客戶的信用風險。
(五)特定場景風險
1. 風險描述
前文所述經營、交易、欺詐和客群偏差風險雖然已經覆蓋場景金融中最為常見、典型的風險類別,但仍然無法包含可能出現的特定情況。從本質上,場景就是細化的、具體的現實情境,對於不同的場景必然存在特定的風險。
2. 風險案例
當您在新聞中看到“某某新款手機隆重上市”等,是不是會敏銳地意識到這就是某些場景的特定風險。新手機取代了舊手機,分期購機的客戶的還款意願驟然降低,這也是為什麽購機分期業務會在15個月左右違約突然激增,因為這就是手機的換機周期。
當您在新聞中看到“某某長租公寓甲醛超標”等,是不是會敏銳地意識到這就是某些場景的特定風險。甲醛超標就意味著,房租分期的客戶會因為商品瑕疵而還款意願驟然降低。
3. 防範手段
一是,金融機構需深入分析具體場景,在通用的場景風險管理框架外增設對於每個場景特定風險的應對措施;例如,手機分期業務中,分期最好控製在換機周期內;
二是,金融機構需實時關注市場上的最新風險事件,及時更新風險管理思路和工具。
筆者常說,風險管理實際上是風險、利潤、客戶三者的最優化管理,這三者最終是服務於金融機構的戰略。金融機構的戰略一定程度上決定了風險發生的類型,例如:
1. “拓展下沉客群”可能會導致“信用風險和欺詐風險雙高”;
2. “促活存量客群價值”可能會導致“存量客戶體驗下降和客訴風險”;
3. “積累場景數據,提升模型能力”可能會導致“積累周期長,見效慢”;
4. “促進與場景平台其他業務合作”可能會導致“集中度風險”。
     (一)場景集中度風險
     筆者常說一句話“十個平台,每個平台做一個產品,不如一個平台深挖十個產品!”這是一種戰略的選擇,但是卻帶來了集中度風險。
“雞蛋不能放在一個籃子裏”這句至理名言,在場景金融領域依然適用,在金融機構的戰略選擇下,多場景的組合管理依然是場景金融業務風險管理的重要課題。
     (二)場景“逆周期”風險
     互聯網場景金融是近幾年逐步興起的金融業務模式,該類業務模式及相應的智能風控手段(風控模型、風控策略等)都未經受過各類經濟周期和宏觀事件的充分考驗。筆者認為,雖然宏觀經濟出現逆周期的可能性幾乎沒有,但是“逆周期的場景”正在發生。
流量的枯竭、監管趨嚴可能會導致某場景發生場景內的“逆周期”,那麽這種變化將直接導致客戶的變化、業務量的變化等,進而可能會導致我們原有的模型失效。
     (三)場景“灰犀牛”風險
      “灰犀牛”指的是宏觀負麵事件,例如,目前正在發生的“新冠疫情”“中美貿易戰”就是宏觀事件,每一個宏觀事件將會對特定的行業和場景產生較大的影響,進而對場景金融產生影響。
以“中美貿易戰”為例,在跨境貿易行業有一種特殊的場景金融業務模式“退稅貸”,該模式是以企業退稅作為第二還款來源,用信貸的方式彌補貿易類企業在退稅過程中產生的資金缺口。在貿易戰發生前,這類業務的優質客群、這類業務的風控模型和審批策略都非常穩定,然而隨著“中美貿易戰”的發生,貿易類企業的經營穩定性發生的非常大的波動,過去的風控模型和審批策略可能不再適用,這類業務模式同樣也存在極大的挑戰。
(     四)場景戰略違約風險
     戰略違約的定義稍顯複雜,但可以簡化為一個簡單的問題“如果一個人有多筆貸款,先還哪一筆?”不同的人會有不同的答案,有人先還房貸,因為不還房貸房子會被收回;有人先還車貸,因為沒有車會影響出行;有人先還信用卡等,各人有各自的選擇。但是在美國的次貸危機中,由於收入的降低,房價的下跌,導致這些人的行為趨同,大家都不還房貸,這就形成了“戰略違約”。
所以,在場景“逆周期”風險下,在場景 “灰犀牛”“黑天鵝”的風險下,這種客戶行為趨同的戰略違約似乎離我們不是很遙遠,例如P2P行業的“場景逆周期”發生時,是不是大家對P2P平台的還款意願都趨同了?這也算是戰略違約的一種表現吧。
前文從理論角度分析場景風險,以期金融機構能夠站在理論的高度看待場景風險“不畏浮雲遮望眼,自緣身在最高層!”但是,“紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。”本章中,筆者重在實戰經驗,從C端消費場景金融、B端經營場景金融和G端政府場景金融,逐一分享筆者的經驗。
     (一)C端消費場景金融
     1. 傳統泛場景消費金融——信用卡
     (1) 場景描述
     信用卡場景是場景金融中的“泛”場景,其同時具有支付和信貸兩種功能。消費者在購物時刷卡不僅安全、方便,還經常享有折扣、積分或禮品贈送。隨著信用卡推廣形式的演變,信用卡機構與各類場景平台(電商、視頻、航旅、運營商等)聯合發布“聯名卡”,也成為信用卡機構參與場景金融的一種形式。
     (2) 場景優勢
     一是,具備體係化的管理流程。信用卡發展至今,已經具備了完善的風控、客戶、運營的管理體係,其信用評估和風控流程也已覆蓋了全生命周期;在信用卡的推廣、審核、發卡、用卡、還款、逾期、催收等階段,針對持卡人的行為特點可製定不同的風險管理指標和策略;同時銀行對於持卡人的具體交易記錄也能夠實現敏捷的監督,及時識別風險行為,采取降額、凍結、封卡等管理措施。
     二是,具備場景化的先天基因。場景“聯名卡”對於金融機構和場景方是一種雙贏的合作模式,金融機構可以借助場景方流量和數據的優勢,對某一類垂直客群進行精準營銷和風控。
     三是,具備生態化的數據優勢。信用卡的信息係統建設較早,積累了大量的數據資源,這些數據資源具備“自主、自生、自成生態”的三大特點。首先,這些寶貴的金融數據來自業務辦理中的“自主積累”;其次,信用卡的交易數據是高頻的行為數據,是銀行的“活”數據,這些數據通過流式計算、關聯圖譜等處理方式可以實現“數據自生”;再次,信用卡的交易數據具備場景信息,能夠刻畫客戶“衣食住行”等多麵的畫像而自成生態。
 
     (3) 業務經驗分享
     由於信用卡場景已經具備了成熟完善的管理體係,所以,需要像“庖丁解牛”一樣“切中肯綮”,打通傳統體係中的瓶頸,筆者總結為三突破:突破傳統風險管理、突破傳統反欺詐、突破傳統客戶挖掘。
     一是,突破傳統風險管理,做智能風控的試驗田。
     傳統風控的關注點在於風險,而智能風控則是利潤、客戶、風險三者的最優化管理。信用卡場景的數據稟賦、場景稟賦、以及相對靈活管理的架構,都使得此場景可以作為智能風控生根發芽的沃土。
     二是,突破傳統反欺詐,著眼於網絡黑產。
     目前信用卡的反欺詐分為申請反欺詐和交易反欺詐,識別手段較為傳統,即用本人的數據識別本人還款意願,並多采用外購“黑數據”的方法。而網絡黑產的一個主要特征是,“羊”的還款意願是受“羊頭”控製的,隻有找到羊頭,或者識別出羊的集聚關係,才能夠有效地識別出風險。目前看,在信用卡場景中,黑產的申請欺詐、偽卡盜刷、套現、“擼羊毛”等現象還時有發生,這是一場基於“技術對抗”的持久戰。
     三是,突破傳統客戶挖掘,加強客戶觸達能力。
     在流量枯竭的今天,信用卡場景生態化的數據稟賦非常適合於客戶挖掘。傳統的客戶挖掘,重名單而輕觸達。筆者認為,客戶挖掘有三個關鍵環節:客戶畫像(白名單)、產品畫像(鉤子產品)、渠道畫像(觸達方式),三個環節缺一不可,並且筆者認為這“三連環”中最重要的不是客戶畫像,而是渠道畫像。
     2. 互聯網泛場景消費金融——“花唄”“白條”模式
     (1) 場景描述
     互聯網泛場景消費金融即通過互聯網平台向個人提供與消費相關的支付、消費金融,其中以“花唄”“白條”為代表的綜合性電商消費金融依托大型電商平台,在用戶進行消費時推廣開通信用服務,即開即用並根據信用表現提供不同程度的免息和提額政策。
      (2) 場景優勢
     一是,流量優勢。
     流量優勢源自場景方豐富的消費場景、閉環的商業模式、先進的科技係統、實時的數據體係、極強的客戶粘性。如果金融機構提供的金融產品具備吸引力,在此類場景做大業務規模相對於其他場景更加容易。
     二是,數據優勢。
     大型互聯網平台具備客戶在“衣食住行”各個維度的豐富數據信息,這些數據屬於“高頻”流式數據,有助於金融機構在自身強“金融”數據體係之外進一步完善客戶畫像,進而加強大數據風險模型的識別能力。
     三是,生態優勢。
     大型的互聯網公司都已經形成了自己的商業生態,並滲透到了客戶日常生活、金融支付、信用生活等諸多方麵。生態優勢之一就是,客戶對於大型互聯網公司生態的依賴性也對其消費金融產品起到了一定的“風險緩釋”作用。
     (3) 業務經驗分享
     在電商平台中,由於業務比較容易上量,所以需要注意集中度風險。除此之外,還有“依戶傍門”“依人籬下”兩個經驗需要分享。
     一是,“依戶傍門”是一把雙刃劍。
站在電商平台的肩膀上既是優勢也是劣勢。雖說規模容易做大,但是,金融機構的風控體係、產品體係、客戶資源對場景方“定製化”。一旦場景方有任何風吹草動,皮之不存毛將焉附。所以,需要做好“戶倒門塌”的相應預案。
     二是,“依人籬下”則不得不低頭。
麵對把控海量“數據”和“流量”的大型互聯網平台,在合作各個環節,金融機構難以具備足夠的“話語權”和“定價權”。並且在對場景的強依賴性下,一旦出現場景交易、行為等數據的造假,金融機構可用手段也不多。另外,電商平台上的刷單、注水等事件的發生,導致金融機構“被誤傷”時,也隻能委曲求全。
     3. 垂直場景消費金融——站在風口的“必爭之地”
     (1) 場景描述
     隨著場景消費由平台化向垂直化、碎片化演化,垂直場景也成為場景金融未來的趨勢。目前市場上典型的垂直場景包括教育場景、房產後市場場景(租房場景、裝修場景等)、汽車後市場場景、醫美場景等,由此衍生出學費貸、家裝貸、汽車分期、醫美分期等消費金融產品。
     (2) 場景優勢
     相較於泛場景,垂直場景最大的優勢是金融機構和場景方仍處於“博弈”階段,沒有出現“一家獨大”的情況。“深入細致”是垂直場景的特點:“深入”指的是,場景方能夠深入細分產業,在所屬產業建立流量壁壘。“細致”指的是,垂直領域客群特點和需求相對集中明確。總結起來,場景優勢主要有三:
一是,場景方迫切與金融機構進行深入合作,以提升自己的客戶粘性;
二是,場景方在垂直細分領域沉澱的數據能夠有效地優化金融機構的客戶畫像和風控模型;
三是,在垂直場景中的某些領域還是一片藍海。
(3) 業務經驗分享
垂直場景風險較大,本文第三章所提及的所有風險均可能發生。對於這種場景,要風險和收益兼顧,筆者提出了“三量方針”:量力而為、量體裁衣、量入而出。
     一是,量力而為。
     指的是對垂直場景的選擇,要選擇自己風控能力以內的場景,選擇自己熟悉領域的場景,選擇自己客戶主標尺內的場景。
     二是,量體裁衣。
     每個垂直場景的客群特點和需求都不相同,要針對垂直場景的特色,量體裁衣地建立客製化風控、產品、客戶的管理體係。
     三是,量入而出。
    金融機構在開展場景金融的過程中,有金融機構本身的人員成本、資金成本,場景數據整合、場景係統對接、場景模型建設、個性化金融產品開發等場景成本。在評估是否進入某個垂直場景的過程中,要充分估算場景金融業務的收益和成本,量入而出。
     (二)B端經營場景金融
     2020年9月22日,中國人民銀行、工信部、司法部、商務部、國資委、市場監管總局、銀保監會、外匯局聯合發布《關於規範發展供應鏈金融支持供應鏈產業鏈穩定循環和優化升級的意見》,文中第(五)節指出:推動金融機構、核心企業、政府部門、第三方專業機構等各方加強信息共享,依托核心企業構建上下遊一體化、數字化、智能化的信息係統、信用評估和風險管理體係,動態把握中小微企業的經營狀況,建立金融機構與實體企業之間更加穩定緊密的關係。本文結合供應鏈“1+N”場景金融、B2B2C場景金融和To B服務商場景金融三種模式,分別對不同種類的B端經營場景金融的優劣勢進行詳解。
     (1) 場景描述
     供應鏈中的核心企業是場景的基礎,其接收來自上遊企業的原材料或中間商品並產生預付款或應收賬款,進行加工處理後出售給下遊企業並產生預付款或應收賬款。在供應鏈交易過程中,應收賬款和預付款代表著供應鏈上下遊企業產生了與商品流動不匹配的資金缺口,針對這些資金缺口,金融機構可為供應鏈中的上遊企業提供應收賬款融資及倉儲融資,也可為下遊企業提供預付款融資或訂單融資等供應鏈金融服務。
 
     (2) 場景優勢
     供應鏈“1+N”場景金融模式的場景優勢在於:交易閉環、四流合一和核心企業增信。
     一是,交易閉環。
     供應鏈交易模式自身形成閉環,資金的用途和還款來源都相對可控。
     二是,四流合一。
     通過供應鏈曆史交易中沉澱的商流、物流、資金流、信息流數據,金融機構能夠整合建立風險名單和各類風險模型,運用大數據加強風險管理。
     三是,核心企業增信。
     處在承上啟下地位的核心企業可以為上下遊提供擔保、保證金、回購等“強緩釋”措施,同時上下遊對核心企業依賴性也產生了“弱緩釋”作用,兩種緩釋共同降低供應鏈融資風險。
      (3) 業務經驗分享
     供應鏈“1+N”場景金融模式做到了交易閉環、四流合一,也做到了小額分散,使得風險主要集中在核心企業上,為此,筆者提出了“三關注”:關注核心企業、關注資金流、關注信息核驗。
     一是,關注核心企業。
     核心企業在供應鏈金融中的重要性也導致其經營風險、交易風險將會擴散到整個生態。
     二是,關注資金流。
     當核心企業商流、物流或資金流暴露出問題時,上下遊企業和金融機構都難以獨善其身,其中問題會首先會反映在資金流上。
     三是,關於信息校驗。
     主要是將場景信息與“泛場景”信息(工商、稅務、司法)進行核驗,防止供應鏈上下遊企業串通虛構信息騙取資金,構成信貸欺詐。
此外,我國正處於傳統產業數字化升級的轉型期,大多數核心企業與上下遊的數據信息整合和挖掘程度並不高,這使得數字化金融產品應用在供應鏈場景中的效率較落後於下麵要描述的B2B2C電商平台場景。
     2. B2B2C電商平台場景金融
     (1) 場景描述
     B2B或者B2C電商平台是該場景金融的基礎,其作用類似於供應鏈金融中的核心企業,向上承接賣方商入駐平台,向下接收買方客戶的采購訂單。同理,金融機構可針對電商平台中產生的資金缺口,向平台賣方提供應收賬款融資和倉儲融資,向平台買方提供訂單融資和預付款融資等金融服務。
     (2) 場景優勢
     與供應鏈金融相似,電商平台場景在交易與資金閉環可控、利用大數據建模等方麵優勢突出。相比於傳統供應鏈中的核心企業,電商平台基於“後發優勢”和互聯網特點,有如下三個場景優勢:
     一是,信息化程度更高。
各類電商平台天然建立在“數字化”轉型的背景下,信息化優勢明顯,對客戶和金融機構的數據、科技需求響應更敏捷。
     二是,數據維度更為豐富。
從交易相關的訂單、支付數據,到行為相關的瀏覽、收藏數據,再到利用平台生態獲取的物流、資質等數據,都為金融機構沉澱整合信息、構建風控體係奠定了良好的基礎。
     三是,數字化獲客能力強。
電商平台生態的業務模式,讓平台上的B端和C端客戶更加容易接受數字化產品,進而為金融機構使用數字化營銷的方式進行批量獲客提供了基礎。
     (3) 業務經驗分享
     首先,B2B2C模式的場景小微金融,也同樣需要對場景金融風險進行嚴加把控。電商平台在本身經營中存在的刷單、養企、羊毛黨、商品質量等問題,均會反映在場景經營、場景欺詐和場景交易風險中,進而造成場景金融風險。
     其次,辯證地看問題,“信息化程度更高、數據維度更為豐富、獲客更加開放”,既是機遇也是風險,做這種業務的時候,筆者也在“摸著石頭過河”,但是,水深了怎麽辦?電商平台的海量、多維度數據造假成本低、欺詐手段更新快、識別監控難,都對風險管理提出了更大的挑戰。
     3. To B服務商“淺”場景金融
     (1) 場景描述
     圍繞企業提供服務的To B服務商也可以衍生出泛場景金融模式。這類服務商針對營銷、財務、進銷存、收單收銀等企業經營管理的各個模塊和環節提供軟硬件服務。一種最為直接的方式是利用其流量優勢,在服務商頁麵展示貸款廣告,向金融機構引流。另一種方式是通過服務商沉澱的數據,在客戶授權的情況下,協助金融機構判斷企業資質和實際經營情況,為資金方提供授信依據,由此市場上衍生出了POS貸、發票貸、SaaS貸等金融產品。
     (2) 場景優勢
     一是,經營數據較深。
To B服務商深耕企業經營管理的特定模塊,具備企業端深度經營數據,可以支持對企業經營狀況的深層次刻畫。
     二是,營銷觸達率較高。
這類服務商向企業營銷金融產品的方式與企業經營過程強耦合(如在ERP係統、收單係統展示金融服務產品等),可以做到較高的營銷觸達率。
     (3) 業務經驗分享
在這類業務模式中,雖然金融機構可以獲取部分垂直流量和經營數據,但由於缺乏較為合理的閉環體係和資金把控手段,其本身並不屬於“深”場景金融。此外,該場景中流量和數據造假的成本要遠低於供應鏈和電商平台場景,因此在開展此類場景金融過程中,可通過多源數據校驗、線上與線下相結合、空殼企業識別模型等手段對數據欺詐進行嚴格防範,否則可能會成為黑產重點攻擊的對象。
     (三)G端政府場景金融
     2019年9月20日,國家發改委、銀保監會聯合發布《關於深入開展“信易貸”支持中小微企業融資的通知》(發改財金〔2019〕1491號),通知指出金融機構要切實履行服務中小微企業第一責任人的職責,擴大“信易貸”規模,提高中小微企業的政策獲得感。
     2020年4月7日,國稅總局、銀保監會聯合發布《關於發揮“銀稅互動”作用助力小微企業複工複產的通知》(稅總辦發〔2020〕10號),文中指出要加強各省稅務機關與銀保監部門和銀行業金融機構的協作,利用“銀稅互動”聯席會議機製和“百行進萬企”等平台,幫助銀行業金融機構主動對接企業需求、精準提供金融服務。
     以上均指出,金融機構通過與G端政府機構進行合作服務中小微企業是場景金融的重要方向。下麵將對金融機構與政府平台合作的場景金融模式進行介紹:
     1. 政府征信平台模式
     (1) 場景描述
     為解決小微企業“融資難、融資貴”的難題,各地政府部門牽頭建設信易貸平台、地方征信公司和中小微企業融資平台等機構,一方麵通過將政務數據進行整合和挖掘,向金融機構提供更加豐富的企業信用評估依據,另一方麵也把當地小微企業信貸產品進行整合,向小微企業提供更加便利的融資渠道和融資方式,並針對企業資金需求特點和還款能力,提供適配的金融服務。
     (2) 場景優勢
     一是,數據維度豐富且合規。
     政府平台整合的多維度政務數據,並允許金融機構提供線上化前置風控獲客、信用評估、風險預警。
     二是,部分政府平台能夠提供擔保。
     部分政府平台提供“信貸激勵金”“風險準備金”等支持,為金融機構提供了一定的“風險緩釋措施”,能夠激勵當地金融機構更加積極地服務小微企業。
     (3) 業務經驗分享
     政府平台可以提供豐富維度的“場景數據”和“場景流量”,但無法幫助金融機構完成“資金閉環”的保障,從場景參與度來講,屬於“淺”場景金融模式。這類場景的經驗分享如下:
     一是,需要補充場景內數據。
     目前各地政府平台數據雖然維度豐富,但垂直化不足,無法深入透視企業的具體交易行為,雖然可以在一定程度刻畫企業經營資質,但無法精確刻畫企業資金缺口、用信需求、上下遊關係等信息,這需要“深”場景的交易信息進行補充。
     二是,黑產風險較高。
隨著各家銀行“稅貸”類產品不斷豐富,黑產“以稅養貸”等欺詐手段也越來越成熟,政府類數據恰恰屬於黑產“盯上”的“易養”數據,因此在這類平台類場景中,數據欺詐、團夥欺詐風險也相應升高。
     三是,接口方式不統一提高了對接成本。
政府平台雖然打破了本地化數據孤島,但是從全國角度來講,各地政府平台的數據標準和對接方式並不統一,對於全國性質的金融機構,需要逐個對接各地政府平台,對接成本較高。
     2. 政府采購貸款模式
     (1) 場景描述
     金融機構通過各地政府采購平台獲取為政府提供商品和服務的供應商的信息,以政府采購誠信考核和信用審查為基礎建立了企業白名單,並以政府采購產生的應收賬款作為第二還款來源,為小微企業提供金融服務。
     (2) 場景優勢
     一是,場景數據較深。
政府采購平台具備供應商豐富的曆史訂單、履約訂單、支付情況等信息,可以供金融機構對其供應商進行經營資質、商品服務質量、企業用信需求等維度的評估。
     二是,生態企業預篩選。
政府先於金融機構,在供應商篩選環節已對企業綜合實力進行了審查,起到了一定的資質預篩選的作用,降低了黑產、反欺詐的風險。
     三是,具有天然的緩釋功能。
政府的應收賬款的質量高,且其上遊企業對其存在一定程度的依賴性,因此同時具備“強緩釋”和“弱緩釋”功能。
     (3) 業務經驗分享
當企業提供的產品或服務不能滿足政府要求時,或者政府在采購政策和偏好發生較大變化時,上遊企業可能產生場景經營風險和場景交易風險。
對於場景金融的開放式探討
     (一)探討一:場景金融中“緩釋兜底”的風險
在筆者的實際工作中,常常麵對這樣的問題:一是,場景方對我說“我們的業務有兜底,你們風控以合規為主吧?”;二是,業務部門對我說“我們的業務有兜底,模型能不能鬆一些?”三是,同業好友對我說“我們風控能力不行,但是我們引入保險兜底,是不是就可以做場景金融了?”
《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》第五十五條:商業銀行不得接受無擔保資質和不符合信用保險和保證保險經營資質監管要求的合作機構提供的直接或變相增信服務。商業銀行與有擔保資質和符合信用保險和保證保險經營資質監管要求的合作機構合作時應當充分考慮上述機構的增信能力和集中度風險。商業銀行不得因引入擔保增信放鬆對貸款質量管控。
首先,從監管角度可以看出,監管的兩個出發點:一是,強化銀行風控主體責任,防止銀行風險管理“空心化”;二是,鼓勵銀行提升自身風控能力,減少冗餘的風險緩釋環節,降低社會融資成本,更好地支持實體經濟發展。
其次,從銀行實操角度來看,一是,緩釋兜底等措施等並沒有真正地識別風險,隻不過是將風險後置,並沒有真正意義的“稀釋風險”;二是,這類措施會壓縮銀行的盈利空間,使銀行弱化核心風險識別能力,進而引發其他風險。
     (二)探討二:場景金融中“擔保池”的形成和風險
前文已經分析了,長租公寓暴雷事件的風險主要集中於場景經營風險,其“不專業”的“受托支付”使得信貸資金在場景方和業主之間形成了一個毫無監管的資金池。
在場景金融中“緩釋兜底”,有保險公司的擔保,有場景方的擔保,以及場景方對保險公司的反擔保,這樣的話,可能會在場景方會形成一個“擔保池”。既然長租公寓無監管的資金池會帶來暴雷的風險,那麽“擔保池”的風險也需要我們警惕!
     (三)倡議:由金融出發,向場景融合
場景金融提及的“場景”和“金融”,實際上是兩種生態的融合。場景方建立了一個商業生態,金融機構建立了一個金融生態,兩個生態必將融合,並且隻有融合才能迸發出活力。然而,從場景生態向金融生態的擴張,似乎問題較多,那麽我們金融人應時刻牢記“服務普羅大眾、服務實體經濟”,以場景金融和開放銀行為左右腿,一步一個腳印,從金融生態出發,向場景生態融合。


文中觀點係作者自身觀點,不代表消金界平台觀點。
免責聲明:本文來自騰訊新聞客戶端自媒體