政务数据助力风控 线上信用贷“质变”
2022-08-13 11:18:52 来源：中国经营网 评论：0 点击：
在全国各地大力发展新基建背景下，建设新型智慧城市已成为不少城市的发展契机，加速推进了地方政务数据的整合汇聚和开发应用。这种契机对于区域银行的影响显而易见，从个人到企业的线上信用贷款产品都开始从量变
在全国各地大力发展新基建背景下，建设新型智慧城市已成为不少城市的发展契机，加速推进了地方政务数据的整合汇聚和开发应用。这种契机对于区域银行的影响显而易见，从个人到企业的线上信用贷款产品都开始从“量变”上升到“质变”。
《中国经营报》记者注意到，多家省农信联社、农商行的线上信用贷款产品在近期出现了新变化。在原有的线上信用贷款产品基础之上，又拓宽了产品覆盖的消费场景，增加了贷款额度，适用人群上都有了更细化的挖掘。
有农商行人士对记者表示，伴随着近两年有关互联网贷款业务的持续整改和规范，通过互联网流量获客等方式未来难以为继，农商行也普遍加快了开发自主信用贷款产品的脚步。
对农商行而言，发力线上信用贷产品是大势所趋。但是，如何顺应趋势并结合自身特点走好下一步，是摆在农商行面前的一个普遍问题。
记者了解到，安徽省亳州药都农村商业银行（以下简称“药都农商行”）在应用政务数据方面持续探索，2015年就参与了亳州市政务数据的整合，这也在各省农信机构的交流中受到业内的关注。
药都农商行普惠金融部和大数据应用部总经理高辉对记者表示，“药都农商行在政务数据使用方面具有先发优势，前期参与了数据的整合，对底层数据熟悉；此外，在后期的风控模型设计中也是由农商行来主导整体架构，这是在线上信用贷款产品落地后运行顺畅的主要原因。”
获取数据资源
据了解，农商行目前的数据来源主要是省联社数据、政务数据、存量客户数据以及第三方机构的商业数据，不同来源的数据对于线上信用贷款所起的作用不同。其中，省联社数据、政务数据以及存量客户的数据对于信用贷款有更有意义的价值。
农商行从业者在受访中表示，区域银行所需要的风控数据一定是对本区域内人口的多角度、多方位的数据。一家中部地区农商行内部人士告诉记者，早在两年前，其所在省份的省联社就牵头区域内的农商行共同开发涉及小微企业的各类政务数据的系统接口。在此背景之下，这些政务数据对该农商行近两年小微贷业务有非常大的促进作用。
高辉告诉记者，政务数据对于区域银行纯信用贷款的提质增效作用显著，头部农商行主要分布在一二线城市，可以使用的诸如物流、消费等外部的商业数据比较多。但对于区域农商行而言，由于其客群都在二三线甚至更基层的地区，想要使用外部数据对用户画像并进行逻辑分析，效果相对更有局限性。
2021年5月，住建部、工信部公布了智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展（以下简称“双智”协同发展）第一批试点城市名单，北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡6个城市入选。同年12月，两部门又确定了重庆、深圳、厦门、南京、济南、成都、合肥、沧州、芜湖、淄博为“双智”协同发展第二批试点城市。“双智”试点城市范围进一步扩大，为智慧城市高质量发展提供了新动能。
新基建的提速，也为农商行将政务数据应用到线上信用贷款业务中打下了基础。
高辉表示，药都农商行全程参与亳州市政府的政务数据整合工作，对于基础政务数据的结构、频次，每一个数据分类都有清晰的概念，这为后期的银行在政务数据使用上打下了坚实的基础。
高辉认为，得益于前期对数据整合的全程参与，对整体的数据结构清晰，所以后期在使用政务数据进行线上风控时，可以随时定位调整数据偏差出现的环节和偏差的具体原因。对方进一步解释，“在熟悉数据结构情况下，当验证结果出现偏差时，我们只要调整模型就可以了。”
对于农商行而言，应用政务数据进行风控是否会加重农商行的支出？事实上，相对头部农商行在金融科技方面的投入每年以千万计，政务数据的成本要小的多。高辉告诉记者，应用政务数据打造风控系统的成本并不高，法人银行完全可以负担这一成本。
兼顾线下线上结合
高辉介绍表示，经过两年的实际运营，对公信用贷款产品运营系统已经较为成熟，其中84%为首贷户，不良率控制在0.5%左右。在线上贷款业务中，出现风险提示的部分，需要由人工介入调查进行简单的核实等。据了解，药都农商行目前可应用到大数据产品的信贷业务，在整个信贷规模中的占比达到80%以上，在普惠口径下占比更高。
高辉指出，银行此前的经营理念也会直接影响农商行应用大数据线上风控。“线上信用贷款的有效落地，一方面是因为政务数据发挥了较大的作用，另一方面是由于农商行此前积累下了存量的小微客户数据以及对小微客户的服务经验等。两者叠加发挥的效能才是线上信用贷款能有效运行的关键。”
记者了解到，此前因大客户的投入产出比更高，因此部分农商行更关注大客户业务。在大客户聚集度偏高的情况下，这些农商行的存量客户数量少。相比之下，专注小微客户的农商行所积累下的客户数量更多。在此背景下，这两类银行在发展线上信用贷款时，其所积累的经验也不相同。
高辉认为，外包科技公司可以提供技术开发，但如何结合业务需求和模型的指标并不是外包公司可以替代的。农商行在搭建线上大数据风控模型时，也应以银行的核心业务人员为主导。
对于如何解决线上贷款普遍面临的借款人身份欺诈问题，高辉认为，“农商行的手机银行是客户本人持身份证原件到银行柜台亲自开立，将信用贷款产品从银行的手机银行渠道端接入，可以从源头上做到防欺诈。”
在获取到政务数据之后，如何搭建风控模型，将数据应用到信用贷款产品的则是另外一个难题。
高辉告诉记者，目前企业信用贷款面向中小微企业和个体工商户、新型农业经营主体，对客户做了细分，划分了128个行业。根据不同的行业对数据的权重体现不同，比如，生产类行业较商贸类行业对电费数据的权重体现更高，重金属生产加工和轻型生产行业的电费数据的权重体现也并不相同。
此前，有农信人士认为，农商行的数字化转型之路，需兼顾短期目标，也要统筹风险和可持续发展的长期目标。在信用贷款业务上，可通过大数据获客和建立风控模型，在短期内提升业务效率和规范性，但同时也不能“丢掉”线下的地缘优势。
对此，高辉也有同样观点。他认为，农商行在过去几年通过应用数据提升了获客能力，也会通过数据分析将客户的风险点提示给客户经理，客户经理基本上不需要做线下调查就可以把信息掌握清楚，但这可能会对客户经理的技能弱化带来影响。对于药都农商行而言，下一步会继续加强客户经理对营销和技能的培养，线上和线下的结合更加紧密起来。如走村入户、开展网格化营销，金融助理派驻乡村，开展整村授信等一系列的线下支撑。
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