消费贷高风险弱风控 催收标准有望出台

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[目前互金平台风控主要有三种形式：一是自建风控系统，建立白名单机制，例如蚂蚁金服的芝麻信用以及腾讯的微粒贷等；二是只做银行授信的客户以规避风险，例如91金融；三是内外部大数据相结合等。]
    近日，在纽交所上市且市值超百亿的趣店及其背后的现金贷模式，饱受质疑。
    现金贷或消费贷是互联网金融中的一种小额贷款，贷款审批快、放款快、利率高，覆盖人群主要是传统金融机构没有覆盖的人群，趣店正是这类公司的典型。目前这类公司的高利放贷、风控与催收环节都屡遭质疑。
    风口浪尖上的趣店就此回应称，公司坏账率低于0.5%，“凡是过期不还的，我们这里就是坏账”，对坏账“一律不会催促他们来还钱，电话都不会给他们打”，“你不还钱，就算了，当作福利送你了”。
    与趣店一样，一些成立仅几年的消费贷和现金贷公司，均自称拥有强大的风控模型，能将坏账率控制在低于商业银行数倍之下。然而也有业内人士表示，用高利率覆盖高风险是这类公司的通行做法，灰色的催收机制还是部分公司不为人知的制胜法宝。
    中国互联网金融协会（下称“互金协会”）一位内部人士对第一财经表示，央行征信系统包含的征信信息主要以银行及持牌的小贷公司为主，互金平台并未接入。这意味着，即便在消费贷公司欠钱不还，在银行做按揭贷款时，也查不到这笔不良记录。
    但围堵漏洞的大网正在收紧。一方面，互金协会发起的全国互联网金融登记披露服务平台已经上线，将有助于防范网贷领域的“老赖”和多头借贷；另一方面，面对催收乱象，第一财经从互金协会内部获悉，协会正着手对催收制定相应的标准，目前已进行立项。

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    部分企业完全依托外部数据授信
    记者采访了解到，目前国内网贷平台的风控模式以数据分析为主。各家平台的风控资源不同，风控策略不同。例如，阿里花呗主要基于自有消费数据；现金贷企业，主要通过公安信息的比对或是反欺诈策略；以资产抵押为主营业务的公司风控策略也会依赖人工模式，对借贷主体的偿还能力有进一步了解。
    趣店招股书显示，芝麻信用为趣店提供了贷款申请人的信用分析，构成了趣店信用评估模型的重要组成部分，也减少了延期还款的情况。
    趣店CEO罗敏此前对外回应时表示，虽然趣店接入了芝麻信用，但其他接入芝麻信用的消费贷公司大部分坏账率比趣店高，主要由于趣店自己的风控体系起到了作用。
    中国网络借贷发展之初，主要采取线下抵质押登记与公证备案手续的风控手段，这类措施没有摆脱传统金融风控的局限，时效性和操作的滞后性无法适应网贷业务几何式增长的需求。随着近几年互联网金融蓬勃发展，第三方征信机构大量涌现，网贷平台对借款人征信信息的搜集已不再局限于央行征信系统、全国工商信用网、全国法院执行网等传统征信渠道。
    据了解，目前互金平台主要通过风控以及催收两个维度降低坏账率。从风控上来说，根据第一财经记者不完全统计，主要有以下三种形式：一是自建风控系统，建立白名单机制，例如蚂蚁金服的芝麻信用以及腾讯的微粒贷等；二是只做银行授信的客户以规避风险，例如91金融；三是内外部大数据相结合等。
    苏宁金融研究院互联网金融中心主任薛洪言对第一财经表示，行业内企业主要通过大数据授信以及传统的质押物抵押担保进行风控。在具体使用中，大多混合使用，多方位援引外部数据并结合自己的大数据进行风控。
    第一财经记者针对授信及风控问题采访了多家互金平台，这些受访机构在援引外部数据进行大数据风控时，各有侧重。
    记者还发现，在互金行业的剧烈整合之下，以资产类型细分的行业组织迅速涌现，以聚合平台数据的方式对成员企业提供风控支持。
    例如，网利宝是一家主要从事车抵贷的互金平台，副总裁杨军对第一财经记者表示，公司依托“车贷联盟”进行贷前风控。所谓“车贷联盟”，就是以共享各平台车贷借款人信息的方式来防止车辆重复抵押。

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    以银行风控体系为蓝本，是很多互金机构的首选。团贷网集团数据中心数据产品部经理刘芳芳对第一财经记者表示，在风控上，团贷网主要从产品风控、流程风控、人员风控、系统风控四个体系把控风险。在征信数据来源方面，团贷网整合房产金融、汽车金融、供应链金融、小额信贷、消费分期、三农金融等多条业务线的业务数据。另外，也与芝麻信用在芝麻分和反欺诈功能方面进行合作。
    除了第三方的业务数据，客户互联网行为数据也成为互金平台授信的参考标准之一。捷越联合创始人王晓婷表示，公司以客户的网上可查数据和互联网行为数据为主要授信决策基础，依据大数法则，通过将客户授权采集而得的相应数据字段送入数学模型及决策系统，评估借款风险，从而最终确定客户能否放款，以及具体授信额度。
    随着互金行业的不断发展，各家平台根据自身业务发展模式的不同，也逐渐演化出不同的征信模式。薛洪言认为，任何一家产品的数据源都具有局限性。具体到业务层面，每一家机构的业务模式、流程都具有差异性，业务流程中会存在一些漏洞，继而存在欺诈风险，外部的数据并没有针对性，以通用为主。因此，行业内大部分机构都需要搭建自己的风控模型，针对业务流程里的漏洞进行风控，以维持机构的可持续发展。风控模型维度很广，主要包括防骗贷、识别“羊毛党”模型、信用评分模型、用户社交关系图谱等，每家侧重点都具有差异性，因此优势也各不相同。
    他还表示，当然也存在只依托于外部数据服务的现金贷企业，企业只做黑名单以及简单的欺诈风险防范，通过高利率覆盖高风险。

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    监管大网正在收紧
    如何防止老赖，是大多数互金企业日常风控的重点之一。在网贷平台借钱不还，是否会被纳入央行征信系统，从而对日后贷款等消费行为产生影响？
    据互金协会内部人士对第一财经记者表示，目前，央行征信系统包含的征信信息主要以银行以及持牌的小贷公司为主，互金平台并未接入，很多老赖的失信行为并没有纳入到央行征信系统中。
    风控是互金企业降低坏账率的方法之一。催收则作为针对逾期不还等贷后现象的一种人工干预手段。然而市场对于催收现象争议较大。一方面老赖等情况频发，对于通过催收是否能有效催回存疑；另一方面，面对催收乱象，关于催收边界问题的探讨也一直存在。
    针对逾期不还现象，各互金平台要么自行催收，要么将催收外包给第三方，短信、电话、上门、暴力催收、亲情催收等催收手段五花八门。面对催收乱象，互金协会目前已着手制定催收的标准。
    一位互金协会内部人士对第一财经记者表示，协会制定标准的流程主要包括：立项、起草、征求意见、专家审查、审议、发布等几个步骤。目前，关于催收的标准制定已进行立项。
    他表示，债务催收是世界性难题，由于催收的敏感性，因此协会将催收定义为逾期待还管理，以取代催收的叫法。
    上述互金协会人士还表示，由于催收的体系比较复杂，因此协会将借鉴国外经验，进一步研究催收的边界问题。此次立项的催收标准主要是针对催收的流程，协会将本着急用先行的原则制定标准，具体内容还在制定中。

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    华道征信常务副总裁童邗川对第一财经表示，多头借贷是影响企业坏账率、不良率的一个重要变量。从借贷平台角度出发，即便是有质押、有担保的小贷机构，如果借贷情况超过个人的偿贷能力，也会提高企业不良率；从监管层面而言，通过对共享数据的管理，能够为借款人提供负责任的信贷服务，防止借款人过度借贷，是对消费者的一种保护。
    个人征信市场有待完善
    早在2015年1月，央行就印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，公布了开展个人征信业务准备工作的8家机构名单，分别为：腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、北京华道征信有限公司。
    但距央行要求8家机构做好试点工作已经两年多，个人征信牌照仍未发出。今年4月20日，央行再次表示正加快推进牌照发放。
    据了解，在这8家预备持牌的征信机构中，阿里、腾讯积累的主要是交易、社交数据，中诚信征信则积累了丰富的银行信贷数据，华道征信运用国际上三种征信模式之一的同业征信模式，实现信贷交易数据的共享。目前，这些机构已开始提供大数据互联网信息服务，已有的业务包括向地方银行、电商平台、P2P提供征信服务。
    业内人士表示，央行征信中心是一个基础数据库，已获批的个人征信机构将提供一些增值和创新服务，未来个人征信机构和央行征信中心或实现信用互通。
    此外，作为行业自律组织的互金协会在2016年9月开始搭建信息平台基础设施，会员机构分批接入。这个全国互联网金融登记披露服务平台是与央行征信系统原理类似的会员制平台，可以将网贷会员数据进行共享，下一步还将开通查询功能。
    而据第一财经记者了解，上述平台与个人征信系统的区别在于，前者的信息是上报模式，后者则是消费信息服务共享平台。
    互金协会战略研究部负责人、互联网金融标准研究院副院长肖翔表示，该平台将采取市场化的运作模式，根据机构规模大小提供不同服务。
    目前行业内也存在各种信息共享系统，例如，多地互金协会开展的黑名单系统，防止多头借贷发生。肖翔认为，小范围内开展信息共享对于机构来说参考意义不大，机构性的小孤岛变成区域性的大孤岛，信息量少，具有一定的封闭性。未来，互金协会的信息登记平台搭建完善后，或对机构有借鉴参考意义。他还表示，也希望平台未来接入央行征信系统，共同推进行业的良性有序发展。

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    童邗川对第一财经表示，目前国内最适合的征信模式为同业征信模式，各家信贷机构采用策略不同。征信是风控的最核心手段，征信的理念是数据分享。分享的模式是实时的、会员间的、有边界的。
    童邗川认为，高利率覆盖高风险，与消费者保护背道而驰，从目前市场情况来看，也违背了金融服务的公平性，在未来，合理放贷才是消费信贷市场可持续性发展的关键。
    他还表示，过多地强调金融科技、风控技术，反而忽略了风险管理的基本方法。对于低收入人群、学生群体、农村人口而言，这些群体偿还能力有限、风险意识不足、金融知识也相对缺乏，一些机构用日利率进行结算，造成了系统性的、道德性的、社会性的风险。

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