信通中国升级风控体系 把好P2P风控的“安全门”

刚刚结束的央视3·15晚会，虽然未揭黑P2P企业，但由于跑路倒闭事件不断，“5号热点投诉：血本无归的P2P网贷”引来众多投诉与质疑。

多位业内专家表示，这些爆发问题的P2P企业，绝大多数是由于资金链断裂，出现提现困难的问题。探究原因，除自身平台涉及违法行为外，更多的原因是贷前对借款人的审核不严格，贷中、贷后的风险控制技术和内控流程不成熟，给P2P平台稳健发展埋下的隐患。

对此，国内创新型金融中介服务平台信通中国联合创始人兼副总裁杨鹏认为，全生命周期信贷流程管理系统可以更好地为投资者保驾护航，是未来P2P风险管理模式的方向。

据悉，3月24日，信通中国与全球最大征信机构益博睿在北京召开新闻发布会，双方就应用于P2P借贷服务行业的小微信贷全流程管理系统达成了合作共识。

P2P风控漏洞显现

回顾过去的一年，P2P平台新增900余家，一时间行业良莠不齐，侵害投资者利益甚至网贷平台携款跑路事件频发，投诉、维权浪潮也随之此起彼伏。

“贷前风控是杜绝坏账的源头，是直接有效的管理方法。”信通中国风控总监张征坦言，征信是P2P的起点和难点，而全流程风控体系是P2P企业的核心竞争力。

据了解，P2P行业的高速发展源于推行普惠金融，覆盖传统银行业务涉及不到的金融区域，这使得坚持小额分散的借款标准和无抵押的信用贷款模式成为P2P行业的两大特征。

但由于我国的公民征信体系尚不完善，央行征信体系不对外公开，且传统银行的信贷经验无法在P2P行业推广，致使P2P平台在线上难以实现对借款申请者的真实信用调查。

“这意味着，P2P企业需要自建一套授信决策机制，包括信用数据的收集和分析。”张征说到，为了弥补征信体系的缺位，多数P2P平台采用经验型的人工实地审核，以及人工电话审核的方式来进行信审。

但在专家看来，该方式的弊端明显，埋下风控漏洞。首先借款客户数量庞大，个人信用数据繁复，完全通过线下调查进行信用审核的成本过高。再者，信用风险分析和决策主要依赖信贷人员的个人经验判断，会造成信审决策一致性差，客观性差，时间效率差。

就此，张征表示赞同。他认为，网贷信审结果无法标准化、量化将导致风险无法量化控制，总风险敞口无法确定等P2P行业风险核心问题。“一家P2P平台是无法真正掌握借款人是否向多家平台同时发起贷款申请，也许风险敞口已经严重脱离借款人实际还款能力，那么过度负债必然增大借款人的还款不确定性，违约率将无法计算。”

此外，贷中和贷后管理也是非常重要的风控环节。比如，一个合格的贷后管理部门要负责风险预警、逾期客户催收等，应利用量化工具，密切关注客户的还款行为，制定不同的催收策略，以及进行资产组合的风险预警管理。

张征表示，只有在贷前、贷中、贷后等风控环节都管理到位，才可以保证借贷项目的逾期违约乃至坏账风险管理在一个可控的范围内。

风控全流程管理践行

“传统的信用审核对于P2P行业来说成本高、风控漏洞多，操作风险不易管理，所以我们在思考采用另一种审核模式，类似国外信贷工厂的模式。”杨鹏谈到，国外成熟的P2P企业如LendingClub等都是采用信贷工厂的模式。

所谓信贷工厂模式，具体来说是实现小微信贷的设计、申请、发放、风控等业务按照“流水线”的作业方式进行批量化操作，构建信贷全生命周期的风控决策和业务流程系统解决方案。

“建立精细化、智能化的大数据评分体系，不仅可以提高筛选优质借款人的效率和准确性，更会成为严格风控体系的支撑，像是在风控关口设置了一道‘安全门’。而且针对不同客户群体设置不同安全门，打造全方位的风控管理机制。”杨鹏谈到，该公司正在以数据驱动为基础打造量化风控模型，希望通过统一数据标准和接口，为未来“云征信”打下基础。

他介绍到，这一管理体系将完全基于现有数据，通过风险模型建立审批的决策引擎和评分卡体系，根据客户的各种信用数据来判断借款客户的违约风险，建立数据库，用量化评估的手段进行自动化归类、分析与决策。

“我们通过系统，基于核心数据及模型团队的分析结果，对借款客户进行评级，判断借款客户的还款意愿和还款能力，区分客户风险度，然后在客户量化的前提下对客户进行授信，匹配借款额度。此外，外部接口确保第三方数据及数据库的准确实时导入，对客户进行风险检验，从多个维度审查客户，最大限度控制客源资质。同时引入反欺诈模型，对于客户的软硬件载体进行分析，避免客户同时在几家P2P申请的情况，从本质上避免量化风险敞口问题。”张征补充道。

对此，业内专家评价，该系统最大程度地解决了P2P行业信贷人员资质不够的问题，保障信贷决策的客观性，从而降低坏帐比例，保障P2P平台投资者资金的安全。

“事实上，在国内，目前包括信通中国等行业领先企业都在积极推动基于实际数据下的量化风控模型的建设。这将是P2P行业风险管理模式的一种大趋势。”张征最后说。