金融数据治理者视角:小微信用体系建设的进化路径

文|或跃在渊 监管科技数据治理专家,平安普惠金融研究院特约研究员面对新冠疫情,各行业小微客户(小微企业、小微企业主、个体工商户等)所处市场环境更加严峻,与此同时,受小微客户单体规模小、技术水平普遍偏低、经营行为不规范等问题制约,小微信贷自带高风险标签。虽经政府部门、金融持牌机构、互联网平台等“几家抬”,但融资难和贵仍是诸多小微群体面对的紧迫问题。究其原因,笔者认为信息不对称与道德风险所导致的市场逆向选择系主因,完善小微信用体系可有效缓解这一问题。一、当前小微客户信用体系的若干问题1、信用概念混用,评判主体多元信用一词,目前尚无明确的法律定义。在社会活动中,大致可分为商业信用与社会信用,而前者又有狭义与广义两种含义。狭义商业信用指市场参与者从事生产、消费和交易时,因物权转移(提供商品/服务)与支付货款/费用在时空上不同步,而产生的融资与债务安排。广义商业信用则更广泛,例如当前广泛应用的公共监管信息(政府、司法在监管商业实体过程中产生的信息)、市场参与者信息(消费者、交易对手、合作伙伴、员工评价)、投融资交易信息(信贷、赊销、预付、担保信息)等。而社会信用,其内涵则与声誉、信誉等词相近,主要指个人品质、守诺履约、遵守公德良俗等道德层面约束的情况。目前小微信贷实践中,信用评估存在多种含义混用、评判主体多元、标准不一等问题,反而加剧了信息不对称。由各地政府主导的信用体系建设,虽冠以“社会信用体系”,但又未明晰区分与商业信用的异同,对加速形成良好商业信用环境的积极作用有限。2、数据主权不清晰,应用成本高昂真实、高活、多维、海量、关联等都是大数据的重要属性,但人们却往往认为大数据就是“数据大”,一方面,对数据生产、采集、传输、消费各方的财产权利界定不清,实际掌握数据的各方彼此封锁、画地为牢,却都希望获取他人掌握的数据;另一方面,对分享自身掌握数据非常谨慎,惟恐所谓“高价值”数据泄露,搞零和博弈。本人认为,要想通过大数据风控了解小微客户信用,实现多源数据复用是其核心,因没有明晰操作规范,近年数据安全事件频发;同时数据主权难界定、标准化程度低、普遍未经治理等问题,都导致大数据风控成本高昂却效果欠佳,个别成功模式也很难推广。3、小微企业主与企业的商业信用混用受发展阶段限制,很难区分小微企业主个人、家庭与小微企业的经营与消费现金流。小微企业主与家人作为自然人,其个人信息受法律保护,但当其自身出现财务问题时,极易因道德风险导致逃废债务。持牌机构、助贷机构与小微客户往往处于“囚徒困境”之中,经营不规范-信息不对称-财务不健全-风险高-融资难、贵-财务成本高-经营愈困难-信贷不良愈高,善于伪装的低信用客户往往容易获得信贷资源,而在市场逆向选择之下,持牌机构多选择“惜贷”。4、过度抵押与风险缓释手段不足并存在小微信贷整体风险偏高情况下,传统持牌机构因金融科技等精细化管理能力不足,受市场竞争或政策压力影响又必须放款,因此要么过于偏重抵质押手段,只要押品足值、抵质押率低就行;要么与助贷机构签订复杂合同,试图向其转移风险;要么半强迫小微客户购买贷款保险。这些操作虽然可能控制自身风险,却加大了系统性风险,也必然会提高小微客户融资成本。二、相关问题改进路径探讨要想从整体生态链层面改进小微信贷发展状况,必须 “两条腿走路”,既充分运用先进金融科技与大数据分析手段,降低劳动强度、提升分析效率;又积极培养数据科学家与风控团队,适应数字金融客观规律,降低信息不对称水平,这是解决小微融资难、贵的可行之路。1、更广泛使用商业信用,慎用社会信用从微观市场主体行为而言,在开展小微信贷时,持牌/助贷机构应针对小微客户信贷数据不足的特点,授信审查可扩展信息来源,更多使用广义商业信用数据,并将企业主等关联人商业信用数据作为开展企业征信的重要补充,结合自身风险偏好实施风控。而社会信用数据则需慎用,它既涉及个人信息与隐私保护,又属于影响商业信用优劣的环境性变量,属于相关性而非因果性因素,如果认为客户存在不良社会信用记录,则其商业信用一定不佳,并一味从严授信条件,则会导致合规机构无法服务到这部分客户,同时降低小微客户的融资获得性,实为“双输”。2、统一数据架构,多维高活为小微客户画像目前各方面对小微客户定义不一,也缺乏对全国(或分区域、分行业)小微客户商业活动的精细数据;即使有,也因缺乏数据标准与数据架构,无法积累细粒度历史数据。不能为不同区域、行业、规模、技术水平的小微客户画像,就无法精准评估具体客户的商业信用,在商业可持续的约束之下,持牌机构信贷产品与定价策略只会从严。3、依托标准化与大数据风控,剖析商业行为在当前环境下,小微信贷市场各参与方,应在金融行业或小微商会等行业自律组织牵头引导之下,积极推动产学研结合,扎实开展数据调查,并总结商业信用评估与全面风险管理的实践成果,通过小微信贷业务数据标准化、全流程数字化,为各方规范交换信息、高效分析数据、准确评估信用提供科学规范的高活数据,并据此分析小微客户商业行为。没有高质量基础数据,大数据风控其实无从谈起。这方面,清华大学五道口金融学院(2020)“道口中小微经济恢复指数”、北京大学数字金融研究中心(2020)“个体经营户总量测算与新冠疫情冲击评估”等相关成果值得重视。4、活用抵质押信息,减少信息不对称中央十分重视金融支持民营、小微企业发展,印发专文强调降低小微信贷对抵质押的过度依赖。要把握这个“度”,首先就需摆脱“当铺”思维,持牌机构日常的押品管理,其侧重点不应是押品变现能力,而是该项财产权是否与小微客户经营息息相关,其使用价值、商业价值变化是否能多维、客观反映小微客户经营状况,并结合商业信用各类相关数据,精细化管理小微用户,分层定价,实现风险与收益匹配。助贷机构的着力点,也应是为各方提供脱敏、高活、低时滞的数据服务。小微客户自身,亦应遵循诚实信用与最小授权原则,依约持续提供自身数据。区块链、人工智能、云计算、云平台等先进技术均可发挥积极作用,阿里云、腾讯云、华为云等已走上了正确道路。三 相关政策建议1、持牌机构/助贷机构采用俱乐部模式,聚焦商业信用服务简言之,社会信用服务属于公共产品,其生产与供给可由政府机关或公益事业单位无偿提供,方便社会公众规避风险;小微客户商业信用属于准公共产品,应采取俱乐部模式,由各方依法自组织起来,谁受益谁付费,共享小微客户数据服务、聚焦商业信用。2、产学研结合,建立知识图谱持续开展小微客户调查,依照最小信息集原则,在保护客户信息、维护商业信用、减少信息不对称方面取得次优动态均衡,设计研发小微客户行为模型与用户画像,寻找适合的数据架构。3、风控知识数字化持牌机构/助贷机构应基于自身经验的实践成果,将隐藏于专家判断、一线风控经验等各个风险管理领域的知识显性化、结构化,依托5G网络、人工智能等先进信息技术,持续推动数据标准化,努力实现小微信贷业务数字化、线上化,将真实、高活、多维的历史数据积累下来,真正实现精细化管理,提高优质小微客户的融资便利性与满意度,同时控制小微信贷整体信用风险、减少风险溢价,实质性降低融资成本。4、物权与押品管理动态化持牌机构/助贷机构需全流程参与小微客户生态链,了解行业与个体变化,审慎、低时滞、成本可控地提供金融服务,改大水漫灌为“滴灌”,为小微客户提供差异化、个性化信贷产品与咨询服务,控制整体风控成本,缓解融资难、贵。5、信用再造计划在精准筛选、甄别优质小微客户,积极支持其稳健发展的同时;应推动信用再造计划,给已形成历史不良信用的小微客户提供出路,堵欺诈、套现的邪路,开积累高活经营数据、现金流,改善信用的正路。综上所述,先进信息技术并非万能,金融问题自有其商业逻辑,小微信贷供给不充分,融资难、贵,是各方信息不对称与道德风险、逆向选择所造成。在数字金融时代,大数据、区块链等为人们解决传统难题提供了新途径、新工具,也确已取得诸多新成果,聚集商业信用,减少信息不对称,努力实现金融生态链中小微客户、助贷机构、持牌机构良性动态博弈,方为长久之道。面对新冠疫情,各行业小微客户(小微企业、小微企业主、个体工商户等)所处市场环境更加严峻,与此同时,受小微客户单体规模小、技术水平普遍偏低、经营行为不规范等问题制约,小微信贷自带高风险标签。虽经政府部门、金融持牌机构、互联网平台等“几家抬”,但融资难和贵仍是诸多小微群体面对的紧迫问题。究其原因,笔者认为信息不对称与道德风险所导致的市场逆向选择系主因,完善小微信用体系可有效缓解这一问题。一、当前小微客户信用体系的若干问题1、信用概念混用,评判主体多元信用一词,目前尚无明确的法律定义。在社会活动中,大致可分为商业信用与社会信用,而前者又有狭义与广义两种含义。狭义商业信用指市场参与者从事生产、消费和交易时,因物权转移(提供商品/服务)与支付货款/费用在时空上不同步,而产生的融资与债务安排。广义商业信用则更广泛,例如当前广泛应用的公共监管信息(政府、司法在监管商业实体过程中产生的信息)、市场参与者信息(消费者、交易对手、合作伙伴、员工评价)、投融资交易信息(信贷、赊销、预付、担保信息)等。而社会信用,其内涵则与声誉、信誉等词相近,主要指个人品质、守诺履约、遵守公德良俗等道德层面约束的情况。目前小微信贷实践中,信用评估存在多种含义混用、评判主体多元、标准不一等问题,反而加剧了信息不对称。由各地政府主导的信用体系建设,虽冠以“社会信用体系”,但又未明晰区分与商业信用的异同,对加速形成良好商业信用环境的积极作用有限。2、数据主权不清晰,应用成本高昂真实、高活、多维、海量、关联等都是大数据的重要属性,但人们却往往认为大数据就是“数据大”,一方面,对数据生产、采集、传输、消费各方的财产权利界定不清,实际掌握数据的各方彼此封锁、画地为牢,却都希望获取他人掌握的数据;另一方面,对分享自身掌握数据非常谨慎,惟恐所谓“高价值”数据泄露,搞零和博弈。本人认为,要想通过大数据风控了解小微客户信用,实现多源数据复用是其核心,因没有明晰操作规范,近年数据安全事件频发;同时数据主权难界定、标准化程度低、普遍未经治理等问题,都导致大数据风控成本高昂却效果欠佳,个别成功模式也很难推广。3、小微企业主与企业的商业信用混用受发展阶段限制,很难区分小微企业主个人、家庭与小微企业的经营与消费现金流。小微企业主与家人作为自然人,其个人信息受法律保护,但当其自身出现财务问题时,极易因道德风险导致逃废债务。持牌机构、助贷机构与小微客户往往处于“囚徒困境”之中,经营不规范-信息不对称-财务不健全-风险高-融资难、贵-财务成本高-经营愈困难-信贷不良愈高,善于伪装的低信用客户往往容易获得信贷资源,而在市场逆向选择之下,持牌机构多选择“惜贷”。4、过度抵押与风险缓释手段不足并存在小微信贷整体风险偏高情况下,传统持牌机构因金融科技等精细化管理能力不足,受市场竞争或政策压力影响又必须放款,因此要么过于偏重抵质押手段,只要押品足值、抵质押率低就行;要么与助贷机构签订复杂合同,试图向其转移风险;要么半强迫小微客户购买贷款保险。这些操作虽然可能控制自身风险,却加大了系统性风险,也必然会提高小微客户融资成本。二、相关问题改进路径探讨要想从整体生态链层面改进小微信贷发展状况,必须 “两条腿走路”,既充分运用先进金融科技与大数据分析手段,降低劳动强度、提升分析效率;又积极培养数据科学家与风控团队,适应数字金融客观规律,降低信息不对称水平,这是解决小微融资难、贵的可行之路。1、更广泛使用商业信用,慎用社会信用从微观市场主体行为而言,在开展小微信贷时,持牌/助贷机构应针对小微客户信贷数据不足的特点,授信审查可扩展信息来源,更多使用广义商业信用数据,并将企业主等关联人商业信用数据作为开展企业征信的重要补充,结合自身风险偏好实施风控。而社会信用数据则需慎用,它既涉及个人信息与隐私保护,又属于影响商业信用优劣的环境性变量,属于相关性而非因果性因素,如果认为客户存在不良社会信用记录,则其商业信用一定不佳,并一味从严授信条件,则会导致合规机构无法服务到这部分客户,同时降低小微客户的融资获得性,实为“双输”。2、统一数据架构,多维高活为小微客户画像目前各方面对小微客户定义不一,也缺乏对全国(或分区域、分行业)小微客户商业活动的精细数据;即使有,也因缺乏数据标准与数据架构,无法积累细粒度历史数据。不能为不同区域、行业、规模、技术水平的小微客户画像,就无法精准评估具体客户的商业信用,在商业可持续的约束之下,持牌机构信贷产品与定价策略只会从严。3、依托标准化与大数据风控,剖析商业行为在当前环境下,小微信贷市场各参与方,应在金融行业或小微商会等行业自律组织牵头引导之下,积极推动产学研结合,扎实开展数据调查,并总结商业信用评估与全面风险管理的实践成果,通过小微信贷业务数据标准化、全流程数字化,为各方规范交换信息、高效分析数据、准确评估信用提供科学规范的高活数据,并据此分析小微客户商业行为。没有高质量基础数据,大数据风控其实无从谈起。这方面,清华大学五道口金融学院(2020)“道口中小微经济恢复指数”、北京大学数字金融研究中心(2020)“个体经营户总量测算与新冠疫情冲击评估”等相关成果值得重视。4、活用抵质押信息,减少信息不对称中央十分重视金融支持民营、小微企业发展,印发专文强调降低小微信贷对抵质押的过度依赖。要把握这个“度”,首先就需摆脱“当铺”思维,持牌机构日常的押品管理,其侧重点不应是押品变现能力,而是该项财产权是否与小微客户经营息息相关,其使用价值、商业价值变化是否能多维、客观反映小微客户经营状况,并结合商业信用各类相关数据,精细化管理小微用户,分层定价,实现风险与收益匹配。助贷机构的着力点,也应是为各方提供脱敏、高活、低时滞的数据服务。小微客户自身,亦应遵循诚实信用与最小授权原则,依约持续提供自身数据。区块链、人工智能、云计算、云平台等先进技术均可发挥积极作用,阿里云、腾讯云、华为云等已走上了正确道路。三 相关政策建议1、持牌机构/助贷机构采用俱乐部模式,聚焦商业信用服务简言之,社会信用服务属于公共产品,其生产与供给可由政府机关或公益事业单位无偿提供,方便社会公众规避风险;小微客户商业信用属于准公共产品,应采取俱乐部模式,由各方依法自组织起来,谁受益谁付费,共享小微客户数据服务、聚焦商业信用。2、产学研结合,建立知识图谱持续开展小微客户调查,依照最小信息集原则,在保护客户信息、维护商业信用、减少信息不对称方面取得次优动态均衡,设计研发小微客户行为模型与用户画像,寻找适合的数据架构。3、风控知识数字化持牌机构/助贷机构应基于自身经验的实践成果,将隐藏于专家判断、一线风控经验等各个风险管理领域的知识显性化、结构化,依托5G网络、人工智能等先进信息技术,持续推动数据标准化,努力实现小微信贷业务数字化、线上化,将真实、高活、多维的历史数据积累下来,真正实现精细化管理,提高优质小微客户的融资便利性与满意度,同时控制小微信贷整体信用风险、减少风险溢价,实质性降低融资成本。4、物权与押品管理动态化持牌机构/助贷机构需全流程参与小微客户生态链,了解行业与个体变化,审慎、低时滞、成本可控地提供金融服务,改大水漫灌为“滴灌”,为小微客户提供差异化、个性化信贷产品与咨询服务,控制整体风控成本,缓解融资难、贵。5、信用再造计划在精准筛选、甄别优质小微客户,积极支持其稳健发展的同时;应推动信用再造计划,给已形成历史不良信用的小微客户提供出路,堵欺诈、套现的邪路,开积累高活经营数据、现金流,改善信用的正路。综上所述,先进信息技术并非万能,金融问题自有其商业逻辑,小微信贷供给不充分,融资难、贵,是各方信息不对称与道德风险、逆向选择所造成。在数字金融时代,大数据、区块链等为人们解决传统难题提供了新途径、新工具,也确已取得诸多新成果,聚集商业信用,减少信息不对称,努力实现金融生态链中小微客户、助贷机构、持牌机构良性动态博弈,方为长久之道。"证监会人事变动,数源科技股票,韶能股票

责任编辑:万得资讯

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